投稿者 global-ai-media 
今回取り上げるのは、UC Davis法科大学院の同窓生（LL.M.：法学修士）に関する記事です。AI業界でLLMといえば「大規模言語モデル」を指しますが、実はこの「法」と「技術」という2つのLLMの接近こそが、現在の生成AI導入における最重要テーマの一つです。技術実装と法的リスク管理の両輪をいかに回すか、日本企業に向けた視座を提供します。
「2つのLLM」が示唆するAIガバナンスの重要性
提供された元記事は、カリフォルニア大学デービス校（UC Davis）法科大学院の法学修士課程（LL.M.：Master of Laws）を修了した卒業生を紹介するものです。AIの実務に携わる私たちにとって「LLM」といえば、まず間違いなく「Large Language Models（大規模言語モデル）」を想起しますが、法曹界においてそれは伝統ある「法学修士」の学位を意味します。
一見、AIとは無関係に見えるこの重複ですが、現在のビジネスシーンにおいては極めて象徴的な意味を持ちます。生成AIの社会実装が急速に進む中、技術的なモデル（LLM）を扱うためには、法的な専門性（LL.M.的な知見）が不可欠になっているからです。特に企業がChatGPTなどの生成AIを業務プロセスや自社プロダクトに組み込む際、技術的な実現可能性（Feasibility）と同じくらい、あるいはそれ以上に、法的妥当性や倫理的安全性（Safety & Compliance）が問われるようになっています。
技術と法規制の狭間で直面する課題
生成AIの活用において、企業は「ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）」や「著作権侵害」、「プライバシー情報の漏洩」といったリスクに直面しています。これらは単にエンジニアリングで解決できる問題にとどまらず、法的判断を要する経営課題です。
欧州の「AI法（EU AI Act）」成立をはじめ、世界的にAI規制の波が押し寄せています。日本国内においても、総務省・経産省による「AI事業者ガイドライン」が策定され、法的な拘束力はないものの、実務上の遵守基準として機能し始めています。エンジニアが「技術的に可能だ」と判断した機能であっても、法務部門が「コンプライアンス上リスクが高すぎる」とストップをかけるケースは、日本企業でも頻発しています。
日本企業の組織文化と「攻めのガバナンス」
日本の企業組織、特に大手企業では、リスク回避の意識が強く働く傾向があります。しかし、AI活用においてリスクをゼロにしようとすれば、実質的に何もできなくなるというジレンマがあります。ここで重要なのは、法務やコンプライアンスを単なる「ブレーキ」としてではなく、安全に走行するための「ガードレール」や「ハンドル」として捉える「攻めのガバナンス」という発想です。
元記事にあるような法学のプロフェッショナルたちが、今後はAIの技術的特性を理解し、逆にAIエンジニアが法規制の勘所を理解する――こうした「越境」が組織内で起きなければ、競争力のあるAIプロダクトは生まれません。シリコンバレーなどの先進的なテック企業では、開発初期段階から法務・倫理の専門家がチームに参加する体制が一般的になりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「LL.M.（法学修士）」の記事を起点に、AI（LLM）導入における法と組織のあり方について検討しました。日本企業の実務担当者および意思決定者は、以下の3点を意識すべきです。
- 法務と開発の連携強化：開発が終わってから法務確認を行うのではなく、企画・設計段階から法務担当者を巻き込み、技術と法規制の両面から仕様を詰めるプロセスを構築すること。
- リスクベース・アプローチの徹底：AIのリスクを一律に恐れるのではなく、用途（社内業務効率化か、顧客向けサービスかなど）や影響度に応じてリスク許容度を設定し、適切な緩和策（Human-in-the-loopなど）を講じること。
- 「AIリテラシー」の再定義：エンジニアにおけるプロンプトエンジニアリング能力だけでなく、ビジネス・法務人材における「AIが何を得意とし、何を苦手とするか」という技術的リテラシーの向上が、組織全体の意思決定スピードを左右する。