投稿者 global-ai-media 
ベンジャミン・N・カルドゾ・ロースクールが公開した2026-2027年のオンラインLLM（法学修士）課程のスケジュールは、奇しくもAI業界の「LLM（大規模言語モデル）」と同じ略称を持つ法務教育の重要性を想起させます。本記事では、この偶然の重なりを起点に、生成AIの社会実装において避けて通れない「法務とAIの融合（リーガルテック）」および日本企業におけるAIガバナンスのあり方について解説します。
「二つのLLM」が示唆するAI時代の課題
今回参照した情報は、米国の著名なロースクールであるベンジャミン・N・カルドゾ・ロースクール（Benjamin N. Cardozo School of Law）における、2026年夏のオンラインLLMプログラムの学事日程です。ここでの「LLM」は、当然ながらAI技術ではなく、伝統的な学位である「法学修士（Master of Laws）」を指します。
しかし、AIの実務家にとって、この「LLM」という言葉の重複は単なる言葉遊び以上の意味を持ち始めています。生成AI（GenAI）の急速な普及に伴い、大規模言語モデル（Large Language Models）を活用するにあたって、知的財産権、プライバシー、製造物責任といった法的知識（Master of Lawsの領域）がかつてないほど重要になっているからです。
リーガルテックの台頭と実務へのインパクト
現在、法務領域はAI活用が最も期待されている分野の一つです。契約書のレビュー、判例検索、法的文書のドラフト作成など、テキストベースの業務が大半を占める法務業務は、大規模言語モデルとの親和性が極めて高いと言えます。
一方で、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは、正確性が命である法務業務において致命的です。そのため、AIを法務に導入する際は、単なる効率化ツールとしてではなく、専門家による厳格な監督（Human-in-the-loop）を前提としたプロセス設計が不可欠です。米国のロースクールがオンラインプログラムを拡充している事実は、デジタルトランスフォーメーションが進む法曹界において、時間や場所を選ばないリスキリングの需要が高まっていることの証左とも言えるでしょう。
日本企業が直面する「法と技術」のギャップ
日本国内に目を向けると、AIと著作権法に関する議論が活発です。日本の著作権法第30条の4は、AI開発のための情報解析（学習）に対して比較的寛容であると解釈されており、これは「機械学習パラダイス」とも呼ばれる日本の強みです。しかし、これを根拠に無邪気に開発を進めることにはリスクも伴います。
グローバルにビジネスを展開する日本企業の場合、EUの「AI法（EU AI Act）」や米国の各種規制案など、より厳格な国際基準への準拠が求められます。「日本の法律では問題ない」という認識だけでプロダクトを開発すると、海外展開時に大きなコンプライアンス違反に直面する恐れがあります。
組織文化とAIガバナンスの融合
また、日本の商習慣においては、契約書の内容そのものだけでなく、決裁権限や「ハンコ文化」に代表されるプロセス上の形式知・暗黙知が存在します。AI導入にあたっては、単に契約書データを学習させるだけでなく、こうした組織固有の承認フローやリスク許容度をガバナンスルールとしてAIシステム、あるいはその運用体制に組み込む必要があります。
法務部門とAI開発部門（またはDX推進部門）がサイロ化している組織は少なくありませんが、これからのAIプロジェクトでは、企画段階から法務担当者が関与する「Legal by Design」のアプローチが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のロースクールのスケジュール情報から読み解くべき、日本企業のAI活用における実務的なポイントは以下の通りです。
- 法務と開発の連携強化：「LLM（技術）」を使うには「LLM（法務）」の知見が不可欠です。開発初期段階から法務部門を巻き込み、適法性と技術的実現性のバランスを取る体制を構築してください。
- グローバル基準の意識：日本の著作権法だけでなく、EU AI法などの国際的な規制動向を常にモニタリングし、将来的な規制強化にも耐えうるガバナンス体制を整備することが重要です。
- AIリテラシー教育の拡大：法務担当者にはAIの基礎知識を、エンジニアには基本的な法的知識を教育する相互リスキリングの機会を設けることで、組織全体のリスク感度を高めることができます。
- ツールの限界を理解した運用：リーガルテック導入時は、AIの回答を盲信するのではなく、最終的な法的判断は人間が行うという責任分界点を明確に定義してください。