投稿者 global-ai-media 
提供された元記事はジョージ・ワシントン大学ロースクールの「LLM（Master of Laws：法学修士）」に関するものですが、我々AI実務者にとっての「LLM」は「Large Language Models（大規模言語モデル）」を指します。この奇妙なアクロニムの一致は、現在のAIビジネスにおいて「法務」と「技術」が不可分な関係にあることを象徴しています。本稿では、AIガバナンスと法的リスクの観点から、日本企業が取るべき戦略について解説します。
「二つのLLM」が交錯する現代のAI開発
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、法曹界では長らく法学修士（Master of Laws）を意味してきました。元記事にあるような米国ロースクールのプログラムは、今や弁護士だけでなく、AIガバナンスに関わる実務家にとっても無視できない領域となりつつあります。なぜなら、生成AIの活用は技術的な実装（MLOps）の問題であると同時に、著作権、プライバシー、そして倫理規定という法的な枠組み（Legal Ops）の問題でもあるからです。
グローバル規制の波と日本の立ち位置
EUの「AI法（EU AI Act）」の成立や米国の大統領令など、世界的にAIに対する規制が強化されています。これに対し、日本は比較的「ソフトロー」のアプローチをとっており、技術革新を阻害しない姿勢を見せています。特に日本の著作権法第30条の4は、AI学習のためのデータ利用に対して世界的に見ても寛容な規定とされています。
しかし、これは「何をしても良い」という意味ではありません。学習段階では適法であっても、生成されたアウトプット（生成物）が既存の著作物に類似し、かつ依拠性が認められる場合、著作権侵害のリスクが発生します。日本企業がグローバルにサービスを展開する場合、日本の法律だけでなく、提供先の国や地域の規制（GDPRなど）を遵守する必要があるため、より複雑な対応が求められます。
技術と法務の「共通言語化」が急務
日本企業における最大の課題は、エンジニアリング部門と法務・コンプライアンス部門の断絶です。エンジニアは最新のモデルやRAG（検索拡張生成）の精度向上に注力しますが、法務部門は「未知のリスク」を恐れて全面禁止や過度な利用制限をかけがちです。
このギャップを埋めるためには、双方が歩み寄る必要があります。法務担当者は生成AIの基本的な仕組み（確率的な挙動やハルシネーションの可能性）を理解し、エンジニアは「ガードレール（不適切な入出力を防ぐ仕組み）」の実装が機能要件の一部であることを認識しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. リスクベース・アプローチの採用
AI活用を一律に許可・禁止するのではなく、ユースケースごとのリスクレベルに応じた運用ルールを策定してください。例えば、社内文書の要約と、顧客向けの自動応答チャットボットでは、求められる安全性と精度の基準が全く異なります。
2. ガバナンスを開発プロセスに組み込む（Shift Left）
サービス開発の最終段階で法務チェックを行うのではなく、企画・設計段階から法務担当者（あるいはAI倫理に詳しい専門家）を巻き込む体制を作ってください。これにより、手戻りを防ぎ、設計段階からリスクを低減する「Privacy by Design / AI Safety by Design」を実現できます。
3. 人間による監督（Human-in-the-loop）の維持
特に重要な意思決定や対外的なアウトプットにおいては、AIをあくまで「ドラフト作成者」や「壁打ち相手」として位置づけ、最終的な確認と責任は人間が負うフローを確立することが、現時点での最も現実的なリスクヘッジとなります。