Astra for Law、米国法2.3億URLの検索を選定法律事務所へ

法務向けAIに質問して、もっともらしい判例名が返ってきても、それだけでは仕事に使えない。その判例が実在するか、いまも有効か、依頼人の事実関係にどこまで近いかを、人が原文へ戻って確認する必要があるからだ。

OpenAIが2026年9月17日に発表した「Astra for Law」は、この確認作業を前提に組まれている。GPT-6 Astraへ米国法の検索索引と法的な分析・文章作成向けの指示を加えた構成だ。新しい点は法律知識を持つモデルという名前ではなく、回答から判例・法令の該当箇所へ戻る検索経路を製品に組み込んだことにある。

ただし、誰でも今日から使える法律相談サービスではない。まず選定された法律事務所へChatGPTとCodexのTrusted Accessとして提供され、APIは近日公開予定だ。対象法域も、発表で具体的に示された検索索引と評価は米国法になる。

2.3億URLから判例と法令を探す

Astra for Lawは、米国の判例、制定法、規則、裁判所規則、行政判断を2億3,000万URL超から検索する。索引には毎日ソースが追加される。非営利団体Free Law Projectとの協力により、同団体が運営するCourtListenerの判例集も検索対象に入る(OpenAI)。

法律調査では、似た単語を含む文書を見つけるだけでは足りない。どの裁判所の判断か、先例として拘束力があるか、結論を支えた判示と周辺的な言及を区別できるかが重要になる。OpenAIは、専用の指示によって、依頼人の事実へ判例を当てはめ、反対方向の判例や不確実性も挙げるよう調整したと説明する。

一般のウェブ検索だけを使うGPT-6 Astraとの差は、OpenAIがVals AIのLegal Research Benchを使って測った。非公開の検証用200問に対し、どちらも最高のreasoning effortで回答させた結果になる。

通過率は38.7%から54.0%へ上がり、相対改善率は約40%だった。判例中心の設問では参照判例を24%多く見つけ、監査対象となった箇所では正しい裁判意見から関連部分を最大54%多く取得したという(OpenAI)。

ここで54.0%を「法律問題の正答率」と広げて読むことはできない。評価したのは米国法リサーチの非公開200問で、発表元による測定だ。半数近くは全体の正確性チェックを通過していない。数字が示すのは、専用索引と指示を足すと、同じ基盤モデルがウェブ検索だけで答える場合より改善したという範囲になる。

回答より根拠へ戻れることを優先した

発表ページには、過去の平均取引額について誤った説明を受けた企業が、虚偽表示を主張できるか調べる例が掲載されている。比較対象のClaude Fable 5.1は、控訴審で覆された判断を提示した。Astra for Lawは、契約上の最低額と過去実績の説明が両立する、より近い事実関係の判例を示し、依頼人側に有利な点と弱い点、追加で集める証拠まで分けた。

この例で重要なのは、文章が流暢かどうかより、引用した判例と該当ページを法律家が追えることだ。Astra for Lawの検索索引は、専門家の判断を代わりに下すものではなく、その判断に必要な資料へ戻る足場として置かれている。

自分は、汎用モデルの名前を法律向けに付け替えただけなら、ここまで注目しなかった。2.3億URLの索引、法的分析用の指示、参照箇所の取得を一つの構成として測っている点が面白い。モデル単体の性能より、専門資料へどう接続し、人が何を検証できるかへ評価軸を移している。

最初は選定法律事務所に限る

Astra for Lawは、選定された法律事務所へ「GPT-6 Astra Law」という名前でChatGPTとCodexに表示される。API名はgpt-6-astra-lawで、提供は近日予定だ。HarveyやLegoraなどの法務テック企業もAPIを通じて自社製品へ組み込む予定とされる。

機密情報の扱いでは、対象となる法律事務所向けにTrusted Access Programを設ける。APIはZero Data Retention、ChatGPT Enterpriseでの利用は既定で人によるレビューの対象外になるとOpenAIは説明している。情報権限、倫理的な情報遮断、依頼人からの指示、事務所の監督についてはLatham & Watkinsと設計を進めている段階だ。

また、Relativity、Clio、iManage、Intappなどへつなぐ26個のパートナー製プラグインを発表した。法律事務所が自社のひな型、過去案件、審査手順を接続し、契約分析やデューデリジェンスの流れを作る想定になる。ChatGPT for Wordも同日、一般提供になった。

現時点で利用を検討できるのは、Trusted Accessの対象になる法律事務所と、API提供を待つ法務テック企業だ。個人が法律相談のためにモデル一覧から選ぶ製品ではなく、日本法の専用索引も発表されていない。

専門AIは「何を知るか」から「どこへ戻れるか」へ

Astra for Lawの発表から分かるのは、専門AIの差が基盤モデルだけで決まらなくなっていることだ。同じGPT-6 Astraでも、米国法の検索索引、法務向け指示、事務所ごとの資料、機密管理を組み合わせると、調査の入口から根拠確認までの流れが変わる。

選定法律事務所への提供と非公開200問の自社評価という段階なので、一般利用や日本法での有効性はまだ判断できない。それでも、2.3億URLから関連箇所を探し、人が引用元へ戻れるようにする構造は明確だ。法律のような高リスク領域では、「答えを出せるか」だけでなく、「専門家がその答えを検証できるか」が製品の中心になっている。