投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務適用が進む中、法務やコンプライアンスといった高い正確性が求められる領域での活用に課題を感じる企業は少なくありません。海外のリーガルテック動向を題材に、LLM（大規模言語モデル）と従来型のルールベースを組み合わせた「ハイブリッドアプローチ」の有効性と、日本企業におけるシステム開発やガバナンス対応への示唆を解説します。
専門領域におけるAI導入の壁とハルシネーションリスク
昨今、多くの日本企業が業務効率化や新規サービス開発に向けてLLM（大規模言語モデル）の導入を進めています。しかし、法務、財務、医療といった高度な専門知識と厳密性が求められる領域では、導入が足踏みするケースが散見されます。最大の理由は、LLMがもっともらしいが事実と異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクです。
日本の商習慣や組織文化においては、特に社内規定や法令への準拠に対して厳格な姿勢が求められます。そのため、確率的にテキストを生成するLLM単体のシステムでは、「万が一の誤答」がコンプライアンス違反や重大なインシデントに直結しかねず、本格的な業務への組み込みを躊躇する意思決定者は少なくありません。
LLMとルールベースの「ハイブリッド」というブレイクスルー
こうした課題に対する一つの解として注目されているのが、LLMとルールベースエンジン（あらかじめ設定された条件や論理に従って処理を行う従来型システム）を組み合わせるハイブリッドアプローチです。最近の海外動向として、米国のリーガルテック企業であるLitera社がMidpage社と提携し、AIエージェント「Lito」に高度なリーガルリサーチ機能を組み込んだ事例が挙げられます。
この提携に伴うベンチマーク調査では、LLM単体ではなく、LLMとルールベースエンジンを組み合わせたシステムが非常に強力なパフォーマンスを発揮することが示されました。LLMの強みである「自然言語の理解と柔軟な要約力」と、ルールベースの強みである「厳格な論理演算と確実な検索」を適材適所で使い分けることで、ユーザーフレンドリーでありながら正確性の高いAIシステムを実現しています。
日本企業におけるプロダクト開発とシステム連携への応用
このハイブリッドアプローチは、日本企業が自社プロダクトや業務システムにAIを組み込む際にも非常に有用な視点を提供します。たとえば、社内の契約書審査支援システムを構築する場合、条文の自然言語での検索や論点の抽出にはLLMを用い、必須条項の漏れチェックや承認フローの分岐には既存のルールベースエンジンを連携させるといった設計が考えられます。
また、RAG（検索拡張生成：外部データベースの情報を参照して回答を生成する技術）を導入する際にも、単に検索したテキストをLLMに渡すだけでなく、情報のアクセス権限や情報の有効期限の判定を厳格なルールベースで制御することで、日本の厳しい情報セキュリティ基準や内部統制を満たすAIアプリケーションを開発することが可能になります。
ハイブリッドアプローチの限界と運用上の留意点
一方で、このアプローチにはいくつかの限界とリスクも存在します。LLMとルールベースを統合することでシステムアーキテクチャが複雑化し、開発初期のコストやエンジニアの工数が増加する傾向があります。また、法令の改正や社内規定の変更があった際には、LLMの参照データ（ベクトルデータベースなど）の更新だけでなく、ルールベースエンジンのロジック自体も手動でメンテナンスし続ける必要があります。
AIにすべてを任せる「ブラックボックス化」を防ぐことができる反面、従来型システムの保守運用体制も維持しなければならない点は、運用リソースが限られる組織にとって慎重に評価すべきポイントです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のリーガルテックの事例から得られる、日本企業がAIを活用する際の実務的な示唆は以下の3点に集約されます。
1. 適材適所のアーキテクチャ設計：
すべての業務プロセスを生成AIに置き換えるのではなく、柔軟性が求められる領域（要約、翻訳、インターフェース）にはLLMを、確実性が求められる領域（権限管理、コンプライアンスチェック、計算）にはルールベースを配置する設計を心がけてください。
2. 既存システムとの共存によるガバナンス確保：
AI導入をゼロからのシステム刷新と捉える必要はありません。既存の安定した業務システム（ルールベース）の上にAIのエージェント機能を被せることで、これまでの内部統制や業務品質を維持したまま、ユーザー体験と業務効率を向上させることができます。
3. 運用保守を見据えた体制構築：
ハイブリッドシステムでは、AIのプロンプトエンジニアリングやモデル評価だけでなく、従来のソフトウェア・エンジニアリングのスキルも引き続き重要になります。システム全体の複雑性を管理し、継続的にアップデートできる運用体制（MLOpsの確立など）を早期に構築することが、中長期的なAI活用の成功を左右します。