研修疲れを防ぐ、法律事務所のAI教育と「実験役」の分け方

変わり続ける技術と研修

話し手の一人は、2024年から2025年の技術をようやく教え終えたところに新しい形のAIが現れたと切り出します。毎年まったく新しいことができるようになる技術を、事務所はどう教えればよいのかという問いです。応じた話し手は「これほど姿を変える技術はこれまでなかった」と認めつつ、指導者が取れる比較的簡単な調整もあると答えています。

一つ目は心構えです。Andrej Karpathy氏の言葉を引き、将来に差がつくのはグラフ上の点を見る人と傾きを見る人の違いだと紹介しました。研修の日に見ているのは一時点の姿にすぎないという認識です。そのうえで、今はできないが将来できそうなことを大胆に挙げさせる「昔ながらの未来予測の演習」を勧めています。

二つ目は、弁護士が長年なじんできた決定論的なソフトウェアと、確率的に動くシステムとの違いを理解することです。後者には前例のない規模の資金が投じられ、改良が続いていると説明します。三つ目は継続的な教育で、「12か月前に学んだことはもう古い」ため、一度きりの研修では足りないと語ります。

学ぶ側の疲れと分担

もう一人の話し手は学ぶ側の「疲弊と燃え尽き」を懸念していると打ち明けます。あるチームの人が、別のチームでエージェント型のシステムがどう役立つかを想像するのは難しいため、全員の試行は今も必要だと述べます。加えて、Ethan Mollick氏の言う「ラボリーダー」として、深く追ってチームに情報を伝える人も要るという指摘です。

経営層が自ら好奇心を示し、成功も失敗も見せることも挙げました。自身もうまくいった例とひどく失敗した例を両方示すようにしているそうです。ただ3年同じことを言い続け、求めることは増すばかりです。「2023年と2024年は付いてきたが、もう疲れた」と感じる人が出るのではないかと話しています。

相手はこれに同意し、法律事務所でも疲れが見え始めていると述べます。Mollick氏の、進歩が今日止まっても既に起きた変化の吸収に5年から10年かかるという趣旨の発言も紹介しました。そのうえで、一般の弁護士や職員と、最先端に関心の強い人とを分ける事務所が出てきていると説明します。多数派の力は本当の進展が来るまで温存し、熱心な人に試験導入を任せる形で、進める速度にも注意が要るといいます。

範囲を絞ったAIの使い方

話し手の一人は番組の別のコーナーで取り上げたツールに触れます。真か偽か、あるいは選択式の答えを確信度とともに返す、範囲を限定した判断用のモデルです。確認作業の一部を任せられる「完璧なインターン」のような存在で、疲れを和らげる方法の一つになり得るといいます。範囲が限られているぶん作業が透明で監査でき、弁護士の安心につながるという評価です。

一方で、どの作業をそのツールに回し、どれを回さないかというワークフローの組み立ては難しく、まだ手を付け始めた段階だと語ります。汎用の最先端モデルと法律特化モデルの新機能がどう組み合わさるかを見極めることも、先に述べたラボの役目だと位置づけています。

今後増える役割

もう一人は今後の見通しとして、技術者や、組織の中で仕事がどう回るかを理解する人の役割が増えると述べます。実務を担わない職種や、実務と一体になった職種です。組織の力学や人材育成に通じた人の仕事も伸びるとみています。

また、Googleや特にMicrosoftなど企業向けソフトを売る大手が、使いやすい形でAIを製品に組み込んでいくと予想します。そうなれば、AIを使うべき場面かどうかの判断の多くを提供側が担い、数年後には今より楽になるかもしれないという見方です。技術革新は政府から企業、消費者へと流れてきたが今回はその逆だという、Karpathy氏の指摘も添えました。