法律研究会社LexisNexisは、弁護士、アシスタント、法務担当者を支援することを目的としたAIアシスタント「Protégé」を最近発表しました。Protégéの主な機能は、法律文書の作成と校正、訴状や簡潔な文書における引用内容の正確性の確保です。LexisNexisは、汎用的な法律AIアシスタントにとどまらず、各法律事務所のワークフローを学習し、カスタマイズされたサービスを提供できるインテリジェントなアシスタントを目指しています。

Protégéの開発において、LexisNexisはAnthropicとMistralの先進的な大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーニーズを最も満たすモデルを模索しました。LexisNexisの最高技術責任者Jeff Riehl氏は、「最適な効果と最速の応答時間を実現するために、具体的な使用状況に応じて最適なモデルを選択します」と述べています。場合によっては、パフォーマンスの向上とコスト削減のために、小型言語モデル（SLM）を使用したり、大規模モデルを蒸留したりしています。

蒸留とは、大規模モデルが小型モデルを「教育」する手法で、多くの組織で普及しつつあります。小型モデルは、チャットボットや簡単なコード補完などのアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮することが多く、LexisNexisがProtégéで目指しているのもまさにそれです。

LexisNexisは過去にもAIアプリケーションにおいて幾度か試行錯誤を重ねてきました。2024年7月にLexisNexis + AI法務研究センターを発表する以前から、自然言語処理、深層学習、機械学習に取り組んできました。Riehl氏は、2022年11月のChatGPT登場以来、生成型AIと対話型AIの可能性に大きな期待を抱いていると述べています。

AIプラットフォームの構築において、LexisNexisはマルチモデルアプローチを採用し、Claude、OpenAIのGPT、Mistralなど、複数のモデルプロバイダーからのモデルを活用しています。Riehl氏は、「各ユーザーのタスクを個々のコンポーネントに分解し、各コンポーネントをサポートする最適な大規模言語モデルを見つけます」と説明しています。例えば、ユーザーがクエリを入力すると、Protégéはまず微調整されたMistralモデルを使用してクエリを分析し、その後、タスクの完了に最適なモデルに切り替えます。

現在、LexisNexisは主に微調整されたMistralモデルに依存していますが、他の面ではClaudeモデルを使用する計画もあります。さらに、OpenAIの新しいモデルやGoogleのGeminiモデルも検討し、AIプラットフォームの機能強化を図っています。

Protégéは単なる法律アシスタントではなく、法律文書の作成支援、法律ワークフローの次のステップの提案、質問の生成、引用のリンクによる正確性の確保、タイムラインの生成、複雑な法律文書の要約なども行います。Riehl氏は、Protégéはパーソナライズされたインテリジェントな法律アシスタントへの最初の試みであり、各法律専門家が自身の具体的な業務ニーズをサポートするパーソナルアシスタントを持つことを目指していると述べています。

要点：

📜 Protégéは、LexisNexisが発表したAIアシスタントで、法律専門家にパーソナライズされたサポートを提供することを目的としています。

⚙️ LexisNexisは、AIアシスタントの応答速度と正確性を向上させるために、様々な大規模言語モデルと小型言語モデルを使用しています。

🔍 Protégéは、法律文書の作成支援、質問の生成、複雑な内容の要約を行い、法律業務のインテリジェント化を推進します。