投稿者 global-ai-media 
国連貿易開発会議（UNCTAD）の税関システム「ASYCUDA」の創設者が、大規模言語モデル（LLM）を統合しないシステムは淘汰されると警告しました。この発言は単なる貿易実務の話題にとどまらず、複雑な法規制や膨大な文書処理を抱える日本の「ミッションクリティカルなレガシーシステム」が、生成AI時代にどう変化すべきかという重要な問いを投げかけています。
「ルールベース」の限界とLLMの必然性
Webb Fontaineの会長であり、世界中の税関で使用されている自動化システム「ASYCUDA」の設計者でもあるJean Gurunlian氏は、「LLMに基づいて構築されていない税関システムは消滅するだろう」と強い言葉で警告しました。税関業務は、世界各国の複雑怪奇な関税法、頻繁な規制変更、そして多言語にわたる膨大なインボイスや船積み書類を扱う、極めて高度な専門領域です。
従来、こうした領域は厳格な「ルールベース（if-then形式のプログラム）」のシステムが支配してきました。日本でもNACCS（輸出入・港湾関連情報処理センター）などが高い安定性を誇っています。しかし、ルールベースには限界があります。非定型な文書の読み取りや、自然言語で書かれた規制の解釈、そして予期せぬ不正パターンの検知には、柔軟性が欠けるためです。
Gurunlian氏の主張は、LLMが持つ「非構造化データの理解力」と「コンテキストの推論能力」こそが、次世代のインフラに不可欠であるという点にあります。これは、単にチャットボットを導入するという話ではなく、基幹システムのコアエンジンとしてLLMを位置付けるパラダイムシフトを意味します。
貿易立国・日本における実務的インパクト
日本企業にとって、このトレンドは二つの側面で重要です。一つはグローバルサプライチェーンの効率化、もう一つは社内レガシーシステムのモダナイゼーションです。
貿易実務の現場では、HSコード（商品の名称や分類を定めた番号）の特定に多大な工数を割いています。製品説明書（自然言語）から適切なHSコード（構造化データ）を導き出すタスクは、LLMが最も得意とする領域の一つです。日本の商社や物流企業が、自社の通関業務や物流管理システムにLLMを組み込むことで、属人化していた判断業務を標準化し、リードタイムを劇的に短縮できる可能性があります。
また、これは貿易に限った話ではありません。金融、保険、法務など、日本には「大量の文書」と「複雑な規制」に縛られた業務システムが山積しています。「LLMがないシステムは消滅する」という言葉は、これらの業界におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の方向性を示唆しています。
「ハルシネーション」と日本企業の品質基準
一方で、日本企業が最も懸念するのはAIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。税関申告や金融取引において、AIの誤回答は法令違反や巨額の損失に直結します。日本の商習慣として「100%の正確性」が求められる場面で、確率的に動作するLLMをどう受け入れるかは大きな課題です。
実務的な解としては、LLMに全権を委ねる「オートパイロット」ではなく、人間の専門家を支援する「コパイロット」として組み込むアプローチが現実的です。例えば、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用い、参照すべき最新の法令データベースに基づいた回答のみを生成させる、あるいはAIが提示した分類案の根拠（ソース）を必ず人間に提示させるといった、AIガバナンスとUX設計が重要になります。
また、機密性の高い貿易データや顧客情報を扱うため、パブリックなLLMへデータを送信することへの懸念もあります。これに対しては、Azure OpenAI Serviceのようなセキュアな環境の利用や、特定のタスクに特化した小規模言語モデル（SLM）をオンプレミスやプライベートクラウドで運用する「ローカルLLM」の検討も進めるべきでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の警告を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の点を考慮すべきです。
- レガシー刷新の好機と捉える：既存の基幹システムをすべて捨て去る必要はありません。APIを通じてLLMの「判断能力」を既存システムに外付けし、非構造化データの処理能力を付加するアプローチ（Augmentation）を検討してください。
- 「Human-in-the-loop」の設計：日本の品質基準を満たすためには、AIの出力を人間が最終確認するプロセスをワークフローに組み込むことが不可欠です。AIは下書きと一次チェックを行い、人間が決裁するという分担を明確にしてください。
- ドメイン特化型知識の蓄積：汎用的なLLMだけでは専門業務には対応しきれません。自社の過去の取引データ、社内規定、マニュアルなどを体系化し、AIが参照できる「ナレッジベース」として整備することが、競争力の源泉となります。
- コンプライアンスとガバナンス：貿易や金融などの規制産業では、AIの判断根拠が説明可能であること（Explainability）が求められます。どのデータに基づいてその結論に至ったかを追跡できるシステムの構築が必要です。