Updated on 2026/06/24

写真a

 
NAKATA, Miyu
 
Affiliation
Faculty of Law, School of Law
Job title
Assistant Professor(non-tenure-track)
Degree
Doctor iuris ( 2026.03 Waseda University )
Master of Laws ( 2023.03 Waseda University )
Bachelor of Laws ( 2021.03 Waseda University )

Research Experience

  • 2026.04
    -
    Now

    Waseda University   Faculty of Law   Assistant Professor

  • 2025.04
    -
    Now

    Kyorin University   Faculty of Social Sciences

  • 2023.04
    -
    2026.03

    Japan Society for the Promotion of Science

  • 2024.04
    -
    2024.12

    University of Copenhagen   Faculty of Law   Guest researcher

Education Background

  • 2023.04
    -
    2026.03

    Waseda University   Graduate School of Law  

  • 2021.04
    -
    2023.03

    Waseda University   Graduate School of Law  

  • 2018.04
    -
    2021.03

    Waseda University   School of Law  

  • 2015.04
    -
    2018.03

    北海道札幌西高等学校  

Professional Memberships

  • 2023.04
    -
    Now

    日本刑法学会

  • 2022.02
    -
    Now

    情報処理学会

Research Areas

  • Criminal law   Criminal law

Research Interests

  • 刑法

Awards

  • 早稲田大学法学会 成績優秀者表彰（法学研究科）

    2023.03  

  • 情報処理学会第84回全国大会 学生奨励賞

    2022.03  

  • 早稲田大学法学会 成績優秀者表彰（法学部）

    2021.03  

 

Presentations

  • Confusion over Accomplice Criminal Liability in Japan: the Advantages of the Monistic System of the Principals

     [Invited]

    Lunch Seminar at iCourts, University of Copenhagen 

    Presentation date： 2024.06

    Event date：
    2024.06
    　
    　

  • 刑事裁判例研究における類型化のための支援システムについて

     [Invited]

    第7回 データ科学センター・先端社会科学研究所ジョイントセミナー 

    Presentation date： 2022.03

  • 刑事裁判例研究における類型化のための支援システムについて

    情報処理学会 第84回全国大会 

    Presentation date： 2022.03

Research Projects

  • 統一的正犯体系の知見を生かした共犯理論の構築：貢献度に応じた柔軟な量刑にむけて

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 特別研究員奨励費

    Project Year :

    2023.04
    -
    2026.03
     

    中田 己悠

  • A study on a doctrine of participation in crime in reference to the system of a unitarian offender: towards flexible sentencing according to contribution

    Japan Society for the Promotion of Science  Overseas Challenge Program for Young Researchers

    Project Year :

    2024.03
    -
    2024.08
     

    中田 己悠

Misc

  • Criminal Law Scholarship – Should It Be Able to Present Itself as Science?

    Kimmo Nuotio, Miyu Nakata

    Methodology of Criminal Law Theory: Art, Politics or Science?     75 - 104  2025.11  [Invited]

  • Criminal Case Law Analysis with Generative AI Support: An Approach for Extracting Crime-Constituting Facts

    Imai Iori, Nishimura Goki, Nakata Miyu, Nakamichi Yuki, Suko Tota, Nomura Ryo

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   40 ( 4 ) B-O121_1 - 10  2025.07  [Refereed]

    　View Summary

    In the study of criminal law, the analysis of a large number of criminal cases is essential. However this taskrequires considerable human costs and time. In our research, we have created a system that automates case lawanalysis using generative AI, specifically utilizing the GPT-4. This system is designed to automatically extract factsfrom criminal cases that fulfill the requirements for establishing a crime, which are called the elements of crime.To evaluate the performance of our system, we conducted experiments with two types of crimes and asked legalexperts to create the correct answer data. As a result, over 80 percent of the extractions overlapped with the correctanswers, adaptively reflecting the characteristics of each legal expert. Furthermore, the quality of extraction wasfound acceptable from the perspectives of legal experts. On the other hand, the cases where the extracted parts aresummarized or insufficient extraction need improvement.

    DOI

  • Materials: Boris Burghardt, Strafrechtliche Normentheorie goes Verfassungsrecht? Die Unterscheidung von Verhaltens- und Sanktionsnorm im verfassungsrechtlichen Kontext

    Burghardt, Boris, Nakamichi, Yuki, Nakata, Miyu

      58 ( 1 ) 201 - 219  2024.06

  • Generative AI-Based System for Extracting Crime-Constituting-Facts in Criminal Cases

    今井伊織, 西村剛輝, 中田己悠, 仲道祐樹, 須子統太, 野村亮

    人工知能学会全国大会論文集(Web)   38th   2G1GS1101 - 2G1GS1101  2024

    　View Summary

    In criminal law studies, analyzing numerous criminal cases is essential but time-consuming and costly. In our research, we have created a system that automates the analysis using generative AI, specifically utilizing the GPT-4. This system is designed to automatically extract facts from criminal cases that fulfill the requirements for establishing a crime, which are called the elements of crime. To evaluate the performance of our system, we conducted experiments with four types of crimes. As a result, for most elements of the crime, more than 90 percent of the extractions were at least overlapping with the correct answer. Furthermore, the quality of that had no major problems from the perspective of legal experts.Even when extracting facts differed from the correct parts, several extractions were not entirely incorrect in terms of quality. On the other hand, the cases where the extracted parts are summarized or insufficient extraction need improvement.

    DOI J-GLOBAL

  • BERTを用いた刑事裁判例における犯罪構成要件要素の抽出手法について

    中村, 恒太, 阿部, 太一, 西村, 剛輝, 中田, 己悠, 福岡, 咲歩, 須子, 統太, 野村, 亮, 仲道, 祐樹, 松澤, 伸

    第85回全国大会講演論文集   2023 ( 1 ) 651 - 652  2023.02

    　View Summary

    刑事裁判例研究では法律専門家が大量の裁判例を読み込み，各犯罪の成立要件（構成要件）に該当する部分を抽出し比較する必要があるが，現状はこの作業を人手で行う必要がある．研究では，刑事裁判例研究の作業効率の改善のために，裁判例から各構成要件に該当する部分を抽出する．抽出は事前学習済みのBERTを用いて各構成要件と裁判例内の文章とのコサイン類似度を計算し，類似度の上位を各構成要件に該当する部分と判断する方法で行う．コサイン類似度を計算する際により典型的な裁判例から平均ベクトルを作成し用いること，抽出部分は各構成要件で重複しないこと，抽出順の変更を行うこと等により，抽出精度の改善が見られた．

  • 翻訳 ジェームズ・エドワーズ「刑法の諸理論」(2・完)

    ジェームズ エドワーズ, 松澤 伸, 中田 己悠

    早稲田法学 = The Waseda law review   99 ( 1 ) 111 - 134  2023

  • 翻訳 ジェームズ・エドワーズ「刑法の諸理論」(1)

    ジェームズ エドワーズ, 松澤 伸, 中田 己悠

    早稲田法学 = The Waseda law review   98 ( 4 ) 147 - 166  2023

  • 刑事裁判例研究における類型化のための支援システム

    中田, 己悠, 西村, 剛輝, 須子, 統太, 野村, 亮, 仲道, 祐樹, 松澤, 伸

    第84回全国大会講演論文集   2022 ( 1 ) 921 - 922  2022.02

    　View Summary

    刑法の研究では、「犯罪になりうる行為のうち、裁判所が実際に処罰しているのはどの範囲か」を客観的に把握することを目的として、裁判例の分析を行っている。裁判例は大量のテキストデータであり内容も千差万別であるが、分析に際し、いかなる類型についてどのような根拠で有罪としているかを分類するという事前作業が行われる。これら事前作業は一般的に専門家による読解と整理により行われており、人的コストが大きい。そこで、本研究では、刑法研究の作業効率を改善するため、この事前作業を自動化する支援システムの開発を行う。代表的な刑法裁判例をもとに提案システムによる分類を行い，事前作業としての要件を満たしているか検証を行う。

  • 翻訳 キンモ・ヌオティオ「北欧刑法における共犯 : ある主題による変奏曲」(1)

    キンモ ヌオティオ, 松澤 伸, 中田 己悠

    早稲田法学 = The Waseda law review   97 ( 4 ) 203 - 218  2022

  • 翻訳 キンモ・ヌオティオ「北欧刑法における共犯 : ある主題による変奏曲」(2・完)

    キンモ ヌオティオ, 松澤 伸, 中田 己悠

    早稲田法学 = The Waseda law review   98 ( 1 ) 157 - 173  2022

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Syllabus

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Teaching Experience

  • Special Topics in Foreign Legal Systems

    Waseda University  

    2026.04
    -
    Now
     

  • Introductory Seminar

    Waseda University  

    2026.04
    -
    Now
     

  • Criminal Law I (General Part)

    Kyorin University  

    2025.09
    -
    Now
     

  • Criminal Law II (Special Part)

    Kyorin University  

    2025.04
    -
    Now
     

 

Sub-affiliation

  • Faculty of Law   Graduate School of Law