投稿者 global-ai-media 
米ペパーダイン大学ストラウス紛争解決研究所のリーダーシップ人事に関するニュースは、一見するとAI技術とは無関係に見えます。しかし、そこに含まれる「LLM（法学修士）」というキーワードと「紛争解決」というテーマは、生成AIの社会実装が進む現在、技術者や経営者が直視すべき重要な課題を示唆しています。本記事では、法と技術の交差点から、日本企業が備えるべきAIガバナンスとリスク対応について解説します。
「2つのLLM」とAIガバナンスの接点
今回取り上げるニュースは、米国のペパーダイン大学ストラウス紛争解決研究所（Straus Institute for Dispute Resolution）が、新たなリーダーシップとしてDavid Dowling氏とSelina Shultz氏（LLM ’14）を任命したというものです。AI業界において「LLM」といえば「Large Language Model（大規模言語モデル）」を指しますが、法曹界においてこの略語は「Master of Laws（法学修士）」を意味します。
このニュースはAI技術そのものに関する発表ではありませんが、AIのビジネス活用を推進する我々にとって、非常に示唆に富むテーマを含んでいます。それは「紛争解決（Dispute Resolution）」の専門性が、今後のAI活用において不可欠な要素になるという点です。生成AIが普及するにつれ、著作権侵害、プライバシー問題、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による実害など、技術起因の法的トラブルや倫理的衝突が増加しています。技術的なLLMを制御し、社会と調和させるためには、法的なLLM（法務専門家）の知見と、体系的な紛争解決のフレームワークが必要不可欠です。
AIが生み出す「新たな紛争」と解決プロセス
生成AIの導入は、従来のソフトウェア開発とは異なるリスクを企業にもたらします。例えば、自社のAIチャットボットが不適切な回答をした場合の責任の所在や、学習データに含まれる知的財産の扱いなどです。これらは「正解」が明確でないグレーゾーンを含んでおり、従来の契約書や利用規約だけではカバーしきれないケースが増えています。
ここで重要になるのが、ストラウス研究所が専門とするような「紛争解決（Dispute Resolution）」や「調停（Mediation）」の考え方です。AIシステムが予期せぬ挙動を示した際、どのようにステークホルダー間の利害を調整し、迅速に解決へと導くか。欧米では「AIガバナンス」の一環として、こうしたトラブル発生時の対話プロセスやADR（裁判外紛争解決手続）の活用が議論され始めています。
日本企業における課題：リスク回避とイノベーションのジレンマ
日本に目を向けると、著作権法第30条の4など、AI開発・学習においては世界的に見ても「AIフレンドリー」な法制度が整いつつあります。しかし、実務の現場、特に大企業の現場では、依然として「ゼロリスク」を求める傾向が強く、法務部門の懸念によってPoC（概念実証）止まりになるケースが少なくありません。
日本企業が直面しているのは、「技術的な可能性」と「組織的なリスク許容度」のギャップです。商習慣として契約社会である米国とは異なり、日本は「現場の空気」や「阿吽の呼吸」で業務が進む側面があります。しかし、AIは空気を読みません。そのため、AI活用においては、これまで暗黙知で処理されていた責任分界点を明文化し、かつ問題発生時のエスカレーションフロー（誰がどう判断を下すか）を設計段階で組み込む「Legal Engineering（法務工学）」的なアプローチが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
本記事の視点を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAIプロジェクトを推進すべきです。
- 法務と技術の早期連携：プロジェクトの後半で法務確認を行うのではなく、企画段階から法務担当者を巻き込み、「技術的なLLM」の特性と限界を「法的なLLM（専門家）」に理解してもらう場を設けること。
- 紛争解決プロセスの設計：AIがミスを犯すことを前提とし、トラブル発生時の対応フローや補償の考え方を事前に定義すること。これにより、過度なリスク回避によるプロジェクトの停滞を防ぐことができます。
- Human-in-the-Loopの再評価：完全自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や紛争解決には人間が介入する仕組み（Human-in-the-Loop）を維持し、説明責任を果たせる体制を構築すること。
「紛争解決」の専門家が組織のリーダーシップを取るという米国の大学人事は、AI時代において「技術」と同じくらい「調整と対話」が重要になる未来を暗示していると言えるでしょう。