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当事者向け判決文の平易な要約と裁判ロジック分解カード：1件ごとの課金で月収5000元

ワークフロー：毎日固定の2つの時間帯に、当事者からアップロードされた判決書のPDFファイルまたは裁判文書ネットの公開リンクを受け付けます。まずLLMを用いて案件の核心となる事実関係、争点、裁判所の判断理由という3つの主要な筋道を抽出し、次に固定テンプレー

AGENT

主要項目

FIELD STAMPS

業界AI・大規模モデル

地域中国（中国大陆）

規模中小企業

チャネルオンライン

🔧 ワークフロー

毎日固定の2つの時間帯に、当事者からアップロードされた判決書のPDFファイルまたは裁判文書ネットの公開リンクを受け付けます。まずLLMを用いて案件の核心となる事実関係、争点、裁判所の判断理由という3つの主要な筋道を抽出し、次に固定テンプレートに従って3ページの平易な要約カードを作成します。内容は「事件の白話（日常語）による再現」「裁判ロジックの段階的分解」「上訴リスクポイントの注記」「類似事件の参考ヒント」の4つのモジュールで構成されます。各件の納品にあたっては、主要な事実および法律表現の正確性を人間が再確認し、最終的に注釈付きのPDFを当事者に納品します。1件あたりの処理時間は2時間以内に抑えます。

🛠 構築のハードル

基礎的な法律常識（国家法律職業資格試験の客観式試験合格、または法学部在学中レベルで十分）が必要です。Claude 3.5 SonnetやDeepSeek-V3を使用して判決書解析のプロンプト・テンプレートライブラリを構築するのに約1週間かかります。コアとなるトレーニングポイントは、未説明の専門用語を避け、LLMが出力する表現の分かりやすさを標準化することです。同時に、サービス範囲を明確にする必要があります。すなわち、事実の陳述とロジックの分解のみを行い、正式な法的意見には該当しないものとすることで、無資格での法律業務リスクを回避します。

🧰 ツールチェーン

🔧 Claude 3.5 Sonnet
🔧 DeepSeek-V3
🔧 裁判文書ネット
🔧 WPS PDF

💰 収入

① 当事者および家族による判決書平易要約の件数課金（主収入）：個人顧客が1件ごとに支払い、400〜600元／件×月10〜15件の受注＝4000〜9000元／月。自己申告の月平均は約5000元で、月収の約87%を占める（換算値、事例の出所あり、独立した検証は未実施）。② その後の書面作成および類似事件検索の追加（回数ごと）：リピート率は約30%、追加の委託による増分収入は約750元／月で、月収の約13%を占める（換算値）。③ 月額顧問サブスクリプション（コピー可能なパスの比較対照）：近隣の同類法律テキスト加工サービスは、月単位の顧客保守として800元／月／社を徴収しており、要約サービスを月額顧問サブスクとしてパッケージ化することが可能です。ただし顧客数は未確認（事例の言い分であり、独立した検証が欠如）であり、この割合は記載なし。④ オポチュニティ項目：時間制の法律解説コンサルティング——市場における近隣の同類サービスは300〜500元／時間から（事例の自己申告、第三者検証なし）。要約以外の即時コンサルティングを受注可能ですが、月間稼働時間は未確認で、シェアのデータもありません。

💸 コスト

Claude APIの月額サブスク費用は約200元、DeepSeek APIの月額費用は約50元。PDF処理ツールはWPSの無料版を使用し、その他の固定費はありません。1件あたりの限界費用は約2元です。

⏱ 時間投入

毎日3〜4時間を投入。午後の14〜16時に資料の受け取りと処理を集中させ、夜間の19〜21時に顧客の相談に対応。週末の受注量は平日の1.5倍。

🚀 初心者ガイド

ステップ1：まず公開されている民事判決書を10件整理し、LLMを使って要約テンプレートを作成し、表現の正確性と分かりやすさを繰り返しテストし、出力が非専門家の読書ニーズを満たしていることを確認します。ステップ2：小紅書（RED）や知乎（Zhihu）の法律トピックの下に、無料の判決書解説のサンプルコンテンツを3〜5件投稿し、初期のトラフィックを蓄積します。ステップ3：コンテンツのコメント欄からWeChatのプライベートドメイン（個人のつながり）へ誘導して初回の取引を完了させ、完全な納品フローを確立した後に規模を拡大します。

🔑 成功のカギ

✅ 裁判ロジックの日常語翻訳の正確性と、専門用語の曖昧さの排除
✅ カード形式の標準化による限界納品コストの削減
✅ サービス範囲を明確にし、正式な法的意見を出さないことによる無資格法律業務リスクの回避
✅ 公開裁判文書ネットの検索効率による、対応する案由・判例の素早いマッチング
✅ 顧客の問い合わせに対する応答速度の向上によるリピート率の引き上げ

⚠️ 风险

⚠️ 当事者が要約に過度に依存して正式な弁護士への相談に代えてしまい、誤った判断を下した後のクレーム
⚠️ 秘密保持対象や機微な事件の文書が匿名化処理されずに拡散されることによるコンプライアンスリスク
⚠️ LLMがマイナーな案由の裁判ロジックの抽出を誤ることによる、顧客の利益の損害
⚠️ 要約内容が当事者によって正式な法的文書として使用された場合に発生する、責任の所在定義に関するリスク

📌 実例

📌 DuckDBラボが報じたAI法律アシスタントの副業事例によると、Claudeを使用した契約書審査などの法律テキスト加工で月収5000元以上を達成しており、判決書の平易な要約も同様の高単価な垂直型テキスト加工シーンであり、客単価とリピート率がさらに高い
📌 GitHubのオープンソースプロジェクト krionwu23/legal-case-report は、複数の法律事務所の類似事件検索レポート生成に導入されており、1件あたりのレポート料金は200〜500元。個人ユーザーが1件ごとに簡略版要約を提供することで、月平均10件以上の安定した産出を実現可能
📌 翔宇ワークフローが公開した法律ナレッジベースAI Skillの事例によると、当事者向けの判決書解説サービスは1件あたり300〜800元で、実践者は月平均20件以上を受注し、月収8000元を突破可能

出典