投稿者 global-ai-media 
AI分野で「LLM（大規模言語モデル）」は今や日常的な用語となりましたが、法曹界など他分野では長年「法学修士」を指す略称として定着しています。本記事では、一見AI関連に見える法学入試ニュースを題材に、企業がRAG（検索拡張生成）などを構築する際に直面する「略語の衝突」問題と、日本企業が取り組むべきデータガバナンスについて解説します。
ニュースの背景：AIではなく「法学修士」としてのLLM
今回取り上げる元記事は、インド・ケーララ州における2025年度の「LLM」コースの欠員募集に関するニュースです。ここで使われている「LLM」とは、AI分野のLarge Language Model（大規模言語モデル）ではなく、ラテン語のLegum Magisterに由来する「Master of Laws（法学修士）」を指しています。これは、AI関連のニュース収集やデータベース構築を行う際に頻繁に発生する「検索ノイズ」の典型的な事例と言えます。
AIの専門家やエンジニアであっても、ニュースフィードや検索アラートに「LLM」というキーワードを設定していると、こうした法学関連の情報や、あるいは物流分野の用語などが混入することがあります。人間であれば文脈から即座に判別できますが、自動化されたデータ収集パイプラインや、文脈理解が不十分な初期のAIモデルにおいては、こうした同音異義語が学習データや検索結果に混入し、アウトプットの精度を落とす原因となり得ます。
企業AIにおける「略語・同音異義語」の課題
この「LLM」の事例は、日本企業が社内文書を活用して生成AI（特にRAG：検索拡張生成）を導入する際に直面する課題と本質的に同じです。日本の組織文化、特に大企業においては、アルファベット3文字の略語（TLA: Three-Letter Acronym）が多用される傾向にあります。
例えば、「SE」は文脈によって「システムエンジニア」を指すこともあれば「セールスエンジニア」を指すこともあります。「BM」が「ブランドマネージャー」なのか「ビルメンテナンス」なのか、あるいは「ビジネスモデル」なのかは、部署や業界によって異なります。AIが社内ドキュメントを検索して回答を生成する際、これらの用語定義が曖昧なままだと、全く無関係なドキュメントを参照してしまい、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力するリスクが高まります。
高精度なAI活用のためのデータマネジメント
AI導入において「モデルの性能」ばかりが注目されがちですが、実務的には「データの品質」が成否を分けます。今回のニュース記事のような「ノイズ」を適切にフィルタリングできるか、あるいは社内用語の曖昧さを解消できるかが鍵となります。
具体的には、社内版AIを構築する際、単にドキュメントを読み込ませるだけでなく、用語集（グロッサリー）の整備や、ドキュメントへのメタデータ（部署名、作成日時、カテゴリ）の付与が不可欠です。「このドキュメントにおける『LLM』は法学修士を指す」といった文脈情報を明示的にAIに与えることで、回答の精度と信頼性は飛躍的に向上します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI活用を進める上で留意すべき点は以下の通りです。
- 用語の標準化と定義：社内で流通している略語や専門用語が、一般的ではない意味や多義的な意味で使われていないか再確認し、AI向けの辞書を整備する。
- データクレンジングの徹底：外部ニュースや社内データをAIに学習・参照させる際、同音異義語によるノイズが混入していないか、フィルタリングのプロセスを設計する。
- ドメイン知識の重要性：AI任せにするのではなく、最終的な判断にはその分野（法務、技術、営業など）のドメイン知識を持った人間が関与し、AIが文脈を取り違えていないか監督する体制（Human-in-the-loop）を維持する。