投稿者 global-ai-media 
国連貿易開発会議（UNCTAD）の通関システム「ASYCUDA」創設者であるJean Gurunlian氏が、「大規模言語モデル（LLM）を基盤としない通関システムは消滅するだろう」と警告しました。この発言は単なる技術トレンドの指摘にとどまらず、複雑なドキュメント処理や法規制対応を伴う基幹業務システムにおいて、生成AIが「あったら便利」な補助ツールから「不可欠なインフラ」へと変化していることを強く示唆しています。日本の物流・貿易業界におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈で、この動向をどう捉えるべきか解説します。
なぜ「LLMなし」のシステムは立ち行かなくなるのか
ASYCUDA（Automated System for Customs Data）は、世界100カ国以上で導入されている通関管理システムであり、国際貿易のインフラを支えてきた実績があります。その創設者が「LLMを組み込まなければシステムとして生き残れない」とまで断言する背景には、貿易実務の特殊性と生成AIの親和性の高さがあります。
通関業務や貿易金融は、インボイス、パッキングリスト、原産地証明書、そして複雑怪奇な関税法規や条約など、膨大な「非構造化データ（テキスト）」を扱うプロセスです。従来、これらを構造化データ（データベースで扱える形式）に変換するのは、専門知識を持つ人間の手作業か、ルールベースの限定的な自動化に依存していました。
しかし、近年のLLMの進化により、多様なフォーマットの文書から意味を抽出し、適切なHSコード（輸出入統計品目番号）を推論し、規制へのコンプライアンスをチェックする工程が劇的に効率化されつつあります。これは単なるチャットボットの導入ではなく、システムの中核（Core）に言語理解能力を持たせることを意味します。
日本企業における活用：HSコード分類とドキュメント処理
日本の貿易実務においても、このパラダイムシフトは無視できません。特に以下の領域での活用が現実的であり、かつ急務となっています。
一つ目は、HSコード分類の高度化です。製品のスペックシートや説明文をLLMに読み込ませ、適切なHSコードを候補出しさせるアプローチは、すでに実証実験から実運用のフェーズに入りつつあります。日本の関税定率法や関税分類の解釈は非常に厳密ですが、過去の裁定事例などをRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いてLLMに参照させることで、専門家の判断を強力にサポートできます。
二つ目は、「2024年問題」に代表される物流・貿易の人手不足への対応です。日本独特の商習慣として残る、紙やPDF、FAXベースのやり取りにおいて、OCR（光学文字認識）とLLMを組み合わせることで、手書き文字や非定型フォーマットからのデータ入力業務を大幅に削減できます。従来のOCRでは読取り精度に限界があった箇所も、LLMが文脈から補完・修正することで、実用レベルに達するケースが増えています。
リスクとガバナンス：ハルシネーションと責任の所在
一方で、基幹システムにLLMを組み込む際のリスクマネジメントは不可欠です。LLMはもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性があります。誤ったHSコードで申告を行えば、追徴課税や輸出入許可の取り消しといった重大なコンプライアンス違反につながります。
日本企業が導入する際は、AIに全自動で判断させるのではなく、あくまで「判断材料の提示」や「ドラフト作成」に留め、最終的な承認は必ず人間が行う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」を徹底する必要があります。また、企業内データの漏洩を防ぐため、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどのセキュアな環境下で、自社専用のプライベートな構成を組むことが基本となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のASYCUDA創設者の発言から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点に着目すべきです。
1. テキスト処理の「インフラ化」を急ぐ
LLMはもはやチャットツールではありません。ERP（統合基幹業務システム）やSCM（サプライチェーン管理）システムの中に、テキストを理解・変換するエンジンとしてLLMを組み込む設計思想が求められています。既存システムの改修においても、API経由でLLMの推論能力をどう取り込むかが競争力の分かれ目になります。
2. ドメイン知識とRAGの結合
汎用的なLLMだけでは実務には耐えられません。自社が持つ過去の通関実績、商品マスタ、社内規定といった独自の「ドメイン知識」をいかにベクトルデータベース化し、RAGを通じてAIに参照させるかが成功の鍵です。日本の現場にある「暗黙知」をデータ化する好機でもあります。
3. ガバナンスを前提としたPoC（概念実証）
「何でもできる魔法」として期待値を上げすぎず、まずは特定の商品カテゴリのHSコード分類や、特定の書類のデータ化など、スコープを絞って精度検証を行うべきです。その際、誤回答時の検知フローや責任分界点をあらかじめ設計しておくことが、日本企業らしい堅実なAI活用の第一歩となります。