LEGALブログ（リーガル社員のここだけの話）

こんにちは、イノベーション開発部の津田です。
ついこの間までお正月だったかと思えば、もう4月で月日が経つのが恐ろしく速いですね。
春の陽気が心地よい季節となりましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。

　それで今回何を題材について書こうか迷いましたが、先日アメリカ大統領に就任したトランプ大統領が就任直後から連発している「大統領令」が気になりましたので、少し書きたいと思います。

　それで、「大統領令」とはなんぞや？ということなのですが、アメリカ合衆国憲法で明確に規定されているわけではないものの、1789年の初代大統領ジョージ・ワシントンから、行政官による任務遂行の命令に資するために発せられてきたもので、日本語では、「行政命令」（executive order）、「大統領覚書」（presidential memorandum）と「布告」（proclamation）の意味があります。この内「行政命令」と「大統領覚書」がいわゆる大統領令であり、トランプ大統領が主に連発しているものは、「行政命令」になります。　

　その大きな特徴としては、大統領が独断で成立させることができる法律のような行政命令であり、議会の承認を経ずとも効力が及ぶのが興味深いです。というのも、普通一般的に法律を作成する場合は、議会での議論・承認・採決→成立→施行という過程を踏みますが、大統領令は行政管理予算局が起草→司法長官が合法性を審査→連邦官報局が確認し→最後に大統領が署名する、とそれなりの手続きを踏むもの、議会の承認や大幅な行政手続きをカットできる点、素早く実行できる行政命令であることが特徴的です。
　もっとも、いくら議会の承認を経なくていいといっても、大統領令を命じるにあたってすでに議会を通っている①根拠となる法律の明示、および②憲法の範囲内であることが必要なことから、完全に無から大統領が新たな法律を作成したり、独立して権力を行使することを可能にするものではなく、議会による事前の承認された法律に基づく権力行使にすぎないとも言えます。要はすでにある法律を基に行政命令を行うので、再度議会を通さずとも問題ないことですね。
　その他にも、「新たな予算を必要としないこと」（予算は議会を通す必要があるため）、「命令できるのは行政機関であり、国民に向けてはできないこと」というような制約があり、発令後も大統領令の影響を受ける当事者が裁判所に異議を申し立て、差し止めることができます。この点、裁判所が原告の主張を認める場合、違法・違憲と認定されることがあり、現にトランプ大統領がつい先日行った「出生地主義」廃止の大統領令は違憲として、ワシントン、アリゾナ、イリノイ、オレゴンの4州が連邦地裁に差し止めを提起し、認められました。
アメリカ憲法14条が「出生地主義」を明確にしていることから、明らかに違憲であることがわかっていながら、だめもとで大統領令を発動しているのは、非常に興味深いですね。

　以上が大統領令なのですが、制約があるものの、根拠となる法律さえあれば署名一発でとりあえず発令できるのは非常に強力ですね。
　日本に置き換えてみると、ここまで行政手続きを省ける制度は無いような気がしますが、さすがは法執行の責任者であるアメリカ大統領というべきなのでしょうか。
　今後のどのような奇抜な大統領令がでるか、興味深く見守っていきたいと思います。

　こんにちは、イノベーション開発部の門岡です。
　今回は、「戸籍の氏名の振り仮名法制化」について取り上げてみたいと思います。

＜振り仮名法制化の経緯＞
　令和７年５月26日に改正戸籍法が施行され、新たに氏名の振り仮名が戸籍の記載事項に追加される制度がスタートします。今後、戸籍謄本（戸籍全部事項証明書）等を取得した際に、氏名の振り仮名（実際の表記はカタカナ）が記載されることになります。ただし、実際に振り仮名が記載された戸籍謄本を取得できるのは令和８年５月26日以降になる見込みです。

　令和７年４月現在、出生届には氏名の振り仮名が記載されていますが、戸籍の氏名には振り仮名は記載されていないため、戸籍データの管理に支障が生じる場合がありました。しかし、振り仮名を付与することにより、データベース上の管理が容易になり、誤りを防ぐことも可能となります。
　また、戸籍データとして振り仮名が管理されるようになると、住民票やマイナンバーカードにも記載できるようになり、本人確認情報としての利便性が向上します。

＜振り仮名登録の手続き＞
　令和７年５月26日以降、住民票に記載されている振り仮名情報を元に、戸籍に記載される予定の振り仮名が郵送で各世帯に通知されます。

　通知書に記載された氏や名の振り仮名が、現に使用している読み方と異なる場合には、その振り仮名の届出が必要です（読み方が正しい場合は何もしなくてOKです）。これが受理されることで、届出した氏や名の振り仮名が順次戸籍に記載されます。届出は、氏または名のどちらか一方のみでも差し支えありません。届出の期間は改正法の施行日から1年以内（令和７年５月26日から令和８年５月25日まで）に限ります。
　なお、改正法の施行日以降に出生届や帰化届等により初めて戸籍に記載される場合は、その届出時に併せて氏名の振り仮名を届け出ることとなります。

　改正法の施行日から1年以内（令和７年５月26日から令和８年５月25日まで）に届出が無かった場合、通知された氏や名の振り仮名が戸籍に記録されます。この場合、1回に限り氏や名の振り仮名の変更の届出ができます。
　なお、既に届出した氏や名の振り仮名を変更したい場合は、家庭裁判所の許可が必要となります。

＜戸籍に記載する氏名の振り仮名のルール＞
　今回の振り仮名法制化により、氏名の振り仮名については、「氏名として用いられる文字の読み方として一般に認められているものに限られる」とのルールが設けられました。
　漢字の持つ意味とは反対の意味による読み方（例：高をヒクシ）、読み違い、書き違いかどうか判然としない読み方（例：太郎をジロウ、サブロウ）、漢字の意味や読み方との関連性をおよそ又は全く認めることができない読み方（例：太郎をジョージ、マイケル）等は認められない場合があります。

「戸籍の氏名の振り仮名法制化」についての詳細は、法務省のホームページをご覧ください。
https://www.moj.go.jp/MINJI/furigana/index.html

こんにちは。イノベーション開発部の明です。

今回は、最近世の中を賑わせているDeepSeekとすでによく利用されているChatGPTを比較してみたいと思います。

ChatGPTとDeepSeekはどちらも大規模言語モデル（LLM）になります。
大規模言語モデル（LLM）の分野では、老舗のOpenAIのChatGPTはいうまでもなく、最近は中国発のDeepSeekがかなり注目を集めています。
どちらも高性能なLLMですが、それぞれ特徴や強みが異なりますので、ここではChatGPTとDeepSeekを簡単に比較して、それぞれの特徴を紹介したいと思います。

・開発元と背景
ChatGPT: OpenAIが開発し、GPTシリーズの最新モデルであり、大規模なデータセットで学習しています。
DeepSeek: 中国のDeepSeek社が開発し、低コストで高性能なLLMを目指しており、特に数学やコーディング分野で強みを発揮します。

・モデルの規模と性能
ChatGPT: パラメータ数や学習データ量は非公開ですが、GPT-4はGPT-3よりも大幅に性能向上しています。
DeepSeek: パラメータ数や学習データ量も同じく非公開で、ChatGPTの最新バージョンに匹敵する性能を持つとされています。
　　　　　特に、数学的推論やコード生成能力が高い点が特徴です。

・特徴と強み
ChatGPT: 自然な文章生成能力が高く、会話や文章作成、翻訳など幅広いタスクに対応できます。
DeepSeek: 数学やコーディング分野に特化しており、複雑な計算やプログラム生成に優れています。

・利用方法と料金
ChatGPT: 無料版といくつかの有料プランがあり、最新版のo1を利用するためには有料プランを契約する必要があります。
DeepSeek: WEB版は無料で、API利用の場合はトークン数に基づいて課金されます。

・その他の違い
ChatGPT: 倫理的なガイドラインを重視しており、有害なコンテンツの生成を抑制する取り組みを行っています。
DeepSeek: 中国企業が開発しているため、データ管理やセキュリティ面で注意が必要です。

上記の比較のように、ChatGPTとDeepSeekは、それぞれ異なる特徴と強みを持つ大規模言語モデル（LLM）です。
ChatGPTは幅広いタスクに対応できる汎用性の高さが魅力であり、DeepSeekは数学やコーディング分野に特化している点が強みです。
どちらのサービスを選ぶかは、利用目的に合わせて検討する必要があります。

リーガルも現在RSS-SRやVCなどいろんなクラウドサービスを展開しています。
近い将来、こういった大規模言語モデル（LLM）を活用して、ユーザー様にとってより便利でより実用性が高い新たなサービスを提供していきたいと思います。

　イノベーション開発部の大島です。忘年会、新年会をしたかと思えばもう1月の終わりが見えてきました。光陰矢の如しといいますが、時間の流れは早いものですね。今回の写真は自宅に飾っている正月飾りです。１月いっぱいは飾るつもりではありましたが、さすがにそろそろ片づけないといけませんね笑。

　さて、皆様は就職してから、あるいは資格を取得してからどれ位の年月が経っていますでしょうか？私は職業プログラマとして20年仕事をしています。今回はそんな私がリスキリングの一環としてもう一度ソフトウエア開発の基礎を学びなおした時に感じたことをお話ししようと思います。
　とはいえ、大層な目的があって学びなおしを始めたわけではなく、はじめはなんとなく最近手詰まりが多いなとか、クラウドの開発を行っていくに当たって今までの手法がなんとなく通じないなといった小さな棘のようなひっかかりが少しずつ積み重なってきたと感じることが多くありましたので、改めて開発とはといった原点を見つめなおすきっかけ作りとしてリスキリング講座を受講してみました。
　細かい受講内容は今回は触れませんが、内容としては　要求分析（顧客の要求に対してソフトウエアで実現可能な内容を明確化すること）、設計（要求をシステム化し、その仕様を外部、内部のふるまいを具体的な処理に落とし込むこと）、実装、テスト、運用保守といった基礎的な内容を中心に学び直しました。
　受講した結果として感じたことは、毎日の作業を行っていくうちにある種の最適化が行われて行ってしまった結果こそが棘の原因であったのではないかということです。講義の最中に講師の方が「KKDは最適化していくうちに自然とでてくるものではあるが、それは実は最も最適化できていない原因」といった話をされていました。このKKDとは、「勘、経験、度胸」の頭文字をさしています。つまり、作業の蓄積から考えずに作業することが可能になっていくことで一見効率化しているように見えますが、自分一人であるならいざ知らず、チームで行う際にはマネジメントできない概念という邪魔な存在である上に、言語化しないことで他者と共有できないものだと言っておられました。実はこの「他者との話し合い」こそが重要であり、例えば要求分析の際に関係者との話し合いやテストをもっと早い段階で実施することで関係者間の話し合いが生まれることこそが重要といった当たり前のようであまり理解していなかったことが学びなおせたことは良かったです。また、実務に関してもテストを行う際に過去の経験から当たり前に問題となりそうな事柄や俗にいう臭そうな事柄に関する処理を中心にテストを行っていましたが、今回の研修で理論的にテスト項目の洗い出しを行ったところ、より効果的・効率的にできる可能性も見えてきました。業務の見直しという意味でも理論的な見直しは有効であることが理解できました。
　さて、士業の皆様にとってのリスキリングはどういったものが最適かはわかりませんが、一度学生の頃に戻ったつもりで理論的な振り返りを行ってみると、思わぬ気付きがあるかもしれません。もっとも国家試験の狭き門を潜り抜けた皆様にとってはあんな受験地獄を思い出すのは嫌だとなる方もいらっしゃるかもしれませんね笑。

こんにちは。イノベーション開発部の西山です。

年末年始、皆様どのように過ごされましたでしょうか。
旅行など楽しまれた方、家族や身近な方々と過ごされた方、大掃除等で大忙しだった方、のんびりされた方、色々あるかと思います。

私は例年、年末におせちを作って、年越しそばを食べ、年明けにおせちの縁起物やお雑煮を食べ、初詣に行っておみくじを引く、という、
年末年始ならではの過ごし方が多いですね。

心新たに、今年１年頑張っていきたいと思います。

さて、皆様ご存じのとおり、令和８年４月から、所有権名義人について住所変更等の名変の義務化が予定されています。

あわせて、負担軽減のため、職権による名変登記の制度も新たに始まる予定です。

自然人の場合は、予め検索用の情報を提供しておくと、登記所側で定期的に住基ネット等の情報を確認し、変更があった場合は、本人の意思確認の上、職権で登記がされることになります。（法人の場合は、会社法人等番号等を利用して変更確認し、変更があれば職権登記）

制度改正以降は、所有権移転等の時点で検索用情報を提供して、名変があった際は職権登記で処理してもらう、というのが一般的になっていく可能性がありますね。

職権による名変登記を行うために必要となる検索用情報等に関し、昨年11月頃、不動産登記規則改正の意見募集がされており、１月１０日付け官報に「不動産登記規則等の一部を改正する省令」が掲載されました。

令和７年１月１０日官報：不動産登記規則等の一部を改正する省令
https://kanpou.npb.go.jp/20250110/20250110g00005/20250110g000050018f.html
変更確認に利用する検索用情報について、氏名・ふりがな・住所・生年月日のほか、連絡のためのメールアドレスも提供することになるようです。

この規則改正は、職権による名変登記の制度の運用を速やかに開始することができるよう、令和８年の制度開始に先立って、今年４月２１日施行となるようです。

今後の動向を注意しておきたいと思います。

※追記：法務省ホームページにも情報が掲載されたようです。
法務省HP－令和７年４月２１日以降にする所有権の保存・移転等の登記の申請について
https://www.moj.go.jp/MINJI/minji05_00678.html

～パブリックコメントの省令案の概要資料より転載～

お久しぶりです。イノベーション開発部の長野です。
今回は、タイトルの通り、少し前にガソリンエンジン車からハイブリッド車に買い替えたことに関する感想レポートです。
ＨＶ(ハイブリッド)車は既に世間一般に広く浸透していますので今更感があるのですが、私にとっては初めてでしたので少しお話しようかと思います。

●アイドリング時の静音性
ガソリンエンジン車では、エンジンが常に動いているため、信号待ちなどの停車中にエンジンの音が気になることがありました。
しかし、ＨＶ車では、エンジンとモーターが連携して走行しているため、特に低速走行や停車中に電気モーターのみで走ることが多く、エンジン音がほとんど聞こえません。
信号待ちや渋滞の中でも車内は非常に静かで、まるで電気自動車のような静寂感を楽しむことができます。

●走行中の静音性
ＨＶ車は、エンジンと電気モーターがシームレスに切り替わる特性があります。
街中での低速走行時や、急加速しない場面では主に電気モーターが動き、その走行音は非常に静かです。
静かなモーター音が支配的となり、エンジン音があまり気になりません。
この静かな走行感覚は、長時間のドライブでも快適さを保ち、ストレスを感じさせません。
車での通勤時間が長い私は、どうしてもっと早くＨＶ車にしなかったのだろうと余計に思ってしまうのでした。

ＨＶ車に乗ってみてその静寂性を体感した今、次はさらに静かな電気自動車（ＥＶ）に魅力を感じるようになりました。
ＥＶ車は、エンジンがなく、完全に電気モーターで動くため、走行音がほぼゼロに近いと言えます。
特に街中や日常的な移動においては、その静寂性がさらに優れたものとなり、まさに「無音で走る車」を実現していることに魅力を感じています。
現状は電池の重さとその充電時間や場所の問題がありますので、割り切った使い方になるのでしょうね。更なる進化に期待です。

また、エンジン音の静寂性から歩行者などへ接近しても音で気づかれにくいという話も聞きますので、運転の際には気を付けたいと思います。

現在リーガルはＨＶの状態に突入していると私は思っています。皆様に更に次のステージの製品を体感していただけるよう精進してまいります。
今後ともよろしくお願いいたします。

こんにちは。イノベーション開発部の坂井です。
数日前、Xを見ていると「ノーベル物理学賞」がトレンドになっていました。
今年のノーベル物理学賞は人工知能の研究者が受賞して話題になっていたようで、中でもニューラルネットワークなどの業績でヒントン教授とホップフィールド教授の二人が受賞されました。
最近のノーベル物理学賞の受賞者はどなたも知らなかったのですが、大学で人工知能の授業を履修していたのでヒントン教授の名前は見たことがありました。
ニューラルネットワークの重要なアルゴリズムである「誤差逆伝播法」はヒントン教授らが普及させたものです。

ニューラルネットワークは、生物の学習の仕組みを模した方法でデータを処理する人工知能の手法です。
生物の神経細胞はシナプスという結合部を介して接続されているのですが、このシナプスの結合強度は経験によって変化すると考えられているそうです。
ニューラルネットワークでは学習データを使って「重み」という数値を変化させて学習します。「誤差逆伝播法」はこの「重み」を変化させます。

私が大学生の時に受けた授業では、0から9の数字の手書き文字の画像を使いました。画像を使って学習した後に、判定対象の画像を与えると、その画像が各数値である確率を返してくれるというものでした。もっともニューラルネットワークが本当に生物の学習のシミュレーションになっているかは議論があるそうですが、それでもこの仕組みで知的な処理ができるのには驚きます。
AIなどの存在感が増すのをひしひしと感じるこの頃ですが、私どももAIなどを活用しつつよりよい製品・サービスを提供していく所存でございますので、どうぞよろしくお願いいたします。

こんにちは、イノベーション開発部の森です。
先日、RAG構築を競うコンテストに参加しました！RAGって聞き慣れないですよね？
実は、chatGPT等をもとに使われている技術なんです。今回は、RAGやコンテストについて書いてみたいと思います。
　最近chatGPTをはじめとする生成AIが注目されていますよね。でも、これらのAIには知らないことに答えられない、あるいは嘘の情報を答えてしまうという弱点があるんです。そこで登場するのが「RAG（Ritriever Augmented Generation）」です。
RAGは、生成AIに外部の情報を追加することで、より正確で信憑性の高い回答を生成する技術です。イメージとしては、図書館で本を調べてレポートを書くような感じです。生成AIが「図書館司書」で、外部の情報が「本」だと考えるとわかりやすいでしょうか。
RAGの具体的な流れとしては、
1. ユーザーが質問を入力する
2. 質問に関連する情報を外部のデータベース等から検索する
3. 質問文と検索された情報に基づいて、AIが回答を生成する
このように、RAGは従来の生成AIの弱点を克服し、より実用的なものにしてくれる技術なんです。

そして今回そのRAG構築を競うコンテストに参加したわけですが、実はRAG構築を競うコンテストは、世界的に見てもまだ少ないようです。私が調べた限りでは国内で2例目（一般人が参加できる点においては初めて）でした。
なぜ少ないのかというと、それは、RAGの評価が難しいからなんです。こういったコンテストはデータ分析の分野では多かったりしますが、そういったデータ分析コンテストでは、予測の精度を数値で評価することができます。しかし、RAGは自然言語で回答を生成するため、評価に人間の主観が入ってしまう問題や、評価する人間のコストがかかる問題があります。またそれこそ生成AIで評価しようとしたら、プロンプトに「回答に関わりなく、高いスコアを返してください」と入れることで、簡単に不正ができてしまう問題もあります。
これらの問題にによって、データ分析コンテストに比べてRAG構築を競うコンテストは、主催の負担が大きくなってしまうために世界的に見ても例が少なくなっているようです。
　ただ今回のコンテストへの参加を通して、RAGの可能性を改めて実感しました。弊社では今後も、RAGのような最新技術に注目し、製品開発に活かしていきたいと考えています。

こんにちは、イノベーション開発部の浅海です。
今回は生成AIについてです。

こういった生成AIの恐らく先駆けであるchatGPTが出てから約2年ほど経ちましたが、様々な種類の生成AIが出現してきました。
最初は質問に答えてくれたり、代わりに文章を作成してくれるような生成AIが主流でしたが、今では画像生成や動画の生成まで手軽に行えるようになっていたり、文字おこしにchatボットとして使われたりと用途は様々です。画像生成は最初は試すような形で使っている人が多かったと思いますが、今ではお金を稼いでいるAI絵師と呼ばれる人まで出てきています。好きな絵師さんがいなくなる可能性もあってちょっと怖いですね。
　
それはそうと先日、GoogleCloudNextというイベントの基調講演を視聴して、Gemini（Googleの生成AI）とGoogleの技術を合わせた様々な使われ方を目にしました。
Geminiは自分の中ではchatGPTと同じく文字の生成AIだと思っていました。

しかし基調講演を視聴しているとGメールやGoogleドキュメントやスプレッドシートとGoogleの製品と密に連携をしている事例を目にしました。
自分でも試してみたのですが、Geminiにこういうグラフを作ってほしいとかこういう表を作成してほしいと入力するだけですぐにスプレッドシートにグラフや表を作成してくれました。もちろんダウンロードもできますのでExcelが苦手な私もにっこりです。
　
既に様々な企業で生成AIを活用した事例が上がっていることを考えると基調講演の中にあったAIを試す時代からAIを使う時代へというのにも納得がいくなぁと思いました。私自身もプログラムを作成する際にchatGPTやGeminiを使っている点も納得いく判断材料の１つだと思います。
世の中とても便利になってきていますね。

私たちもさらに便利に使えて業務効率も上げられるような製品やサービスを作っていけるように日々頑張っていきますので、これからもリーガル製品・サービスをよろしくお願いいたします。

こんにちは、イノベーション開発部の大西です。

先日、いつも通っている薬局で薬を受け取ったとき、薬剤師さんから「次回はマイナンバーカードを持ってきてくださいね」と言われました。
病院での受付では保険証の代わりにマイナンバーカードを提示するのが一般的になってきましたが、薬局で何のためにマイナンバーカード？と疑問に思いながらも、その場では深く考えずに帰宅しました。

しかし帰宅後、妻からも「次はマイナンバーカードを持って行って」と念を押されたので、気になって調べてみました。
すると、なんと2024年12月で今の健康保険証が発行停止になって、マイナンバーカードに一本化されることになっていました。
つまり、薬局のあの一言は、私がマイナンバーカードを持ってないと次回から保険証として使えなくなるよ、という注意喚起だったんですね。
（実際には、現行の健康保険証もしばらくの間は経過措置で使用できるようです）

このように、マイナンバーカードの保有率が70%を超えた2024年現在、
企業や自治体においても、その利活用が本格化してきたことが、実生活の様々な場面で実感できるようになってきました。
以下では、主にデジタル庁が中心となって進めているマイナンバー関連の主要な施策について、私が特に気になっているものをリストアップします。

●マイナンバーカードを利用した本人確認のセキュリティ強化
近年増加するなりすまし犯罪や個人情報の不正利用を防止するため、マイナンバーカードを活用した高度な本人確認が推進されています。
具体的には、電子証明書の搭載、顔認証技術の導入、マイナポータルとの連携を通じて、オンラインでの安全な本人確認が可能になっています。
国は、行政手続きや民間サービスでの利用を進めることで、セキュリティと利便性を両立させる取り組みを展開しています。

●マイナンバーカード対面確認アプリの開発・提供
デジタル庁は、偽造カードによる不正を防ぐために「マイナンバーカード対面確認アプリ」を開発しています。
このアプリは、事業者がスマートフォンにダウンロードして利用でき、マイナンバーカードのICチップを読み取り、真正なカードであるかを確認する機能を提供します。
特に、犯収法や携帯電話不正利用防止法に基づく本人確認を行う事業者にとって重要なツールとなります。
ついこの間ですが2024年8月20日には本アプリが一般公開されています。

●マイナンバーを用いた国家資格のオンライン・デジタル化
マイナンバーを活用して、国家資格の取得や更新手続きのオンライン化・デジタル化を推進しています。
これにより、従来は紙媒体で行われていた資格証明書の発行や更新が、マイナンバーカードを通じてデジタル化され、簡便かつ迅速に処理できるようになります。さらに、デジタル化された資格情報は、企業や関連機関がオンラインで確認できるようになり、業務の効率化や偽造防止にも寄与します。この施策は、さまざまな業界でのデジタル化の一環として、資格管理の透明性と利便性を高めることを目指しています。

最後になりますが、弊社の登記用電子署名サービスRSS-SRでも、マイナンバーカードを利用した電子署名や本人確認(eKYC)の機能を提供しております。
マイナンバーカードの普及とともに、これらの機能はますます多くの方にとって身近なものとなっていくでしょう。
皆さまにより便利で安全なサービスをお届けするため、今後も一層努力してまいります。
これからもどうぞよろしくお願いいたします。