オープンAI、法務AIに参入 ハーベイも立ち止まれない

オープンAIは9月17日、GPT-6 Astraに法律検索と専門分野向けの指示を組み合わせた「Astra for Law」を発表した。ハーベイとレゴラは今後のAPI利用者として名を連ね、選ばれた法律事務所にはChatGPTとCodexを通じた初期アクセスが提供される。モデルの供給元である同社は、顧客への直接ルートも同時に用意した。¹

脅威は深刻だ。ただ、ハーベイの事業が今すぐ消えたわけではない。

そうした結論は、オープンAIが前進する間もハーベイは現状にとどまるとの想定の上に成り立つ。本来問うべきは、かつて専門的なエンジニアリングを要した機能が供給元からそのまま入手できるようになったいま、ハーベイが何を学び、何を築けるかだ。基盤の高性能化は製品を強める。同時に、その一部は対価を取りにくくなる。

いまこの問いを立てるべき具体的な理由がある。オープンAIの発表と同じ日、ハーベイは弁護士の判断で法務AIを評価・改善する研究を公表↗した。研究が浮かび上がらせるのは厄介な制約、すなわち特定のタスクで「十分良い」と評価される回答をどう得るかだ。²

基準線は上がった。だが、支出の実態はまだ見えない。

オープンAIのインデックスは2億3000万を超えるURLを網羅する。発表↗では、トムソン・ロイターなどコンテンツ提供各社とライセンス契約した素材を補完するものと位置づけられた。ただし、Astra for Lawの価格、有料シート数、売上高はいずれも示されていない。インデックスの利用が無料だという裏付けもない。¹

こうした欠落は看過できない。巨大なコーパスが教えるのは、システムが検索できる素材の範囲までだ。事務所が何を解約でき、代替にいくら払い、その代替が同じ仕事を完遂できるのかまでは分からない。

本メディアが先に掲載したハーベイの記事は、同社の資金調達と評価額を検証した。³ ハーベイ自身の9月9日の発表↗によれば、5億5000万ドルを評価額155億ドルで調達し、「Am Law 100」(米国の売上高上位100法律事務所ランキング)に名を連ねる事務所の80%が同社製品を利用しているという。いずれも会社側の発表数字であり、利用の事実は各取引の規模も収益性も教えてくれない。⁴

オープンAIの今回の投入は、このビジネスを再検討する理由をつくった。だが、新たな売上高倍率の材料が得られたわけでも、顧客が離れつつある証拠が出てきたわけでもない。

難しいのは「より良い」の意味を定めること

ハーベイが公表した調査では、法務AIエージェントのタスク24件を、弁護士3人がそれぞれ評価した。評価者全員の見解が一致したのは、全比較の25%にとどまる。不一致の多くは、同じ長所と短所をどう重み付けるかをめぐるものだと同社は説明する。²

問題が興味深くなるのはここだ。2つの回答案を想定してみよう。1つは読みやすい。もう1つは重要な例外により丁寧に対応している。システムはどちらを生成できるよう学ぶべきか。理由を理解しないまま高評価の件数だけ数えていては、間違った学習をしかねない。

ハーベイは、生成的報酬モデル(Generative Reward Model)の実験を進めている。法務の専門家が形づくった基準に照らして出力を比べるAI評価器だ。同社の報告では、この評価器は、他の長所と引き換えに重大な誤りを受け入れたり、弁護士が両方の回答とも不十分とみなした場面で勝者を選んだりすることがあったという。いずれもハーベイ自身の研究による知見であり、独立した検証ではない。²

システムは回答を量産できても、どの回答を繰り返す価値があるかを示す信頼できるシグナルまで生み出せるとは限らない。このボトルネックは、データフライホイールを歓迎する前に精査に値する。

重要なのはモデルの外側の仕事だ。評価器は何を点検できるのか。弁護士の修正をどう記録するのか。何を重大な失敗とみなすのか。次のバージョンは、見慣れない仕事でも改善しているのか。利用が増えることが利点になるのは、同社がその情報をめぐる許諾の範囲内で、得られた経験を確実な改善につなげられる場合に限られる。

顧客を抱えていること自体は、このループが存在する証拠にならない。製品を「専門特化」と形容するよりも、ループが顧客の成果を実際に改善するところを示す方が、はるかに説得力があるだろう。

オープンAIも学び続ける

オープンAI自身が実施したテストでは、非公開の検証問題200問のうち、「Astra for Law」が総合的な正確性の判定を通過したのは54.0%で、ウェブ検索を使うAstraは38.7%だった。オープンAIはさらに、サリバン・アンド・クロムウェル、ロープス・アンド・グレイ、クーリーの各法律事務所と構築した事務所ごとの応用例も紹介している。¹

このベンチマークは範囲の限られた比較であり、実際に完了した顧客案件を測るものではない。だが、事務所ごとの応用例の存在は、競争をめぐる問いをいっそう難しくする。基盤提供企業は実務から距離を置き続け、顧客を理解するのは専門ベンダーだけ——そう思い込むのは誤りだろう。

ハーベイは、今日の分業がこのまま保たれると当てにすることはできない。同様に、オープンAIの今回の製品が、ハーベイが競うことになる完成形だと想定すべきでもない。両者はどちらも進化できる。

専門ベンダーの最善手は、効く場面ではより強力な基盤を活用し、顧客がいまだ満足にこなせない難しい業務に力を集中することだ。注目すべき証拠は、重大な修正の減少、レビュー手間の軽減、意味のある業務での繰り返し利用という3点だ。これらはあくまで検証項目の提案であり、いずれかの発表によって裏づけられた結果ではない。

次に求められる商業面の証拠も、同じように具体的でなければならない。契約の更新か、調達の判断か、公表された価格か、それともどの業務が移り、なぜ移ったのかを説明する顧客の声か。支払いが続くことは、顧客がいまだ価値を見いだしていることを示す。その先で必要なのは、顧客が何を買っているのかを理解することであって、汎用の代替で十分なはずだと顧客に代わって決めつけることではない。

「Astra for Law」の登場で、立ち止まることの危険は増した。ただし、専門企業を築くことを無意味にはしていない。ハーベイの機会は、基盤提供企業が残された差を埋めるよりも速く、より強力な基盤をより良く機能する製品へと変えることにある。同社はこの差を実力で勝ち取り続けなければならない。評価額がその仕事を代わりに済ませてくれるわけではない。