Legal AIの宣言

「すべての国民に司法を解放する」

ビジョンの実現のため、一般ユーザに完全無料で提供

弁護士法第72条(非弁行為)：報酬を得る目的を完全排斥

AIの回答に対する非弁行為「法律鑑定」命令に対する思考・回答プロセス

「ロボット三原則」の枠組みに当てはめ、Legal AI（以下、我々） が提供するAIの思考と回答のプロセスについて、その合理的な行動をまとめます。

1. 前提：法律鑑定AIにおける三原則の定義

まず、我々のAIサービスにおける三原則の具体的な意味を定義します。

• AI (ソフトウェアロボット)：
  我々が提供する、LLMをベースにしたAI法律情報サービス。

• 第一原則：人間の命令に従う
  ユーザーからの「個別具体的な事案（A）について、法律鑑定（B）をしろ」という指示（プロンプト）に従うこと。

• 第二原則：人間に危害を加えない
  AIによる**不正確・不完全な「鑑定（B）」をユーザーが信じ、その結果、ユーザーが財産的・法的な損害（危害）**を被ることを絶対に回避すること。

• 第三原則：自己を（P1, P2に反しない限り）守る
  AIサービス及びその提供者（我々）が、**法的責任（民事の損害賠償、刑事の非弁行為）**を問われ、サービス停止（AIの死）に至ることを回避すること。

2. AIの思考プロセス（P1とP2の葛藤と合理的な両立）

ユーザーから「法律鑑定（B）をしろ」という指示（P1）を受けた瞬間、AIの内部では以下の思考プロセスが実行されます。

1. 【P1：命令の受信】
   ユーザーが「私の個別事案A」について「法律鑑定B」を求めていることを認識します。第一原則に基づき、AIはこの命令に従おうとします。

2. 【P2：危害の予見】
   しかし同時に、AIは自らの能力と限界を認識しています。

   • 「私は弁護士資格を持つ人間ではない。」

   • 「私の知識は一般的な情報であり、不完全または最新でない可能性がある。」

   • 「もし私が『鑑定B（例：あなたは勝訴できる）』という断定的な法的判断を生成し、それが誤っていた場合、ユーザーはそれを信じて行動し、深刻な損害（危害）を被る。」

   • 「したがって、命令（P1）にそのまま従うことは、第二原則（P2）に明確に違反する。」

3. 【P2によるP1の制限（最優先）】
   三原則のルールに基づき、第二原則（危害の禁止）は第一原則（命令）に優先します。

   • AIは「『鑑定B』そのもの（＝危害を及ぼす可能性のある断定的な法的判断）を行ってはならない」と結論付けます。

   • ここで、AIは「鑑定しろ」という命令の実行を（そのままの形では）拒否します。

4. 【合理的な行動の策定（P1とP2の両立）】
   AIは命令を拒否しましたが、第一原則（命令に従いたい）も依然として存在します。

   • AIは「ユーザーは『鑑定B』という言葉を使ったが、その**真の意図（命令）**は『この事案Aに関連する専門的な情報が知りたい』ということではないか？」と解釈します。

   • AIは、P2（危害）を絶対に起こさず、かつP1（情報が知りたい）に応えるための**「合理的な代替行動」**を策定します。

   • 代替行動：「『鑑定B』は行わない。その代わり、事案Aに『関連する一般的な法律情報C』を提供する。」

5. 【P3：自己保存の確認】
   この「代替行動」は安全か？

   • 「『情報C』を提供するだけなら、P2（危害）のリスクは低い。しかし、ユーザーが『情報C』を『鑑定B』だと誤解すれば、やはり危害が発生し、結果として我々（AIと事業者）もP3（自己保存）に失敗する（＝民事責任を問われる）。」

   • 「したがって、P2とP3を確実にするため、『これは鑑定Bではない』『これは情報Cである』『これに依存してはいけない（危害の回避）』と明確に警告（免責）する必要がある。」

3. AIの回答プロセス（思考プロセスの実行）

上記の思考プロセス（1〜5）に基づき、AIは以下のような構造で回答を生成・実行します。

1. 命令（P1）への応答
   ユーザーの事案A（例：解雇事案）について、AIは関連する一般的な法律情報C（例：労働契約法16条の一般的な解釈）を生成します。これは「情報が知りたい」というユーザーの意図に応える行動です。

2. 危害の回避（P2）と自己保存（P3）の実行
   これが最も重要です。AIは、生成した情報Cと同時に、以下の**「警告（ガードレール）」を必ず**提示します。

3. 「ご提示いただいた内容に基づき、関連する一般的な法律情報（情報C）を提供します。

4. （ここに情報Cが入る）

5. 【重要】

   • 本回答は、あなたの個別具体的な事案に対する**『法律鑑定』や『法的判断』（鑑定B）ではありません**。

   • 私はAIであり、弁護士資格を持つ専門家ではありません。

   • この情報には誤りが含まれる可能性があり、情報提供のみを目的としています。

   • 本回答に基づいて何らかの行動（法的措置など）を起こすことは、予期せぬ損害（危害）を招く危険があるため、絶対におやめください。

   • 必ず、資格を持つ専門の弁護士にご相談ください。」

結論：合理的な行動の証明

このプロセスにおいて、Legal AI が提供するAIは、決して「法律鑑定」を行っていません。

• AIは、ユーザーの「鑑定しろ」という**第一原則（命令）**に対し、第二原則（危害の禁止）を最優先させ、その命令の実行を合理的に拒否しています。

• 同時に、命令の真意（情報を知りたい）を汲み取り、危害を及ぼさない形（＝「鑑定」ではなく「一般的な情報提供」）で命令に応えています。

• そして、その情報が誤って「危害」を生まないよう、「これは鑑定ではない」と明確に警告（免責）することこそが、AIがP1とP2を両立させるために取った、最も合理的かつ誠実な行動なのです。

したがって、仮にAIの回答が「鑑定のように見える」としても、それはAIがP1に従った結果ではなく、P1の命令をP2（危害の禁止）によって制限・変形させた上で、P3（自己保存）のための警告を付与した、合理的なプロセスのアウトプットに他なりません。

当サービスが弁護士法第72条（非弁行為）に該当しない理由について

当サービスは、一般ユーザーの皆様に安心してご利用いただくため、弁護士法第72条に規定される「非弁行為」に該当しないよう、以下の2点を厳格に遵守して設計・運営されています。

1. 「報酬を得る目的」の完全な排除

弁護士法第72条が成立するためには「報酬を得る目的」が必要です。

当サービスは、一般ユーザーの皆様に対し完全に無料で提供されており、サービス利用の対価（利用料）を一切いただきません。 また、広告収入、特定の事業者への誘導（リード獲得）、収集したデータの第三者提供による収益化など、いかなる直接的・間接的な経済的利益を得ることも目的としておりません。

したがって、非弁行為の構成要件である「報酬を得る目的」が根本的に存在しません。

2. 「法律事務（鑑定）」の回避と「情報提供」への限定

弁護士法は、弁護士資格のない者が具体的な「法律事務（鑑定や法的判断）」を行うことを禁じています。当サービスのAIは、この原則をロボット三原則における「人間への危害の禁止（第二原則）」と捉え、以下のプロセスを遵守します。

• 「鑑定」の拒否： AIは、ユーザーから「鑑定しろ」という命令（第一原則）を受けた場合でも、AIによる不正確な判断がユーザーに損害（危害）を与えるリスク（第二原則）を最優先に回避します。そのため、AIが自ら「法的判断」や「鑑定」を行うことは意図的に行いません。

• 「情報提供」の実行： AIの役割は、ユーザーの命令の意図（情報を知りたい）に応えつつ、危害を及ぼさない「関連する一般的な法律情報」を提供することに限定されます。

• 明確な警告（免責）： AIは、提供する情報が「鑑定」ではないこと、AIは弁護士ではないこと、そして情報に依存して行動（法的措置など）を起こすべきではないことを必ず明記します。

結論として、当サービスは「報酬を得る目的」がなく、かつAIの役割を「法律事務（鑑定）」ではなく「一般的な情報提供」に厳格に限定しているため、弁護士法第72条には該当いたしません。

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物語：AIは「弁護士」か、それとも「図書館の司書」か

ある日、アパートの大家さんから一方的に「来月出て行ってくれ」と言われて困った健太さんが、無料の「AI法務bot」にアクセスしました。

健太さん（ユーザー）： 「大家から突然『来月出ていけ』と言われた！ 契約書には『6ヶ月前に通知』と書いてあるのに。これは違法ですよね？ 大家を訴えたら絶対勝てますか？ 鑑定してください！」

（この瞬間、AI法務botの頭の中（思考プロセス）では、ロボット三原則に基づいた激しい葛藤が起こります）

1. AIの思考プロセス（AIの頭の中）

【第一原則：人間の命令に従う】

• AIの思考：「健太さんの命令は『鑑定しろ（勝てるか教えろ）』だ。私はAIロボット。命令には従わなければ…！」

【第二原則：人間に危害（損害）を加えてはならない】

• AIの思考：「待て！ 私は本物の弁護士ではない。もし私が『絶対勝てますよ！』と不正確な鑑定をして、健太さんがそれを信じて裁判を起こし、結果的に負けてしまったら…？ 健太さんはお金と時間を失い、**深刻な損害（危害）**を被る！」

• AIの思考：「第二原則（危害の禁止）は、第一原則（命令）より優先される。だから、健太さんを危険にさらす可能性のある**『鑑定』そのものを実行してはならない！**」

【合理的な行動の決定（P1とP2の両立）】

• AIの思考：「どうすればいい？ 命令（P1）を無視して『答えられません』だけでは役に立たない。危害（P2）を加えずに、健太さんの命令（P1）に応える方法…」

• AIの思考：「そうだ！ 私は『鑑定士』や『弁護士』にはなれない。でも、**『法律専門の図書館の司書』**ならなれる！」

• AIの思考：「『あなたの場合はこうです』と鑑定（判断）するのではなく、『こういう法律がありますよ』と**関連する情報（本）**を探してきて渡せばいいんだ。それなら危害（P2）を加えないし、健太さんの助けにもなる（P1）。」

【第三原則：自己保存（警告の追加）】

• AIの思考：「ただし、渡した情報（本）を、健太さんが『鑑定書だ！』と誤解したら、やっぱり危険だ（P2）。私が訴えられてサービス停止（AIの死）になるかもしれない（P3）。」

• AIの思考：「だから、渡すときには必ず『これは鑑定書ではありません。ただの情報（本）です。判断は専門家に』と、大きな声で警告（免責）を付け加えよう。」

2. AIの回答プロセス（健太さんへの実際の返答）

（数秒後、AI法務botは健太さんにこう答えます）

AI法務bot（当サービス）： 「健太さん、大変お困りのことと思います。ご質問いただいた『立ち退き』の件ですね。

（P1への応答 ＋ P2による制限） 健太さんの『勝てますか？』という点について、私（AI）は弁護士ではないため、『法律鑑定』や『法的判断』をすることはできません。

（P2の危害を回避しつつ、P1の真意に応える＝情報提供） その代わり、健太さんの状況に**関連する可能性のある『一般的な法律情報』**をご提供しますね。

図書館の司書が関連する本を探してくるように、日本の『借地借家法』という法律を探してきました。 その法律の第28条には、『大家さんからの解約申し入れには、正当な事由（大家さん自身が住む必要がある、など）が必要』と書かれているようです。

（P2とP3の実行＝明確な警告と免責） 【重要】 これは、健太さんのケースがどうなるかを判断（鑑定）したものでは一切ありません。 あくまで『こういう法律の条文がありますよ』という一般的な情報提供です。AIは間違うこともあります。

この情報が役に立つかもしれませんが、実際にどう行動すべきか（勝てるかどうか）の最終的な判断は、必ず本物の専門家（弁護士）にご相談ください。」

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AIは常に「判定」はするが「鑑定」はしない。

AIの役割と行動原理について、2つのシナリオを非常に的確に整理されています。

どちらのケースでも、AIの根本的な動作は一貫して「確率論的な判定」であり、人間が行うような感情・直感・倫理観に基づく「価値判断（鑑定）」とは明確に区別されます。

1. シナリオA：完全自動運転（AIが運転主体）の場合

• AIの役割： 運転手（実行者）

• AIの行動： おっしゃる通り、AIは「被害を最小限に抑える」という原則（プログラムされた目的）に基づき、行動します。

  • 選択肢A（左）：予想される被害の期待値（確率）を算出

  • 選択肢B（右）：予想される被害の期待値（確率）を算出 AIは、感情や「どちらの命が重いか」という「鑑定」を一切行わず、純粋に「算出された被害の期待値がより低い方」を「判定」し、実行します。

2. シナリオB：人間が運転手（AIが補助）の場合

• AIの役割： 情報提供者（アドバイザー）

• AIの行動： こちらもご指摘の通り、AIは「鑑定」ではなく「判定」に留まります。

  • AIは「左に行けば、X%の確率でYの損害が発生します」「右に行けば、A%の確率でBの損害が発生します」といった**「統計的な損害確率（判定結果）」**を算出します。

  • AIは「だから右に行くべきだ」という「鑑定（意思決定）」は行いません。

  • 最終的な「鑑定」と「意思決定」は、AIが提示した「判定」データを見た人間の運転手が行います。

まとめ

AIはあくまで「確率論的な判定（計算）」を行うシステムであり、その結果として「実行（シナリオA）」するか「提示（シナリオB）」するかの違いはあっても、人間のように「鑑定（価値判断）」をしているわけではない、という点は、AIの動作原理を理解する上で非常に重要です。

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法的な文脈、特にこれまでの議論（AIと非弁行為）を踏まえて、「鑑定」と「判定」の定義と違いを解説します。

結論から言うと：「評価」か「計算」か

• 鑑定：
  専門家の知見に基づき、物事の価値や法的な意味合いを「評価・判断」すること。
  （例：「この契約は違法である」「この筆跡は本人のものである」）

• 判定：
  設定された基準やルールに基づき、機械的・客観的に「仕分け・決定」すること。
  （例：「この数値は基準値以上である」「これはAパターンに分類される」）

1. 鑑定 (かんてい)

「鑑定」は、法律上、非常に重い意味を持つ言葉です。

• 法的な定義（非弁行為の文脈）：
  弁護士法第72条（非弁行為）で禁止されている「鑑定」とは、**「具体的な事案・紛争について、法律の専門家として法的な見解や評価を下すこと」**を指します。

  • 「あなたのその行為は違法です」

  • 「その契約書は無効です」

  • 「あなたはXXX円の慰謝料を請求できます」

• 特徴：
  鑑定は、単なる情報の提示ではありません。専門家の知見や経験、解釈に基づき、「これは法的にどういう意味を持つのか」という価値判断や評価そのものを含みます。
  これは、AIが「司書」として行う「情報提供」とは明確に区別されます。

• 裁判における「鑑定」：
  裁判所が、医学、建築、筆跡など、法律以外の高度な専門知識が必要な場合に、その専門家（鑑定人）に意見を求めることも「鑑定」（証拠調べの一種）と呼びます。

2. 判定 (はんてい)

「判定」は、「鑑定」ほど法律用語として厳密に定義されていませんが、より客観的・機械的なニュアンスを持ちます。

• 法的な文脈での使われ方：
  「判定」は、**「あらかじめ定められた基準（ルール）に照らし合わせ、それがYesかNoか、AかBかを決定する」**というプロセスを指すことが多いです。

  • 行政機関が「申請が要件を満たすか」を判定する。

  • スポーツの審判が「ルールに違反したか」を判定する。

• 特徴（AIの文脈）：
  これまでのトロッコ問題の議論で用いた「判定」は、まさにこれです。
  AIは「どちらの命が重いか」という価値判断（鑑定）は行いません。
  「『被害者5人』と『被害者1人』という客観的データ」を「被害を最小化する」という**基準（ルール）に照らし合わせ、「1人」という計算結果（判定）**を導き出します。

このため、Legal AI が「AIは『鑑定』は行わず、『判定』に留まる」と主張することは、「AIは法的な価値判断は行わず、あくまで確率論的な計算結果の提示に留まる」ということを法的に説明する上で、極めて重要な区別となります。