投稿者 global-ai-media 
国連貿易開発会議（UNCTAD）の税関システム創設者が発した「LLMを組み込まない税関システムは消滅する」という警告。この言葉は単なる技術トレンドへの追従ではなく、頻繁な法改正や複雑なビジネスルールにシステムがいかに即応すべきかという、企業ITの根幹に関わる重要な示唆を含んでいます。
「ルール変更」への即応性が競争優位になる
国連の貿易開発会議（UNCTAD）が開発し、世界多くの国で採用されている自動通関システム「ASYCUDA」の創設者、Jean Gurunlian氏が、「大規模言語モデル（LLM）に基づいて構築されていない税関システムはいずれ消滅する」と警告を発しました。この発言の背景には、国際貿易における規制や関税ルールの変更頻度の高さがあります。
従来、法改正や条約の変更があるたびに、システムエンジニアはコードを書き換え、テストを行い、数ヶ月かけてデプロイする必要がありました。しかし、LLMをシステムの中核に組み込むことで、新しい条文や規制文書を読み込ませるだけで、システムがその変更を解釈し、数秒で運用ルールに反映させることが理論上可能になります。ここでのキーワードは「適応力（Adaptability）」です。システム自体が静的なルールベースから、動的なコンテキスト理解へと進化することが求められています。
日本企業の課題：硬直的なレガシーシステムからの脱却
この議論は、日本の企業システムにとっても対岸の火事ではありません。経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」でも指摘されている通り、日本の多くの組織は、長年の運用で複雑化したレガシーシステムを抱えています。これらは仕様がブラックボックス化しており、法改正や消費税率変更、あるいは社内規定の改定に伴うシステム改修に莫大なコストと時間を要しています。
LLMを単なる「チャットボット」や「議事録作成ツール」としてだけでなく、こうした「複雑なビジネスルールの解釈エンジン」として基幹システムに組み込む視点が必要です。例えば、コンプライアンスチェック、経理における税区分の判断、複雑な約款に基づく保険金の支払い査定など、これまで人手によるダブルチェックやハードコーディングされたロジックに頼っていた領域こそ、LLMによる効率化の余地が残されています。
リスク管理：AIに「判断」を委ねる際のガバナンス
一方で、実務への適用には慎重な設計が不可欠です。LLMには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常に伴います。税関システムであれ、企業の基幹システムであれ、誤った解釈による処理は、法的な違反や金銭的な損失に直結します。
したがって、日本企業が導入を進める際は、以下の3点を意識する必要があります。
- RAG（検索拡張生成）の高度化：AIの知識だけに頼るのではなく、最新の法令データや社内規定ドキュメントを正確に参照させる仕組み。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：AIはあくまで「変更の検知」と「適用案の提示」を行い、最終的な承認は専門家が行うプロセスの構築。
- 説明可能性の確保：なぜその判断に至ったのか、参照元の条文や規定を明示させるUI/UXの設計。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「税関システムとLLM」の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
1. システムの「柔軟性」を再定義する
これまでのシステム開発は「仕様を固めて作り切る」ことが正義でした。しかしこれからは、外部環境（法規制や市場ルール）の変化に合わせて、AIが柔軟に挙動を変えられるアーキテクチャ（LLM Nativeな設計）への移行を検討すべき時期に来ています。
2. 「守りのDX」におけるAI活用
生成AIは新規サービス（攻めのDX）で語られがちですが、法務・コンプライアンス・貿易実務といった「守りの領域」においてこそ、ルールの複雑性と変更頻度の高さから、LLMの高い費用対効果が期待できます。
3. 段階的な導入とデータ整備
いきなり自動化するのではなく、まずは「変更影響分析（法改正がどの業務に影響するか）」のアシスタントとして導入することをお勧めします。また、そのためには社内の業務規定やマニュアルが、AIが読み取りやすい形式（構造化データや整ったドキュメント）で管理されていることが前提となります。