AIは自動的に法律サービスのコストを下げない

本稿は『Lawfare』の研究論文シリーズに掲載されたもので、ハーバード・ロースクールのJustin Curlとの共著です。中心的な主張は、AIリーダーたちがAIによる知識労働の変革を予測する一方、法律分野ではAIが自動的にサービスを安くすることはないというものです。法律サービスが高価なのは、品質評価の困難さ（法律は「信頼財」）、価値の相対性（結果は相対的な優位性に依存）、専門職規制による競争制限という3つの構造的要因によります。AI導入には3つのボトルネックが立ちはだかります。

第一に、規制障壁、特に無資格法律業務（UPL）規制です。UPLは非弁護士による法律業務を禁止し、違反には罰金や刑事責任が課されます。例えば、非営利団体Upsolveは債務回収訴訟の簡易支援を提供したところ、ニューヨーク州からUPL違反で訴えられました。連邦判事は第一修正条項で保護されると判断しましたが、第二巡回区控訴裁判所はこれを覆しました。LegalZoomも同様の訴訟に直面し、ビジネスモデルを修正しています。また、法律事務所への非弁護士の投資を制限する「企業形態規制」も革新を阻害します。消費者がAI機能に合法的にアクセスできなければ、どれほどAIが進歩しても法的成果は改善しません。

第二に、対抗的ダイナミクスです。訴訟では結果が絶対的質ではなく相対的質に依存するため、双方が生産性を上げても競争均衡が上方にシフトするだけです。過去のデジタル化の例では、文書レビューの効率が向上する一方、弁護士はデジタル文書の急増を利用して相手方のコストを引き上げ、総訴訟費用は高止まりしました。取引業務（契約交渉など）でも同様の軍備競争が見られます。弁護士は開示事項や契約文言で互いに「出し抜こう」とし、契約書は長期化・複雑化しています。1996年から2016年にかけて、M&A契約は35ページから88ページに増加し、言語的複雑度も上昇しました。

第三に、人間の関与です。AIが法務作業のコストを劇的に下げたとしても、裁判官が事件を処理する時間や依頼者が契約を理解する時間が新たなボトルネックになります。債務回収訴訟の急増は州裁判所を圧迫し、一部では「裁判官不在の法廷」が出現しています。Yonathan Arbelは訴訟量が2〜5倍に増加すると予測します。AIで裁判官を完全に置き換えることには、法的（憲法第3条は人間の裁判官を要求）、技術的（幻覚や私的影響の問題）、倫理的な反対があります。契約についても、AIが瞬時に条項を作成しても、人間がその意味と影響を理解する時間が必要です。

最後に、制度改革の提案を紹介します。UPLルールの明確化（新たな法律サービス提供者層の創設）、代替的ビジネス構造の許可（ユタ州やアリゾナ州の規制サンドボックス）、規制市場の創設（英国モデル）などです。ユタ州のサンドボックスでは所有権制限の免除が認められ、アリゾナ州は制限を撤廃しました。初期の兆候はおおむね肯定的ですが、弁護士団体からの反対もあります。英国の法律サービス委員会は「スーパー規制者」として機能するものの、執行に課題があります。また、裁判官による積極的な事件管理、裁判所任命の専門家証人や特別主事官の活用、仲裁の推進といった裁判制度改革も重要です。

結論として、AIが法律サービスのコストを本当に下げるかどうかは、法律制度がこれらのボトルネックにどう対応するかにかかっています。制度改革なしには、AIは法的アウトプットを豊富にするだけで、クライアントが望む結果は依然として高価でアクセスしにくいままとなるでしょう。