投稿者 global-ai-media 
グローバルではアカデミアや政策立案の現場において、法案作成や規制策定（Drafting Legislation）への大規模言語モデル（LLM）活用に関する議論が活発化しています。極めて高い正確性が求められるこれらの領域でのAI活用事例は、日本企業の法務部門やコンプライアンス業務におけるDX推進、およびリスク管理を考える上で重要な示唆を含んでいます。本稿では、法的文書作成におけるAIの可能性と限界、そして日本企業が取るべき現実的なアプローチについて解説します。
「厳格な文書」領域へ進出するLLM
近年、海外の研究機関や政策フォーラムでは、法案や規制、政策方針の草案作成（Drafting）におけるLLMの活用が真剣に議論され始めています。従来、生成AIはクリエイティブな文章作成や要約タスクが得意とされる一方で、事実の正確性が生命線となる法的文書の作成には不向きであるとの見方が一般的でした。
しかし、モデルの推論能力の向上や、特定の法領域に特化したファインチューニング、あるいは外部の正確なデータベースを参照して回答を生成するRAG（検索拡張生成）技術の進展により、状況は変わりつつあります。条文の整合性チェック、既存法令との矛盾検知、あるいは複雑な政策文書の平易化といったタスクにおいて、AIは人間の専門家を補佐する強力なツールとなり得ることが実証され始めています。
日本企業の法務・コンプライアンス業務への応用
この動きは、国家レベルの立法プロセスに限った話ではありません。日本企業の法務部門や管理部門にとっても、極めて現実的なユースケースを示唆しています。
日本国内では、少子高齢化による労働力不足を背景に、バックオフィスの生産性向上が急務です。契約書のドラフト作成、条項のリーガルチェック、社内規定の改定、あるいは最新の法令改正（例えばインボイス制度や改正個人情報保護法など）に対応したコンプライアンス・マニュアルの更新といった業務は、LLMが得意とするテキスト処理の領域です。
特に、日本の商慣習においては、契約書だけでなく、取引先とのメールコミュニケーションや稟議書など、文脈に応じた細やかな配慮が求められる文書が多く存在します。ここに、自社の過去の文書資産やスタイルを学習させた、あるいは参照可能なAIを導入することで、法務担当者の負担を大幅に軽減できる可能性があります。
ハルシネーションリスクと「Human-in-the-loop」の重要性
一方で、法務・規制領域でのAI活用には重大なリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、法的文書においては致命的な欠陥となり得ます。架空の判例や存在しない条文を生成してしまうリスクは、最新のモデルであってもゼロではありません。
また、日本の組織文化として「責任の所在」が重視される傾向があります。AIが作成した契約書に不備があった場合、その責任を誰が負うのかというガバナンス上の課題も無視できません。
したがって、現段階での最適解は、AIに最終判断を委ねるのではなく、あくまで「ドラフト作成支援」や「一次チェック」のツールとして位置づけることです。人間が必ずプロセスに介在する「Human-in-the-loop」の体制を構築し、最終的な法的判断と責任は人間が担うという原則を崩さないことが重要です。
セキュリティと日本独自の法規制への対応
さらに、実務的な観点からはデータセキュリティが最大の懸念事項となります。契約書や未公開の社内規定などの機密情報を、パブリックなクラウド上のAIサービスに入力することは情報漏洩のリスクを伴います。
日本企業が導入を検討する際は、入力データがAIの学習に使われない設定（オプトアウト）が可能な法人向けプランの利用や、Azure OpenAI Serviceのようなセキュアな環境、あるいはオンプレミスやプライベートクラウドで動作するLLMの採用を検討する必要があります。また、日本の著作権法（特にAI学習に関する規定）や、EU AI Actなどの国際的な規制動向を踏まえたガバナンス体制の構築も、プロダクト担当者やエンジニアには求められます。
日本企業のAI活用への示唆
法案作成という高度な領域でのAI活用議論は、企業における「守りのDX」を進化させるヒントとなります。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 用途の明確化とスコープの限定：いきなり全ての法務業務を自動化するのではなく、「定型的な秘密保持契約（NDA）のチェック」や「社内規定のQ&A作成」など、リスクコントロールが可能な範囲から導入を開始する。
- RAG（検索拡張生成）の実装：汎用的なLLMの知識だけでなく、自社の過去の契約書データベースや、信頼できる法令データベースを知識源として参照させる仕組み（RAG）を構築し、回答の正確性を担保する。
- 専門家の関与プロセスの設計：AIが出力した内容は必ず専門家（法務担当者や弁護士）がレビューするワークフローを業務プロセスに組み込む。AIは「優秀なパラリーガル（法律事務員）」として扱う。
- データガバナンスの徹底：機密情報が外部に漏れないインフラ選定と、従業員向けのAI利用ガイドライン策定をセットで行う。