弁護士は、誰もが嫌うのを好む専門職だ。弁護士を題材にした冗談は数多く、シェイクスピアの『ヘンリー六世』の一節は今も文化的なお気に入りだ。「まず最初に、弁護士を皆殺しにしよう。」
やがて、その願いがかなうかもしれない。実行するのは人間ではなく機械だ。
法学教育を受けた弁護士に代わり、テクノロジーが証拠を分析し、調査、訴訟、コンプライアンス対応などに関連するかを評価するケースが増えている。米大手企業の社内弁護士100人超を対象にした調査で、40％がテクノロジー支援型レビュー（TAR）を利用していると、業界誌Corporate Counselに答えた。この調査は1月23日に公表された。
テクノロジー支援型レビュー（TAR）とは、分析や予測コーディングなど、機械による文書読解のさまざまな手法を指す。予測コーディングでは、人間の回答パターンを使って「機械に読解を学習させ」、文書が法的案件に関係するかどうかを、弁護士が判断するのと同様に判定する。つまり、多数の弁護士が100万件の文書を読む代わりに、少数の弁護士が証拠候補の一部を確認し、その回答を使って予測コーディング技術が残りをコンピューターでレビューする。これにより、証拠を確認・評価する弁護士は少数で済み、その弁護士が機械を訓練する。訓練を受けた弁護士が全書類に目を通す必要はなくなる。
2012年、ウォール・ストリート・ジャーナルはこう問いかけた。「なぜ弁護士を雇うのか。コンピューターのほうが安い。」
法律事務所や企業の法務部門は現在、こうしたコンピューターによるレビューを管理する電子証拠開示会社をしばしば雇っている。たとえば、Update Legal（以前は人材派遣会社だった）やEpiq Systemsなどだ。こうした電子証拠開示会社は、弁護士を時間単位または案件単位で雇い、レビューに必要なソフトウェアと技術的な専門知識を法律事務所に提供する。人間の弁護士は、その後、除外されなかった文書を確認する。
法曹界はこの流れを急速に受け入れた。機械によるレビューに初めて言及したのは、証拠レビューに統計的手法を用いることを論じた2005年の記事だった。それから10年もたたないうちにTARは業界を席巻し、弁護士の仕事が失われることを嘆く人はいないようだった。弁護士でさえそうだった。
「文書レビューでは、徹底した手作業による確認が最も効果的で、したがって最も正当化しやすい方法だという神話は、全体として強く否定される」と、弁護士たちは2009年にリッチモンド法・テクノロジー・ジャーナルに記した。「テクノロジー支援型レビューは、徹底した手作業による確認よりも少ない労力で、より正確な結果を出すことができ、実際に出している。」もちろん、費用も大幅に抑えられる。彼らの研究によると、TARは手作業によるレビューに比べて費用を50分の1にした。
2012年、ニューヨーク連邦地方裁判所のアンドリュー・ペック判事は、係争中の事件でTARの利用を支持する米国初の司法意見を出した。事件はDa Silva Moore v. Publicis Groupeで、判事はこう記した。「コンピューター支援型レビューは、利用可能な代替手段より優れているように見える。したがって、適切な事件では用いるべきである。」
機械が常に人間より実質的に優れているかどうかは議論の余地がある。人間の読者はレビューを進めるなかで知識を蓄積し、その文脈を文書分析に生かせる。その分析は、機械によるものよりも細やかである可能性が高い。文脈を含む言語の機微には、人間ならではのものがあり、機械はまだ理解できていないうえ、今後も理解できないかもしれないからだ。
別の見方をすれば、自動車があらゆる状況で最適な移動手段とは限らないのと同じく、予測コーディングもすべてのレビューに適しているわけではない。案件の具体的な事情や争点によっては、キーワード検索を活用する人間の読者のほうが適切な場合もある。2012年にTARについて書いたフォーブスの記事で、マシュー・ギブソンはこう述べた。「自動車は馬より新しい移動手段だが、道路のない高山の湖に行くなら、馬のほうが確実に有効だろう……予測コーディングは、訴訟弁護士の道具箱に加えるべき数あるツールの一つだ。」
それでも、証拠開示で機械に頼ることは今や標準的な実務となっており、ロースクールも電子証拠開示の授業を設けて学生を育成している。これについて一部の学生は嘆いている。不快であり、将来は不本意にも法的文書のレビューだけをすることになる兆しだという。
その非難は（多少）的外れかもしれない。今後数年間、法学部卒業生は仕事に就けるだけでも幸運だろう。「2008年の景気後退による経済の低迷、グローバル化、ロースクールのクラス規模と入学者数の増加、そして小規模事務所と大手事務所の競争条件を均す新興技術を背景に、法律職の数は減少し、顧客獲得競争は激化している」と、Above the Lawは2016年に記した。
電子証拠開示こそ、多くの弁護士が仕事を見つける唯一の望みだという人もいる。電子証拠開示会社eQ Discovery Servicesの全米ディレクター、クリストファー・ギャラガーは、2015年にBloomberg Lawの記事で、「この10年、法曹界はいわばアイデンティティーの危機を経験してきた」と述べた。さらに、弁護士資格を持つ人の大半は年収が大幅に減っているという。一方、電子証拠開示は急成長しており、ギャラガー自身のように、この種のテクノロジー企業に勤めてレビューを管理する仕事を見つける弁護士もいる。市場規模は2017年に99億ドルに達すると予想されている。ギャラガーによれば、「業界を一変させるものだ」。
法的案件での機械の活用が今後さらに広がることは、ほぼ間違いない。「証拠開示を目的とするさまざまなデータ分析手法の導入と利用は、まだ初期段階にあります」と、BDOコンサルティングのマネジングディレクター、ジョージ・ソチャはCorporate Counselに語った。「ただ、同時に導入のペースは上がっていると思います。こうした手法は1年前より、特に2年前や5年前と比べて、はるかに受け入れられるようになっています。」
誰も無縁ではいられないようだ。サウス・テキサス法科大学の教授ジョシュ・ブラックマンが作った、冗談半分の「FantasySCOTUS」アルゴリズムは、最高裁判所の判決を予測する。その後、より高度なモデルへと発展した。OZYが指摘したように、2015年の法律業務の自動化に関する記事はこう述べている。「世界があなたの仕事の成果をシミュレーションするのに長けるほど、あなた自身はますます余剰な存在に見え始める。」同誌は、いつの日か米連邦最高裁判所の長官ジョン・ロバーツでさえ、「ロボット最高裁長官」に取って代わられるかもしれないと予測した。
