GLM-Legal 運営中

GLM-Legalは、智譜が提供する法律専用の大規模モデルです。軽量な基盤モデルGLM-5.3-Flashをベースに、法律分野の中間学習と強化学習による事後学習を経て開発されています。GLM-Legalは、資料の読解—事実の抽出—法律関係の分析—提案の策定—専門文書の生成という一連のワークフローをカバーし、契約審査、証拠分析、法律研究、コンプライアンス計画などのタスクに対応します。公式評価では、Harvey LABの全項目合格率が19.2%に達し、LegalBenchとPLawBenchでは最先端のクローズドモデルと同等の成績を収めています。

契約審査：契約条項のリスクを分析し、顧客の立場に立って具体的かつ実行可能な修正案を提示します。
証拠分析：事件資料を一括で読み取り、証拠間の矛盾と重要事実を特定し、出典番号を引用しながら事実と推論を区別します。
法律研究：事件の事実と法的ルールを組み合わせ、根拠のある分析結論を形成し、弁護士が審査できる専門的な意見を出力します。
コンプライアンス業務：越境ビジネスに対して各法域のコンプライアンス義務を整理し、優先順位を付けた実行リストと具体的な条文の引用を出力します。
専門文書の生成：法律業務の規範に従って分析、意見、または修正案を構成し、そのまま使用できる成果物を納品します。
AutoClawとの統合：デスクトップAgentプラットフォームに接続すると、Wordの変更履歴モードとコメントで契約の修正内容を直接表示できます。

軽量な基盤モデル + 分野特化型スケーリング：モデルはGLM-5.3-Flashを基盤とし、高品質な法律コーパスを拡張した中間学習によって、法律概念、法規則、解釈の枠組みに関する体系的な知識基盤を構築します。少ないパラメータ規模で、最先端モデルに近い分野能力を実現します。
モデルとHarnessの協調進化：事後学習段階では、数万件の実際の法律タスク環境で強化学習を行います。Harnessはランタイムのオーケストレーションフレームワークとして、タスクコンテキスト、ツール呼び出し、実行フィードバックを管理します。モデルの訓練で明らかになった限界の問題がHarnessのアーキテクチャ改善に反映され、アーキテクチャの改善によってモデルは実際の実行制約に適応します。両者は双方向に反復します。
実運用フィードバックのクローズドループ：現役弁護士が「問題の網羅性、論証の根拠、形式の適合性、手戻りゼロ」などの基準で実際の出力を評価し、主観的な品質を具体的なエンジニアリング損失シグナルに変換します。それをタスク環境、評価基準、Harnessの設計にフィードバックし、「実務ニーズ—訓練—検証」の継続的な最適化サイクルを形成します。

アクセス申請：https://z.ai/consultation/legal にアクセスしてBeta申請を提出します。
審査を待つ：智譜の審査を待ち、APIアクセス権限を取得します。
利用方法を選択：開発者はAPIを呼び出して自身の法律ワークフローに統合でき、一般ユーザーはAutoClawデスクトップ版をダウンロードできます。
タスクを設定：タスク概要と関連する原資料をモデルに提供し、納品形式の要件を明確にします。
成果物を取得：モデルが読解、分析、推論を自動的に完了し、専門文書を出力します（。
人による確認：現役弁護士が出力品質を審査し、問題がないことを確認した後、顧客への納品または交渉に使用します。

エンドツーエンドのタスク実行：資料の読解→事実の抽出→法律関係の分析→提案の策定→文書の生成という一連のワークフローをカバーします。
高い評価実績：Harvey LABの全項目合格率は19.2%（基盤モデルから12.5ポイント向上）に達し、LegalBenchとPLawBenchでは最先端のクローズドモデルと同等の成績を収めています。Valsによる独立評価も実施されています。
小規模・低コスト：軽量なGLM-5.3-Flashを基盤に最先端水準を実現し、推論効率が高く、導入・利用コストを抑えられます。
納品後すぐに使える成果物：タスク概要に厳密に従った専門文書を出力するため、下流チームは手戻りなくそのまま利用できます。
証拠レベルの厳密性：分析では出典ファイル番号を引用し、事実と推論を区別します。論証と引用はいずれも追跡・検証可能です。

プロジェクト公式サイト：https://z.ai/blog/glm-legal

契約審査と交渉支援：ソフトウェアサービスなどの各種契約を審査し、顧客の立場からリスク条項を特定します。具体的な修正案を出力し、Wordの変更履歴モードで直接表示して交渉に利用できます。
訴訟証拠分析と事件準備：数十件の事件文書を一括で読み取り、証拠の矛盾マップ（外部の進捗報告と社内の実際の記録の矛盾など）を構築します。出典番号を引用し、事件理論の形成を支援します。
越境コンプライアンス計画：複数法域でのビジネス（シンガポール、マレーシア、インドネシアでの製品展開など）を対象に、各地域のプライバシーおよびデータコンプライアンス義務を整理し、優先順位を付けた実行リストと具体的な条文の根拠を出力します。
法律研究と意見書の起草：事件の事実に基づいて関連する法的ルールを検索・適用し、根拠のある論証と規範的な形式を備えた法律分析意見書またはメモランダムの初稿を生成して、弁護士の基礎業務の負担を軽減します。
リーガルテック企業の製品基盤：法律SaaS事業者はAPIでGLM-Legalを呼び出し、契約審査や文書生成の機能を自社製品に組み込めます。自前でモデルを構築することなく、迅速に法律分野の能力を獲得できます。