JP7506867B1 - Document correction program, document correction device, and document correction method - Google Patents

Document correction program, document correction device, and document correction method Download PDF

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JP7506867B1 JP2023073791A JP2023073791A JP7506867B1 JP 7506867 B1 JP7506867 B1 JP 7506867B1 JP 2023073791 A JP2023073791 A JP 2023073791A JP 2023073791 A JP2023073791 A JP 2023073791A JP 7506867 B1 JP7506867 B1 JP 7506867B1
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美樹 藤田
龍太 寄合
健樹 坂田
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株式会社リセ
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Abstract

【課題】
個々の文書に合わせた柔軟な修正を支援すること。
【解決手段】
文章生成モデルを利用して、文書に関する評価に基づいて前記文書の修正を提案するための文書修正プログラムであって、コンピュータを、取得部と、命令生成部と、提案部と、として機能させ、前記取得部は、前記文書のドラフトに関するドラフト情報及び、前記ドラフトの評価を示す評価情報を取得し、前記命令生成部は、前記ドラフト情報及び評価情報に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信し、前記提案部は、前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ドラフトの修正を行うための修正提案情報を送信する。
【選択図】図1

【assignment】
Support flexible modifications to suit individual documents.
SOLUTION
A document correction program for using a sentence generation model to suggest corrections to a document based on an evaluation of the document, the program causing a computer to function as an acquisition unit, an instruction generation unit, and a suggestion unit, the acquisition unit acquiring draft information regarding a draft of the document and evaluation information indicating an evaluation of the draft, the instruction generation unit generating correction instructions regarding the draft based on the draft information and evaluation information and transmitting them to the sentence generation model, and the suggestion unit transmitting correction suggestion information for revising the draft based on the output of the sentence generation model.
[Selected Figure] Figure 1

Description

本発明は、文書修正プログラム、文書修正装置および文書修正方法に関する。 The present invention relates to a document correction program, a document correction device, and a document correction method.

文書、特に契約書や規約等の法律文書の評価や作成においては、高い専門性が必要とされる。このような背景から、従来、法律文書のチェックを行う技術や、それをもとに法律文書の修正を支援する技術が知られている。 The evaluation and creation of documents, particularly legal documents such as contracts and regulations, requires a high level of expertise. Against this background, there are known technologies for checking legal documents and technologies for supporting the revision of legal documents based on the checking.

例えば特許文献1には、法律文書に関するレビュー結果について情報の入力を受け付け、修正を行う技術が記載されている。特許文献1に記載の技術では、事前に登録されたレコメンド文章を用いて、対応部分をレコメンド文章に置き換えることで法律文書の修正を行うことができる。 For example, Patent Document 1 describes a technology that accepts input of information on review results related to legal documents and makes corrections. The technology described in Patent Document 1 makes it possible to correct legal documents by using recommended sentences registered in advance and replacing corresponding parts with the recommended sentences.

特開2020-080132号公報JP 2020-080132 A

しかしながら特許文献1に記載の技術では、事前に登録されたレコメンド文章への部分的な置き換えにより修正を行うため、事前に想定される内容にしか対応できず、個々の文書に合わせた修正を柔軟に行うことが難しいという課題があった。そこで本発明は、以上の問題を、解決すべき課題とする。 However, the technology described in Patent Document 1 makes corrections by partially replacing the text with pre-registered recommended sentences, so it can only handle content that is anticipated in advance, and there is an issue that it is difficult to flexibly make corrections to suit individual documents. Therefore, the present invention aims to solve the above problems.

上記課題を解決するために、文章生成モデルを利用して、文書に関する評価に基づいて前記文書の修正を提案するための文書修正プログラムであって、コンピュータを、取得部と、命令生成部と、提案部と、として機能させ、前記取得部は、前記文書のドラフトに関するドラフト情報及び、前記ドラフトの評価を示す評価情報を取得し、前記命令生成部は、前記ドラフト情報及び評価情報に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信し、前記提案部は、前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ドラフトの修正を行うための修正提案情報を送信する。 To solve the above problem, a document correction program is provided that utilizes a writing generation model to suggest corrections to a document based on an evaluation of the document, and causes a computer to function as an acquisition unit, an instruction generation unit, and a suggestion unit, the acquisition unit acquires draft information regarding a draft of the document and evaluation information indicating an evaluation of the draft, the instruction generation unit generates correction instructions regarding the draft based on the draft information and evaluation information and transmits them to the writing generation model, and the suggestion unit transmits correction suggestion information for correcting the draft based on the output of the writing generation model.

このような構成とすることで、文書のドラフトに対する評価をもとに、文章生成モデルを利用してドラフトの修正を支援することができる。これにより、文書の内容に応じた修正を柔軟に提案することが可能となり、より容易に文書の修正を行うことができるようになる。特に、法律文書等の専門性が要求される文書の修正においても、文章生成モデルを利用してユーザが自ら修正を行うことが容易になるため、例えば契約書の作成や確認等の作業をより効率化することができる。 With this configuration, it is possible to use a text generation model to assist in revising the draft based on the evaluation of the document draft. This makes it possible to flexibly suggest revisions according to the contents of the document, making it easier to revise documents. In particular, even when revising documents that require expertise, such as legal documents, it becomes easier for users to make revisions themselves using the text generation model, making tasks such as creating and reviewing contracts more efficient.

本発明の好ましい形態では、前記文書は、複数の条項を含む法律文書であり、前記評価情報は、各条項及び/又は複数の条項の関係について前記ドラフトを評価した結果を含む。 In a preferred embodiment of the present invention, the document is a legal document including a plurality of clauses, and the evaluation information includes the results of evaluating the draft with respect to each clause and/or the relationship between the plurality of clauses.

このような構成とすることで、条項ごとに記載された文書について、条項ごとの内容又は複数の条項の関係についての評価をもとに修正を提案することが可能となり、より適切な修正を支援することができる。例えばひとまとまりの規定を複数の条項で規定しているような場合に、それらの条項をグループとしてとらえてその条項間の関係を確認することにより、複数の条項にまたがる規定を適切に評価することができる。更にその評価を評価情報として文章生成モデルにドラフトの修正命令を送信することで、このような複数の条項のグループについても適切に修正を提案することができる。 With this configuration, it is possible to suggest revisions to a document written by clause based on an evaluation of the content of each clause or the relationships between multiple clauses, thereby supporting more appropriate revisions. For example, if a set of regulations is stipulated in multiple clauses, those clauses can be treated as a group and the relationships between them can be confirmed, making it possible to appropriately evaluate the regulations that span multiple clauses. Furthermore, by sending an instruction to revise the draft to the text generation model using that evaluation as evaluation information, it is possible to appropriately suggest revisions for such a group of multiple clauses.

本発明の好ましい形態では、前記評価情報は、不要な条項、不足する情報及び条項の内容のうち何れかに関する評価を含む。 In a preferred embodiment of the present invention, the evaluation information includes an evaluation of any of unnecessary clauses, missing information, and the contents of clauses.

このような構成とすることで、削除すべきと考えられる条項、追加すべきと考えられる条項、及び条項の内容の修正のうち何れかについての評価をもとに、適切な修正を提案することが可能となる。 This structure makes it possible to propose appropriate revisions based on an evaluation of whether a clause should be deleted, added, or the content of a clause should be modified.

本発明の好ましい形態では、前記命令生成部は、前記修正命令として、修正に関する指示を前記条項ごと又はひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループごとに記載した文章を生成して前記文章生成モデルに送信する。 In a preferred embodiment of the present invention, the command generation unit generates, as the modification command, a sentence that describes instructions regarding the modification for each clause or for each group of multiple clauses that defines a set of regulations, and transmits the generated sentence to the sentence generation model.

このような構成とすることで、条項に区分された法律文書の修正命令を条項ごと又はひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループごとに適切に送信することが可能となる。これにより、複数の条項を含む法律文書に適した修正を実行することが容易になる。 With this configuration, it becomes possible to appropriately send amendment commands for legal documents divided into clauses for each clause or for each group of clauses that defines a set of regulations. This makes it easier to execute amendments appropriate for legal documents that include multiple clauses.

本発明の好ましい形態では、前記評価情報は、前記ドラフトに対する指摘事項ごとのリスクレベルを含み、前記命令生成部は、前記修正命令として、所定のリスクレベル以上の指摘事項について前記ドラフトを修正する命令を生成して前記文章生成モデルに送信する。 In a preferred embodiment of the present invention, the evaluation information includes a risk level for each of the issues raised about the draft, and the instruction generation unit generates, as the correction instructions, instructions to correct the draft for issues that are at or above a predetermined risk level, and transmits the correction instructions to the text generation model.

このような構成とすることで、リスクの高い部分について修正の提案を行うことが可能となる。これにより、リスクレベルに応じて、例えばリスクの低い部分やユーザが修正の要否を検討すべき部分を分けて修正を提案することができる。 This configuration makes it possible to suggest modifications to high-risk parts. This makes it possible to propose modifications separately for low-risk parts and parts for which the user should consider whether or not they need to be modified, depending on the risk level.

本発明の好ましい形態では、前記評価情報は、前記ドラフトに関する評価を自然言語により記述した評価文を含み、前記命令生成部は、前記ドラフトと、前記評価文と、予め用意した指示文と、に基づく文章を前記修正命令として生成して前記文章生成モデルに送信する。 In a preferred embodiment of the present invention, the evaluation information includes an evaluation statement that describes an evaluation of the draft in natural language, and the instruction generation unit generates a sentence based on the draft, the evaluation statement, and a prepared instruction statement as the correction command and transmits the correction command to the sentence generation model.

このような構成とすることで、自然言語の文章を修正命令として生成することができるため、例えば文章の入力に対し文章を出力する会話型の文章生成モデルを利用して修正提案を行うことができる。 This configuration makes it possible to generate sentences in natural language as correction commands, so that correction suggestions can be made, for example, using a conversational sentence generation model that outputs sentences in response to input sentences.

本発明の好ましい形態では、コンピュータを、再評価部として更に機能させ、前記再評価部は、前記文章生成モデルの出力として前記ドラフトの修正案を取得し、前記修正案の評価を示す再評価情報を取得して、前記評価が事前に設定された基準を満たすか否かを判断し、基準を満たす場合には、前記提案部に、前記修正提案情報を送信させ、基準を満たさない場合には、前記修正案に基づく修正情報及び再評価情報に基づいて、前記修正案に関する修正命令の生成及び前記文章生成モデルへの送信を、前記命令生成部に実行させる。 In a preferred embodiment of the present invention, the computer is further made to function as a reevaluation unit, which obtains a proposed revision of the draft as an output of the sentence generation model, obtains reevaluation information indicating an evaluation of the proposed revision, determines whether the evaluation satisfies a preset criterion, and if the criterion is satisfied, causes the suggestion unit to transmit the proposed revision information, and if the criterion is not satisfied, causes the instruction generation unit to generate a revision instruction for the proposed revision based on the revision information and reevaluation information based on the proposed revision and transmit the revision instruction to the sentence generation model.

このような構成とすることで、問題が残った修正提案がそのまま送信されることを避け、問題がある場合には修正案の再評価をもとに再度修正を行うことができる。これにより、修正提案の質の向上が見込まれる。 This configuration prevents proposed revisions that still have problems from being sent as is, and if there are problems, the proposal can be reevaluated and revised again. This is expected to improve the quality of proposed revisions.

本発明の好ましい形態では、前記再評価部は、前記修正案の評価が事前に設定された基準を満たすまで、前記提案部及び命令生成部に、再評価情報の取得及び修正命令の送信を繰り返させる。 In a preferred embodiment of the present invention, the re-evaluation unit causes the suggestion unit and the instruction generation unit to repeatedly obtain re-evaluation information and send revision instructions until the evaluation of the revision proposal satisfies a preset criterion.

このような構成とすることで、基準を満たすまで評価と修正を繰り返し実行させることができる。これにより、修正後に不完全な部分が残る問題の発生を更に減らし、より質の高い修正提案を行うことができる。 This configuration allows the evaluation and correction to be repeated until the criteria are met. This further reduces the occurrence of problems where incomplete parts remain after correction, and allows for higher quality correction suggestions.

本発明の好ましい形態では、前記再評価情報は、前記修正案に対する指摘事項ごとのリスクレベルを含み、前記基準は、前記修正案に対する全ての指摘事項のリスクレベルが所定のリスクレベル以下であることを含む。 In a preferred embodiment of the present invention, the reevaluation information includes a risk level for each of the issues raised in the proposed revision, and the criteria include that the risk levels of all of the issues raised in the proposed revision are equal to or lower than a predetermined risk level.

このような構成とすることで、所定のリスクレベル以上の指摘事項が存在しなくなるまで修正を繰り返すことができ、より修正提案の質を向上させることができる。 By configuring in this way, corrections can be repeated until there are no issues that exceed a certain risk level, further improving the quality of correction suggestions.

本発明の好ましい形態では、前記再評価部は、事前に設定された終了条件が満たされた場合には、前記修正案の評価が基準を満たさない場合でも、再評価の繰り返しを終了して前記提案部に前記修正提案情報を送信させる。 In a preferred embodiment of the present invention, when a preset termination condition is met, the reevaluation unit terminates the repeated reevaluation and causes the suggestion unit to transmit the proposed revision information, even if the evaluation of the proposed revision does not satisfy a criterion.

このような構成とすることで、無限ループや極端な繰り返し処理を避けることができ、処理負荷の軽減が期待できる。 By configuring it this way, infinite loops and extremely repetitive processing can be avoided, and the processing load is expected to be reduced.

本発明の好ましい形態では、前記命令生成部は、ユーザから修正に関する要望の入力を受け付けて、前記要望に基づき前記修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信する。 In a preferred embodiment of the present invention, the command generation unit receives input of a request for correction from a user, generates the correction command based on the request, and transmits the correction command to the sentence generation model.

このような構成とすることで、ユーザの要望を反映した修正提案が可能となる。例えば、特定の相手との契約を行う場合に、相手に対して強気に(自身にとって有利な内容に)修正するか、対等な関係にするか等、複数の修正パターンが想定される場合がある。ユーザの要望を受け付けて修正命令を生成することで、このような場合にも、よりユーザの意向に沿う修正提案を行うことができる。 This configuration makes it possible to propose modifications that reflect the user's wishes. For example, when making a contract with a specific party, there may be multiple possible modification patterns, such as making aggressive modifications (to the party's advantage) or establishing an equal relationship. By accepting the user's wishes and generating a modification command, even in such cases, it is possible to make modification proposals that are more in line with the user's wishes.

本発明の好ましい形態では、前記文書は、特定の相手との取決めに関する法律文書であり、前記命令生成部は、相手との関係、前記取決めの種類、及び前記取決めに関する当事者の要望のうち少なくとも1つを示す背景情報を取得し、前記背景情報に基づき前記修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信する。 In a preferred embodiment of the present invention, the document is a legal document relating to an agreement with a specific party, and the command generation unit acquires background information indicating at least one of the relationship with the party, the type of the agreement, and the wishes of the parties regarding the agreement, generates the correction command based on the background information, and transmits it to the text generation model.

このような構成とすることで、相手との関係、取決めの種類、当事者の要望等からより妥当な修正提案を行うことが可能となる。例えば取決めの種類として例えば契約類型を指定することで、契約類型を考慮したより適切な修正を提案することができる。また例えば秘密保持契約を結ぶ場合に、相手との関係として、自身が情報の開示者又は受領者の何れであるかを選択することで、ユーザに対して有利な修正を提案することが可能となる。また当事者の要望として、例えば相手に対して強気に出る(自身にとって有利な内容にする)のか対等な内容にするのかを選択することで、要望を反映した修正提案を行うことができる。 With this configuration, it becomes possible to make more appropriate revision proposals based on the relationship with the other party, the type of arrangement, the requests of the parties, etc. For example, by specifying a contract type as the type of arrangement, it is possible to propose more appropriate revisions that take the contract type into consideration. Furthermore, for example, when entering into a confidentiality agreement, it is possible to propose revisions that are advantageous to the user by selecting whether oneself is the discloser or recipient of information as the relationship with the other party. Furthermore, by selecting, as the request of the parties, whether to be forceful toward the other party (to make the content advantageous to oneself) or to make the content equal, it is possible to make revision proposals that reflect the requests.

本発明の好ましい形態では、前記ドラフト情報は、モデルが生成したドラフトに関する情報である。 In a preferred embodiment of the present invention, the draft information is information about a draft generated by a model.

このような構成とすることで、ドラフトの作成から修正まで、ユーザ自身が行うことなく文書の作成作業を完遂することができる。これにより、例えば契約書等の専門性が必要とされる法律文書についても、ユーザが容易に作成することができる。 This configuration allows users to complete the document creation process, from drafting to revising, without having to do it themselves. This allows users to easily create legal documents that require expertise, such as contracts.

本発明の好ましい形態では、前記文書は、特定の相手との取決めに関する法律文書であり、前記ドラフト情報は、相手との関係、前記取決めの種類、及び前記取決めに関する当事者の要望のうち少なくとも1つを示す事前情報に基づき、前記モデルが生成したドラフトに関する情報である。 In a preferred embodiment of the present invention, the document is a legal document relating to an agreement with a particular party, and the draft information is information about a draft generated by the model based on prior information indicating at least one of the relationship with the party, the type of the agreement, and the parties' wishes regarding the agreement.

このような構成とすることで、相手との関係、取決めの種類、当事者の要望等を踏まえてドラフトを作成することができる。これにより、最終的に作成される文書の品質向上効果が期待できる。 This structure allows you to create a draft based on the relationship with the other party, the type of agreement, and the requests of the parties involved. This is expected to improve the quality of the final document.

本発明によれば、個々の文書に合わせた柔軟な修正を支援することができる。 The present invention can support flexible revisions tailored to individual documents.

本発明の実施形態における文書修正システムの構成を示す図である。1 is a diagram showing a configuration of a document correction system according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における文書修正システムにおけるハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the document correction system according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における文書修正システムの機能構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the document correction system according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における文書修正システムの処理手順の一例を示すシーケンス図である。FIG. 4 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure of the document correction system according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における文書修正システムの評価画面の表示例である。13 is a display example of an evaluation screen of the document correction system according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における文書修正システムの再評価処理に関する処理手順を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing a processing procedure related to a reevaluation process of the document revision system according to the embodiment of the present invention 本発明の実施形態における文書修正システムの修正提案画面の表示例である。13 is a display example of a correction suggestion screen of the document correction system according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を用いて、本発明の文書修正システムについて説明する。図面には好ましい実施形態が示されている。しかし、本発明は多くの異なる形態で実施されることが可能であり、本明細書に記載される実施形態に限定されない。 The document correction system of the present invention will be described below with reference to the drawings. The drawings show a preferred embodiment. However, the present invention can be embodied in many different forms and is not limited to the embodiment described in this specification.

例えば、本実施形態では文書修正システムの構成、動作等について説明するが、文書修正装置、文書修正システム又は文書修正装置が実行する方法、文書修正プログラム等によっても、同様の作用効果を奏することができる。本実施形態では、文書修正システムは、クライアント端末(ユーザ端末装置)でその機能を実現する為に、クライアント端末とネットワークを介して接続されるサーバ(文書修正装置)において当該文書修正プログラムを実行する、いわゆるクラウドコンピューティングの態様をとる。 For example, in this embodiment, the configuration, operation, etc. of the document correction system are described, but similar effects can be achieved by a document correction device, a document correction system, or a method executed by a document correction device, a document correction program, etc. In this embodiment, the document correction system takes the form of so-called cloud computing, in which the document correction program is executed in a server (document correction device) connected to the client terminal via a network in order to realize its functions in a client terminal (user terminal device).

文書修正プログラムは、任意のコンピュータ装置を文書修正装置として機能させるために、コンピュータが読み取り可能な非一過性の記憶媒体としてコンピュータ装置へ提供されても良いし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されても良い。また、文書修正プログラムは、例えば、Microsoft Word(登録商標)等の文書編集ソフトウェアにおいて、アドオン(プラグイン)されるプログラムであっても良い。 The document correction program may be provided to a computer device as a computer-readable non-transient storage medium to cause any computer device to function as a document correction device, or may be provided downloadably from an external server. The document correction program may also be an add-on (plug-in) program for document editing software such as Microsoft Word (registered trademark).

本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらハードウェア資源によって具体的に実現され得るソフトウェアの情報処理とを合わせたものを含み得る。本実施形態において「情報」とは、例えば、電圧・電流を表す信号値の物理的な値、0又は1で構成される2進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ(いわゆる量子ビット)によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行され得る。広義の回路とは、回路(Circuit)、プロセッサ(Processor)及びメモリ(Memory)等を適宜組み合わせることによって実現される回路類(Circuitry)である。例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のいずれかを含む回路類である。 In this embodiment, the term "part" may include, for example, a combination of hardware resources implemented by a circuit in the broad sense and software information processing that can be specifically realized by these hardware resources. In this embodiment, "information" is represented, for example, by the physical value of a signal value representing voltage or current, the high or low signal value as a binary bit collection consisting of 0 or 1, or a quantum superposition (so-called quantum bit), and communication and calculations can be performed on a circuit in the broad sense. A circuit in the broad sense is a type of circuitry that is realized by appropriately combining a circuit, a processor, a memory, etc. For example, it is a circuit that includes any of the following: a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an LSI (Large Scale Integration), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), etc.

<定義>
まず用語の定義について説明する。本発明は、文章生成モデルを利用して、文書の修正を支援するための技術である。文章生成モデルとは、文章を出力可能な任意のモデルを指す。文章生成モデルとしては、機械学習により生成されたモデルを代表的に利用することができる。本実施形態では、文章を入力することにより、入力された文章に対する回答として文章を生成する、会話型の文章生成モデルを利用する場合について説明する。
<Definition>
First, definitions of terms will be described. The present invention is a technology for supporting document correction by utilizing a sentence generation model. A sentence generation model refers to any model capable of outputting a sentence. As a sentence generation model, a model generated by machine learning can be typically used. In this embodiment, a case will be described in which a conversational sentence generation model is used, which receives a sentence and generates a sentence as a response to the input sentence.

より具体的には、文章生成モデルとは、自然言語処理向けの機械学習モデルであり、入力された情報に基づき文章を生成する機能を有するモデルである。例えば、文章生成モデルはself-attentionメカニズムを有するTransformerモデルに基づく機械学習モデルである。Transformerモデルは、例えばGPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルである。文章生成モデルは大規模なデータセットにより学習を実行することにより、一般的な自然言語生成タスクだけでなく、専門性の高い文章生成タスクが可能となる。例えば、文章生成モデルは、OpenAIが開発したGPT-3またはGPT-4アルゴリズムを用いて大規模なデータセットにより学習したモデル(例えば、大規模なデータセットによる学習と報酬予測モデルを用いた強化学習を組み合わせて生成されたChatGPTモデル)が適用されうる。また、本実施形態ではモデルへの入力がテキスト情報の例を説明するが、画像情報や音声情報の入力であってもよい。 More specifically, the sentence generation model is a machine learning model for natural language processing, and is a model that has a function of generating sentences based on input information. For example, the sentence generation model is a machine learning model based on a Transformer model having a self-attention mechanism. The Transformer model is, for example, a GPT (Generative Pre-trained Transformer) model. The sentence generation model performs learning using a large data set, making it possible to perform not only general natural language generation tasks but also highly specialized sentence generation tasks. For example, the sentence generation model may be a model trained using a large data set using the GPT-3 or GPT-4 algorithm developed by OpenAI (for example, a ChatGPT model generated by combining learning using a large data set and reinforcement learning using a reward prediction model). In addition, in this embodiment, an example of text information is described as the input to the model, but image information or audio information may also be input.

本実施形態では文書として、特に契約書や規則、規約等の法律文書を想定する。法律文書には、条、項、号等に区分された単位を含むものがあり、本実施形態においては、このような単位の各々を「条項」と呼ぶ。本実施形態では、法律文書が契約書である形態を示す。契約書としては、秘密保持契約書、売買契約書、不動産賃貸借に関する契約書等の契約効果を発揮する文書が挙げられる。さらに本実施形態は契約書に限定されず、例えば、法律文書が規則、規約、通知書等であっても良い。規則としては、就業規則等の法規範の文書等が考えられる。また、通知書としては、プライバシー等のポリシー宣言の文書等が考えられる。この他にも、法律文書は、催告書、委任状等の法律に何らかの関連性がある文書を含む。 In this embodiment, the document is assumed to be a legal document such as a contract, rules, or regulations. Some legal documents include units divided into articles, clauses, and items, and in this embodiment, each of these units is called a "clause." In this embodiment, the legal document is a contract. Examples of contracts include documents that exert contractual effects, such as non-disclosure agreements, sales contracts, and real estate lease agreements. Furthermore, this embodiment is not limited to contracts, and the legal document may be, for example, rules, regulations, notices, and the like. Examples of rules include documents of legal norms such as work regulations. Examples of notices include documents declaring policies such as privacy. In addition, legal documents include documents that are somehow related to the law, such as notices and powers of attorney.

以下においてドラフトとは、文書の下書きを指す。本発明ではドラフトに関する情報をドラフト情報と呼び、ドラフト情報は、ドラフトの少なくとも一部を構成する文の内容を示す情報を含む。例えば修正の対象とする条項や修正部分に関連する条項の情報のみがドラフト情報に含まれていてもよいし、ドラフトの全文についての情報がドラフト情報に含まれていてもよい。 In the following, a draft refers to a rough draft of a document. In the present invention, information related to a draft is called draft information, and the draft information includes information indicating the content of sentences that make up at least a part of the draft. For example, the draft information may include only information on clauses to be revised or clauses related to the revised parts, or the draft information may include information on the entire text of the draft.

また本実施形態では、文章生成モデルに修正命令を送信することでドラフトの修正案を出力させ、これを用いてドラフトの修正に関する提案を行う。修正案についても、ドラフトの全文に対する修正案を出力させてもよいし、例えば修正の対象とした一部の文章についての修正案を出力させてもよい。 In this embodiment, a revision command is sent to the sentence generation model to output a revision proposal for the draft, which is then used to make a proposal for revising the draft. The revision proposal may be for the entire text of the draft, or may be for, for example, a portion of the text that is the subject of revision.

修正命令とは、文章生成モデルに対してドラフトの修正に関する情報を出力させるための命令を示す情報である。本実施形態では、文章を入力とする会話型の文章生成モデルを利用するため、修正命令として自然言語による文又は文章を生成して送信する。そして、文章生成モデルが回答として出力する文又は文章を受け取り、修正の提案を行う。 A correction command is information indicating a command to cause the writing generation model to output information regarding the correction of the draft. In this embodiment, a conversational writing generation model that takes a sentence as input is used, so a sentence or sentence in natural language is generated and sent as a correction command. Then, the sentence or sentence output by the writing generation model as an answer is received, and a correction suggestion is made.

<システム構成>
次に、本実施形態の文書修正システムの構成について説明する。図1は、本実施形態における文書修正システムの構成を示す図である。図1に示すように、文書修正システム0は、文書修正装置1及びユーザ端末装置2を備え、文書修正装置1は、通信ネットワークNWを介して文章生成装置3と通信可能に構成される。また文書修正装置1及びユーザ端末装置2は、通信ネットワークNWを介して通信可能に構成されている。文書修正装置1はサーバとして動作し、ユーザ端末装置2はクライアント端末として動作する。文章生成装置3は、文章生成モデルを提供する外部のサーバ装置である。なお文書修正装置1が文章生成モデルを記憶し、外部の装置を利用せずに文書の修正が可能な構成であってもよいし、本実施形態において文書修正装置1が実行する処理の一部又は全部をユーザ端末装置2において実行する構成としてもよい。
<System Configuration>
Next, the configuration of the document correction system of this embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the document correction system of this embodiment. As shown in FIG. 1, the document correction system 0 includes a document correction device 1 and a user terminal device 2, and the document correction device 1 is configured to be able to communicate with a text generation device 3 via a communication network NW. The document correction device 1 and the user terminal device 2 are also configured to be able to communicate with each other via the communication network NW. The document correction device 1 operates as a server, and the user terminal device 2 operates as a client terminal. The text generation device 3 is an external server device that provides a text generation model. Note that the document correction device 1 may be configured to store a text generation model and to be able to correct a document without using an external device, or a part or all of the processing executed by the document correction device 1 in this embodiment may be executed in the user terminal device 2.

通信ネットワークNWは、本実施形態では、IP(Internet Protocol)ネットワークであるが、通信プロトコルの種類に制限はなく、更に、ネットワークの種類、規模にも制限はない。 In this embodiment, the communication network NW is an IP (Internet Protocol) network, but there are no restrictions on the type of communication protocol, and there are also no restrictions on the type or scale of the network.

なお、文書修正装置1として、汎用のサーバ向けのコンピュータやパーソナルコンピュータ等を利用することが可能である。また、複数のコンピュータを用いて文書修正装置1を構成することも可能である。 It is possible to use a general-purpose server computer or a personal computer as the document correction device 1. It is also possible to configure the document correction device 1 using multiple computers.

ユーザ端末装置2として、スマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ、ウェアラブルデバイス等を利用することができる。ユーザ端末装置2は、文書修正装置1に対してリクエストを行い、レスポンスを受け取る為のアプリケーション(ウェブブラウザアプリケーション又は専用アプリケーション)を有し、このアプリケーションを介して、文書修正装置1において実行される文書修正プログラムを利用する。 The user terminal device 2 may be a smartphone, a tablet terminal, a personal computer, a wearable device, or the like. The user terminal device 2 has an application (a web browser application or a dedicated application) for making requests to the document correction device 1 and receiving responses, and uses the document correction program executed in the document correction device 1 via this application.

文書修正装置1は、ユーザ端末装置2のアプリケーションから送信されたリクエストに基づいて、各種の表示情報として所定の形式のデータをユーザ端末装置2のアプリケーションに送信する。所定の形式のデータは、例えばJSON(JavaScript Object Notation)形式やXML形式のデータである。ユーザ端末装置2のアプリケーションは、受信したデータをもとに表示データをレンダリングし、評価情報や修正提案等の情報をユーザ端末装置2のディスプレイに表示する。 The document correction device 1 transmits data in a prescribed format as various display information to the application of the user terminal device 2 based on a request transmitted from the application of the user terminal device 2. The data in the prescribed format is, for example, data in JSON (Javascript Object Notation) format or XML format. The application of the user terminal device 2 renders the display data based on the received data, and displays information such as evaluation information and correction suggestions on the display of the user terminal device 2.

例えば、ユーザ端末装置2のウェブブラウザアプリケーション上で修正提案情報その他の情報の表示処理を実行する場合は、まずウェブブラウザアプリケーションはHTTP(Hypertext Transfer Protocol)リクエストをWebサーバに送信し、HTTPリクエストで要求されたファイルを含むHTTPレスポンスを受信する。受信するファイルは、修正提案情報を含む表示情報であり、表示するWebページの内容又は指示を示し、例えば、HTML(Hypertext Markup Language)などのマークアップ言語を用いて記述される。受信するファイルに、ウェブブラウザアプリケーション上で実行されるプログラムであるスクリプトが付加されていてもよい。ウェブブラウザアプリケーションは、受信したファイルに基づいて、表示領域にWebページを描画(レンダリング)する。ファイルにスクリプトが付加されている場合、ブラウザは、スクリプトを実行し、実行結果に応じてWebページを表示する。 For example, when executing a display process of the revision suggestion information and other information on the web browser application of the user terminal device 2, the web browser application first sends an HTTP (Hypertext Transfer Protocol) request to the web server and receives an HTTP response including the file requested in the HTTP request. The received file is display information including the revision suggestion information, indicates the contents or instructions of the web page to be displayed, and is described using a markup language such as HTML (Hypertext Markup Language). A script, which is a program executed on the web browser application, may be added to the received file. The web browser application draws (renders) a web page in the display area based on the received file. If a script is added to the file, the browser executes the script and displays the web page according to the execution result.

<ハードウェア構成>
図2(a)は、文書修正装置1のハードウェア構成の一例を示す図である。文書修正装置1は、ハードウェア構成として、制御部101と、記憶部102と、通信部103と、を備える。
<Hardware Configuration>
2A is a diagram showing an example of the hardware configuration of the document correction device 1. The document correction device 1 includes a control unit 101, a storage unit 102, and a communication unit 103 as the hardware configuration.

制御部101は、CPU等の1又は2以上のプロセッサを含み、本発明に係る文書修正プログラム、ОSやブラウザソフト、その他のアプリケーションを実行することで、文書修正装置1の動作処理全体を制御する。 The control unit 101 includes one or more processors such as a CPU, and controls the overall operation and processing of the document correction device 1 by executing the document correction program according to the present invention, the OS, browser software, and other applications.

記憶部102は、HDD(Hard Disk Drive)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等であって、本発明に係る文書修正プログラム及び、制御部101がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部101が記憶部102に記憶されている文書修正プログラムに基づき、処理を実行することによって、後述する機能構成が実現される。 The storage unit 102 is a hard disk drive (HDD), a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), etc., and stores the document correction program according to the present invention and data used when the control unit 101 executes processing based on the program. The control unit 101 executes processing based on the document correction program stored in the storage unit 102, thereby realizing the functional configuration described below.

通信部103は、通信ネットワークNWとの通信制御を実行して、文書修正装置1を動作させるために必要な入力や、動作結果に係る出力を行う。 The communication unit 103 controls communication with the communication network NW, and performs input necessary to operate the document correction device 1 and outputs related to the operation results.

図2(b)は、端末装置90(ユーザ端末装置2)のハードウェア構成の一例を示す図である。端末装置90も同様に、ハードウェア構成として、制御部901と、記憶部902と、通信部903と、入力部904と、出力部905と、を備える。 FIG. 2(b) is a diagram showing an example of the hardware configuration of a terminal device 90 (user terminal device 2). Similarly, the terminal device 90 also includes, as its hardware configuration, a control unit 901, a storage unit 902, a communication unit 903, an input unit 904, and an output unit 905.

端末装置90の制御部901は、CPU等の1以上のプロセッサを含み、端末装置90の動作処理全体を制御する。端末装置90の記憶部902は、HDD、ROM、RAM等であって、上述のアプリケーション及び、制御部901がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。端末装置90の通信部903は、ネットワークとの通信を制御する。端末装置90の入力部904は、マウス及びキーボード等であって、利用者/提供者による操作要求を制御部901に入力する。端末装置90の出力部905は、ディスプレイ等であって、制御部901の処理の結果等を表示する。 The control unit 901 of the terminal device 90 includes one or more processors such as a CPU, and controls the overall operation and processing of the terminal device 90. The storage unit 902 of the terminal device 90 is a HDD, ROM, RAM, etc., and stores the above-mentioned applications and data used when the control unit 901 executes processing based on a program. The communication unit 903 of the terminal device 90 controls communication with the network. The input unit 904 of the terminal device 90 is a mouse, keyboard, etc., and inputs operation requests from the user/provider to the control unit 901. The output unit 905 of the terminal device 90 is a display, etc., and displays the results of processing by the control unit 901, etc.

<機能構成>
次に、図3を参照して本実施形態に係る機能構成について説明する。文書修正装置1は、機能構成として、取得部11と、命令生成部12と、評価部13と、提案部14と、を備える。なお本実施形態では、評価部13が、本発明の評価部及び再評価部として機能する。これは、記憶部102に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア(制御部101等)によって具体的に実現されたものである。例えば、制御部101が記憶部102に記憶されている文書修正プログラムを読み出して記憶部102等の一時記憶領域(RAM等)に展開して実行し、通信部103等を制御することにより、文書修正装置1の機能が実現される。
<Functional configuration>
Next, the functional configuration according to this embodiment will be described with reference to Fig. 3. The document correction device 1 includes, as its functional configuration, an acquisition unit 11, a command generation unit 12, an evaluation unit 13, and a proposal unit 14. In this embodiment, the evaluation unit 13 functions as the evaluation unit and re-evaluation unit of the present invention. This is a specific implementation of information processing by software stored in the storage unit 102 using hardware (such as the control unit 101). For example, the control unit 101 reads out the document correction program stored in the storage unit 102, expands it into a temporary storage area (such as a RAM) in the storage unit 102, etc., executes it, and controls the communication unit 103, etc., thereby implementing the functions of the document correction device 1.

取得部11は、文書のドラフトに関するドラフト情報及び、ドラフトの評価を示す評価情報を取得する。ドラフト情報は、ユーザ端末装置2から送信されるドラフトの情報に基づき取得される。具体的には、例えばユーザが文書のドラフトを記載したファイルをアップロードし、ドラフトの内容の少なくとも一部を指定する操作を受け付けてドラフト情報を取得することができる。なおドラフト全体を修正の対象とする場合には、対象の部分を指定する操作は省略されてよい。また例えば、文書のドラフトのうち修正の対象とする一部をユーザがアップロードし、その部分についてドラフト情報を取得する構成であってもよい。 The acquisition unit 11 acquires draft information related to the document draft and evaluation information indicating the evaluation of the draft. The draft information is acquired based on the draft information transmitted from the user terminal device 2. Specifically, for example, the user can upload a file containing a document draft and acquire draft information by accepting an operation to specify at least a part of the contents of the draft. Note that if the entire draft is to be revised, the operation to specify the part to be revised may be omitted. Also, for example, the configuration may be such that the user uploads a part of the document draft to be revised and draft information is acquired for that part.

ここでユーザは、モデルを用いて作成されたドラフトを利用することもできる。本実施形態では、ドラフト生成用のモデルとしてドラフト修正に用いる文章生成モデルと同じ文章生成モデルを利用する場合を説明する。例えば文書修正装置1がユーザ端末装置2から事前情報を受信して、それに基づくドラフト生成命令をモデルに送信することで、モデルが生成したドラフトを取得する。また、ドラフト生成用のモデルとして、ドラフト修正に用いる文章生成モデルとは異なる文章生成モデルを用いてもよい。 Here, the user can also use the draft created using the model. In this embodiment, a case will be described in which the same sentence generation model used for revising the draft is used as the model for generating the draft. For example, the document revision device 1 receives advance information from the user terminal device 2 and transmits a draft generation command based on that to the model, thereby obtaining the draft generated by the model. In addition, a sentence generation model different from the sentence generation model used for revising the draft may be used as the model for generating the draft.

事前情報としては、例えば、文書が特定の相手との取決めに関する法律文書である場合に、相手との関係、取決めの目的、取決めの種類、取決めに関する当事者の要望、取決めたい内容、法律文書のひな形等の情報が想定される。ここで取決めとは、契約や、規則、規約等のことを指す。相手との関係とは、例えば秘密保持契約における情報の開示者又は受領者等、取決めにおける立場等のことを指す。取決めの種類としては、当該法律文書が規定する契約類型や非典型契約、規約又は規則の種類等が挙げられ、また当事者の要望としては、相手に対して有利な契約とするか、対等な契約とするか、等の希望や、その他任意の要望を指す。これらの事前情報は、事前に設定された選択肢の中からユーザが選択する形式で入力されてもよいし、自然言語により自由記述されるテキストの情報であってもよい。 For example, if the document is a legal document regarding an agreement with a specific party, the prior information may include information such as the relationship with the party, the purpose of the agreement, the type of agreement, the requests of the parties regarding the agreement, the content of the agreement, and a template for the legal document. Here, the agreement refers to a contract, rules, regulations, etc. The relationship with the party refers to the position in the agreement, such as the discloser or recipient of information in a confidentiality agreement. The type of agreement may be the contract type specified in the legal document, atypical contracts, types of regulations, etc., and the requests of the parties may include whether the contract is advantageous to the party or an equal contract, or any other arbitrary request. This prior information may be input in a format in which the user selects from preset options, or may be text information freely written in natural language.

また、事前情報は、契約交渉に用いられるタームシートの内容を示すタームシート情報であってもよい。タームシートは契約の主要な項目について相手と合意した内容、または提案内容を表形式で整理したものであり、タームシート情報はタームシートに記載されている内容を含む情報である。また、事前情報は、法律文書(例えば契約書)に記載したい内容について質問を行う質問ソフトウェアが生成した質問内容と質問結果に基づく質問情報であってもよい。 The advance information may also be term sheet information that indicates the contents of a term sheet used in contract negotiations. A term sheet is a table that summarizes the contents of a proposal or the contents agreed upon with the other party regarding the main items of a contract, and term sheet information is information that includes the contents described in the term sheet. The advance information may also be question information based on the questions and question results generated by questioning software that asks questions about the contents to be included in a legal document (e.g., a contract).

また評価情報は、ドラフトの評価を示す情報である。本実施形態では、文書修正装置1の評価部13がドラフトの評価を実行し、その結果を評価情報として取得部11が取得する。ただし本発明はこれに限られず、外部の装置やユーザ端末装置2から評価情報を取得する構成であってもよい。ドラフトに関する評価の処理及び評価情報の詳細については後述する。 The evaluation information is information that indicates the evaluation of the draft. In this embodiment, the evaluation unit 13 of the document correction device 1 performs an evaluation of the draft, and the acquisition unit 11 acquires the result as evaluation information. However, the present invention is not limited to this, and the evaluation information may be acquired from an external device or the user terminal device 2. The evaluation process for the draft and the evaluation information will be described in detail later.

また本実施形態の取得部11は、更に、対象の法律文書について、その法律文書が規定する契約等の背景に関する背景情報を取得する。契約等の背景とは相手との関係、取決めの目的、取決めの種類、取決めに関する当事者の要望、取決めたい内容、法律文書のひな形等の情報である。背景情報としては、上述の事前情報と同様の情報を取得することができる。本実施形態では、このような背景情報をもとに、評価及び修正命令の生成が行われる。 In addition, the acquisition unit 11 of this embodiment further acquires background information about the background of the contract or the like stipulated by the target legal document. The background of the contract or the like is information such as the relationship with the other party, the purpose of the agreement, the type of agreement, the requests of the parties regarding the agreement, the content to be agreed upon, and a template for the legal document. As background information, information similar to the above-mentioned prior information can be acquired. In this embodiment, evaluation and generation of correction commands are performed based on such background information.

即ち背景情報としては、例えば、文書が特定の相手との取決めに関する法律文書である場合に、相手との関係、取決めの目的、取決めの種類、取決めに関する当事者の要望、取決めたい内容、法律文書のひな形等の情報が想定される。ここで取決めとは、契約や、規則、規約等のことを指す。相手との関係とは、例えば秘密保持契約における情報の開示者又は受領者等、取決めにおける立場等のことを指す。取決めの種類としては、当該法律文書が規定する契約類型や非典型契約、規約又は規則の種類等が挙げられ、また当事者の要望としては、相手に対して有利な契約とするか、対等な契約とするか、等の希望や、取決めの相手から受け取ったコメント、その他任意の要望を指す。 That is, for example, if the document is a legal document regarding an arrangement with a specific party, background information would include information such as the relationship with the party, the purpose of the arrangement, the type of arrangement, the requests of the parties regarding the arrangement, the content of the arrangement, and a template for the legal document. Here, an arrangement refers to a contract, rules, regulations, etc. The relationship with the party refers to the position in the arrangement, for example, the discloser or recipient of information in a confidentiality agreement. Examples of the type of arrangement include the contract type specified in the legal document, atypical contracts, and types of regulations or rules, and the requests of the parties refer to wishes such as whether the contract should be advantageous to the party or an equal contract, comments received from the other party to the arrangement, and other arbitrary requests.

これらの背景情報は、事前に設定された選択肢の中からユーザが選択する形式で入力されてもよいし、自然言語により自由記述されるテキストの情報であってもよい。また、背景情報は、法律文書と、法律文書から背景情報を抽出する抽出命令を入力された文章生成モデルが生成してもよい。例えば抽出命令は、予め定められた複数の契約類型のうち、入力された法律文書が該当する契約類型を推定させる命令である。 These background information may be input in a format in which the user selects from preset options, or may be text information freely written in natural language. The background information may also be generated by a text generation model that receives legal documents and extraction commands to extract background information from the legal documents. For example, the extraction commands are commands that estimate which contract type the input legal document corresponds to from among multiple predetermined contract types.

命令生成部12は、取得部11が取得したドラフト情報及び評価情報に基づいて、ドラフトに関する修正命令を生成し、文章生成モデルに送信する。本実施形態では、文章生成モデルを提供する文章生成装置3に修正命令を送信することで文章生成モデルに対する入力を行う。本実施形態の命令生成部12は、ドラフト情報及び評価情報を用いて、自然言語による文章として修正命令を生成する。修正命令の生成処理の詳細については後述する。 The command generation unit 12 generates revision commands related to the draft based on the draft information and evaluation information acquired by the acquisition unit 11, and transmits the generated command to the sentence generation model. In this embodiment, input is made to the sentence generation model by transmitting revision commands to the sentence generation device 3 that provides the sentence generation model. In this embodiment, the command generation unit 12 generates revision commands as sentences in natural language using the draft information and evaluation information. The process of generating revision commands will be described in detail later.

評価部13は、本発明の再評価部として機能し、修正命令に対する文章生成モデルの出力として、ドラフトの修正案を文章生成装置3から受信する。そして、修正案の評価を示す再評価情報を取得して、その評価が事前に設定された基準を満たすか否かを判断する。なお本実施形態では、評価部13(再評価部)が修正案の評価を実行し、その結果として再評価情報を生成するが、外部の評価装置に修正案を送信して、その評価結果として当該評価装置から再評価情報を取得してもよい。 The evaluation unit 13 functions as a re-evaluation unit of the present invention, and receives a proposed revision of the draft from the text generation device 3 as the output of the text generation model in response to a revision command. It then obtains re-evaluation information indicating an evaluation of the proposed revision, and determines whether or not the evaluation satisfies a preset criterion. Note that in this embodiment, the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) performs an evaluation of the proposed revision, and generates re-evaluation information as a result, but it may also be possible to transmit the proposed revision to an external evaluation device, and obtain re-evaluation information from the evaluation device as the evaluation result.

評価部13(再評価部)は、評価が基準を満たす場合には、提案部14に、修正提案情報を送信させる。一方評価が基準を満たさない場合には、命令生成部12に、修正案に関する修正情報及び再評価情報に基づいて、修正案に関する修正命令を生成するよう指示する。そして命令生成部12が修正命令を文章生成モデルに送信することで、更に修正案に対する修正案が文章生成モデルにより生成される。 If the evaluation satisfies the criteria, the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) causes the proposal unit 14 to send revision proposal information. On the other hand, if the evaluation does not satisfy the criteria, the evaluation unit 13 instructs the instruction generation unit 12 to generate a revision command for the revision proposal based on the revision information and re-evaluation information for the revision proposal. The instruction generation unit 12 then sends the revision command to the sentence generation model, which in turn generates a revision proposal for the revision proposal.

本実施形態の評価部13(再評価部)は、修正案の評価が所定の基準を満たすか、又は終了条件を満たすまで、修正案の取得と評価を繰り返すよう構成される。所定の基準としては、例えば、再評価情報に含まれる後述の指摘事項ごとのリスクレベルが所定のリスクレベル以下となることを設定することができる。また終了条件としては、例えば繰り返し回数の上限や、修正により変更された文字数の下限を設定すること等が想定される。再評価の処理の詳細については後述する。 The evaluation unit 13 (reevaluation unit) of this embodiment is configured to repeat obtaining and evaluating revision proposals until the evaluation of the revision proposals meets a predetermined criterion or a termination condition is met. The predetermined criterion can be, for example, that the risk level for each of the issues mentioned below contained in the reevaluation information is equal to or lower than a predetermined risk level. In addition, the termination condition can be, for example, setting an upper limit on the number of repetitions or a lower limit on the number of characters changed by the revision. The reevaluation process will be described in detail later.

提案部14は、修正命令に対する文章生成モデルの出力に基づいて、修正提案情報を送信する。本実施形態では、評価部13(再評価部)による判断結果に応じて、修正提案情報を含む表示情報をユーザ端末装置2に送信することにより、ユーザ端末装置2が修正の提案を表示する。 The suggestion unit 14 transmits revision suggestion information based on the output of the sentence generation model in response to the revision command. In this embodiment, in accordance with the judgment result by the evaluation unit 13 (re-evaluation unit), display information including the revision suggestion information is transmitted to the user terminal device 2, whereby the user terminal device 2 displays the revision suggestion.

本実施形態の提案部14は、評価部13(再評価部)が取得した文章生成モデルの出力に基づいて、ドラフトの修正を支援するために、自然言語による文章を含む修正提案情報を生成する。修正提案情報やユーザ端末装置2における表示内容の詳細については後述する。 The suggestion unit 14 of this embodiment generates revision suggestion information including sentences in natural language to assist in revising the draft based on the output of the sentence generation model acquired by the evaluation unit 13 (re-evaluation unit). Details of the revision suggestion information and the display contents on the user terminal device 2 will be described later.

<処理手順>
次に、図4を参照して、本実施形態の文書修正システムにおける、契約書のドラフトの作成から修正の提案までの処理詳細について説明する。図4は、本実施形態の文書修正システムにおける文書修正装置1、ユーザ端末装置2、及び文章生成装置による処理手順の一例を示すシーケンス図である。なおここに示す処理は一例であり、本発明の要旨を変更しない範囲で省略や変更を行ってもよい。また文書としては契約書以外にも、規約等その他の法律文書や他の文書を対象としてもよい。以下の例では、ドラフトの作成及び後述の修正案の作成の両方を同一の文章生成モデルにより行うが、これらは別のモデルを利用して作成されてもよい。
<Processing Procedure>
Next, referring to FIG. 4, the details of the process from creating a draft of a contract to proposing a revision in the document revision system of this embodiment will be described. FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of a processing procedure by the document revision device 1, the user terminal device 2, and the text generation device in the document revision system of this embodiment. Note that the process shown here is an example, and omissions and modifications may be made without changing the gist of the present invention. In addition to contracts, documents that may be targeted include other legal documents such as regulations, and other documents. In the following example, both the creation of a draft and the creation of a revision proposal described below are performed using the same text generation model, but these may be created using different models.

(1)ドラフト作成
ステップS401~ステップS406は、ドラフトの作成に係る処理である。なおこの処理は必須ではなく、ユーザが自身で作成したドラフトや、外部の機械学習モデル等を用いて生成されたドラフト、契約を結ぼうとする相手から受け取った契約書案等を用いてステップS407以降の処理が行われてもよい。
(1) Draft Creation Steps S401 to S406 are processes related to the creation of a draft. Note that this process is not essential, and the processes from step S407 onward may be performed using a draft created by the user himself/herself, a draft generated using an external machine learning model, or a draft contract received from a party to whom a contract is to be concluded.

まずステップS401において、ユーザ端末装置2がユーザから事前情報の入力を受け付け、文書修正装置1に送信する。事前情報としては、契約書の締結相手との関係、契約の目的、契約の種類、契約に関する当事者の要望等が想定される。具体的には、取引先に情報を提示する際に秘密保持契約を結ぶ場合に、相手との関係は「情報の開示者」、契約の種類は契約類型である「秘密保持契約」、当事者の要望は「強気な(自身の立場において有利な)契約にしたい」等の任意の要望、がそれぞれ例として挙げられる。また契約当事者の氏名又は名称や契約書における呼称(甲、乙)等も事前情報として入力されることが好ましい。また事前情報として、契約交渉に用いられるタームシートの内容を示すタームシート情報や、法律文書に記載したい内容についての質問内容及びその回答に基づく質問情報を更に取得してもよい。 First, in step S401, the user terminal device 2 accepts input of advance information from the user and transmits it to the document correction device 1. Assumed advance information includes the relationship with the other party to whom the contract is to be concluded, the purpose of the contract, the type of the contract, and the requests of the parties regarding the contract. Specifically, when a confidentiality agreement is concluded when presenting information to a business partner, examples of the relationship with the other party include "discloser of information," the type of contract includes the contract type "confidentiality agreement," and the requests of the parties include arbitrary requests such as "I want to make a strong contract (favorable to my position)." It is also preferable that the names or titles of the contracting parties and the designations in the contract (Party A, Party B) are also input as advance information. As advance information, term sheet information indicating the contents of a term sheet used in contract negotiations, questions about the contents to be included in the legal document, and question information based on the answers to those questions may be further acquired.

これらの事前情報の入力においては、選択肢の中からユーザが選択することにより入力する形態が代表的に想定される。なおこの他、自然言語で表現される文章によりユーザが自由記述してテキスト入力される形態であってもよい。 These advance information are typically entered by the user selecting from a selection of options. Alternatively, the information may be entered by the user freely writing text in a natural language.

次にステップS402において、命令生成部12が、事前情報に基づいて、文章生成モデルにドラフトを作成させるための作成命令を生成する。本実施形態の文章生成モデルは、自然言語による文章を入力として、回答となる文章を生成する会話型のモデルであるため、作成命令は自然言語による文章として生成される。 Next, in step S402, the command generation unit 12 generates a creation command for causing the sentence generation model to create a draft based on the prior information. Since the sentence generation model of this embodiment is a conversational model that receives a sentence in natural language as input and generates a sentence as a response, the creation command is generated as a sentence in natural language.

より具体的には、予め用意した指示文及び、事前情報に基づいて特定される文言を組み合わせた文章を生成することにより、命令生成部12が作成命令を生成することができる。また例えば、事前情報の選択肢ごとに指示文を予め用意して文書修正装置1の記憶部に格納しておき、事前情報のうち契約類型に応じて指示文を選択し、当該指示文及び、事前情報に基づいて特定される文言を組み合わせた文章を、命令生成部12が生成命令として生成する構成であってもよい。 More specifically, the command generating unit 12 can generate a creation command by generating a sentence that combines a prepared instruction sentence and a wording specified based on the prior information. In addition, for example, a configuration may be adopted in which an instruction sentence is prepared in advance for each option of the prior information and stored in a storage unit of the document correction device 1, an instruction sentence is selected from the prior information according to the contract type, and the command generating unit 12 generates a sentence that combines the instruction sentence and the wording specified based on the prior information as a creation command.

より具体的には、事前情報が選択により入力される場合、まず選択された事前情報に対応する言葉を特定する。例えば、事前情報の選択肢ごとに、それぞれ対応する言葉を予め設定しておくことにより、選択された事前情報に対応する言葉を特定することができる。そして、それらの言葉と、別途事前に文書修正装置1の記憶部に登録された指示文と、に基づいて、命令生成部12が作成命令を生成する。一方事前情報が自由記述のテキストで入力される場合には、入力された事前情報及び事前に用意された指示文を用いて作成命令を生成すればよい。 More specifically, when the prior information is input by selection, first, the word corresponding to the selected prior information is identified. For example, by setting a corresponding word in advance for each option of prior information, the word corresponding to the selected prior information can be identified. Then, the command generation unit 12 generates a creation command based on those words and an instruction statement separately registered in advance in the storage unit of the document correction device 1. On the other hand, when the prior information is input as free text, the creation command can be generated using the input prior information and an instruction statement prepared in advance.

ここで、事前情報に対応する言葉として、事前情報に応じた文書作成のルールを記載した文字列を格納しておくことが好ましい。例えば法律文書においては、規定の一文の中に例外を記載する場合と、一文の後に但し書きの文を別途記載する場合とで、法的な意味が異なることがある。事前情報に応じてこのような記載方法のルールを指定する言葉を組み合わせることにより、適切な法律文書を作成させることができる。なお、事前情報ごとに対応する複数の文書作成ルールのうち、文書修正装置1が事前情報に基づいて作成命令に含める文書作成ルールを判定してもよいし、複数の文書作成ルールを作成命令に含めるとともに複数の文書作成ルールから事前情報に基づいて適切な文書作成ルールを使用する旨を作成命令に含めることで文章生成モデルが使用する文書作成ルールを判定する構成としてもよい。 Here, it is preferable to store a character string describing a document creation rule according to the prior information as a word corresponding to the prior information. For example, in a legal document, the legal meaning may differ between describing an exception in a sentence of a provision and describing a disclaimer separately after the sentence. By combining words that specify rules for such description methods according to the prior information, an appropriate legal document can be created. Note that, of the multiple document creation rules corresponding to each piece of prior information, the document correction device 1 may determine the document creation rule to be included in the creation command based on the prior information, or the document creation rule to be used by the text generation model may be determined by including multiple document creation rules in the creation command and including a statement in the creation command that an appropriate document creation rule will be used based on the prior information from the multiple document creation rules.

指示文としては、例えば「以下の条件に基づいて文書を作成してください。」、又は「契約書の取決めを示す事前情報を入力します。以下のルールに基づいて、適切な契約書の文章を作成してください。」等の文を予め文書修正装置1の記憶部に格納しておくことができる。あるいは事前情報の選択肢として契約類型ごとに指示文を用意し、例えば「以下の条件に基づいて秘密保持契約書を作成してください。」等のように、指示文の中に事前情報に応じた情報を含めることもできる。そして指示文の後に続けて、事前情報に基づく言葉を続けるよう文章を生成することで、文章生成モデルに対してドラフトの作成を指示するための作成命令を生成することができる。 For example, instructions such as "Please create a document based on the following conditions" or "Enter prior information indicating the contractual arrangements. Please create an appropriate contract document based on the following rules" can be stored in advance in the storage unit of the document correction device 1. Alternatively, instructions can be prepared for each contract type as a selection of prior information, and information corresponding to the prior information can be included in the instructions, such as "Please create a non-disclosure agreement based on the following conditions." Then, by generating a sentence in which the instructions are followed by words based on the prior information, a creation command can be generated to instruct the text generation model to create a draft.

作成命令が生成されると、ステップS403に進み、生成された作成命令を命令生成部12が文章生成装置3に送信する。ステップS403における文章生成装置3への作成命令の送信が、作成命令の文章生成モデルへの送信に該当する。文章生成装置3は、作成命令を受け取ると、当該作成命令を文章生成モデルに入力する。これにより文章生成モデルが契約書のドラフトを出力する(ステップS404)。 Once the creation command has been generated, the process proceeds to step S403, where the command generation unit 12 transmits the generated creation command to the text generation device 3. The transmission of the creation command to the text generation device 3 in step S403 corresponds to the transmission of the creation command to the text generation model. Upon receiving the creation command, the text generation device 3 inputs the creation command into the text generation model. This causes the text generation model to output a draft of the contract (step S404).

文章生成装置3は、文章生成モデルが出力したドラフトをステップS405で文書修正装置1に送信する。そしてステップS406で文書修正装置1がユーザ端末装置2にドラフトを送信する。以上の処理により、ユーザは、事前情報の入力のみで希望する契約書のドラフトを取得することができる。なおステップS406及び、次に説明するステップS407~ステップS410を省略して、ユーザの指示を待たずにドラフトの修正まで一貫して実行してもよい。 The text generation device 3 transmits the draft output by the text generation model to the document correction device 1 in step S405. Then, in step S406, the document correction device 1 transmits the draft to the user terminal device 2. Through the above process, the user can obtain a draft of the desired contract by only inputting the advance information. Note that step S406 and steps S407 to S410 described below may be omitted, and the process may be carried out in a consistent manner up to the revision of the draft without waiting for instructions from the user.

(2)ドラフト評価
次に、ドラフトの評価処理について説明する。ステップS407~ステップS409は、ドラフトの評価に係る処理である。なおこの処理はドラフトの評価を示す評価情報を取得するための処理である。本実施形態では以下に説明するように、評価部13がドラフトの評価を行うが、外部の装置にドラフトの評価を行わせることで評価情報を取得してもよいし、ユーザ端末装置2からドラフト情報とともに評価情報を受信することで評価情報を取得してもよい。
(2) Draft Evaluation Next, the evaluation process of the draft will be described. Steps S407 to S409 are processes related to the evaluation of the draft. This process is for acquiring evaluation information indicating the evaluation of the draft. In this embodiment, as described below, the evaluation unit 13 evaluates the draft, but the evaluation information may be acquired by having an external device evaluate the draft, or the evaluation information may be acquired by receiving the evaluation information together with the draft information from the user terminal device 2.

ステップS407では、ユーザ端末装置2が文書修正装置1に対し評価要求を送信する。評価要求は、ドラフトに関するドラフト情報及び背景情報を含む。ここで送信されるドラフト情報は、評価対象のドラフトの内容を少なくとも含む情報であり、本実施形態では契約書のドラフトを記載した文書のファイルがアップロードされる。背景情報とは、文書の背景に関する情報である。例えば、対象の法律文書が示す取決めにおける、相手との関係、取決めの種類、取決めに関する当事者の要望等が、背景情報に含まれる。背景情報としては、先に説明したドラフト作成における事前情報と同様の内容及び形式の情報を用いることができる。 In step S407, the user terminal device 2 transmits an evaluation request to the document correction device 1. The evaluation request includes draft information and background information related to the draft. The draft information transmitted here is information including at least the contents of the draft to be evaluated, and in this embodiment, a document file containing a draft of the contract is uploaded. The background information is information related to the background of the document. For example, the background information includes the relationship with the other party in the arrangement indicated by the target legal document, the type of arrangement, the requests of the parties regarding the arrangement, etc. The background information can be information of the same content and format as the advance information in draft creation described above.

文書修正装置1においては取得部11が評価要求を受信し、評価部13がドラフト情報及び背景情報に基づいてドラフトの評価を実行する。ドラフトの評価は、機械学習モデルによる評価やルールベースによる評価等、任意の方法で行われてよい。一例として、本実施形態では背景情報に応じて、ルールベースで条項を評価する方法を用いる。 In the document correction device 1, the acquisition unit 11 receives an evaluation request, and the evaluation unit 13 performs evaluation of the draft based on the draft information and background information. The evaluation of the draft may be performed by any method, such as evaluation using a machine learning model or rule-based evaluation. As an example, in this embodiment, a method of evaluating clauses based on rules in accordance with background information is used.

特に本実施形態では、背景情報のうち契約類型及び契約上の立場と、ドラフトにおける各条項のタイトルと、を用いて、各条項の内容及び複数の条項の関係について評価を行う。ここで複数の条項とは、ひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループを指す。例えばグループ内で、A条項の内容に応じてB条項の有無又は内容を判断し、更にその結果に基づいてC条項を確認する、等、内容に応じて評価処理が分岐するように規定しておくことで複数の条項の関係についてルールベースで評価することができる。 In particular, in this embodiment, the contract type and contractual position from the background information, and the title of each clause in the draft are used to evaluate the content of each clause and the relationships between multiple clauses. Here, multiple clauses refers to a group of multiple clauses that prescribes a set of regulations. For example, within a group, the presence or content of clause B is determined based on the content of clause A, and clause C is then confirmed based on that result. By specifying that the evaluation process branches depending on the content, it is possible to evaluate the relationships between multiple clauses on a rule-based basis.

ドラフトの評価においては、不要な条項(又は背景情報における相手との関係から、自身が不利になる条項)が含まれていないか、追加すべき条項がないか、条項の内容が適切か、等の観点から評価が行われる。 The draft is evaluated based on whether it contains unnecessary clauses (or clauses that are disadvantageous to the party in terms of background information on the other party), whether there are clauses that should be added, whether the content of the clauses is appropriate, etc.

本実施形態では、上記のルールと紐づけて指摘事項を事前に文書修正装置1の記憶部に登録しておくことで、ドラフトに対する指摘事項を特定する。具体的には、指摘事項ごとに、上述の評価のルールと、指摘の種別(条項の削除、追加、内容修正のうち何れか)と、指摘内容と、リスクレベルと、が予め記憶部に記憶される。 In this embodiment, the issues raised in the draft are identified by linking the issues with the above rules and registering them in advance in the storage unit of the document correction device 1. Specifically, for each issue, the above-mentioned evaluation rule, the type of issue (either deletion, addition, or content modification of a clause), the details of the issue, and the risk level are stored in advance in the storage unit.

指摘内容とは、例えば「協議条項を規定する必要はありませんか。」や「秘密保持義務を負う期間が必要以上に長く設定されていませんか。」等、ドラフトの内容について修正の提案や問題点の指摘を行う文である。この他更に、その指摘に関する条項についての解説文や当該条項のひな型の情報が指摘内容に含まれていてよい。またリスクレベルとは、各指摘事項において想定されるリスクの度合いを示す情報である。リスクレベルは、システム側で固定(変更不可)としてもよいし、ユーザの入力により変更できるようにしてもよい。 The comments are statements proposing revisions or pointing out problems with the draft contents, such as "Is it necessary to stipulate a consultation clause?" or "Isn't the period for which confidentiality obligations are imposed set longer than necessary?" In addition, the comments may include explanatory text about the clause related to the comment or template information for that clause. The risk level is information that indicates the degree of risk assumed for each comment. The risk level may be fixed (unchangeable) on the system side, or may be changeable by user input.

リスクレベルの設定の例は以下の通りである。契約後に問題になりやすく、会社の重要な権利や義務に関わる争点が関連する指摘事項についてはリスクレベル「A」に設定することができる。例えば、「知的財産の帰属」、「損害賠償の範囲」、「秘密情報の定義」等が含まれる。また、抜けていても問題となる可能性が低い争点が関連する指摘事項についてはリスクレベル「C」に設定することができる。例えば、「秘密情報の例外」、「途中の報告義務」等が含まれる。そして、複数のグループのうち、AとCに該当しない指摘事項をリスクレベル「B」に設定することができる。なお、リスクレベルは争点ごとに設定されてもよいし、条項の文言に基づいて判定されたリスクであってもよい。例えば、リスクレベルは条項の文言に基づいて自社が有利か不利かを判定し、判定に基づいて設定されたリスクレベルであってもよい。 Examples of risk level settings are as follows. Issues that are likely to become problems after the contract is concluded and that are related to important rights and obligations of the company can be set to risk level "A". Examples include "intellectual property ownership", "scope of damages", and "definition of confidential information". Issues that are unlikely to become problems even if they are missing can be set to risk level "C". Examples include "confidential information exceptions" and "intermediate reporting obligations". Issues that do not fall into A and C among multiple groups can be set to risk level "B". Note that risk levels may be set for each issue, or may be risks determined based on the wording of the clause. For example, risk levels may be set based on a judgment of whether the company is favorable or unfavorable based on the wording of the clause.

以上のように評価部13が評価処理を実行し、ドラフトの評価を示す評価情報を作成する。評価情報は、上記の処理で特定された1又は複数の指摘事項の各々について、当該指摘事項に対応するドラフト中の条項と、指摘内容と、リスクレベルと、を含む。また外部の装置やユーザ端末装置2から評価情報を取得する場合にも、指摘事項ごとに、当該指摘事項に対応するドラフト中の条項と、指摘内容と、リスクレベルと、を含む評価情報が取得される。上記の通り指摘内容は自然言語により記述された情報を含み、この記述が本発明における評価文に相当する。 As described above, the evaluation unit 13 executes the evaluation process and creates evaluation information indicating the evaluation of the draft. The evaluation information includes, for each of one or more issues identified in the above process, the clause in the draft that corresponds to the issue, the content of the issue, and a risk level. When evaluation information is obtained from an external device or the user terminal device 2, evaluation information is also obtained for each issue, including the clause in the draft that corresponds to the issue, the content of the issue, and a risk level. As described above, the content of the issue includes information written in natural language, and this description corresponds to the evaluation statement in the present invention.

なお、文章生成モデルを用いて契約書の評価を行ってもよい。文章生成モデルは、ドラフト作成に用いる文章生成モデルや修正に用いる文章生成モデルと同様でもよいし、異なっていてもよい。例えば、文書修正装置1は、ドラフト情報と背景情報を取得し、背景情報に基づいて予め記憶された契約書評価に用いる評価ルールを読み出し、ドラフト情報と、背景情報に応じた評価ルールと、に基づく評価命令を生成して文章生成装置3に送信し、文章生成装置3が生成した契約書の評価結果(評価情報)を取得する。評価命令は、自然言語による文章として生成される。これにより、文章の表記揺れや表現の違い等による評価への影響が軽減する効果が期待できる。また、複数の評価ルールのうち、背景情報(例えば契約類型)に基づいて読み出された評価ルール(例えば契約類型ごとに設定された評価ルール)を用いることで適切な評価を行うことが期待できる。 The contract may be evaluated using a text generation model. The text generation model may be the same as or different from the text generation model used for draft creation or revision. For example, the document revision device 1 acquires draft information and background information, reads out evaluation rules to be used for contract evaluation that are stored in advance based on the background information, generates evaluation commands based on the draft information and evaluation rules according to the background information, transmits the evaluation commands to the text generation device 3, and acquires the evaluation results (evaluation information) of the contract generated by the text generation device 3. The evaluation commands are generated as text in natural language. This is expected to reduce the effect of reducing the impact on evaluation due to variations in the writing of text and differences in expression. In addition, it is expected that an appropriate evaluation can be performed by using evaluation rules (e.g. evaluation rules set for each contract type) read out based on background information (e.g. contract type) from among multiple evaluation rules.

さらに、文章生成モデルによる評価と、ルールベースの評価を同時に行ってもよい。このとき、文章生成モデルによる評価とルールベースによる評価が異なった場合は、ルールベースの評価を優先する処理を行うことが好ましい。これにより、機械学習による評価の不確かさが生じたとしてもルールベースで最低限の評価を保証することができる。なお、背景情報ごとに対応する複数の評価ルールのうち、文書修正装置1が背景情報に基づいて修正命令に含める評価ルールを判定してもよいし、複数の評価ルールを評価命令に含めるとともに複数のルールから背景情報に基づいて適切なルールを使用する旨を評価命令に含めることで文章生成モデルが使用する評価ルールを判定する構成としてもよい。 Furthermore, evaluation using the sentence generation model and evaluation using the rule base may be performed simultaneously. In this case, if the evaluation using the sentence generation model and the evaluation using the rule base differ, it is preferable to perform processing that prioritizes the evaluation using the rule base. This makes it possible to guarantee a minimum evaluation using the rule base even if there is uncertainty in the evaluation using machine learning. Note that the document correction device 1 may determine which evaluation rule to include in the correction command based on the background information from among multiple evaluation rules corresponding to each piece of background information, or may be configured to determine the evaluation rule to be used by the sentence generation model by including multiple evaluation rules in the evaluation command and including a statement to use an appropriate rule from the multiple rules based on the background information in the evaluation command.

評価部13がドラフトの評価を終えると、ステップS409において評価部13はユーザ端末装置2に評価情報を送信する。ユーザ端末装置2が評価情報を受信すると、評価情報が表示処理され処理結果がディスプレイに表示される。 When the evaluation unit 13 finishes evaluating the draft, in step S409, the evaluation unit 13 transmits evaluation information to the user terminal device 2. When the user terminal device 2 receives the evaluation information, the evaluation information is processed for display, and the processing result is displayed on the display.

図5に、評価情報の表示処理結果としてユーザ端末装置2において表示される評価画面の表示例を示す。評価画面W5は、画面上部に文書のドラフトの概要及び、評価結果の概要を表示する。画面左側にドラフト情報により特定されるドラフトの内容を表示する。また「読み取り内容編集」のボタンが配置され、ドラフト情報から特定された内容に誤りがある場合にはこのボタンを選択することにより内容を編集することができる。 Figure 5 shows an example of an evaluation screen displayed on the user terminal device 2 as a result of the evaluation information display process. The evaluation screen W5 displays an overview of the document draft and an overview of the evaluation results at the top of the screen. The contents of the draft identified by the draft information are displayed on the left side of the screen. In addition, a "Edit read contents" button is provided, and if there is an error in the contents identified from the draft information, the contents can be edited by selecting this button.

画面右側には、評価情報に基づく評価結果が表示される。指摘事項ごとに、その指摘が条項の削除、追加、内容修正のうち何れであるかを示す種別と、解説と、対象の条項のひな型と、が指摘内容として表示される。 The right side of the screen displays the evaluation results based on the evaluation information. For each issue, the type of issue (whether it is a clause deletion, addition, or content modification), an explanation, and a template for the applicable clause are displayed.

また各指摘事項について、指摘の種別ごとに異なる形状の指摘マークW51が付され、種別ごとの通し番号が表示される。同様の指摘マークW51は画面左側のドラフトにおける当該指摘事項の対応部分にも通し番号とともに表示され、ドラフト中の指摘事項に対応する位置をユーザが認識できるように表示されるとともに、ドラフト中の対象の部分がハイライト等で強調して表示される。図5の例では、丸印が条項の内容修正、三角印が不足する条項に関する指摘事項を示す。 For each issue, a differently shaped indication mark W51 is attached for each type of indication, and a serial number for each type is displayed. Similar indication marks W51 are also displayed along with the serial number in the part of the draft on the left side of the screen that corresponds to the indication, allowing the user to recognize the position in the draft that corresponds to the indication, and the corresponding part in the draft is highlighted or otherwise emphasized. In the example in Figure 5, circles indicate indications that the content of clauses should be revised, and triangles indicate indications that clauses are missing.

また指摘マークW51は、リスクレベルによって異なる色で表示される。そしてリスクフィルタ操作部W52を操作することで、リスクレベルに応じて表示する指摘事項をフィルタリングすることができる。図5においては、リスクレベルが「B」以上、つまりA又はBの指摘事項について表示するよう設定された状態が表示されている。 The indication mark W51 is displayed in a different color depending on the risk level. By operating the risk filter operation section W52, the indications to be displayed can be filtered according to the risk level. In FIG. 5, the state is displayed in which indications with a risk level of "B" or higher, that is, indications of A or B, are displayed.

また一括修正ボタンW53及び個別修正ボタンW54が評価結果とともに表示される。これらのボタンをユーザが選択することにより、図4におけるステップS410の修正要求が送信される。選択されるボタンにより、修正を指示する範囲が異なる。 A batch correction button W53 and an individual correction button W54 are also displayed together with the evaluation results. When the user selects one of these buttons, a correction request is sent in step S410 in FIG. 4. The scope of the correction instructions varies depending on the button selected.

一括修正ボタンW53は、「全項目修正案一括作成」、「A項目修正案作成」、「AB項目修正案作成」の3種がある。「全項目修正案一括作成」が選択されると、全ての指摘事項に関する修正要求が送信される。「A項目修正案作成」が選択されると、リスクレベルがAの指摘事項についての修正要求が送信される。「AB項目修正案作成」が選択されると、リスクレベルがAの指摘事項及びリスクレベルがBの指摘事項に関する修正要求が送信される。また指摘事項ごとに表示された個別修正ボタンW54が選択されると、当該指摘事項についての修正要求が送信される。 There are three types of batch correction buttons W53: "Create revision proposals for all items at once," "Create revision proposal for item A," and "Create revision proposals for items A and B." When "Create revision proposals for all items at once" is selected, a correction request is sent for all issues. When "Create revision proposal for item A" is selected, a correction request is sent for issues with a risk level of A. When "Create revision proposal for items A and B" is selected, a correction request is sent for issues with a risk level of A and issues with a risk level of B. When the individual correction button W54 displayed for each issue is selected, a correction request is sent for that issue.

また本実施形態では、一括修正ボタンW53又は個別修正ボタンW54が選択された場合に、更に修正に関する当事者からの要望を受け付ける。例えば複数の修正方針が想定される指摘事項について、その何れかを具体的にユーザが選択することにより修正に関する要望を受け付けることができる。あるいは、一括修正ボタンW53により複数の指摘事項について修正要求をする場合には、例えば全体的に「強気(自社に大きく有利)」「中立」「弱気(修正前より自社有利だが他社の方が有利)」等の大まかな方針を選択させる構成としてもよい。このとき、ユーザが選択した方針の修正案のみを生成する修正命令を生成してもよいし、全ての方針の修正案を生成する修正命令を生成してもよい。また、このような要望は自由記述のテキストにより入力されてもよい。 In addition, in this embodiment, when the Bulk Correction button W53 or the Individual Correction button W54 is selected, further requests for corrections from the parties are accepted. For example, for issues where multiple correction policies are expected, the user can specifically select one of them to accept a request for correction. Alternatively, when requesting corrections for multiple issues using the Bulk Correction button W53, a configuration may be used in which the user is prompted to select a rough policy, such as "bullish (highly favorable to the company)," "neutral," or "bearish (more favorable to the company than before the correction, but more favorable to other companies)." At this time, a correction command may be generated that generates a correction proposal for only the policy selected by the user, or a correction command may be generated that generates a correction proposal for all policies. Such requests may also be entered as free text.

(3)修正処理
次に、ドラフトの修正処理について説明する。上述のように修正要求を受け付けると、において取得部11が、ドラフト情報及び評価情報を取得する。また本実施形態の取得部11は、更に上述の背景情報及び、ステップS410において修正要求とともに送信される、修正に関する要望の情報を取得する。本実施形態では、ステップS405で受信したドラフトと、ステップS407で受信した背景情報と、ステップS408で評価部13が生成した評価情報とを、記憶部に格納しておき、取得部11がそれらに基づいてドラフト情報、評価情報及び背景情報を取得する。なおドラフトの作成及び評価を外部の装置により実施する場合は、取得部11が、ユーザ端末装置2や当該外部の装置から、ドラフト情報及び評価情報を取得すればよい。
(3) Correction Process Next, the correction process of the draft will be described. When a correction request is received as described above, the acquisition unit 11 acquires the draft information and the evaluation information in step S410. The acquisition unit 11 of this embodiment further acquires the above-mentioned background information and information on the request for correction sent together with the correction request in step S410. In this embodiment, the draft received in step S405, the background information received in step S407, and the evaluation information generated by the evaluation unit 13 in step S408 are stored in the storage unit, and the acquisition unit 11 acquires the draft information, the evaluation information, and the background information based on them. Note that when the draft is created and evaluated by an external device, the acquisition unit 11 may acquire the draft information and the evaluation information from the user terminal device 2 or the external device.

なお修正要求においてドラフトの全範囲ではなく一部の修正が指示された場合には、ドラフト情報はドラフト全体の内容を含んでいなくてもよく、修正の対象に関係する部分のみがドラフト情報に含まれるようにしてもよい。ただし、例えば、ひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループが存在し、そのグループに含まれる条項についての指摘事項の修正を行う場合には、ドラフト情報は、指摘事項に対応する単一の条項のみではなく、当該グループの複数の条項全体の内容を含むことが好ましい。 When a revision request specifies that only part of the draft should be revised, rather than the entire draft, the draft information does not need to include the contents of the entire draft, and only the parts related to the subject of the revision may be included in the draft information. However, for example, when there is a group of multiple clauses that define a set of regulations, and revisions are to be made to the issues raised in the clauses included in that group, it is preferable that the draft information includes the contents of the entire multiple clauses in that group, rather than just the single clause that corresponds to the issues raised.

次にステップS411において、取得部11により取得されたドラフト情報、評価情報、背景情報及び修正に関する当事者の要望の情報に基づいて、命令生成部12が、文章生成モデルにドラフトの修正案を生成させるための修正命令を生成する。本実施形態の文章生成モデルは、自然言語による文章を入力として、回答となる文章を生成する会話型のモデルであるため、修正命令は自然言語による文章として生成される。 Next, in step S411, the command generating unit 12 generates a revision command for causing the sentence generation model to generate a proposed revision of the draft based on the draft information, evaluation information, background information, and information on the parties' requests regarding revisions acquired by the acquiring unit 11. Since the sentence generation model of this embodiment is a conversational model that receives input sentences in natural language and generates answer sentences, the revision command is generated as a sentence in natural language.

本実施形態の命令生成部12は、修正命令として、修正に関する指示を指摘事項に対応する条項ごとに記載した文章を生成する。特に、例えば一つの条項又はひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループの中に複数の指摘事項がある場合、指摘事項単位で修正命令を生成すると、矛盾する複数の修正案が生成されてしまう可能性がある。したがって本実施形態の命令生成部12は、複数の指摘事項が存在する条項又は条項のグループに関する修正命令として、当該複数の指摘事項に対応する条項又は条項のグループごとに、修正命令の文章を生成する。 The command generation unit 12 of this embodiment generates a sentence as a correction command that describes instructions regarding correction for each clause that corresponds to the pointed out item. In particular, when there are multiple pointed out items in a single clause or a group of clauses that defines a set of regulations, if a correction command is generated for each pointed out item, there is a possibility that multiple conflicting correction proposals will be generated. Therefore, the command generation unit 12 of this embodiment generates a sentence of a correction command for each clause or group of clauses that corresponds to the multiple pointed out items as a correction command for a clause or group of clauses that has multiple pointed out items.

以下修正命令の生成について具体的に説明する。まず背景情報について、背景情報が選択により入力される場合、まず選択された背景情報に対応する言葉を特定する。例えば、背景情報の選択肢ごとに、それぞれ対応する言葉を予め設定しておくことにより、選択された背景情報に対応する言葉を特定することができる。 The generation of correction commands will be specifically described below. First, regarding background information, when background information is input by selection, the words corresponding to the selected background information are first identified. For example, by presetting corresponding words for each background information option, it is possible to identify the words corresponding to the selected background information.

また要望の情報についても同様に、選択により入力される場合には、まず選択された要望に対応する言葉を特定する。例えば、対象の指摘事項及び要望の選択肢の組み合わせごとに、それぞれ対応する言葉を予め設定しておくことにより、選択された要望に対応する言葉を、指摘事項ごとに特定することができる。 Similarly, when request information is input by selection, the words corresponding to the selected request are first identified. For example, by presetting corresponding words for each combination of the target issue and request options, it is possible to identify the words corresponding to the selected request for each issue.

そして、それらの言葉と、ドラフト情報と、別途事前に文書修正装置1の記憶部に登録された指示文と、に基づいて、命令生成部12が修正命令を生成する。一方、背景情報及び要望が自由記述のテキストで入力される場合には、入力された背景情報及び事前に用意された指示文を用いて修正命令を生成すればよい。 Then, the command generation unit 12 generates a correction command based on those words, the draft information, and a command statement that has been separately registered in advance in the storage unit of the document correction device 1. On the other hand, when the background information and the request are input as free text, the correction command can be generated using the input background information and a command statement prepared in advance.

ここでもドラフト作成における作成命令の生成と同様に、背景情報に対応する言葉として、背景情報に応じた文書作成のルールを記載した文字列を格納しておくことが好ましい。例えば法律文書においては、規定の一文の中に例外を記載する場合と、一文の後に但し書きの文を別途記載する場合とで、法的な意味が異なることがある。背景情報に応じてこのような記載方法のルールを指定する言葉を組み合わせることにより、適切な法律文書を作成させることができる。なお、背景情報ごとに対応する複数のルールのうち、文書修正装置1が背景情報に基づいて修正命令に含めるルールを判定してもよいし、複数のルールを修正命令に含めるとともに複数のルールから背景情報に基づいて適切なルールを使用する旨を修正命令に含めることで文章生成モデルが使用するルールを判定する構成としてもよい。 Here, as in the case of generating a creation command in draft creation, it is preferable to store a character string describing a document creation rule corresponding to the background information as a word corresponding to the background information. For example, in a legal document, the legal meaning may differ between describing an exception in a sentence of a provision and describing a disclaimer separately after the sentence. By combining words that specify rules for such description methods according to the background information, an appropriate legal document can be created. Note that, of the multiple rules corresponding to each piece of background information, the document correction device 1 may determine which rule to include in the correction command based on the background information, or the document generation model may determine which rule to use by including multiple rules in the correction command and including in the correction command a statement to use an appropriate rule from the multiple rules based on the background information.

指示文としては、例えば「上記のドラフトに対して、レビューの結果以下の指摘がなされました。指摘を踏まえ、以下の条件に基づいて、修正案を作成してください。」、又は「上記のドラフトに対して、レビューの結果以下の指摘がなされました。指摘を踏まえ、以下のルールに基づいて、適切な契約書の文章を作成してください。」等の文を予め文書修正装置1の記憶部に格納しておくことができる。そして、ドラフトの内容と、指示文と、背景情報及び要望に基づく言葉と、を組み合わせた文章を、文章生成モデルに対してドラフトの作成を指示するための作成命令として生成すればよい。 As an instruction sentence, for example, "As a result of reviewing the above draft, the following points were made. Please create a revised version based on the following conditions, taking into account the points made," or "As a result of reviewing the above draft, the following points were made. Please create an appropriate contract document based on the following rules, taking into account the points made," etc., can be stored in advance in the storage unit of the document correction device 1. Then, a sentence that combines the contents of the draft, the instruction sentence, and words based on the background information and the request can be generated as a creation command to instruct the text generation model to create a draft.

修正命令が生成されると、ステップS412に進み、生成された修正命令を命令生成部12が文章生成装置3に送信する。ステップS412における文章生成装置3への修正命令の送信が、修正命令の文章生成モデルへの送信に該当する。なお上記のように生成された条項ごと又は条項のグループごとの修正命令は、それぞれ複数回に分けて送信されてもよい。例えば、まず修正命令のうち指示文の部分を送信し、続けて指摘事項や要望に応じた言葉を送信するように構成することもできる。また、修正命令の文字数に応じて、一度に送信するか複数回に分けて送信するかを決定する構成としてもよい。 Once the revision command has been generated, the process proceeds to step S412, where the command generation unit 12 transmits the generated revision command to the text generation device 3. The transmission of the revision command to the text generation device 3 in step S412 corresponds to the transmission of the revision command to the text generation model. The revision commands generated as described above for each clause or for each group of clauses may each be transmitted in multiple batches. For example, the configuration may be such that the directive portion of the revision command is transmitted first, followed by words corresponding to the issues raised or requests. Alternatively, the configuration may be such that it is determined whether to transmit the revision command all at once or in multiple batches depending on the number of characters in the revision command.

文章生成装置3は、修正命令を受け取ると、当該修正命令を文章生成モデルに入力する。これにより文章生成モデルがドラフトの修正案を出力する(ステップS413)。本実施形態では、評価部13(再評価部)は指摘事項ごとに修正案を取得する。なお命令生成部12が、ステップS411においてひとつの指摘事項に対して複数の修正案を提案するよう命令する修正命令を生成し、ステップS413においては評価部13(再評価部)が一部又は全部の指摘事項に対して複数の修正案を取得してもよい。 When the writing generation device 3 receives the revision command, it inputs the revision command to the writing generation model. As a result, the writing generation model outputs a revision proposal for the draft (step S413). In this embodiment, the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) obtains a revision proposal for each pointed out item. Note that the instruction generation unit 12 may generate a revision command instructing the unit to propose multiple revision proposals for one pointed out item in step S411, and the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) may obtain multiple revision proposals for some or all of the pointed out items in step S413.

さらに、文章生成モデルに評価情報に基づいて修正理由も生成するように修正命令を送信し、修正案に加えて修正理由を取得してもよい。さらに、修正理由は自社向けの修正理由(または自身のクライアント向けの修正理由)と、相手向けの修正理由と、を生成させ、取得するようにしてもよい。契約交渉では自社と相手でお互いに修正を繰り返すが、このとき社内に説明するための修正理由と、社外に説明するための修正理由の少なくともどちらかを記載することが多い。修正理由の記載には高い専門性が必要であるが、上記構成により、専門的な知識がないユーザであっても修正理由を記載することができるよう支援することができる。 Furthermore, a revision command may be sent to the text generation model to generate revision reasons based on the evaluation information, and the revision reasons may be obtained in addition to the revision proposal. Furthermore, revision reasons for one's own company (or for one's own client) and revision reasons for the other party may be generated and obtained. In contract negotiations, revisions are made repeatedly between one's own company and the other party, and at least one of revision reasons for explanation within the company and revision reasons for explanation outside the company is often written. Writing revision reasons requires a high level of expertise, but the above configuration can help even users without specialized knowledge to write revision reasons.

(4)再評価処理
ステップS414では文章生成装置3が、文章生成モデルの出力である修正案を文書修正装置1に送信する。文書修正装置1では、ステップS415において評価部13(再評価部)による再評価が実行される。評価部13(再評価部)は修正案を取得し、修正案に対して上述の評価処理と同様の手順で再評価を行う。そして修正案の評価を示す再評価情報が、上述の評価情報と同様にして生成される。即ち再評価情報とは、修正案に対する評価を示す情報であり、再評価情報に含まれる情報は上述の評価情報と同様の項目である。
(4) Re-evaluation process In step S414, the writing generation device 3 transmits the proposed revision, which is the output of the writing generation model, to the document correction device 1. In the document correction device 1, re-evaluation is performed by the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) in step S415. The evaluation unit 13 (re-evaluation unit) acquires the proposed revision, and re-evaluates the proposed revision in the same procedure as the evaluation process described above. Then, re-evaluation information indicating the evaluation of the proposed revision is generated in the same manner as the evaluation information described above. In other words, the re-evaluation information is information indicating the evaluation of the proposed revision, and the information included in the re-evaluation information is the same items as the evaluation information described above.

ここで再評価においては、ドラフト全体ではなく、先の指摘事項に関する部分のみを対象としてもよい。具体的には、修正案が示す条項又は条項のグループを再評価の対象として評価を行い、その他の部分については再評価を省略することができる。これにより、処理速度の向上効果が期待される。 In this case, the reevaluation may be limited to only those parts of the draft that are related to the issues raised earlier, rather than the entire draft. Specifically, the clause or group of clauses indicated in the proposed amendments may be reevaluated, and the other parts may be omitted. This is expected to have the effect of improving processing speed.

そして評価部13(再評価部)は、再評価情報に基づきその評価が事前に設定された基準を満たすか否かを判断する。具体的には、再評価情報における指摘事項のリスクレベルを確認し、全ての指摘事項のリスクレベルが所定のリスクレベル以下である場合に基準を満たすと判断する。 Then, the evaluation unit 13 (reevaluation unit) judges whether the evaluation satisfies a preset criterion based on the reevaluation information. Specifically, it checks the risk levels of the items pointed out in the reevaluation information, and judges that the criteria are met if the risk levels of all the items pointed out are equal to or lower than a predetermined risk level.

修正案の再評価が基準を満たさない場合、即ち所定のリスクレベルを上回るリスクレベルの指摘事項が存在する場合には、ステップS411に戻り再度修正命令の生成からステップS415の再評価までの処理を行う。この際、2回目以降の修正命令の生成処理では、ドラフト情報の代わりに修正案の情報を、評価情報の代わりに再評価情報を用いて、先に説明した修正命令の生成と同様の手順で修正案に関する修正命令を生成すればよい。 If the reevaluation of the revision proposal does not meet the criteria, i.e., if there are any issues with a risk level that exceeds the specified risk level, the process returns to step S411 and the process from generating the revision command to reevaluating in step S415 is performed again. In this case, in the second and subsequent revision command generation processes, revision proposal information is used instead of draft information, and reevaluation information is used instead of evaluation information, and revision commands related to the revision proposal are generated in the same manner as the generation of the revision commands described above.

原則として事前に設定された基準を満たすまでループ処理を行うが、極端に繰り返し回数が多くなったり、ループを抜けられなくなったりすると処理負荷の増大が懸念される。したがって本実施形態では、終了条件としてループ処理の上限回数を定め、再評価が基準を満たさない場合でも、終了条件を満たした場合には再評価の繰り返しを終了しループ処理を抜けてステップS417に進む。また終了条件としては、この他にも、例えば修正前後のドラフトを比較して変更された文字数が一定以下になること等を設定してもよい。これにより、わずかな修正のみが発生する状況を繰り返すことを防ぐことができる。 In principle, the loop process is repeated until a preset criterion is met, but if the number of repetitions becomes extremely high or it becomes impossible to exit the loop, there is a concern that the processing load will increase. Therefore, in this embodiment, an upper limit to the number of times the loop process is repeated is set as the termination condition, and even if the reevaluation does not meet the criterion, if the termination condition is met, the repeated reevaluation ends, the loop process ends, and the process proceeds to step S417. Other termination conditions may also be set, such as, for example, comparing the drafts before and after revision and the number of changed characters being below a certain level. This makes it possible to prevent a situation in which only minor revisions are made from occurring repeatedly.

一方、修正案の評価が事前に設定された基準を満たす場合、図4のシーケンス図においてループの中断処理(breakの処理)に入る。ステップS416においては、提案部14が修正提案情報を生成して、ループ処理(Loopの処理)を終了する。 On the other hand, if the evaluation of the proposed revision meets the preset criteria, the sequence diagram in FIG. 4 enters a loop break process (break process). In step S416, the suggestion unit 14 generates revision proposal information and ends the loop process (Loop process).

中断処理において、提案部14は、修正提案情報を生成する。修正提案情報は、再評価における指摘事項ごとに、当該指摘事項に対応するドラフト中の条項と、指摘内容と、リスクレベルと、直近のステップS413において作成された修正案と、を含む。 In the interruption process, the suggestion unit 14 generates revision proposal information. For each issue raised in the reevaluation, the revision proposal information includes the clause in the draft that corresponds to the issue, the content of the issue, the risk level, and the revision proposal created in the most recent step S413.

そしてステップS417では、ステップS416において生成された修正提案情報を、提案部14がユーザ端末装置2に送信する。ユーザ端末装置2は修正提案情報の表示処理結果を、ディスプレイに表示する。これにより、ユーザはドラフトを修正するための提案を受けることができる。 Then, in step S417, the suggestion unit 14 transmits the revision suggestion information generated in step S416 to the user terminal device 2. The user terminal device 2 displays the display processing result of the revision suggestion information on the display. This allows the user to receive suggestions for revising the draft.

以上の再評価処理の手順について、特に繰り返しの条件に関し図6のフローチャートを参照して更に説明する。図4のステップS414において、文章生成モデルの出力である修正案を文書修正装置1が受信すると、評価部13(再評価部)は、ステップS501でこの修正案を取得する。 The above reevaluation process procedure will be further explained with reference to the flowchart in FIG. 6, particularly with regard to the conditions for repetition. When the document correction device 1 receives the proposed revision, which is the output of the sentence generation model, in step S414 in FIG. 4, the evaluation unit 13 (reevaluation unit) acquires this proposed revision in step S501.

そしてステップS502において再評価を実行(図4のステップS415に相当)し、ステップS503で修正案の評価が事前に設定された基準を満たすか否かを判断する。上述の通り本実施形態では再評価情報における指摘事項のリスクレベルを確認し、全ての指摘事項のリスクレベルが所定のリスクレベル以下である場合に基準を満たすと判断する。 Then, in step S502, a reevaluation is performed (corresponding to step S415 in FIG. 4), and in step S503, it is determined whether the evaluation of the revision proposal satisfies a preset criterion. As described above, in this embodiment, the risk levels of the identified items in the reevaluation information are checked, and it is determined that the criterion is met if the risk levels of all identified items are equal to or lower than a predetermined risk level.

基準を満たさない場合にはステップS505に進み、ループの回数(修正回数)が上限に達したか否かを確認する。上限に達していない場合(ステップS505で「Y」)は、ステップS506に進み、評価部13(再評価部)が命令生成部12に再度修正命令を生成及び送信させ、ループ回数のカウンタを加算してステップS501に戻る。 If the criteria are not met, the process proceeds to step S505, where it is confirmed whether the number of loops (number of revisions) has reached the upper limit. If the upper limit has not been reached ("Y" in step S505), the process proceeds to step S506, where the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) causes the command generation unit 12 to generate and transmit a revision command again, increments the loop count counter, and the process returns to step S501.

ステップS503で基準を満たす場合、又はステップS505で修正回数が上限に達した場合は、ステップS504に進み、評価部13(再評価部)が提案部14に修正提案情報を生成させる(図4のステップS416に相当)。そして提案部14がユーザ端末装置2に修正提案情報を送信(図4のステップS417に相当)して処理を終了する。なお上記の処理手順は一例であり、例えばステップS503とステップS505の判断順序を入れ替える等、任意に変更してよい。 If the criteria are met in step S503, or if the number of revisions reaches the upper limit in step S505, the process proceeds to step S504, where the evaluation unit 13 (re-evaluation unit) causes the proposal unit 14 to generate revision proposal information (corresponding to step S416 in FIG. 4). The proposal unit 14 then transmits the revision proposal information to the user terminal device 2 (corresponding to step S417 in FIG. 4), and the process ends. Note that the above processing procedure is an example, and may be changed as desired, for example by switching the judgment order of steps S503 and S505.

(5)修正提案画面
次に図7を用いて、修正提案情報の表示処理結果としてユーザ端末装置2において表示される、修正提案画面について説明する。図7は、本実施形態における修正提案画面の表示例である。本実施形態の修正提案画面W7は、先に示した評価画面W5と似た構成で表示され、指摘マークW71及びリスクフィルタ操作部W72については評価画面W5における指摘マークW51及びリスクフィルタ操作部W52と同様であるため説明を省略する。
(5) Revision Proposal Screen Next, a revision proposal screen displayed on the user terminal device 2 as a result of the display process of the revision proposal information will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a display example of the revision proposal screen in this embodiment. The revision proposal screen W7 in this embodiment is displayed in a similar configuration to the evaluation screen W5 shown above, and the indication mark W71 and the risk filter operation section W72 are similar to the indication mark W51 and the risk filter operation section W52 in the evaluation screen W5, and therefore description thereof will be omitted.

評価画面W5と異なるのは主に画面右側の表示内容であり、特に「修正提案」に係る部分である。修正提案画面W7においては、修正提案情報に含まれる修正案に基づく表示として、指摘事項ごとに修正提案W73が含まれる。修正提案W73は、上述の修正案を表示するとともに、そのテキストをコピーできるよう表示する。またドラフトからの変更点についてハイライト等で強調表示することによりユーザが認識しやすいようにすることが好ましい。これにより、ユーザは指摘事項ごとにその内容と修正案を得ることができ、法律知識に詳しくないユーザであっても自力で法律文書の修正を行うことができる。 The difference from the evaluation screen W5 is mainly in the content displayed on the right side of the screen, particularly the section related to "revision proposals." The revision proposal screen W7 includes revision proposals W73 for each pointed out item as a display based on the revision proposals included in the revision proposal information. The revision proposals W73 display the above-mentioned revision proposals and also display the text so that it can be copied. It is also preferable to make it easy for the user to recognize by highlighting the changes from the draft. This allows the user to obtain the content and revision proposals for each pointed out item, and even users who are not familiar with legal knowledge can make revisions to legal documents on their own.

なお指摘事項に対して複数の修正案を取得した場合、これらの修正提案情報において当該指摘事項について複数の修正案が含まれるため、修正提案画面W7においても、当該指摘事項に対して修正提案W73を複数表示してユーザが選択できるようにすることが好ましい。 When multiple revision suggestions are obtained for a problem, the revision suggestion information contains multiple revision suggestions for the problem, so it is preferable to display multiple revision suggestions W73 for the problem on the revision suggestion screen W7 as well, so that the user can select from them.

なお修正提案情報の出力方法としては上記の修正提案画面W7の表示に限られず、例えば少なくとも一部の指摘事項に対して修正案を適用したドラフト全体について文書形式のファイルを、提案部14がユーザ端末装置2に送信してもよい。また修正提案画面W7において表示された修正提案について反映するか否か、又は何れの修正提案を反映するかをユーザに選択させ、その結果に基づいてドラフト全体を修正した文書形式のファイルを提案部14が更にユーザ端末装置2に送信してもよい。 The method of outputting the revision proposal information is not limited to displaying the revision proposal screen W7 described above. For example, the suggestion unit 14 may transmit to the user terminal device 2 a document-format file of the entire draft to which revision proposals have been applied to at least some of the pointed out items. In addition, the user may be prompted to select whether or not to reflect the revision proposals displayed on the revision proposal screen W7, or which revision proposals to reflect, and the suggestion unit 14 may further transmit to the user terminal device 2 a document-format file in which the entire draft has been revised based on the result of the selection.

以上のように、本実施形態の文書修正システムによれば、契約書等の法律文書のドラフトについて、専門的な知識がないユーザであっても修正を行うことができるよう支援することができる。更に修正案の再評価及びその結果に応じた再度の修正案作成の命令により、ドラフト修正の質を向上させることができる。 As described above, the document revision system of this embodiment can assist users who do not have specialized knowledge in making revisions to draft legal documents such as contracts. Furthermore, the quality of the draft revisions can be improved by reevaluating the revision proposal and issuing a command to create another revision proposal based on the results.

また自然言語の文章による命令を生成することにより、文章を入力として回答となる文章を生成する会話型の文章生成モデルを利用した修正案の作成が可能となる。これにより、契約の背景や要望等の種々の条件を考慮した修正案をモデルに生成させることができ、よりユーザの状況や希望に沿ったドラフトの修正案を提供することができる。 In addition, by generating commands in natural language text, it is possible to create revision proposals using a conversational text generation model that takes text as input and generates answer text. This makes it possible to have the model generate revision proposals that take into account various conditions such as the background and requests of the contract, making it possible to provide draft revision proposals that are more in line with the user's situation and wishes.

さらに、文章生成モデルに評価情報に基づいて修正理由も生成するように修正命令を送信し、修正理由を修正提案情報に含めるようにしてもよい。さらに、修正理由は自社向けの修正理由(または自身のクライアント向けの修正理由)と、相手向けの修正理由と、を生成するようにしてもよい。契約交渉では自社と相手でお互いに修正を繰り返すが、このとき社内に説明するための修正理由と、社外に説明するための修正理由の少なくともどちらかを記載することが多い。修正理由の記載には高い専門性が必要であるが、上記構成により、専門的な知識がないユーザであっても修正理由を記載することができるよう支援することができる。 Furthermore, a revision command may be sent to the text generation model to generate revision reasons based on the evaluation information, and the revision reasons may be included in the revision proposal information. Furthermore, revision reasons for one's own company (or for one's own client) and revision reasons for the other party may be generated. In contract negotiations, revisions are made repeatedly between one's own company and the other party, and at this time, at least one of revision reasons for explanation within the company and revision reasons for explanation outside the company is often written. Writing revision reasons requires a high level of expertise, but the above configuration can help even users without specialized knowledge to write revision reasons.

0 :文書修正システム
1 :文書修正装置
2 :ユーザ端末装置
3 :文章生成装置
11 :取得部
12 :命令生成部
13 :評価部
14 :提案部
90 :端末装置
101 :制御部
102 :記憶部
103 :通信部
901 :制御部
902 :記憶部
903 :通信部
904 :入力部
905 :出力部
NW :通信ネットワーク
W5 :評価画面
W51 :指摘マーク
W52 :リスクフィルタ操作部
W53 :一括修正ボタン
W54 :個別修正ボタン
W7 :修正提案画面
W71 :指摘マーク
W72 :リスクフィルタ操作部
W73 :修正提案
0: document correction system 1: document correction device 2: user terminal device 3: text generation device 11: acquisition unit 12: command generation unit 13: evaluation unit 14: proposal unit 90: terminal device 101: control unit 102: memory unit 103: communication unit 901: control unit 902: memory unit 903: communication unit 904: input unit 905: output unit NW: communication network W5: evaluation screen W51: indication mark W52: risk filter operation unit W53: collective correction button W54: individual correction button W7: correction proposal screen W71: indication mark W72: risk filter operation unit W73: correction proposal

Claims (20)

文章生成モデルを利用して、法律文書に関する評価に基づいて前記法律文書の修正を提案するための文書修正プログラムであって、
コンピュータを、取得部と、評価部と、命令生成部と、提案部と、として機能させ、
前記評価部は、前記法律文書のドラフトに対する法的な複数の指摘事項を含む評価情報を生成し、
前記取得部は、前記ドラフトにおける記載のうち、ユーザが複数の前記指摘事項の中から選択した指摘事項に対応する部分の内容を示すドラフト情報当該指摘事項に対応する記評価情報の一部と、を取得し、
前記命令生成部は、前記取得部が取得した、前記ドラフト情報及び評価情報の一部に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信し、
前記提案部は、前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ユーザが選択した指摘事項に対応する前記ドラフトの一部の修正を行うための修正提案情報を送信する、文書修正プログラム。
1. A document revision program for utilizing a sentence generation model to suggest revisions to a legal document based on an evaluation of the legal document, the program comprising:
A computer is configured to function as an acquisition unit, an evaluation unit, an instruction generation unit, and a suggestion unit;
The evaluation unit generates evaluation information including a plurality of legal findings for the draft legal document;
The acquisition unit acquires draft information indicating the content of a portion of the description in the draft that corresponds to a specified issue selected by a user from among the multiple specified issues , and a portion of the evaluation information that corresponds to the specified issue ,
the instruction generation unit generates a revision instruction for the draft based on a part of the draft information and the evaluation information acquired by the acquisition unit , and transmits the revision instruction to the writing generation model;
The suggestion unit transmits correction suggestion information for correcting a part of the draft corresponding to the pointed out item selected by the user based on the output of the sentence generation model.
前記法律文書は、複数の条項を含み、
前記評価情報は、各条項又は複数の条項の関係について前記ドラフトを評価した結果を含む、請求項1に記載の文書修正プログラム。
The instrument includes a plurality of clauses;
The document correction program of claim 1 , wherein the evaluation information includes a result of evaluating the draft with respect to each clause or a relationship between a plurality of clauses.
前記評価情報は、不要な条項、不足する情報及び条項の内容のうち何れかに関する評価を含む、請求項2に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 2, wherein the evaluation information includes an evaluation of any of unnecessary clauses, missing information, and clause contents. 前記命令生成部は、前記修正命令として、修正に関する指示を前記条項ごと又はひとまとまりの規定を定める複数の条項のグループごとに記載した文章を生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項2又は請求項3に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 2 or 3, wherein the instruction generation unit generates, as the correction instruction, a sentence in which instructions regarding the correction are written for each clause or for each group of multiple clauses that defines a set of regulations, and transmits the sentence to the sentence generation model. 前記評価情報は、前記ドラフトに対する指摘事項ごとのリスクレベルを含み、
前記命令生成部は、前記修正命令として、所定のリスクレベル以上の指摘事項について前記ドラフトを修正する命令を生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項1に記載の文書修正プログラム。
The evaluation information includes a risk level for each of the issues pointed out in the draft,
The document correction program according to claim 1 , wherein the instruction generating unit generates, as the correction instruction, an instruction to correct the draft for an issue that is at or above a predetermined risk level, and transmits the instruction to the text generation model.
前記評価情報は、前記ドラフトに関する評価を自然言語により記述した評価文を含み、
前記命令生成部は、前記ドラフトと、前記評価文と、予め用意した指示文と、に基づく文章を前記修正命令として生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項1に記載の文書修正プログラム。
the evaluation information includes an evaluation statement describing an evaluation of the draft in a natural language;
The document correction program according to claim 1 , wherein the instruction generating unit generates a sentence based on the draft, the evaluation sentence, and a prepared instruction sentence as the correction instruction and transmits the correction instruction to the sentence generation model.
コンピュータを、再評価部として更に機能させ、
前記再評価部は、
前記文章生成モデルの出力として前記ドラフトの修正案を取得し、
前記修正案の評価を示す再評価情報を取得して、前記評価が事前に設定された基準を満たすか否かを判断し、
基準を満たす場合には、前記提案部に、前記修正提案情報を送信させ、
基準を満たさない場合には、前記修正案に関する修正情報及び再評価情報に基づいて、前記修正案に関する修正命令の生成及び前記文章生成モデルへの送信を、前記命令生成部に実行させる、請求項1に記載の文書修正プログラム。
The computer further functions as a re-evaluation unit;
The re-evaluation unit is
obtaining a proposed revision of the draft as an output of the sentence generation model;
obtaining reassessment information indicative of an evaluation of the proposed revision and determining whether the evaluation satisfies a predefined criterion;
If the criteria are met, the suggestion unit transmits the modification suggestion information;
2. The document correction program according to claim 1, further comprising: a command generating unit configured to generate a correction command for the proposed revision based on correction information and reevaluation information for the proposed revision and transmit the generated correction command to the sentence generation model if the criterion is not satisfied.
前記再評価部は、前記修正案の評価が事前に設定された基準を満たすまで、前記提案部及び命令生成部に、再評価情報の取得及び修正命令の送信を繰り返させる、請求項7に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 7, wherein the reevaluation unit causes the suggestion unit and the instruction generation unit to repeatedly obtain reevaluation information and send correction instructions until the evaluation of the correction proposal satisfies a preset criterion. 前記再評価情報は、前記修正案に対する指摘事項ごとのリスクレベルを含み、
前記基準は、前記修正案に対する全ての指摘事項のリスクレベルが所定のリスクレベル以下であることを含む、請求項8に記載の文書修正プログラム。
The reassessment information includes a risk level for each of the issues identified with respect to the proposed revision;
9. The document correction program of claim 8, wherein the criteria includes a risk level of all issues for the proposed correction being at or below a predetermined risk level.
前記再評価部は、事前に設定された終了条件が満たされた場合には、前記修正案の評価が基準を満たさない場合でも、再評価の繰り返しを終了して前記提案部に前記修正提案情報を送信させる、請求項8又は請求項9に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 8 or 9, wherein the re-evaluation unit, when a preset termination condition is met, terminates the re-evaluation repetition and causes the suggestion unit to transmit the correction proposal information even if the evaluation of the correction proposal does not satisfy a criterion. 前記命令生成部は、ユーザから修正に関する要望の入力を受け付けて、前記要望に基づき前記修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項1に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 1, wherein the command generation unit receives input of a correction request from a user, generates the correction command based on the request, and transmits the correction command to the text generation model. 前記法律文書は、特定の相手との取決めに関する法律文書であり、
前記命令生成部は、相手との関係、前記取決めの種類、及び前記取決めに関する当事者の要望のうち少なくとも1つを示す背景情報を取得し、前記背景情報に基づき前記修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項1に記載の文書修正プログラム。
The legal document is a legal document relating to an agreement with a specific party;
The document correction program according to claim 1 , wherein the instruction generation unit acquires background information indicating at least one of a relationship with the other party, a type of the agreement, and requests of the parties regarding the agreement, generates the correction instruction based on the background information, and transmits the correction instruction to the text generation model.
前記ドラフトは、モデルが生成したドラフトである、請求項1に記載の文書修正プログラム。 The document correction program of claim 1 , wherein the draft is a model-generated draft . 前記法律文書は、特定の相手との取決めに関する法律文書であり、
前記ドラフトは、相手との関係、前記取決めの種類、及び前記取決めに関する当事者の要望のうち少なくとも1つを示す事前情報に基づき、前記モデルが生成したドラフトである、請求項13に記載の文書修正プログラム。
The legal document is a legal document relating to an agreement with a specific party;
14. The document correction program of claim 13, wherein the draft is a draft generated by the model based on prior information indicative of at least one of a relationship between the parties, a type of the agreement, and a desire of the parties regarding the agreement.
コンピュータを、ユーザ端末装置として更に機能させ
記評価部は、前記ドラフトの評価を実行して、前記ドラフトに対する1又は複数の指摘事項を含む情報を前記評価情報として生成して前記ユーザ端末装置に送信することにより、前記ユーザ端末装置に前記指摘事項を含む評価画面を表示させ、
前記取得部は、前記ユーザ端末装置に表示された前記評価画面にて選択された前記指摘事項に対応する前記ドラフト情報と、当該指摘事項に対応する前記評価情報の一部と、を取得する、請求項1~3のいずれかに記載の文書修正プログラム。
The computer further functions as a user terminal device ;
the evaluation unit executes an evaluation of the draft , generates information including one or more pointed out items regarding the draft as the evaluation information, and transmits the generated evaluation information to the user terminal device, thereby causing the user terminal device to display an evaluation screen including the pointed out items;
A document correction program as described in any one of claims 1 to 3, wherein the acquisition unit acquires the draft information corresponding to the issue selected on the evaluation screen displayed on the user terminal device and a portion of the evaluation information corresponding to the issue.
前記評価画面は、前記指摘事項ごとに、ユーザが選択可能な修正ボタンを有し、
前記命令生成部は、ユーザが選択した修正ボタンに対応する指摘事項に係る、前記ドラフト情報及び評価情報に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信する、請求項15に記載の文書修正プログラム。
the evaluation screen has a correction button selectable by a user for each of the indicated items,
The document correction program according to claim 15, wherein the instruction generation unit generates a correction instruction for the draft based on the draft information and evaluation information related to the indication corresponding to the correction button selected by the user, and transmits the correction instruction to the text generation model.
前記提案部は、前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ユーザが選択した修正ボタンに対応する指摘事項と、当該指摘事項に基づく修正提案を示す文章と、を関連して表示させる評価画面を前記ユーザ端末装置に表示させる、請求項16に記載の文書修正プログラム。 The document correction program according to claim 16, wherein the suggestion unit causes the user terminal device to display an evaluation screen that displays, based on the output of the sentence generation model, a suggestion corresponding to the correction button selected by the user and a sentence indicating a correction suggestion based on the suggestion, in association with each other. コンピュータを、ユーザ端末装置として更に機能させ
記提案部は、少なくとも一の前記指摘事項に対して複数の修正案を含む前記修正提案情報を前記ユーザ端末装置に送信し、少なくとも一の前記指摘事項について前記複数の修正案を含む評価画面を前記ユーザ端末装置に表示させる、請求項1に記載の文書修正プログラム。
The computer further functions as a user terminal device ;
2. The document correction program according to claim 1, wherein the suggestion unit transmits the correction proposal information including a plurality of correction proposals for at least one of the pointed out items to the user terminal device, and causes the user terminal device to display an evaluation screen including the plurality of correction proposals for at least one of the pointed out items.
文章生成モデルを利用して、法律文書に関する評価に基づいて前記法律文書の修正を提案するための文書修正装置であって、
取得部と、評価部と、命令生成部と、提案部と、を備え、
前記評価部は、前記法律文書のドラフトに対する法的な複数の指摘事項を含む評価情報を生成し、
前記取得部は、前記ドラフトにおける記載のうち、ユーザが複数の前記指摘事項の中から選択した指摘事項に対応する部分の内容を示すドラフト情報当該指摘事項に対応する記評価情報の一部と、を取得し、
前記命令生成部は、前記取得部が取得した、前記ドラフト情報及び評価情報の一部に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信し、
前記提案部は、前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ユーザが選択した指摘事項に対応する前記ドラフトの一部の修正を行うための修正提案情報を送信する、文書修正装置。
1. A document correction device for proposing corrections to a legal document based on an evaluation of the legal document by utilizing a sentence generation model, comprising:
The system includes an acquisition unit, an evaluation unit, an instruction generation unit, and a suggestion unit,
The evaluation unit generates evaluation information including a plurality of legal findings for the draft legal document;
The acquisition unit acquires draft information indicating the content of a portion of the description in the draft that corresponds to a specified issue selected by a user from among the multiple specified issues , and a portion of the evaluation information that corresponds to the specified issue ,
the instruction generation unit generates a revision instruction for the draft based on a part of the draft information and the evaluation information acquired by the acquisition unit , and transmits the revision instruction to the writing generation model;
The suggestion unit transmits correction suggestion information for correcting a part of the draft corresponding to the pointed out item selected by the user based on the output of the sentence generation model.
文章生成モデルを利用して、法律文書に関する評価に基づいて前記法律文書の修正を提案するための文書修正方法であって、
コンピュータが、
前記法律文書のドラフトに対する法的な複数の指摘事項を含む評価情報を生成し、
前記ドラフトにおける記載のうち、ユーザが複数の前記指摘事項の中から選択した指摘事項に対応する部分の内容を示すドラフト情報当該指摘事項に対応する記評価情報の一部と、を取得し、
前記ドラフト情報及び評価情報の一部に基づいて、前記ドラフトに関する修正命令を生成して前記文章生成モデルに送信し、
前記文章生成モデルの出力に基づいて、前記ユーザが選択した指摘事項に対応する前記ドラフトの一部の修正を行うための修正提案情報を送信する、文書修正方法。
1. A method of document correction utilizing a sentence generation model to suggest corrections to a legal document based on an evaluation of the legal document, comprising:
The computer
generating evaluation information including a plurality of legal findings for the draft legal document;
Obtaining draft information indicating the content of a portion of the description in the draft that corresponds to a problem selected by a user from among the plurality of problems , and a portion of the evaluation information that corresponds to the problem ;
generating revision instructions for the draft based on a portion of the draft information and the evaluation information and sending the revision instructions to the writing generation model;
A document correction method, comprising: transmitting correction suggestion information for correcting a part of the draft corresponding to the pointed out matter selected by the user based on an output of the sentence generation model.
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JP2022175871A (en) 2021-05-14 2022-11-25 株式会社LegalForce Computer program, server device, terminal device and method
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