弁護士のAI活用は、日々の小さな不便の解決から始められます。台湾の弁護士による実務ツールの開発事例と、Lawsnoteが無料で提供する事件番号表記変換ツールの仕組み・活用方法を紹介します。
事件番号の表記がそろわず、確認に時間を取られた経験はありませんか。
「R5（受）2207」「令和五年（受）第二二〇七号」「2023（受）2207」――同じ事件を示す番号でも、書き手によって表記は異なります。複数の資料をまとめた書面の中では、表記が統一されていないこともあります。調査結果を整理する際、同じ事件を重複して数える原因にもなります。
こうした小さな不便は、弁護士の AI 活用によって解決できる実務課題の一つです。
生成 AI の登場により、プログラミングの専門知識がない人でも、自分の業務に合った小さなツールを作りやすくなりました。実務上の課題を自ら解決する選択肢が広がっています。
本記事では、台湾の弁護士が生成AI を活用してツールを開発した事例を紹介します。続いて、Lawsnote が作った事件番号表記変換ツールを取り上げます。最後に、日々の実務課題をツールで解決するための進め方を整理します。
一、弁護士も実務ツールを作れる時代：台湾で広がる AI 活用
（一）バイブコーディングとは何か
近年、「バイブコーディング（vibe coding）」と呼ばれる開発手法が注目を集めています。自然な言葉で AI に要件を伝え、対話しながらコードやツールを作る手法です。
たとえば、利用者は「事件番号の表記をそろえる機能がほしい」と伝えます。AI が具体的な処理方法とコードを提案します。利用者は実際の動作を確認し、必要な修正を指示します。
このようなツール開発に、専門的なプログラミング能力は必要ありません。複雑な技術用語を理解している必要もありません。
「何を解決したいのか」「どう解決してほしいのか」を具体的に言葉にする力だけが重要です。弁護士は、日々の業務で論点を整理し、要件を明確に言葉で伝えています。だからこそ、これは弁護士がもともと得意とする力ともいえます。
そのため、実務上の課題を最もよく知る弁護士自身も、ツール開発を担えるようになっています。
（二）台湾の弁護士が自作した3つのツール
台湾では、弁護士自身がすでにツール開発に取り組んでいます。
Lawsnote が台湾で開催したイベントでは、「テクノロジーで、弁護士の働き方を再構築する」をテーマに、三つの開発事例を取り上げました。実際にツールを開発した弁護士や弁護士経験者が登壇し、それぞれの取り組みを紹介しました。
まず、著作権訴訟を専門とする弁護士は、世界各国の AI 著作権訴訟の進捗を一覧できる「グローバル訴訟追跡ダッシュボード」を開発しました。次々と提起される関連訴訟の動向を、一元的に把握するためのツールです。
次に、別の弁護士は、判決文を読みやすく整理する Chrome 拡張機能を開発しました。長い判決文をアウトライン化し、必要な箇所へすぐに移動できる機能です。イベント開催時点では、公開後まもない段階で62人がすでに利用していました。（Chrome ウェブストア）
最後は、弁護士から IT 企業のエンジニアに転身した登壇者です。弁護士として働いていた2021年に、台湾の弁護士向け案件管理アプリ「AttorneyTech」（アプリストア）を着想しました。2023年にプロトタイプを公開し、2026年には生成AI を活用してシステム全体を書き直したといいます。
（三）AIを使った開発には人の判断が欠かせない
登壇者の一人は、開発を通じて得た気づきとして、三つのエピソードを紹介しました。
一つ目は、事件同士の関係をどのように表すかという問題です。当初は、上下関係を示す「ツリー型」を採用していました。しかし、実際の事件は、上訴や刑事付帯民事訴訟などを通じて複数の方向につながります。登壇者は、開発を進める中でこの構造に気づいたといいます。
二つ目は、実装後に機能を削除した経験です。2,366行分のコードを実装した後、実際の使い方を見直し、その機能自体が不要だと判断しました。AI は指示された機能を忠実に作ります。機能の必要性は、利用者自身が判断する必要があります。
三つ目は、初期値の設定です。システムを更新した際、旧バージョンに存在しない項目へ何を入力するかが問題になりました。利用者から明確な指示がなければ、AI はもっともらしい値を補うことがあります。
三つのエピソードには共通点があります。
AI は、利用者が示した前提に沿って実装します。そのため、人が前提の妥当性を確認しなければなりません。
この経験について、登壇者は次のように説明しました。
「その業務を実際に経験してきた人だからこそ、ツールを使う中で違和感に気づける」
生成AI が高性能になっても、実務経験に基づく違和感は重要です。「何かがおかしい」と気づくには、その業務に関する知識と経験が欠かせません。ここに、弁護士がリーガルテックを自ら作る価値があります。
二、実際に生まれた解決策：事件番号表記変換ツール
Lawsnote でも、弁護士が AI を活用して実務課題を解決する取り組みを進めています。この発想をもとに作ったツールが、「事件番号表記変換ツール」です。
判決文やメモなどを貼り付けると、文章に含まれる事件番号だけを抽出し、「令和5年（受）第2207号」のような統一形式へ変換します。複数の事件番号も一括で処理できます。登録やログインは必要なく、無料で利用できます。
（一）ツールが解決する課題
事件番号は、書き手によって表記がばらつきます。同じ事件でも、次のように異なる文字列になることがあります。
- 「R5（受）2207」
- 「令5（受）第2207号」
- 「令和五年（受）第二二〇七号」
- 「2023（受）2207」
表記がそろっていないと、実務上、主に三つの問題が生じます。
まず、裁判例データベースで検索するときに、検索画面の形式に合わせて入力し直す必要があります。次に、複数の資料から引用や転記をした書面では、事件番号の表記が不統一になります。さらに、調査結果を整理する際、同じ事件を重複して数える原因になります。
一件だけなら、手作業による修正は数十秒で終わります。しかし、準備書面や調査メモに何十件も並んでいると、その時間が積み重なります。
（二）ツールが対応する表記ゆれ
このツールは、主に次の表記ゆれに対応しています。
- 元号の略記（R・H・令・平など）
- 元年表記（「令和1年」から「令和元年」への変換）
- 漢数字・大字
- 全角数字
- 括弧の表記差（半角・全角など）
- 余分な空白
- 不要な先頭のゼロ
- 西暦表記
たとえば、「R5（受）2207」と「令和五年（受）第二二〇七号」は、いずれも「令和5年（受）第2207号」に変換されます。
手作業の場合は、元号や数字、括弧の形式を一件ずつ修正したうえで、検索し直す必要があります。ツールを使えば、文章をそのまま貼り付けるだけで、複数の事件番号をまとめて変換できます。
また、同じ文章内では、「同年」など文脈を踏まえて解釈する省略表記にも対応しています。一方、条文番号、法令番号、電話番号、日付は事件番号として抽出しません。条文などを誤って変換する事態を防ぐためです。
（三）改元年を自動判定しない理由
このツールでは、改元があった年の扱いを重視しています。
一つの西暦年に二つの元号が対応する年は、1912年、1926年、1989年、2019年の四つです。この場合、西暦だけでは元号を確定できません。
ツールは、文中にある周辺の日付を根拠に元号を自動判定しません。その日付が、事件を受け付けた日付とは限らないためです。元号を確定できない場合は、候補となる二つの元号を表示します。利用者の選択に応じて、変換結果に反映されます。
法律実務では、根拠のない補完を避け、判断できない箇所を明示する設計が重要です。通常の変換には、あらかじめ定義したルールを使用しています。改元年の元号は AI に推定させず、利用者に確認を求めます。
AI が提示した候補をそのまま採用せず、人が判断すべき箇所を明確にする。この考え方を、ツールの設計にも反映しています。
（四）入力内容の処理がブラウザ内で完結する設計
ツールを設計する際には、情報セキュリティへの配慮も欠かせません。弁護士にとって、依頼者の秘密を守り、情報を外部に漏らさないことは重要な責務です。だからこそ、このツールの設計でも、情報の取り扱いに配慮しました。
入力内容がサーバーに送信されないことも、このツールの特徴です。変換処理は、すべて閲覧者のブラウザ内で完結します。データベースにもログにも、記録は残りません。ページを再読み込みすれば、入力内容は消えます。
三、弁護士が AI で「小さな不便」を解決するには
（一）まずは「小さな不便」を言語化する
ツール作りは、日々の業務で感じている「小さな不便」を具体的に言葉にすることから始まります。
事件番号表記変換ツールも、「表記がそろわなくて困る」「毎回手直しするのが面倒だ」という違和感から生まれました。
自分の業務にも、同じような小さな不便がないか振り返ってみましょう。書式の変換、資料の整理、定型文の作成など、ツールで改善できる作業は身近なところにあります。
（二）AI と協働するときの実務的な進め方
課題を言語化したら、AI と一緒に作業を進めます。今回のイベントでは、「スキルを選ぶ」「計画を確認する」「レビューする」という三段階の進め方が紹介されました。
ここでいう「スキル」とは、AI に特定の知識や作業手順を与える機能です。名称や具体的な仕組みは、AI コーディングツールによって異なります。
まず、目的に合ったスキルや作業方法を選びます。次に、AI が作成した実行計画を確認します。既存のデータや機能に影響がないか、想定する使い方に合っているかを実行前に確認してください。
最後に、完成した機能を実際に試します。指示した範囲を超えて変更されていないか、期待した結果が得られるかを確認します。
この流れでは、人が課題と要件を定め、AI に実装を任せ、完成した機能を検証します。各段階で人が判断することが重要です。
（三）ツール化に向いている課題を見極める
ツール化の優先順位は、次の三つの観点から判断できます。
- 発生頻度：頻繁に繰り返す作業ほど、ツール化による時間削減の効果が大きくなります。
- 定型性：手順がある程度決まっている作業は、ルールとして整理しやすく、ツール化にも適しています。
- 機密性：機密性の高い情報を扱う場合は、入力内容の送信先や保存方法を事前に確認してください。ブラウザ内で処理する方法や、組織が許可した環境を選ぶことも重要です。
発生頻度と定型性が高く、データの取扱方法を明確にできる課題から着手すると、ツール化の効果を得やすくなります。
まとめ
事件番号の表記ゆれは、法律実務に潜む小さな課題の一つです。この課題を手がかりにすると、弁護士の AI 活用がどのように広がるかが見えてきます。
実務に合ったツールを作る出発点は、課題を言語化し、必要な機能を判断する力です。その力は、日々の業務を担う人の中に蓄積されています。
生成AI を使ったツール開発は、エンジニア以外の人にも身近になっています。まずは、日々感じている「小さな不便」を一つ選び、具体的な言葉で整理してみましょう。
・事件番号の表記ゆれを効率よく整えたい方は、無料の事件番号表記変換ツールをお試しください。
郭 栄彦 Barry Kuo
台湾を代表するリーガルテック企業「Lawsnote」の創業者。台湾弁護士・弁理士としての実務経験を経て2016年に同社を設立し、AIを活用したリーガルテック製品の開発・普及を主導。現在はLawsnote Japanの代表として、日本の法律実務の効率化と高度化を支援しています。