不完全知識下での法的推論機構の解明

本研究は法律エキスパートシステムの実現には、条文の欠けている知識を補完していく推論機構が必要であることから出発している。不完全知識を補完する推論には、アブダクション、帰納、仮説推論、状況推論、および類推等があるが、我々はアブダクション、帰納および状況推論に注目した。今年度は、不完全知識下での法律発見・法的正当化推論機構として、2種類の推論機構の研究を行った。第一が論理プログラミングの素直な発展系であるアブダクティブ論理プログラミングと帰納論理プログラミングの融合研究である。第二が状況推論から派生した事象間の時間関係の生成研究である。前者について、まず統一売買法の判例の論理分析研究を継続し行った。また昨年試作したアブダクティブ論理プログラミング言語のメタインタプリタを用いて、統一売買法の判例から取られた各種例題が解決できることを実証した。更に、帰納論理プログラミングは背景知識の完全性を前提とするが、不完全な背景知識下でもアブダクティブ論理プログラミングを用いて、背景知識の例を自動生成し、その例を用いて構成的帰納を含むルールの自動生成を行うアブダクティブ帰納論理プログラミング言語を研究試作した。このアブダクティブ帰納論理プログラミング言語の統一売買法への適用研究は今後の課題である。後者について、ある事件を構成する事象の集まりについて、その間の時間関係をデフォールト規則に基づいて構成する方法について研究した。研究成果の一部は、実際に司法試験に出た事件記述を例にとって、そのフュージビリティの検証を行った。

本研究は法律エキスパートシステムの実現には、条文の欠けている知識を補完していく推論機構が必要であることから出発している。不完全知識を補完する推論には、アブダクション、帰納、仮説推論、状況推論、および類推等があるが、我々はアブダクション、帰納および状況推論に注目した。今年度は、不完全知識下での法律発見・法的正当化推論機構として、2種類の推論機構の研究を行った。第一が論理プログラミングの素直な発展系であるアブダクティブ論理プログラミングと帰納論理プログラミングの融合研究である。第二が状況推論から派生した事象間の時間関係の生成研究である。前者について、まず統一売買法の判例の論理分析研究を継続し行った。また昨年試作したアブダクティブ論理プログラミング言語のメタインタプリタを用いて、統一売買法の判例から取られた各種例題が解決できることを実証した。更に、帰納論理プログラミングは背景知識の完全性を前提とするが、不完全な背景知識下でもアブダクティブ論理プログラミングを用いて、背景知識の例を自動生成し、その例を用いて構成的帰納を含むルールの自動生成を行うアブダクティブ帰納論理プログラミング言語を研究試作した。このアブダクティブ帰納論理プログラミング言語の統一売買法への適用研究は今後の課題である。後者について、ある事件を構成する事象の集まりについて、その間の時間関係をデフォールト規則に基づいて構成する方法について研究した。研究成果の一部は、実際に司法試験に出た事件記述を例にとって、そのフュージビリティの検証を行った。