投稿者 global-ai-media 
米国の法科大学院で開催される「LLM（法学修士）」のイベント情報を端緒に、AI分野における「LLM（大規模言語モデル）」との奇妙な符合と、そこから見えてくる「法と技術の相互理解」の重要性について解説します。2026年に向けたAIガバナンスと日本企業の立ち位置を考察します。
「LLM」というアクロニムの衝突と融合
提示されたニュースソースは、オハイオ州立大学法科大学院（Moritz College of Law）における2026年のイベント「LLM Workshop Series」に関するものです。ここでいうLLMとは、我々AI実務者が日常的に扱う「Large Language Model（大規模言語モデル）」ではなく、伝統的な学位である「Legum Magister（法学修士）」を指します。
一見、AIとは無関係な情報のようですが、このアクロニム（頭字語）の衝突は、現在のAIビジネスにおける象徴的な課題を浮き彫りにしています。それは、「法律家（Legal）」と「技術者（Tech）」が、同じテーブルで議論しなければならない時代が到来したということです。
かつて機械学習はエンジニアだけの領域でしたが、生成AIの台頭により、知的財産権、プライバシー、偽情報（ハルシネーション）による名誉毀損など、法的リスクへの対応が不可欠となりました。2026年という近未来には、法学修士のカリキュラムにも「AIガバナンス」が必須となり、逆にAIエンジニアにも「コンプライアンス」の素養が求められる、そのような相互浸透が進んでいるでしょう。
日本企業が直面する「法とAI」のジレンマ
日本企業が生成AIを活用する際、最も意識すべきは「日本の法規制の特殊性」と「グローバル基準」のギャップです。
日本の著作権法（特に第30条の4）は、AIの学習利用に対して世界的に見ても極めて柔軟（権利者の利益を不当に害しない限り、許諾なく学習可能）な姿勢をとっています。これは、日本国内でAIモデルを開発・検証する上では大きなアドバンテージです。
一方で、欧州の「EU AI法（EU AI Act）」や米国の各種訴訟リスクは年々厳格化しています。日本企業が国内の感覚のままグローバルにサービスを展開したり、海外製のモデルを安易に業務に組み込んだりした場合、予期せぬ法的リスクに晒される可能性があります。日本の「現場の改善文化」は強力ですが、AIに関しては現場判断だけで進めると、データの越境移転や知財リスクを踏み抜く恐れがあるのです。
「守り」のためのガバナンスではなく、「攻め」のためのガードレールを
多くの日本企業では、リスクを恐れるあまり「生成AIの業務利用を一律禁止」にするか、逆に「現場に丸投げ」にするかの二極化が見られます。しかし、必要なのはその中間にある実務的な「ガードレール」の設置です。
具体的には、法務部とIT/AI部門が連携し、以下のような体制を構築することが推奨されます。
- リスクベースのアプローチ：すべてのAI利用を厳格にするのではなく、社内情報の要約などリスクの低い用途と、顧客対応などリスクの高い用途で承認フローを分ける。
- 人間参加（Human-in-the-Loop）の制度化：AIの出力をそのまま最終成果物とせず、必ず人間が確認・修正するプロセスを業務フローに組み込み、責任の所在を明確にする。
- プロンプト・エンジニアリングと法務知見の結合：「機密情報を入力しない」だけでなく、「ハルシネーションを誘発しにくい指示の出し方」を教育する。
日本企業のAI活用への示唆
今回のソース記事にある2026年という未来を見据え、日本企業は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
- 法務と技術のサイロ破壊：「LLM」という言葉が法学とAIの両方で使われるように、両部門の共通言語化を進めてください。法務担当者をAIプロジェクトの初期段階から巻き込む「Shift Left」な開発体制が、手戻りを防ぎます。
- 日本独自の強みの活用とグローバル対応の両立：日本の著作権法のメリットを活かしてPoC（概念実証）を加速させつつ、本番運用時はグローバルな規制（GDPRやEU AI法など）にも耐えうるデータ管理体制を構築するという、二段構えの戦略が必要です。
- 継続的なリテラシー教育：技術の進化スピードは法整備よりも早いため、固定的なルールブックを作るだけでは不十分です。定期的なワークショップ（まさにソースにあるような）を通じて、最新の技術動向と法的解釈を組織全体でアップデートし続ける文化が、長期的な競争力になります。