生成AIで法令文章を要約し、法務の勉強に使ってみた～ステップアップ実践講座（Python＋可視化つき）～

はじめに：なぜ法令文章の要約が重要か？

法務や行政、経営に携わる人にとって、法令や規則を正確かつ効率的に理解することは非常に大切です。しかし、法令原文は長く、専門用語が多く、一読して要点を把握するのは困難です。生成AI（大規模言語モデル：LLM）は、その膨大な文章から要点を抽出し、わかりやすい日本語に要約する能力を持ちます。本稿では、「生成AIを用いた法令要約」の実践手順と応用例を、実際のPythonサンプルコードやグラフ付きで解説します。

STEP 1：法令データの入手と整理

まず、対象とする法令文章（例：著作権法や個人情報保護法など）をネットから収集します。日本の法令は「e-Gov法令検索」や各省庁の公開PDFから入手可能です。
ポイント：
・PDFやHTMLからプレーンテキストに変換（例：PythonのpdfplumberやBeautifulSoup利用）
・分量が多い場合、条文ごとや章ごとに分割すると処理しやすい

import pdfplumber

with pdfplumber.open("94141401_01.pdf") as pdf:
    text = ''
    for page in pdf.pages:
        text += page.extract_text() + '\n'

print(text[:10000])  # 先頭10000字だけ表示
    

STEP 2：生成AI（GPTなど）による要約

収集した法令文を生成AIに入力し、要約を依頼します。geminiやOpenAIのAPI、ローカルLLM（llama, GPT4All等）も活用できます。
例：Gemini API（Python）

import google.generativeai as genai

# APIキーはGoogle Cloud Consoleから取得してください
genai.configure(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

# Geminiモデルの指定（2025年6月時点の最新版）
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')

def summarize_law(text):
    prompt = f"""あなたは法律に詳しい専門家です。
次の法令文章を、専門用語はわかりやすい言葉に言い換えて簡潔に要約してください。

{text}
"""
    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text

# サンプル：1000字ずつ分割して処理
parts = [text[i:i+1000] for i in range(0, len(text), 1000)]
summaries = [summarize_law(part) for part in parts]

for s in summaries:
    print(s)

    

STEP 3：要約内容の分析と可視化（グラフ）

生成AIによる要約の中から「頻出キーワード」や「各章・条文の重要度」などを統計的に整理し、グラフで可視化してみましょう。
例えば、法令要約から「個人情報」「第三者提供」「本人同意」などのワード出現回数を棒グラフで表示します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

all_summary = '\n'.join(summaries)
keywords = ['個人情報', '第三者提供', '本人同意', '目的外利用', '削除', '利用目的']

counter = {k: all_summary.count(k) for k in keywords}
df = pd.DataFrame(list(counter.items()), columns=['Keyword', 'Count'])

plt.bar(df['Keyword'], df['Count'])
plt.title('要約中の主要キーワード出現数')
plt.xlabel('キーワード')
plt.ylabel('出現回数')
plt.tight_layout()
plt.show()
    

STEP 4：法務の学習や実務への応用アイデア

• 法令要約データベースの自作 → 新人研修・資格試験対策に活用
• 条文の「難易度」「重要度」ラベル付け → 勉強の優先順位付け
• ケース別QA生成 → 具体的なシーンでの条文適用例もAIに自動生成させる
• 判例や実務事例を含めて多段的要約 → 実務者向けナレッジベース構築
• 音声化・リスニング教材化 → AIによる要約と音声合成で時短学習

STEP 5：社会的な意義と今後の展望（考察）

法令文章をAIで要約する技術は、社会のデジタル・ガバナンスの基盤強化、法教育の効率化、行政DX推進に不可欠となってきました。
法務分野では、これまで弁護士や行政書士が時間をかけて要点整理してきた作業が、AIにより大幅に自動化されつつあります。その結果、より多くの人が短時間で法的な知識にアクセスでき、業務の効率化や誤解の削減につながります。
また、官民での法令要約データベース整備が進むことで、AIによる法令検索・自動文書作成・判例自動分類といった新たな応用も広がりつつあります。

今後は、「法令データ＋生成AI」×「ビジュアライズ」×「自然言語QA化」が一般化し、企業・自治体・教育現場での導入が急速に進むと予想されます。

応用ブログネタ・趣味への広がり例

• 「ChatGPTで六法全書を要約してみた！知らない条文が身近になる」
• 「資格試験に役立つAI法令要約ノートの作り方」
• 「自作AI法令ボットで“私のためのリーガル相談”」
• 「OpenAI＋Pythonでオリジナル判例辞書を作る方法」
• 「生成AIで難解な法令も“3分で読める”社会を目指して」