2025年以降、人工知能スタートアップのDeepSeekは、さまざまな業界、特に法律サービス分野で目覚ましい発展を遂げました。 政府や法律事務所への導入を含む高度なAI統合を通じて、効率と精度が向上しています。
DeepSeekの台頭と業界への融合
杭州に本社を置くAIスタートアップのDeepSeekは、2025年初頭から、その強力なAI製品と幅広い応用可能性により、世界から広く注目を集め、さまざまな業界がこの新たなプラットフォームを積極的に活用することを推進しました。百度検索からWeChat、Huawei Cloudに至るまで、多くのテクノロジー大手企業が既にDeepSeekの機能を自社製品に統合し始めています。この統合は政府サービス分野にも拡大しています。2月、北京市豊台区政務サービス・データ管理局は、政府のクラウドインフラストラクチャ上にDeepSeek大規模言語モデル環境のオンサイト展開を完了しました。同区は、この技術を政府サービスに適用した最初の地域となり、「豊小政」デジタルアシスタントを立ち上げ、公共サービスのインテリジェントな変革を加速させました。
法律サービス分野において、DeepSeekの影響はますます顕著になっています。法律事務所やリーガルテック企業は、このトレンドを鋭敏に認識し、DeepSeekと法律業界との深い融合の可能性を積極的に模索しています。この杭州に本社を置くAI企業は、法律部門の効率と精度の両方のニーズに対応することを目的とした、専門的な法律ソリューションの段階的な展開を開始しました。
司法レベルでは、各地域、各管轄区域の裁判所や検察庁がDeepSeekのトレーニングプログラムを開始し、さらには展開さえしており、AIツールを活用して司法の効率を高め、インテリジェント司法の発展をさらに推進することを目指しています。3月には、中国司法利便性プラットフォームがDeepSeekを統合し、オンライン法律相談サービスを提供することに成功しました。
さまざまなアプローチ
リーガルテック企業L-ExpertのCOO、ケビン・ワン氏は、DeepSeekのオープンソースの可用性と商業化により、コストを大幅に削減しながら、トップクラスの大規模言語モデルに匹敵する機能を実現できるため、中国のテクノロジー企業の間で広く採用されていると考えています。多くの法律事務所やリーガルテックサプライヤーは、包括的な法律データベース検索、文書生成、契約書レビュー機能を強化するために、DeepSeekの統合を開始しています。
"中国の法律事務所は、DeepSeekのアプリケーションに対して非常に熱意を示しています"と、ワン氏は述べています。"多くの弁護士が、生産性を真に向上させる製品と実装戦略を見つけるために、積極的に試行錯誤と研究を行っています。" 企業レベルでは、"経営パートナーは、新しいシステムを選択する際に、AIをサポートする製品を優先します。多くの企業が、関連するアプリケーションの開発とテストで私たちと協力しています" と、ワン氏は付け加えました。
実際に、L-Expertは、AI大規模言語モデルのローカル展開を完了しており、DeepSeekを活用して、システムAIアシスタント、自動整理機能を備えたクロスデータベースAIドキュメント検索、および自動ドキュメント生成と管理などの製品機能を強化しています。
3月初旬には、盈科法律事務所もDeepSeekとの全面的な統合を発表し、DeepSeekと法律サービスを正式に結びつけた中国で最初の法律事務所の1つとなりました。盈科は、法律部門にインテリジェントソリューションを導入することを目的としたDeepSeek-R1推論モデルのフルバージョンを実装したことが報告されています。
"法律アプリケーション向けのDeepSeek-R1を最適化するために、盈科は、当社の広範な業界経験を分析するために、さまざまなビジネス分野の専門家チームを設立しました" と、同社はアジア法律ビジネス誌に語っています。"DeepSeek-R1の技術を活用して、弁護士の豊富なアーカイブ、事例データベース、規制データベース、契約書のテンプレートなど、当社独自の法律データリソースをさらに強化し、包括的な法律知識フレームワークを作成しました。法律用語、原則、および推論に特化したトレーニングを通じて、DeepSeek-R1は法律知識をより正確に理解し、適用して、盈科の法律サービスに強力なサポートを提供できます。"
フルバージョンのDeepSeek-R1と統合した後、盈科は7つの重要なワークシナリオでこの技術を展開し、対応する法的タスクを支援することを計画しています。
まず、盈科はDeepSeek-R1を通じて、より多次元的な法的知識体系を構築することを目指しています。以前は分散していた法的リソースが統合されたデータベースに統合され、弁護士は専門的なリソースにより効率的にアクセスして利用できるようになり、ナレッジマネジメントが改善されます。
次に、規制調査に関しては、盈科はDeepSeek-R1を利用して、リアルタイム更新を実施し、規制データベースの正確なメンテナンスを行い、法的条項を参照する際の信頼性と正確性を確保します。
注目すべきは、盈科が以前に発売した"盈法宝AI法律ステーション "は、DeepSeek-R1の推論能力と知識抽出技術によって全面的にアップグレードされることです。強化されたシステムは、ユーザーの法的要件をより正確に理解し、一般的、日常的、および知識ベースの法律相談を解決すると同時に、リソース消費と運用コストを大幅に削減します。
顧客とのコミュニケーションに関しては、DeepSeek-R1が顧客からの問い合わせを迅速に整理し、キーワードを抽出し、関連情報を補足するのを支援し、事例の種類、地理的考慮事項、および弁護士の専門知識に基づいてインテリジェントなマッチングを実現し、顧客満足度を高めると同時に、コミュニケーションコストを削減します。
さらに、盈科はAI技術を利用して、過去の事例の正確な分類と効率的な検索を実施し、弁護士に豊富な参考資料を提供し、同様の事例の判決と司法傾向を迅速に理解し、訴訟戦略の策定にデータ駆動型のサポートを提供します。
契約サービスに関しては、DeepSeek-R1の展開は、リスクの特定、条項の生成、バージョン比較機能など、インテリジェントな生成およびレビュー機能を通じて、効率と品質を向上させ、法律事務所の非訴訟サービス能力を大幅に向上させる可能性があります。
最後に、盈科はAI技術を利用して、弁護士の専門的な背景、専門分野、および成功事例の多次元情報のインテリジェントな管理を実施し、内部管理と業務割り当てプロセスを最適化すると同時に、弁護士間の協力を促進します。
幻覚の課題
多くの汎用的な大規模言語モデルと同様に、DeepSeekの法律分野へのより深い応用は、一連の課題を引き起こしています。データセキュリティ、知的財産権の保護、アルゴリズムの偏り、および法的責任の定義などの問題は早急に解決する必要があり、法律サービス市場全体の規範的な運営にも新たな要件を課しています。
典型的なシナリオは、弁護士がDeepSeekを使用してコンテンツを生成する際に、捏造されたデータ、さらには存在しない法的条項を発見することです。これは、法律専門家がDeepSeekにトレーニングデータを個別に提供することで、信頼性の高い垂直ドメイン固有のモデルを作成して、これらの問題を排除できるかどうかという問題を提起します。
ワン氏は、この現象は幻覚と呼ばれ、モデルがもっともらしいが実際には不正確または存在しない情報を生成するときに発生すると指摘しています。
"この状況が発生する理由は、モデルがトレーニング中に膨大なデータセットから学習するのですが、それらの生成メカニズムは事実検索ではなく確率予測に基づいているためです。データを提供することで "幻覚" を排除できる可能性は低く、AIに指定されたデータベースに依存して質問に回答させることは理論的には可能ですが、現段階では運用上の実現可能性は非常に低い" と、彼は述べています。
根本的な問題は、大規模言語モデルのトレーニング方法とアーキテクチャにあります。ワン氏は、「DeepSeekのような大規模モデルによって生成される反応は、Transformerのような複雑な深層学習アーキテクチャを通じて、事前学習された知識ベースとユーザーが提供するコンテキスト情報を再編成することによって作成されます。したがって、特定のデータを提供した場合でも、精度をある程度向上させることはできますが、元の知識ベースの影響を完全に阻止することはできません。さらに、技術的には、モデルの中核アーキテクチャを大幅に変更することは可能ですが、投資コスト（資金、データリソース、およびエンジニアリング開発を含む）は非常に高く、実装の課題は非常に大きいです。」と説明しています。
盈科は、法律大規模言語モデルの正確性を確保することは複雑なプロセスであり、アルゴリズムモデリング、リスク評価、およびデータ監視などの側面から入手し、信頼できる法律データベースと大量の専門的な法律学術文献からのサポートが必要であると考えています。
"盈科は、DeepSeekが深刻な場面で幻覚を起こす問題を非常に重視しており、解決する必要があります" と、同社は付け加えました。"エラーとノイズを排除するために当社独自のデータをクレンジングすることでデータ品質を確保すると同時に、データを正確に注釈付けして分類します。たとえば、法律条項の適用範囲で法律条項にマークを付け、事例の種類、紛争の焦点、および適用される法律条項で事例にマークを付けます。これにより、モデルの学習と理解が容易になります。さらに、法律分野の論理規則をDeepSeekに組み込み、ルールベースの推論と判断を可能にし、法律問題を処理する際のモデルの正確性と論理的な一貫性を向上させます。"