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スタンフォード大学の研究者らは、法文書の分析を効率化するために設計されたAIシステム「STARA」を発表しました。このツールは、政策立案者が膨大な法文を精査し、冗長または時代遅れの可能性のある規制を特定して改正するのを支援します。サンフランシスコ市検事局は最近、市の条例の見直しにSTARAを採用し、市が義務付けている様々な報告書の特定と、修正または廃止の可能性を促進しました。

このプロジェクトを主導するスタンフォード大学法学教授のダニエル・ホー氏は、既存の法律の透明性の欠如に起因する規制改革の課題を強調しました。複雑な手続きで知られるサンフランシスコ市でのSTARAの試験運用は、このAIが行政の効率性を向上させる能力を実証することを目的としていました。このAIは、法学生が法令を理解するために教わる方法と同様に、法文を包括的に解釈するように訓練されました。

このAIの法分析アプローチは、法条項を個別に見るのではなく、相互の関連性を考慮することです。この手法により、関連する法令文言の特定精度と速度が大幅に向上しました。標準的な法務検索ツールと比較した場合、STARAは抽出精度において顕著な向上を示しました。AIの費用対効果も高く評価され、STARAは人間の研究者に比べて、はるかに短い時間と最小限のコストでタスクを完了しました。

サンフランシスコにおけるSTARAの成功は、市が提出する必要のある報告書の数を削減する法改正案の提出につながりました。STARAの適用範囲を他の州や自治体に拡大し、法制度の簡素化を目指す協議が進行中です。市弁護士とスタンフォード大学のチームとの協力は、政策の効率性を高めるテクノロジーの可能性を示しています。RegLabによる同様のテクノロジーのさらなる応用例としては、カリフォルニア州サンタクララの不動産証書から違法な人種条項を削除するケースなどが挙げられます。