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可視化法学の紹介
ICT x 法律 の話
芝尾幸一郎(ソフトウェアエンジニア)
自己紹介
芝尾幸一郎
• Aiming(ソーシャルゲーム会社)でデータ分析の仕事をして
いる。
• 教育のバックグラウンドはメディアアート
• ドワンゴで、ニコニコ動画for iphoneの開発をしていた。
• 趣味でデータ分析をしている。
• 趣味で動画サイトの分析やランキングサイトを作ってい
る
データ分析基盤構築
• データ分析基盤構築の本を書
いた。
• どの様に集計ログフォーマッ
トを作ればよいか。
• データ分析基盤の技術策定の
勘所
• 作ったデータ分析基盤をどの
様に活用するか
今回の目的
• 可視化法学の紹介(20分)
• モチベーションの紹介(5分)
• リーガルテックの試み(5分)
• エンジニアはどう関わるか(5分)
可視化法学とは
可視化法学
• 概要
「可視化法学-法教育に役立てるためにICT
を活用して法律の構造を解析して可視化す
る個人のプロジェクト」
法律の参照構造を解釈
してその繋がりを可視
化
作り方
法令データ収集
• 総務省法令データベースから
データを取得。
• 今はzipがありますが、昔は
webからスクレイプしてまし
た。
全ての参照構造を抜き出
す。
• 救急救命士法の中に刑
法へのリンクが有る
刑法
救急救命士法
刑法 売春防止法
刑法
労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労
働者の保護等に関する法律
刑法
育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う
労働者の福祉に関する法律
刑法
特定機器に係る適合性評価手続の結果の外国と
の相互承認の実施に関する法律
グラフ理論に基づいて描画
胡一凡さんの考えたアルゴリズム
グラフ理論の基づいて描画
• 多くの法律から参照される法律のサイズは大きくした。
• eg刑法、刑事訴訟法
• 点の色は、その法律が、どの分野に属するか?
• 刑事、民事、教育、厚生、労働etc
• 色々な分野から参照される法律は鮮やか
描画の様子
色んな法律を見てみる
似たものは近くに配置される
人間が手動で配置しているのではなく、参照し
ている法が近くにあれば機械的に自然と集まる
憲法分野
• 憲法には、基本法が良くくっ
付く。
• 憲法に並んで、沖縄の復帰に
関する法案が大きなウェイト
を占めており、占領されて復
帰するのは一つ国作るみたい
な大変さがあるようだ。
26
教育法分野
• 学校教育法が超大きなウェイ
トを占めている。
• 地味に、放送大学学園法、私
立学校教職員共済法が多くの
リンクを得ている。
27
税制分野
• 所得税、法人税、関税法が大
きい。
• 租税特別措置法は多くの法か
ら参照され、実はあんまり特
別措置じゃなかった。
28
河川分野
• シンプル
• 河川法だけ覚えれば後はそれ
の派生でなんとかなるんじゃ
ないか?
• 法の修正もまだ容易だろう
• バグも入り込みにくい
29
社会保険分野
• 死ぬほど複雑で相互依存が激し
い。
• 社会保障は利害関係者が多くて
、なかなか難しいのだろう。
• 何か法改正や追加の度にバグる
だろう。
• リファクタリング( コードをシンプル
にするプログラミング用語)出来るとい
いな。
30
今後作りたい物
インタラクティブな
web版可視化法学
web版DEMO
http://www.lawvis.info/
33
法分野の時系列変化
法律がいつ出来ていつ
繋がったかを可視化
国別の比較
などをやりたい
その他の取り組み
法令要約(テスト版)
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法令要約
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• 詳しくはこちら
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法令の類似度を測るには
• 単語の抜き出し(形態素解析)
• MeCab
• % mecab
• すもももももももものうち
• すもも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ
• も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
• もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
• も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
• もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
• の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
• うち 名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチ
• EOS
• Doc2Vec
• Gensim https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html
webサイト作ってみた
• Doc2Vecを利用して法令の類似性を測るサイトを作った
• http://54.238.251.57:5000/ (現在停止中)
• 出来ること
• 法律用語の類似語を調べる(死刑の類似語等)
• ランダムに選んだカテゴリと近いカテゴリを列挙
• ランダムに選んだ法令と近い法令を列挙
作り方
• 法令を集める
• 法令データをmecabを使って、名詞だけ抽出
• name=未成年者飲酒禁止法(大正十一年三月三十日法律
第二十号) word=['未成年', '者', '飲酒', '禁止', '法', '大正', '
年', '三月', '日', '法律', '号', '最終', '改正', '平成', '年', '二月', '
日', '法律', '号', ‘条']
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model = models.Doc2Vec(size=400, alpha=0.0015, sample=1e-4, min_count=10, workers=4)
model.build_vocab(sentences)
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model.train(sentences)
学習パラメータの調整
• 名詞だけを含めるか?動詞や形容詞も含めるか?
• 多くの法律に共有する単語は無視するか?
• どの程度の頻度で出たらその法令を特徴づける単語だと
認識するか?
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• law(名詞、形容詞、動詞)
• law2 min_count=1 最低1回以上出た単語を学習に使用
• law3 min_count=10
• law4 min_count=40
• law5 min_count=100
• law7 tagを法令名ではなく、カテゴリ名に変更
宣伝
冊子を売ってます。
1号、2号、800円
技術書典3 き27
10/22(日)アキバUDX
モチベーション
法は複雑すぎる
• 市民は理解できない。
• 複雑になっていくばかりで、誰もリフ
ァクタリングしない。
エンジニアは複雑さが嫌い
• プログラムのコードは、複雑であるが、シンプルにする
努力を、日々続けている。
• プログラム言語の進化やシステムを利用することで、シ
ンプルにしている。
• アセンブラからスクリプト言語へ。
• 継続的テストとリファクタリング
Code(法令)≒
Code(プログラミング)
code(法令)もcode(ソース
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類似点
• 構造を持ち、他者(人、CPU)の理解可能な形で書かれてい
る。
• 複雑な(社会、事象)を制御する為に用いられる。
• しばしばバグが有るw
エンジニアが普段使う
道具で法令を見てみよ
う
川上会長の著作権
• 著作権法をjavascriptで書き直
して複雑さを測定する。
• http://bizzine.jp/article/detail/63
7
コードを書く経営者ドワン
ゴ川上会長「プログラミン
グこそが基礎教養」
川上会長の著作権
これ、構造化するとわかるん
ですけど、実はこの中にコピ
ペされている部分がある。(会
場笑) JavaScriptの形式に直
してコンパイルしたら、複雑
度の合計が103になりました。
通常70以上はメンテ不可能と
いう先ほどの循環的複雑度か
らいえば、この法律は、いか
なる変更をしてもバグを生む
ということが判明したわけで
す。
論理憲法
https://twitter.com/bitlawjp
憲法をprologでリライト
コード品質向上の取り組み
• プロトタイプ作成
• インテグレーションテスト
• モジュール化
• DRY思想の徹底
• プログラム言語それ自体の進化
• プロファイリング
• コードレビュー(gitflow)
プロファイリング
• どのプログラムコードがどの位呼ばれているか?
• どのようなコールグラフで呼ばれているか?
MiniScheme 0.85 でコードリーディング4
ソースコード解析2
http://blog.livedoor.jp/fortymillion/tag/%E3%82%B3
%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%B0%E3%8
3%A9%E3%83%95
このようなコールグラフを見
ている時に、法律の参照を調
べてみようと思った。
法律をgithubで管理
ドイツ
http://archive.fo/9EDKO
github管理の利点
• 一世代の溶かし込みではなく、ver1から全ての世代の更新
履歴を追跡できる
• ブランチを作れるので、試案や対案も保存できる。
• ある時点のある政党が、対案を出してきたとしてそれ
もgithubに残るので、後世の研究者が研究できる。
• 法に対するオープンアクセスを促進できる
他のプログラミング手法を応用
すれば、法のコードクオリテイ
も上がる(上がれば良いな)。
法が何もしていないとは思いませんが、
他のジャンルで行われいることを組み入れてみたらどうだろう。
IT x 法律,リーガルテ
ックの試み
法とデザイン
➤ アーキテクチャー
➤ コモンズ
➤ リーガルデザイン
➤ 分野論
➤ 音楽、二次創作、出版、ア
ート、写真、ゲーム、ファ
ッション、アーカイブ、ハ
ードウェア、不動産、金融
、家族、政治
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私物化と権利の限界
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ャー
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CODEX
https://law.stanford.edu/codex-the-stanford-center-for-
legal-informatics/
新旧改め文を10秒で
• 法制執務業務支援システム(e-laws)
• 法改正のための、新旧改め文を、人手ではなく、プログラミ
ングで行なう。
• 作業時間は、30時間から10秒へ
• 人間が楽するために、機械に頑張らせる
• 働くママが終止符を打った霞が関の“伝統芸能”
ある人のツィート
大量の情報処理(人力)
• 法曹は大量の情報処理をしなければならない。
• ファイリング資料2冊、DVD
エンジニアは怠惰
• エンジニアは怠惰なのでこう考える
• この資料の内、重要な箇所はどこだろう?
• 過去の交通事故と比べて、この事故に特徴的なことは
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• 法的事実をこの資料から自動生成出来ないか?
コードの活用
人力で行わず、機械で要約出来ないか?
コンピュータを使って迅速化、楽に出来ないか?
怠惰であるために今日頑張る
足で稼ぐ
• とわいえ、足で稼ぐという、習慣も価値がある。
• 愚直に資料に向き合うことも本当は大事。
• エンジニアも謙虚にこれらの価値観に向き合う必要があ
る。
法のIT化、エンジニア
の協力出来る場所
法クラスタでもAIは人気
AIがつなげる社会
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田 雅樹 編著・ 林 秀弥 編著・ 成原 慧 編著
法クラスタでもAIは大人気
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、機械に代替されちゃうかも・
・・。
AI以前に忘れ去られる事柄
デジタル化
構造データ化
AI化
デジタル化
• 判例は大半が紙・・。
• デジタル化していても・・、画像埋め込みとか。
構造データ化
• 判例データは、テキスト化さ
れただけ。
• デジタル化はしているが、構
造化されたデータにはなって
いない。
• メタデータなどは特に無い。
AI以前に
• AIで職を奪われる以前に、IT化が進んでいない。
• 今でもFAXが大好きとか。
AIの隠れた要素
非専門家が想定するAIはピンクで囲った部分だけ。
実際の業務ではそれ以外の部分が大事。
データの例外は見えない
• データ分析の専門家や、エン
ジニア以外で、例外や特殊処
理に価値を見出す人は少ない
。
• バッドデータハンドブックは
、如何にデータ収集や前処理
が大変かを説いた書籍
野球分析
• スポーツでのデータ分析は、
野球が一番進んでいる。
• 理由は、整理され蓄積された
良質なデータセットがあった
から。
泥臭い仕事は、エンジニア
• データを整形する。
• ハズレデータを除外する。
• 再整形する。
• 泥臭い仕事はエンジニアの出番。
まとめ
• 可視化法学。ITで法律をわかりやすく
• プログラマーのツールや発想が他業種でも役立つ
• 法律 x IT(リーガルテック)の実例
• プログラマーはどう役に立つか。泥臭い部分が主戦場
最後にお願い
冊子を売ってます。
1号、2号、800円
技術書典3 き27
10/22(日)アキバUDX
法律の専門家の助力を求めま
す。
速いマシンを使わせてくださ
い。
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