投稿者 global-ai-media 
コロラド大学ロースクールの活動報告において「LLM（Master of Laws：法学修士）」プログラムへの言及がありました。AI業界においてLLMといえば「大規模言語モデル」を指しますが、このアクロニム（頭字語）の重複は、奇しくも現在のAIビジネスにおける最重要課題、すなわち「法務（Law）」と「技術（Model）」の高度な融合の必要性を象徴しています。本稿では、法領域とAI技術の交差点から、日本企業が今検討すべきガバナンスと組織連携について解説します。
ふたつの「LLM」：技術と法務の接近
今回参照したコロラド大学ロースクールの記事は、教員の出版物や活動、そして法学修士（Master of Laws: LLM）の入学案内に関するものです。AIエンジニアや実務家にとって「LLM」といえばLarge Language Model（大規模言語モデル）ですが、法曹界では古くから法学修士を指す言葉として定着しています。
この言葉の重複は単なる偶然ですが、現在、この二つの領域はかつてないほど接近しています。生成AIの企業活用が進む中、著作権、プライバシー、バイアス、そしてセキュリティといった法的リスクへの対応（AIガバナンス）が急務となっているからです。米国や欧州では、ロースクールがAI技術の影響を研究テーマに据えたり、逆にAI開発者が法規制（EU AI Actなど）を理解するために法学的知見を求めたりする動きが活発化しています。
グローバルなAI規制動向と日本の立ち位置
グローバルな視点で見ると、AI開発・活用における法規制は厳格化の傾向にあります。欧州の「AI法（EU AI Act）」の成立や、米国における著作権侵害訴訟の増加は、AIモデルの開発だけでなく、それを利用する企業にも重い説明責任を課す流れを作っています。
一方で、日本国内に目を向けると、著作権法第30条の4に代表されるように、AIの機械学習に対する法的制約は比較的緩やかで、「AI開発天国」とも呼ばれる環境があります。しかし、これは諸刃の剣です。日本企業が国内法のみを基準にAIプロダクトを開発し、それをグローバル展開しようとした際、各国の規制に抵触するリスクがあるからです。また、国内利用であっても、生成物が既存の権利を侵害していないか、あるいは顧客のデータを不適切に学習させていないかといった点において、企業のコンプライアンス意識が厳しく問われます。
「法務」と「MLOps」の連携不足という課題
日本企業の現場でよく見られる課題は、AI導入を推進する技術・事業部門と、リスク管理を担う法務・知財部門の間の「言語の壁」です。
エンジニアは「RAG（検索拡張生成）」や「ファインチューニング」といった技術用語で効率性を語り、法務担当者は「利用規約」や「免責事項」の観点からリスクを指摘します。技術側が「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを確率論として捉えるのに対し、法務側はそれをゼロリスクに近づけようとするなど、認識のギャップがプロジェクトの遅延を招くケースが散見されます。
真に競争力のあるAI活用を実現するためには、開発・運用のライフサイクル（MLOps）の中に、法的なチェックポイント（Legal Ops）を組み込む「MLOps + Governance」の視点が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
コロラド大学ロースクールの活動に見られるようなアカデミアの動きと同様、ビジネスの現場でも法と技術の融合が求められています。日本企業が取るべき具体的なアクションは以下の通りです。
1. AIガバナンスの組織横断的な構築
AIのリスク管理を法務部門任せにせず、エンジニア、PM、法務が参加する「AI倫理委員会」やタスクフォースを設置してください。特に、自社が利用するAIモデルが、入力データを学習に利用する仕様になっているか（オプトアウト設定など）を技術と法務の両面から確認するプロセスは必須です。
2. 「法務リエゾン」の育成と配置
技術用語を理解できる法務担当者、あるいは法的リスクの勘所がわかるエンジニアを育成し、両部門の橋渡し役として配置することが有効です。外部のAPIを利用する際のリスク評価や、生成AIの出力物に対する権利関係の整理において、この「翻訳者」の存在がプロジェクトのスピードを左右します。
3. 人間中心の運用（Human-in-the-loop）の徹底
AIは強力なツールですが、最終的な法的責任は人間（企業）が負います。特に契約書レビューや顧客対応など、法的効力や信用のに関わる領域でAIを活用する場合は、必ず人間が最終確認を行うプロセスを業務フローに組み込んでください。AIを「判断者」ではなく「補佐役」として位置づけることが、現時点での最も安全かつ効果的な活用法です。