論文の概要: AI-Powered Legal Intelligence System Architecture: A Comprehensive Framework for Automated Legal Consultation and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17499v1
- Date: Sun, 24 Aug 2025 19:41:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.555821
- Title: AI-Powered Legal Intelligence System Architecture: A Comprehensive Framework for Automated Legal Consultation and Analysis
- Title（参考訳）: AIを活用した法律情報システムアーキテクチャ: 自動化された法律コンサルテーションと分析のための包括的フレームワーク
- Authors: Sean Kalaycioglu, Bob Liu, Colin Hong, Haipeng Xie,
- Abstract要約: LICESアーキテクチャは、従来のパラグラフベンチマークと比較して、予備的な法的調査とケースアセスメント時間を90%以上削減することができる。
性能評価の結果、LICESアーキテクチャは予備的な法的研究とケースアセスメント時間を98%以上削減できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Legal Intelligence and Client Engagement System (LICES), a novel architecture designed to redefine legal consultation services through the systematic integration of advanced artificial intelligence, natural language processing, and federated legal databases. The proposed system uniquely harmonizes the sophisticated reasoning capabilities of large language models with authoritative legal information repositories, including CanLII, LexisNexis, WestLaw, the Justice Laws Website, and Supreme Court records. The architecture employs a multi-layered design that encompasses a dynamic client interface, a robust legal processing server, and an AI-driven knowledge integration layer. Crucially, the system embeds stringent, multi-stage conflict-of-interest protocols and automated compliance checks to ensure adherence to professional ethics. Through detailed system modeling and architectural design, we demonstrate how the integration of speech recognition, document analysis, and a dynamic interview process has the potential to significantly enhance the efficacy and accessibility of legal services. Performance evaluations indicate that the LICES architecture can reduce preliminary legal research and case assessment time by more than 90% compared to traditional paralegal benchmarks while achieving more than 98% of accuracy in citation and legal issue identification This research contributes a scalable, secure, and ethically grounded framework for automated legal services, offering a validated blueprint for navigating multi-jurisdictional complexities and the fragmented landscape of legal data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,先進的な人工知能,自然言語処理,フェデレーション付き法データベースの体系的な統合を通じて,法的コンサルティングサービスを再定義する新しいアーキテクチャであるLICESを紹介する。
提案システムは,CanLII,LexisNexis,WestLaw,ジャスティス・ローズ・ウェブサイト,最高裁判所記録など,権威ある法的情報リポジトリを備えた大規模言語モデルの高度な推論能力を一意に調和させる。
このアーキテクチャでは、動的クライアントインターフェース、堅牢な法律処理サーバ、AI駆動の知識統合レイヤを含む多層設計を採用している。
重要なことに、このシステムは厳格で多段階の競合プロトコルと自動コンプライアンスチェックを組み込んで、プロフェッショナル倫理の遵守を保証する。
詳細なシステムモデリングとアーキテクチャ設計を通じて,音声認識,文書解析,動的面接プロセスの統合が,法的サービスの有効性とアクセシビリティを著しく向上させる可能性を実証する。
パフォーマンス評価によると、LICESアーキテクチャは、従来のパラグラフベンチマークと比較して、予備的な法的研究とケースアセスメント時間を90%以上削減でき、引用と法的問題同定の精度の98%以上を達成でき、この研究は、自動化された法律サービスのためのスケーラブルでセキュアで倫理的に根ざしたフレームワークを提供し、多段階の複雑さをナビゲートするための検証済みの青写真と、法データの断片化された景観を提供する。
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