Team DUは、法的ケース検索、含意判定、法令検索、判決予測のためにオープンウェイトシステムを活用し、COLIEE 2026コンペティションの全5タスクに参加しました。チームは9つのモデルによるクロスアーキテクチャアンサンブルを用いてTask 4（法令含意）で33件の提出中1位となり、精度96.3%を達成しました。

  • Task 4: 3つのファミリーから選出された9つのモデルのクロスアーキテクチャアンサンブルが精度96.3%を達成し、33件の提出の中で1位となりました。
  • Pilot Task: 5つのクレームレベルのモデルを組み合わせたマルチビューシステムと、クレーム由来の特徴を用いて判決を精緻化することで、TP精度73.1%、RE F1 68.2%を記録しました。
  • Task 2: プロンプトをシングル選択からマルチ選択に変更したことでF1が0.343から0.555に向上し、最高の公式提出結果を上回りました。
  • Task 3: Qwen3-235Bにエンテイメントモデルを置き換え、構造化された法的推論プロンプトを使用することで、精度が79.3%から91.5%に向上しました。
  • Task 1: 語彙的検索と意味的検索を34の構造的特徴と組み合わせたラーニング・トゥ・ランクシステムがF1 = 0.314を達成しました。

これらの結果は、法的情報処理がタスクごとに異なる帰納的バイアスの恩恵を受けることを示しており、クロスアーキテクチャアンサンブル、特徴ベースの再ランク付け、検索拡張プロンプティングが特定の状況で効果的であることを実証しています。