Uber、Word内に法務AIエージェント構築

Uberは、Legal Redlining Agentの第一世代を2024年初頭に構築し始め、2025年まで続けたと述べている。当時、現在のようなエージェント基盤は広く利用可能ではなかった。チームはモデルではなくビジネス課題から出発した。それは、相当量の反復可能なレッドライン作業を伴う契約交渉が絶え間なく続くというものだった。この枠組みが重要な設計判断を形作った。すなわち、アシスタントをスタンドアロンのWebアプリではなくMicrosoft Wordのアドインとして構築するという判断であり、ツール間でコピー＆ペーストをさせることは導入の妨げになるとの理由からだった。

最初の試みは、法務チームのプレイブックと交渉事例に基づくRAGシステムだった。Uberによると、3つの問題に直面した。意味的類似性の不正確さ、過度に防御的になったり過度に前向きになったりするトーン、そしてプレイブックがカバーしないシナリオに対する事実上ランダムな応答だ。これによりチームは、弁護士の判断、期待されるアクション、コメント、最終的な修正テキストを記録する自己学習ループへと向かった。Uberはこの詳細なデータを転換点と表現し、相手方の意図を弁護士の正確な言葉にマッピングできるようになった。その後の反復では、専用のトーン調整ステップと反対提案を作成するエージェント的ワークフロー、頻繁に修正されるテンプレート文言のルールデータベースが追加された。

内部では、Uberはシンクライアントアーキテクチャを説明している。Wordアドインが文書操作を処理し、PythonバックエンドがAI作業を統括し、OpenSearchベクトルストアをメモリ層として、Redisをセッション状態に使用する。ハイブリッド意思決定エンジンは、交渉不可の方針を決定論的ルールエンジンで処理し、交渉可能なニュアンスを確率的フィードバックループで処理する。Uberは現在、Claude CodeやOpenCodeなどのエージェント基盤、および法的オントロジーとナレッジグラフを検討していると述べている。