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AIDB Daily Papers

LegalWorld:法律エージェントのためのライフサイクル対話型環境

原題: LegalWorld: A Life-Cycle Interactive Environment for Legal Agents
著者: Songhan Zuo, Shengbin Yue, Tao Chiang, Guanying Li, Yun Song, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
公開日: 2026-06-17 | 分野: NLP 法律 cs.CL 対話システム AIエージェント AI評価

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 中国の民事訴訟を5段階のライフサイクルとしてモデル化した対話型環境LegalWorldを構築した。
  • 既存のベンチマークが個別のタスクしか評価しないのに対し、本研究は段階間の因果関係を考慮した。
  • 構築した環境とLongJud-Benchにより、エージェントの全ライフサイクルにわたる能力を評価した。

Abstract

Civil litigation is inherently a life-cycle process: what a lawyer drafts on day one constrains what unfolds at trial months later. Yet existing legal benchmarks evaluate isolated subtasks, and prior legal-agent simulators reinitialize each scenario from shared ground truth, leaving cross-stage causal dependencies unmodeled. We present LegalWorld, a life-cycle interactive environment that models Chinese civil litigation as a causally connected state chain of five stages (seven sub-scenarios), grounded in 75,309 paired Chinese civil judgments. We pair it with reusable infrastructure (local memory, global case memory, a Skill/Tool library) that keeps each dispute consistent across its full life cycle. Building on this environment, we construct LongJud-Bench to evaluate agent capability across all five connected stages. 18,992 ratings from 217 legal-background evaluators confirm that LegalWorld trajectories are procedurally faithful and role-consistent; and a capability-level cross-model evaluation reveals sharp divergences that aggregate scores cannot expose, with no single backbone leading across consultation, drafting, and courtroom advocacy. Detailed resources will be released publicly.

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