投稿者 global-ai-media 
ベトナムのテクノロジー企業CMCによる、ベトナム語法務特化型AIモデルおよび評価ベンチマーク「VLegal-Bench」の開発が進展しています。この事例は、英語圏主導の汎用LLM（大規模言語モデル）の限界を補完する「ローカル×ドメイン特化」の潮流を象徴するものです。本記事では、この動向を足がかりに、独自の法制度と言語文化を持つ日本企業が、いかにして実務に耐えうるAI活用とリスク管理を進めるべきかを解説します。
英語圏モデルではカバーしきれない「固有の文脈」
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化は目覚ましいものがありますが、GPT-4などの汎用モデルは、学習データの多くを英語や欧米の文化・法制度に依存しています。そのため、日本やベトナムのような非英語圏、かつ独自の法体系（大陸法系など）を持つ国々では、汎用モデルをそのまま実務適用することに限界があります。
ベトナムのCMCが取り組んでいるのは、単にベトナム語を話すAIではなく、ベトナムの法律文書や判例を学習させた「法務特化型モデル」の構築です。さらに重要なのは、「VLegal-Bench」という評価指標（ベンチマーク）を同時に開発している点です。これは、AIがどれだけ正確に法的文脈を理解しているかを測るための「ものさし」であり、実務導入における信頼性担保の要となります。
日本企業における「ドメイン特化型AI」の必要性
日本においても、ＮＥＣやＮＴＴ、ソフトバンクなどが日本語能力に優れた国産LLMの開発を進めていますが、企業の実務レベルでは、さらに一歩踏み込んだ「ドメイン特化」の議論が必要です。
例えば、契約書レビューや社内規定の検索、コンプライアンスチェックといった業務において、汎用的な日本語LLMでは「一般的な日本語としては自然だが、日本の法律用語としては不正確」という出力（ハルシネーション）をするリスクがあります。日本の商習慣や独特の契約言い回し、業法（銀行法、保険業法、薬機法など）の微細なニュアンスを理解させるには、汎用モデルに対してRAG（検索拡張生成）を組み合わせるか、特定のデータセットでファインチューニング（追加学習）を行うアプローチが不可欠です。
「評価データ」こそが競争優位の源泉になる
ベトナムの事例で注目すべきは、モデルそのものよりも「VLegal-Bench」という評価セットの構築です。日本企業が自社業務にAIを組み込む際、最も欠けているのがこの「評価プロセス」です。
多くの企業がPoC（概念実証）でつまずく原因は、「何をもって正解とするか」という基準があやふやなままAIを動かしてしまうことにあります。特に法務や金融、医療といったミスが許されない領域では、自社の過去の契約書データやトラブル事例を整理し、「当社としての正解（ゴールデンデータ）」を整備することが、高価なGPUを調達すること以上に重要です。AIの回答精度を定量的に測る仕組みがあって初めて、実業務へのデプロイ（展開）判断が可能になります。
リスクコントロールと「人との協働」
特化型モデルを開発・導入したとしても、AIが100%正確になることはありません。したがって、AIガバナンスの観点からは「Human-in-the-loop（人が関与する仕組み）」の設計が必須です。
日本の組織文化においては、責任の所在が曖昧になることを嫌う傾向があります。そのため、AIを「判定者」として使うのではなく、あくまで「ドラフト作成者」や「論点抽出のサポーター」として位置づけ、最終的な法的判断は専門家が行うというワークフローを確立する必要があります。これにより、AIのリスクを許容範囲内に抑えつつ、業務効率化のメリットを享受することが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
ベトナムの法務AI開発の事例は、日本企業に対して以下の実務的な示唆を与えています。
- 「汎用」から「特化」へのシフト：
セキュリティや精度を重視する業務では、巨大な汎用モデルへの依存を避け、RAGやファインチューニングを用いた特化型のアプローチを検討すべきです。 - 評価セット（ベンチマーク）の整備：
モデルを選定する前に、自社の業務に即したテスト問題集（評価データセット）を作成してください。これがAI導入の成否を分ける資産となります。 - 法規制と商習慣への適応：
海外製ツールの導入時は、日本の法律（著作権法、個人情報保護法）や商習慣に適合しているか、データの保存先（データレジデンシー）を含めて厳格なデューデリジェンスが必要です。 - 現実的な期待値管理：
「AIなら何でもできる」という幻想を捨て、特定タスク（例：契約書の条文比較）に絞った活用から始め、徐々に適用範囲を広げる段階的なアプローチが推奨されます。