特開 2024-158997 司法判断支援装置、司法判断支援方法及び司法判断支援プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024158997

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】司法判断支援装置、司法判断支援方法及び司法判断支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/18 20120101AFI20241031BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/18

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023074696

(22)【出願日】2023-04-28

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＳＭＡＬＬＴＡＬＫ

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

(72)【発明者】

【氏名】坂田 大

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC32

5L050CC32

(57)【要約】

【課題】公正な司法判断を支援する。
【解決手段】司法判断支援装置は、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得部と、取得部によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援部と、を有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

一以上の司法判断支援装置であって、
法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援部と、
を有することを特徴とする司法判断支援装置。

【請求項2】

前記司法判断支援部は、前記取得部によって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つが入力された場合に前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データのうち入力されていないデータが出力される学習済モデルを用いて、当該学習済モデルから出力される前記データを提示部に提示させる、
請求項１に記載の司法判断支援装置。

【請求項3】

前記司法判断支援部は、前記学習済モデルが含まれる対話機能を有する文章生成モデルを用いて、前記司法判断を支援する、
請求項２に記載の司法判断支援装置。

【請求項4】

前記司法判断支援部は、前記司法判断支援装置同士、又は当該司法判断支援装置及び人間による模擬裁判を行わせ、当該模擬裁判に関する裁判データが含まれる前記データを前記提示部に提示させる、
請求項３に記載の司法判断支援装置。

【請求項5】

前記司法判断支援部は、前記司法判断支援装置に感情に基づく動作を行わせる、
請求項４に記載の司法判断支援装置。

【請求項6】

前記司法判断支援部は、裁判官、検事、弁護士、証人及び陪審員の少なくともいずれかに向けて、前記模擬裁判に関する裁判データが含まれる前記データを前記提示部に提示させる、
請求項４に記載の司法判断支援装置。

【請求項7】

前記司法判断支援部は、前記模擬裁判の参加人の感情及び動作の少なくとも一方が記録された裁判データが含まれる前記データを前記提示部に提示させる、
請求項４に記載の司法判断支援装置。

【請求項8】

前記取得部は、過去の誤審が除かれた判決に関する前記判決データを取得し、
前記司法判断支援部は、前記取得部によって取得された過去の誤審が除かれた判決に関する前記判決データに基づいて前記司法判断を支援する、
請求項１～７のいずれか１項に記載の司法判断支援装置。

【請求項9】

一以上の司法判断支援装置によって実行される司法判断支援方法であって、
法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援工程と、
を含むことを特徴とする司法判断支援方法。

【請求項10】

法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする司法判断支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は司法判断支援装置、司法判断支援方法及び司法判断支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

模擬裁判を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。ロボットの感情の生成を行う技術が知られている（例えば、特許文献２～特許文献４参照）。また、ユーザの感情の認識や検出を行う技術が知られている（例えば、特許文献５～特許文献６参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００４－１９９５４７号公報

【特許文献2】特許第６２７３３１４号公報

【特許文献3】特許第６２７３３１３号公報

【特許文献4】特許第６１９９９２７号公報

【特許文献5】特許第３６７６９６９号公報

【特許文献6】特許第４７０４９５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術では、公正な司法判断を支援することができない場合がある。例えば、従来技術は、模擬裁判の様子が撮像された映像情報に含まれる会話等に基づいて人物の相互行為分析により、裁判等の法曹実務に係る実践的な教育を行い、法曹を養成するための技術にすぎず、司法判断を直接的に支援するための技術ではない。このため、従来技術では、依然として、現在の裁判運営と同様に、誤審や誤った情報に基づく判決や、属人的な判断や合理的でない判決が出る懸念がある。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の一態様に係る司法判断支援装置は、一以上の司法判断支援装置であって、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援部と、を有する。

【0006】

本発明の一態様に係る司法判断支援方法は、一以上の司法判断支援装置によって実行される司法判断支援方法であって、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援工程と、を含む。

【0007】

本発明の一態様に係る司法判断支援プログラムは、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された前記法律データ、前記判決データ、前記事件データ及び前記裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する司法判断支援ステップと、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一態様によれば、公正な司法判断を支援することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】司法判断支援装置１０の構成の一例を示すブロック図である。

【図2】司法判断支援装置１０の一例について説明するための図である。

【図3】司法判断支援装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図4】司法判断支援装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本発明の一態様に係る司法判断支援装置及び司法判断支援方法を実施するための実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明するが、この実施形態により、本発明の一態様に係る司法判断支援装置及び司法判断支援方法が限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0011】

（実施形態）
〔１．司法判断支援装置〕
図１を用いて実施形態に係る司法判断支援装置１０の一例について説明する。図１は、司法判断支援装置１０の構成の一例を示すブロック図である。司法判断支援装置１０は、一以上の司法判断支援装置１０であって、司法判断を支援する。司法判断支援装置１０は、例えば、Ｐｅｐｐｅｒ（登録商標）等の感情を認識可能なＡＩ（Artificial Intelligence）の人型ロボットにより実現され、大学、司法研修所等の教育機関や裁判所での模擬裁判、その他法律系のディベートやディスカッション等に用いられる。図１に示すように、司法判断支援装置１０は、取得部１１と制御部１２と提示部１３と記憶部１４とを有する。図１に示す例では、司法判断支援装置１０は一つであるが、二以上であってもよい。

【0012】

（取得部１１）
取得部１１は、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する。これにより、取得部１１は、膨大な法律データ、判決データ、事件データや裁判データを蓄積することができる。一例として、取得部１１は、過去の誤審が除かれた判決に関する判決データを取得する。別の一例として、取得部１１は、事件の概要、事実及び証拠の少なくとも一つに関する事件データを取得する。別の一例として、取得部１１は、裁判での会話、参加者の表情、映像、音声及び文書の少なくとも一つに関する裁判データを取得する。具体的には、取得部１１は、これらの少なくとも一つが含まれる裁判記録等の裁判データを取得する。

【0013】

（制御部１２）
制御部１２は、司法判断支援装置１０全体を制御する。一例として、制御部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、司法判断支援装置１０の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることによって実現される。別の一例として、制御部１２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路によって実現される。図１に示す例では、制御部１２は、学習済モデル生成部１２１と、司法判断支援部１２２とを有する。

【0014】

（学習済モデル生成部１２１）
学習済モデル生成部１２１は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つを用いて、学習済モデル１４１を生成する。学習済モデル１４１とは、法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つが入力された場合に法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データのうち入力されていないデータが出力されるものである。一例として、学習済モデル生成部１２１は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データを教師データとして用いて、裁判データが入力された場合に判決データ、判決データ及び事件データが出力される学習済モデル１４１が含まれる対話機能を有する文章生成モデルを生成する。別の一例として、学習済モデル生成部１２１は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データを教師データとして用いて、法律データ及び事件データが入力された場合に判決データ及び裁判データが出力される学習済モデル１４１が含まれる対話機能を有する文章生成モデルを生成する。対話機能を有する文章生成モデルは、例えば、ＣｈａｔＧＰＴ（Chat Generative Pre-trained Transformer）等によって実現される。

【0015】

（司法判断支援部１２２）
司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する。これにより、司法判断支援部１２２は、客観的かつ合理的な判断に基づく議論や判決を示唆し、適切な司法判断の一助とし、特に司法の成熟していない国における誤審の回避、低減や裁判の迅速化することができるため、公正な司法判断を支援できる。一例として、司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された過去の誤審が除かれた判決に関する判決データに基づいて司法判断を支援する。これにより、司法判断支援部１２２は、誤審を回避させやすくすることができる。別の一例として、司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された事件の概要、事実及び証拠の少なくとも一つに関する事件データに基づいて司法判断を支援する。これにより、司法判断支援部１２２は、誤審や誤った情報に基づく判決や属人的な判断や合理的でない判決を回避させやすくすることができる。別の一例として、司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された裁判での会話、参加者の表情、映像、音声及び文書の少なくとも一つに関する裁判データに基づいて司法判断を支援する。これにより、司法判断支援部１２２は、誤審や誤った情報に基づく判決や属人的な判断や合理的でない判決を回避させやすくすることができる。

【0016】

司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つが入力された場合に法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データのうち入力されていないデータが出力される学習済モデル１４１を用いて、学習済モデル１４１から出力されるデータを提示部１３に提示させてよい。これにより、司法判断支援部１２２は、より客観的かつ合理的な判断に基づく議論や判決を示唆し、公正な司法判断をより支援できる。司法判断支援部１２２は、学習済モデル１４１が含まれる対話機能を有する文章生成モデルを用いて司法判断を支援してよい。これにより、司法判断支援部１２２は、公正な司法判断をさらに支援することができる。

【0017】

司法判断支援部１２２は、司法判断支援装置１０同士、又は司法判断支援装置１０及び人間による模擬裁判を行わせ、模擬裁判に関する裁判データが含まれるデータを提示部１３に提示させてよい。これにより、司法判断支援部１２２は、特に客観的かつ合理的な判断に基づく議論や判決を示唆できる。以下、図２を用いて、司法判断支援部１２２による司法判断の一例について説明する。図２は、司法判断支援装置１０の一例について説明するための図である。図２に示すように、司法判断支援装置１０が複数のＰｅｐｐｅｒ等のＡＩのロボット１０Ｘ、ロボット１０Ｙ及びロボット１０Ｚである場合に、司法判断支援部１２２は、複数のロボット１０Ｘ～ロボット１０Ｚのそれぞれに、原告側の弁護士、被告側の弁護士及び裁判官のそれぞれの役目を担わせ、ロボット１０Ｘ～ロボット１０Ｚ同士を会話させ、模擬裁判を行わせる。一例として、弁護士役のロボット１０Ｘ及びロボット１０Ｙの司法判断支援部１２２は、学習済モデル１４１から出力される法律データ、判例データ及び事実データの少なくとも一つを提示部１３に提示させたり、自己が有利になる弁論等の対話を行ったりする。別の一例として、裁判官役のロボット１０Ｚの司法判断支援部１２２は、学習済モデル１４１から裁判記録の形式によって出力されるシミュレーション結果等、模擬裁判の過程や結果に関する裁判データが含まれるデータを提示部１３に提示させたり、裁判の進行、判決の判断や理由付け等の対話を行ったりする。裁判官役のロボット１０Ｚの司法判断支援部１２２は、裁判官に向けて、上述のシミュレーション結果を裁判記録として提示部１３に提示させ、最終的な判断にどう活かすかを裁判官に委ねる。図２に示す例では、司法判断支援部１２２は、ロボット１０Ｘ～ロボット１０Ｚという司法判断支援装置１０同士による模擬裁判を行わせているが、模擬裁判を行わせる対象は、このような形態に限定されない。例えば、司法判断支援部１２２は、司法判断支援装置１０対人間による模擬裁判を行わせてもよいし、司法判断支援装置１０対人間（証人等）による証人向けのトレーニングを行わせてもよい。また、司法判断支援装置１０を用いて、実際の裁判と並行して、同一の事件についての模擬裁判を行わせることで、司法判断支援に用いてもよい。学習済モデル生成部１２１は、実際の裁判における司法判断に関する情報を用いて、学習済モデル１４１を再学習させてよい。

【0018】

図１の説明に戻る。司法判断支援部１２２は、司法判断支援装置１０に感情に基づく動作を行わせてよい。例えば、司法判断支援装置１０がロボットである場合に、ロボットである司法判断支援装置１０同士による模擬裁判、ロボットである司法判断支援装置１０対人間による模擬裁判、及びロボットである司法判断支援装置１０対人間（証人等）による証人向けのトレーニングのいずれにおいても、ロボットが相手の感情を認識し、ロボット自身の感情を生成し、感情が反映された会話や挙動等の動作を行う。これにより、司法判断支援部１２２は、単純にＣｈａｔＧＰＴ等の対話機能を有する文章生成モデルを有する原告側の弁護士のロボットと、同様の機能を有する被告側の弁護士のロボットとを戦わせて、同様の機能を有する裁判官のロボットが、どちらが妥当かを判断するような、既存の文章生成モデルを使う場合に比べて、ロボット等の司法判断支援装置１０の感情に基づく動作を視覚的なインスピレーションを裁判官や関係者に与えることができるため、臨場感を高めることができる。感情の認識方法、生成方法については、特許文献２～特許文献６に記載の方法と同様であるため、その詳細な説明を省略する。感情の認識方法は、これらの方法に限られず、公知の他の方法を用いてもよい。

【0019】

司法判断支援部１２２は、裁判官、検事、弁護士、証人及び陪審員の少なくともいずれかに向けて、模擬裁判に関する裁判データが含まれるデータを提示部１３に提示させてよい。例えば、司法判断支援部１２２は、裁判官に向けて、模擬裁判に関する裁判データ（及び判決データ）を提示部１３に提示させ、弁護士に向けて、法律データ、判決データ及び事件データの少なくとも一つを提示部１３に提示させる。これにより、司法判断支援部１２２は、さらに客観的かつ合理的な判断に基づく議論や判決を示唆することができる。

【0020】

司法判断支援部１２２は、模擬裁判の参加人の感情及び動作の少なくとも一方が記録された裁判データが含まれるデータを提示部１３に提示させてよい。例えば、裁判官役のロボットの司法判断支援部１２２は、文書に加えて、本来は記録に残さない会話、発言等の音声や映像に関するデータとともに、発言者や聞き手のロボットや人の感情や動作がさらに記録された裁判記録を裁判データとして提示部１３に提示させる。一例として、裁判官役のロボットの司法判断支援部１２２は、ロボットが証人役である場合に、証人尋問の証言の間にロボットによって生成された感情（焦り、不安、安心等）がさらに記録された裁判記録を提示部１３に提示させる。別の一例として、裁判官役のロボットの司法判断支援部１２２は、人間が証人役である場合に、証人尋問の証言の間に他の役割のロボットにより認識された人間の感情がさらに記録された裁判記録を提示部１３に提示させる。これにより、司法判断支援部１２２は、裁判の流れをわかりやすくさせることができる。

【0021】

（提示部１３）
提示部１３は、学習済モデル１４１から出力されるデータを提示する。提示部１３による提示方法は特に限定されず、例えば、提示部１３が音声出力部である場合には音声の出力による提示であってもよいし、提示部１３が表示部である場合には文字や記号等の表示による提示であってもよいし、通信を介した提示であってもよい。

【0022】

（記憶部１４）
記憶部１４は、法律データ、判決データ、事件データ、裁判データ及び学習済モデル１４１等の各種データや各種プログラムを記憶する。記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

【0023】

〔２．司法判断支援方法〕
図３を用いて、実施形態に係る司法判断支援装置１０による処理の一例について説明する。図３は、司法判断支援装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0024】

ステップＳ１において、取得部１１は、法律に関する法律データ、判決に関する判決データ、事件に関する事件データ、及び裁判に関する裁判データの少なくとも一つを取得する。例えば、取得部１１は、模擬裁判に関する要求を受け付けた場合に、法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つを取得する。

【0025】

ステップＳ２において、司法判断支援部１２２は、取得部１１によって取得された法律データ、判決データ、事件データ及び裁判データの少なくとも一つに基づいて司法判断を支援する。例えば、司法判断支援部１２２は、司法判断支援装置１０同士、又は司法判断支援装置１０及び人間による模擬裁判を行わせ、対話機能を有する文章生成モデルから出力される模擬裁判に関する裁判データが含まれるデータを提示部１３に提示させる。

【0026】

〔３．ハードウェア構成〕
図４は、司法判断支援装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。司法判断支援装置１０として機能するコンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、実施形態に係る装置の一又は複数の「部」としてコンピュータ１２００を機能させ、又は装置に関連付けられるオペレーション又は一以上の「部」をコンピュータ１２００に実行させることができ、実施形態に係るプロセス又はプロセスの段階をコンピュータ１２００に実行させることができる。そのようなプログラムは、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又は全てに関連付けられた特定のオペレーションをコンピュータ１２００に実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0027】

実施形態に係るコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を有し、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。また、コンピュータ１２００は、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブ等の入出力ユニットを有し、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。また、コンピュータ１２００は、ＲＯＭ１２３０及びキーボード等のレガシの入出力ユニットを有し、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0028】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0029】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、プログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0030】

ＲＯＭ１２３０は、その中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、コンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。また、入出力チップ１２４０は、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0031】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカード等のコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと上述の様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法がコンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0032】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカード等の記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0033】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等の外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0034】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベース等の様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索、置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0035】

上述のプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭ等の記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0036】

フローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路や、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルやアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）やディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等の論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0037】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0038】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語等の従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0039】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0040】

以上、実施形態を用いて本発明の一態様について説明したが、本発明の技術的範囲は上述の実施形態に記載の範囲には限定されない。上述の実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0041】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0042】

１０ 司法判断支援装置
１１ 取得部
１２ 制御部
１３ 提示部
１４ 記憶部
１２１ 学習済モデル生成部
１２２ 司法判断支援部
１４１ 学習済モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】