法律情報サービス大手LexisNexisの生成型AIへの挑戦

ケーススタディー

Jan 01, 20241分

クラウドコンピューティング

生成型AIによって、法律情報サービス大手LexisNexisは、これまでで最も手ごわい破壊者に直面している。そのため、ジェフ・ライールCTOは、このテクノロジーをいち早く取り入れ、強化することで、競争に打ち勝とうとしている。

生成型AIの破壊的脅威を食い止めるための青写真を探しているITリーダーは、LexisNexisのEVP兼CTOであるジェフ・ライールのアドバイスが役に立つかもしれない。

1970年代初頭に創業して以来、LexisNexisとその法務・ビジネスデータおよび分析サービスのポートフォリオは、インターネット、グーグル検索、オープンソースソフトウェアの台頭によってもたらされた競争上の脅威に直面してきた。

ライールは、ジェネレイティブAIは、40年近くにわたってITのリーダーを務めてきた彼のキャリアの中で見てきたものよりもはるかに速いスピードで進化していることを認めている。この新しい現実に対処するため、昨年3月にOpenAIのGPT-4が発表された後、彼の会社の経営幹部が集まって戦略を練った。会議のコンセンサスは、新しいイノベーションに正面から取り組むために、会社の年間目標をすべて書き直し、優先順位をつけ直すことだ。

「我々は総力を挙げて取り組んだ。インタラクティブな能力だけでなく、回答の包括性やデータ生成能力という点でも、ゲームチェンジャーだったからだ。その能力の高さには驚かされました」

LexisNexisの中核事業である、法律、保険、金融会社、政府・法執行機関への情報収集と分析提供から考えると、生成型AIの脅威は現実的だ。しかし、レイールは、今日の汎用大規模言語モデル（LLM）の不完全性や、LexisNexisが自社サービスに使用するLLMを強化・カスタマイズするために磨いてきた独自のデータや独自のツール（AnthropicのClaude AIアシスタントやMicrosoft Azure上のGPT-4など）により、LexisNexisは生成型AIの進歩に取り組むことができると確信している。

LexisNexisの2,000人を超える技術者と約200人のデータサイエンティストは、生成型AIを活用し、同社のグローバルな顧客ベースにより付加価値を与える独自の機能を取り入れるために熱中してきた。しかし、この取り組みはまったく新しいものではない。LexisNexisは、自然言語処理（NLP）モデルのファミリーであるBERTを、グーグルが2018年に導入して以来、またChat GPTを導入して以来、遊んできた。しかし現在、同社はすべての主要なLLMをサポートしている、とライールは言う。

「あなたがエンドユーザーで、私たちの会話型検索の一部である場合、これらのクエリの一部は、単一のトランザクションでAWSのAnthropicだけでなく、AzureのChatGPT-4の両方に行くでしょう」とCTOは言う。「クエリを入力すると、質問の種類に応じて両方に行く可能性がある。我々は最適なLLMを選ぶ。我々はAWSとAzureを使っている。我々はAWSとAzureを使用しており、顧客の質問に答えるために最適なモデルを選択する。」

先月末、LexisNexisは、独自の生成AIソリューションであるLexis+ AIを米国で発表した。このソリューションは、AIの「幻覚」を根絶し、リンクされた法律引用を提供することで、弁護士が正確で最新の判例にアクセスできるようにすることを約束している。

イノベーションの基礎を築く

LexisNexisは2015年にクラウドへの移行を開始した。主にAWSの顧客であるLexisNexisは、Microsoft Officeやその他のマイクロソフトのプラットフォームを使用する多くの顧客向けにMicrosoft Azureも提供している。

しかし、クラウドへの移行は上り坂だった。

ライールがLexisNexisに入社した2007年当時、同社のコア・プラットフォームを含むインフラの約半分はメインフレームをベースにしていた。同社は米国で2つの非常に大規模なデータセンターを運営し、いくつかの買収を行ったため、非常に多様なテクノロジーと多種多様な形式のデータが存在していた。

その直後、LexisNexisのITリーダーは取締役会に、XMLベースのオープンシステムにすべてのインフラを置き換えるために数億ドルを要求するよう持ちかけた、とライールは言う。同社は、メインフレームからオープンシステムにリフト・アンド・シフト方式でデータの多くを移行し、同時に独自の検索機能、インデックス作成、自動化機能を追加した。しかし、アプリケーションはクラウド用に最適化されていなかったため、10年近く前に同社がクラウドを採用し始めると、最終的にはマイクロサービス用に再設計する必要があった。

2020年、LexisNexisは最後のメインフレームを停止し、大幅なコスト削減を実現し、クラウドプラットフォームに全力を注いだ。

一部のワークロードはまだ残りのデータセンターで稼働しているが、LexisNexisが活用するデータのほとんどは、裁判所提出書類、法律事務所、ニュースソース、ウェブサイトなど5万以上のソースから、同社独自のコンテンツ作成システムに流れ込んでいる。また、同サービスの編集スタッフが独自のコンテンツを強化・充実させ、自動化がクラウド上のワークフローに付加価値を与えている。

LexisNexisは、大幅なコスト削減、スケーラビリティ、俊敏性、イノベーションのスピードなど、企業がクラウドに移行することで得られるのと同じメリットを数多く享受している。しかし、おそらく最大のメリットは、LexisNexisが自社の生成型AIアプリケーションに機械学習とLLMを迅速に取り入れることができたことだろう。

「AIを使った最初の仕事のいくつかはここから始まった。私たちはNLPと基本的な機械学習を通じて、すべてのことを行っていた。」

変革のもう1つの大きな側面は、従業員のスキルアップと新たな人材の獲得に取り組んできたことだ。LexisNexisのチーム構成は、UXデザイナー、プロダクトマネージャー、ソフトウェアエンジニアから、主題専門家、法律や法律用語を理解する知的財産弁護士、200人近いデータサイエンティストや機械学習エンジニアも含むようになった。

CTOによれば、LexisNexisはデジタル変革に総額14億ドルを費やしたという。その投資価値は十分にあったようだ。

LexisNexisは10月、生成型AIを強化したマルチモデルLLMソリューション、Lexis+ AIを米国市場で発売した。市場でも数少ないAIのSaaSプラットフォームであるこの法律業界向けの微調整されたAIプラットフォームは、幻覚を排除するための検索機能強化型生成型・エンジンを搭載し、洗練された会話型検索機能、法律文書の起草、事例要約、文書アップロード機能を提供し、ユーザーは法律文書から数分で分析、要約、核心的な洞察を抽出することができるという。

CTOによると、このプラットフォームは、ベータ版に携わった顧客と共同開発され、プロンプトや検索を改良し、弁護士にとって重要なプライバシーや特定の検索を社内で行えるようにするためのセキュリティを実装するのに役立ったという。

LexisNexisにとって最大の課題は、どの組織も直面する、十分な人材の確保である。

「人材が不足しているため、データに精通した人材を育成しています」とライールは言う。200人のデータ・サイエンティストが在籍する同社は、来年には国際市場でサービスを提供する準備が整っている。

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