Adalat AI は、インドおよびグローバルサウスの裁判所向けに司法テクノロジーを開発しているリーガルテック非営利団体であり、Adalat のモデルを活用したリアルタイムの多言語音声文字起こしと AI を活用した翻訳で、裁判官や裁判所職員を支援しています。今回、Claude の導入によって同社のエンジニアリング能力は大きく加速。インド初となる AI 搭載の全国規模 WhatsApp 訴訟情報ヘルプラインを開設しました。これにより、一般の家族が初めて自身の裁判の状況を「自分たちの言葉」で理解できるようになったのです。
Claude 導入による Adalat AI の主な成果：
- Claude Code の導入により、エンジニアリングチーム全体で 50〜200% の生産性向上
- 単独のエンジニアが Claude Code を駆使し、30 日未満で本番環境レベルの製品を開発・提供
- Claude API を活用したインテリジェンス層を 2 日で実装し、最初のプロトタイプを 1 週間で稼働
- 半日かかっていたバグ調査・解決時間を 2 時間未満に短縮
- 全国規模の WhatsApp ヘルプラインを通じ、多言語での法的情報を提供
課題: 遅延により機能不全に陥る司法システム
インドが抱える未処理の訴訟は 5,000 万件以上。平均的な案件の解決には 12 年以上もの歳月を要します。現在のペースのままでは、すべての未処理案件を解消するのに数世紀かかってしまうかもしれません。
「インドにおける裁判の未処理問題は、単なる抽象的な統計データではありません。数百万もの家族の日常生活を左右する問題です」。そう語るのは、Adalat AI の共同創設者兼 CEO である Utkarsh Saxena 氏です。「5,000 万件を超える未処理案件があり、平均解決期間が 12 年を超える状況では、多くの場合、正義の実現が遅すぎて意味を成しません」
その影響は個人の人生に重くのしかかります。有罪判決を受けないまま何年も刑務所で裁判を待つ人々、没収された土地を取り戻せない農民、そして未払い賃金を待ち続ける労働者たち。インドの刑務所収容者の 76% が未決囚であり、その負担は貧困層や社会的弱者に最も強く現れているのが現状です。先進国では人口 100 万人あたり 150〜200 人の裁判官がいるのに対し、インドにはわずか 20 人程度しかいません。Saxena 氏は「1 人の裁判官につき 1 日 30 分の時間を節約できるだけでも、それを 4,000 以上の法廷で掛け合わせればどうなるでしょうか。1 人も雇用することなく、システムに数百人の裁判官を追加するのと同じ効果が得られるのです」と指摘します。
法廷の外でも、訴訟当事者は情報アクセスにおける深刻な壁に直面しています。ほとんどの裁判所ポータルサイトはナビゲーションが直感的ではなく、複数の CAPTCHA を要求されるうえ、コンテンツは圧倒的に英語ばかり。低所得者層や英語を話さないコミュニティにとっては実質的に使用不可能な状態です。その結果、家族は自分たちの裁判で何が起きているのか全く分からないまま放置されてしまうことが少なくありません。
プライバシー基準の観点から Claude を選定
Adalat AI は複数のモデルを評価した結果、Claude Sonnet 4.5 および Haiku 4.5 を選びました。共同創設者兼 CTO である Arghya Bhattacharya 氏によれば、「Claude は常に、原文に忠実でありながら、法律の専門家でなくても本当に読みやすい要約を生成してくれました。他のモデルでは、重要なニュアンスが失われるほど単純化されすぎるか、あるいは複雑な内容がそのまま出力されてしまい、とても一般の人が理解できるものではありませんでした」と言います。推測に走ったり法的アドバイスを提供したりせず、あくまで文書の範囲内に留まる。そんな Claude の規律ある推論能力は、他の代替モデルよりも際立っていました。
「私たちの業界では、組織に対する信頼はゆっくりとしか蓄積されませんが、崩壊するのは一瞬です」と Bhattacharya 氏は続けます。「私たちが Claude を選んだのは、データ取り扱いとプライバシーに対する Anthropic のアプローチが、政府や司法パートナーとの間で維持すべき信頼基準と見事に一致していたからでもあります」
解決策：エンジニアリングを加速させる Claude Code、司法の壁を取り払う Claude API
Adalat AI は 2 つの側面で Claude を活用しました。一つは社内のエンジニアリングを加速させる Claude Code、もう一つは裁判情報を訴訟当事者に直接届ける全国規模の WhatsApp ヘルプラインを支える Claude API です。
WhatsApp を活用した全国規模のヘルプライン。Claude API を基に構築された WhatsApp チャットボットは、インド初の AI 搭載の全国的なケース情報ヘルプラインです。 インドで既に 5 億人以上が毎日使用しているプラットフォームを通じ、国内の誰もが自分の裁判の検索、ステータスの確認、裁判履歴の確認、次回の公判期日の確認、そして命令書のダウンロードを行うことができます。
ここで Claude が担う重要な役割が、要約と翻訳です。裁判所の命令書は長文であることが多く、堅苦しい英語の法律用語で書かれているため、専門家以外には難解極まりません。カンナダ語を話す農民にとって、どれほど正確に英語で要約されていても全く役に立たないでしょう。そこで Claude は、文書を明確でアクションに繋がる要点にまとめ、ユーザーが選択した言語（現在は英語、ヒンディー語、カンナダ語、マラヤーラム語）へと翻訳します。
Saxena 氏はそのインパクトをこう語ります。「英語の法律用語で書かれた 15 ページにも及ぶ裁判所命令を、Claude がカンナダ語やヒンディー語で明確な 3 つの段落に要約してくれます。決定事項、当事者がすべきこと、次回の公判期日を説明してくれたとき、難解な法的記録が"使える情報"へと生まれ変わるのです。これにより訴訟当事者は初めて、弁護士や有料の仲介者に頼り切ることなく、自分自身の裁判を理解できるようになりました」
Claude Code によるエンジニアリングの加速。コアエンジニアリングチームは、アーキテクチャの検証、機能開発、迅速なバグ解決、そして追加のコードレビュー層として Claude Code を使用しています。迅速なプロトタイピングを担う Zero-to-One Initiatives チームでは、各プロジェクトに 1 人のエンジニアを配置し、Claude Code をその能力を倍増させるツールとして導入。同チームは 3〜4 つのプロジェクトを並行して進め、それぞれ 30 日以内に完全に機能する製品を完成させています。
「モックアップやワイヤーフレームではなく、実際に動く製品を裁判所のユーザーに提供してリアルなフィードバックを得ています」と語る Bhattacharya 氏。デザインを提示するという中間ステップを省略し、ユーザーが実際の製品を操作することで、より具体的で現実的なフィードバックを得られるという仕組みです。
成果: エンジニアリングの高速化と全国規模での司法アクセスの実現
Claude Code の導入により、Adalat AI のエンジニアリングチームは 50〜200% もの生産性向上を実現しています。「慈善資金で運営される非営利団体にとって、これは寄付金の効果を飛躍的に高めるものです」と Bhattacharya 氏は評価しています。
複数の新製品ラインを同時にリリースしているプロトタイピングチームは、最大 200% の生産性向上を達成。本来の 3 倍の規模を持つチームに匹敵するペースでプロジェクトを進行しています。また、インド全土の裁判所の 20% で稼働している製品の維持・開発を行うコアチームも約 50% の向上を見せており、常に 50% 大規模なチームと同等の成果を出し続けているのです。
「Claude Code は社内で革命的な変化をもたらしました」と Bhattacharya 氏は述べています。「非営利団体では、採用できるエンジニアの人数に限りがあります。そのため、エンジニアを増やすのではなく、エンジニア 1 人あたりの生産性を向上させられるというのは、リソースの大幅な最適化につながります」
テスト駆動開発の手法と組み合わせることで、本番環境で発生する問題が少ない、より堅牢なコードベースが実現。バグの解決にかかる時間も、半日かかっていた調査から 2 時間未満にまで短縮されました。チャットボットへの Claude API 統合に至ってはわずか 2 日で実装され、最初のプロトタイプは 1 週間以内に稼働を開始しています。
興味深いことに、実装における最大の課題は Claude ではありませんでした。Bhattacharya 氏によれば「大変だったのは周辺のインフラです。分断された裁判所データシステムとの統合、WhatsApp Business API の処理、多言語フローの管理、LLM の上流に位置するケース識別層の構築などでした。逆に言えば、Claude は"ただ機能する"確実な部分だったのです」とのこと。
初期のユーザーからの反響も非常に良好です。「WhatsApp でアクセスできることに、皆とても驚いています」と Saxena 氏は語ります。「チャットするだけで実際の文書が手に入り、さらに翻訳や要約までしてもらえるという体験は、まさに画期的なものでした」
今後の展望として、Adalat AI はサポートする言語を 10 言語以上に拡大し、州の裁判所システムとの連携をさらに深める計画です。チームはすでにガーナ、ケニア、ザンビアへの展開についても協議を進めています。「このチャットボットがインドで成果を証明できれば、このモデルはグローバルサウス全体で展開できるはずです。Anthropic とのパートナーシップを通じて、同じ法体系（コモンロー）を採用する人口 20 億人規模の国や地域へとスケールしていく。そんな未来が見えています」と Saxena 氏は力を込めます。
「慈善資金で運営される非営利団体にとって、これは寄付金の効果を飛躍的に高めるものです」
