本論文では、現実の法的実験がしばしばコストが高いか実施が難しいことを踏まえ、人工知能（AI）システムを用いて法的社会をシミュレーションすることの重要性を論じています。特に、大規模言語モデル（LLM）の役割を活かした法的シナリオのシミュレーションフレームワーク「Law in Silico」を提案し、法律の立法、裁判、執行のメカニズムに基づく個別の意思決定を行うエージェントを用いた実験を通じて評価しています。実験結果は、シミュレーションされた犯罪率が実際のデータと大部分一致することを示しており、LLMベースのエージェントがマクロレベルでの犯罪動向を再現できる可能性を示唆しています。さらに、ミクロレベルのシミュレーションでは、透明で適応的な法的システムが脆弱な個人の権利をよりよく保護できることが明らかになっています。