投稿者 global-ai-media 
AI動画生成企業Synthesiaの法務責任者が、自然言語でシステムを構築する「Vibe-coding（バイブコーディング）」を用いて、自身を模した法務AIエージェントを自作した事例が注目を集めています。特定の業務領域に深い知見を持つドメインエキスパート自身がAIを開発する時代の到来は、日本企業にどのような可能性と課題をもたらすのでしょうか。実務的視点から解説します。
専門家が自らのAIエージェントを構築する「Vibe-coding」とは
AI動画生成プラットフォームを提供するSynthesiaの法務責任者が、自らの分身とも言える法務AIエージェント「Willow」を開発した事例が海外で話題となっています。ここで注目すべきは、彼がプロフェッショナルなソフトウェアエンジニアではなく、法務の専門家であるという点です。彼が用いた手法は「Vibe-coding（バイブコーディング）」と呼ばれ、最近のAI開発の現場で急速に浸透しつつある概念です。
Vibe-codingとは、プログラミング言語の構文を一行ずつ手作業で記述するのではなく、自然言語（人間の言葉）でAIに対して実現したい機能や挙動を指示し、コード生成から実装までをAIに委ねる開発スタイルのことを指します。これにより、専門的なプログラミングスキルを持たないドメインエキスパート（特定の業務領域に深い知見を持つ専門家）が、自身のノウハウや思考プロセスを直接AIシステムに落とし込むことが可能になりつつあります。
ドメインエキスパート主導によるAI開発のメリット
これまで、社内業務を効率化するシステムやAIプロダクトを開発する際、法務や経理、人事などの業務担当者とエンジニアの間には「要件定義の壁」が存在していました。業務担当者が抱える暗黙知や実務の細かいニュアンスをエンジニアに正確に伝え、システムに反映させるには多大な時間と労力が必要でした。
しかし、Vibe-codingのような手法や最新の大規模言語モデル（LLM）の進化により、ドメインエキスパート自身がAIのプロンプト（指示文）を調整し、社内規定や過去の契約書データを読み込ませることで、実務に即したAIエージェントを直接構築できるようになっています。例えば、社内の一次的な契約書レビューや法務相談の窓口を、業務解像度が最も高い法務担当者自身が「AIの同僚」としてチューニングできる点は、日本の企業にとっても新規事業開発や業務効率化の大きなヒントとなります。
日本企業における法務AIの活用と法的・組織的リスク
一方で、このような専門的AIエージェントの導入には特有のリスクが存在します。特に日本では、弁護士資格を持たない者（あるいはシステム）が有償で法的な鑑定や代理業務を行うことを禁じる「弁護士法第72条（非弁活動の禁止）」の問題があります。自社内で完結する社内ヘルプデスクとしての利用であればこの制約には抵触しにくいものの、自社プロダクトに法務AIを組み込んで顧客向けサービスとして提供する場合には、慎重な法的整理が不可欠です。
また、日本の組織文化においては「責任の所在」が厳格に問われる傾向があります。AIが生成したハルシネーション（もっともらしい嘘や誤情報）に基づいて業務判断を下し、企業に損害が発生した場合、AIを開発・導入した担当者なのか、それを利用した社員なのか、責任の所在が曖昧になりがちです。そのため、AIに完全に意思決定を委ねるのではなく、最終的な判断は必ず人間が行う「Human-in-the-Loop（人間の介在を前提とした仕組み）」を業務フローに組み込むことが実務上の必須条件となります。
エンジニアとビジネス部門の新しい関係性
ドメインエキスパートがAIを自ら「作れる」ようになると、社内エンジニアやプロダクト担当者の役割も変化します。これからのエンジニアに求められるのは、個別の業務アプリケーションをゼロから開発することではなく、ビジネス部門の担当者が安全かつ容易にAIを活用・構築できる「基盤」を提供することです。
具体的には、セキュアな社内データの参照環境（RAG：検索拡張生成）の構築、機密情報の漏洩を防ぐためのデータガバナンスの徹底、そしてAIの出力精度や利用状況をモニタリングするMLOps（機械学習システムの継続的運用管理）体制の整備です。ビジネス部門の柔軟な発想を活かしつつ、企業としてのセキュリティとガバナンスの網をかける、ハイブリッドな組織づくりが重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回取り上げた専門家によるAIエージェントの自作事例は、日本企業にとっても遠い未来の話ではなく、すでに向き合うべき現実です。今後の実務への示唆として、以下の3点が挙げられます。
第一に、業務部門の担当者に最新のAIツールの利用権限と教育を提供し、彼ら自身が業務効率化のためのAI環境を構築できる土壌を育むことです。現場の課題と解決策は、現場のエキスパートが最も深く理解しています。
第二に、AIによる自動化の範囲を明確にし、専門領域においては「Human-in-the-Loop」を前提とした業務プロセスを設計することです。特に法務やコンプライアンスに関わる領域では、AIはあくまで「優秀なアシスタント」にとどめ、最終的な業務責任は人間が負う体制を維持してください。
第三に、IT・エンジニアリング部門は、社内データの整備とAIガバナンスの構築に注力することです。現場が安全に試行錯誤できる「ガードレール（安全基準）」を設けることが、全社的なAI活用の底上げにつながります。技術の進化を正しく捉え、リスクを適切にコントロールしながら、組織全体の生産性向上や新規プロダクト開発に繋げていく視点が不可欠です。