投稿者 global-ai-media 
韓国の大手法律事務所Yulchonとリーガルテック企業BHSNが、独自の法務特化型LLMを搭載したAIソリューション「AI:Yul」の本格稼働を発表しました。汎用的な生成AIではなく、特定領域に特化した「バーティカルAI」の実装が進む中、この事例は日本の専門職や企業がいかにしてAIを実務に組み込むべきか、重要な指針を示しています。
汎用AIから「専門特化型AI」へのシフト
生成AIの登場以降、多くの企業がChatGPTのような汎用大規模言語モデル（LLM）の導入を進めてきました。しかし、法律、医療、金融といった高度な専門性が求められる領域では、汎用モデルの「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」や、最新の専門知識の欠如が実務上の障壁となっていました。
今回のニュースで注目すべきは、韓国の四大法律事務所の一つであるYulchon（ユルチョン）が、AI企業のBHSNと提携し、独自の「法務特化型LLM（Legal LLM）」をベースにしたソフトウェア「AI:Yul」を個々の弁護士向けにリリースするという点です。これは、単に汎用AIをラッパー（外側だけ加工）して使うのではなく、専門的な判例データや法務ドキュメントを用いてモデルを調整・強化し、プロフェッショナルの業務に耐えうる精度を目指した動きと言えます。
ドメインエキスパートとテック企業の共創
AI開発において、技術力と同じくらい重要なのが「良質な学習データ」と「業務理解」です。AI:Yulの事例は、テクノロジーを持つBHSNと、ドメイン知識（法務の専門知）を持つYulchonがタッグを組むことで、実用的なソリューションを生み出している点に特徴があります。
日本国内においても、企業が自社の独自データやナレッジをいかにAIに学習させるか、あるいはRAG（検索拡張生成：外部データベースを参照して回答を生成する技術）を用いて正確性を担保するかが議論の中心になっています。法務領域においては、契約書レビューやリサーチ業務の効率化が期待されますが、誤った法的助言は致命的なリスクとなるため、こうした「ドメイン特化型」のアプローチが不可欠です。
日本の法的・文化的背景と照らし合わせて
日本で同様の法務AIを展開する場合、考慮すべきは「弁護士法72条（非弁行為の禁止）」の存在です。AIが弁護士の監修なしに具体的な法的判断を行うことは法的に制限される可能性があります。そのため、日本市場では「AIが弁護士を代替する」のではなく、「AIが弁護士のパラリーガル（法務助手）として機能し、最終判断は人間が行う」というHuman-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）の設計がより重要視されます。
また、韓国と日本は共に成文法（大陸法系）の影響を強く受けており、法体系やビジネス慣習に類似点があります。韓国での先行事例における「精度の限界」や「弁護士の受容性（AIツールを実際に使ってくれるか）」といった課題への対応は、日本企業にとっても貴重な参考材料となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーやAI担当者が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
- 汎用モデルと特化モデルの使い分け：
一般的な文書作成には汎用LLM、自社の核心業務や規制産業には独自のデータを組み込んだ特化型LLMやRAG構成を採用するなど、適材適所のアーキテクチャ選定が必要です。 - 「共創」によるエコシステムの構築：
自社単独でAI開発を行うのが難しい場合、その業界の知見を持つ企業とテックベンダーが提携する「共創モデル」が有効です。特に専門性の高いBtoB領域では、現場のドメイン知識こそが差別化の源泉となります。 - ガバナンスと責任分界点の明確化：
AIが出力した結果に対する責任を誰が負うのか（ベンダーか、ユーザーか、監修者か）を明確にする必要があります。特に法務やコンプライアンスに関わる領域では、AIを「支援ツール」と位置づけ、最終的な品質保証プロセスを人間が担う業務フローを確立することが、リスクヘッジと実用化の両立につながります。