投稿者 global-ai-media 
AI分野で「LLM」といえば大規模言語モデルですが、法務・学術分野では法学修士（Master of Laws）を指します。本記事では、グローバルな法規制の動向を背景に、日本企業が直面するAIガバナンスの課題と、法務・コンプライアンス実務におけるAI活用の可能性とリスクについて解説します。
二つの「LLM」が交差するAI時代
ITや機械学習の文脈で「LLM」といえば、ChatGPTなどに代表される大規模言語モデル（Large Language Model）を指すことが一般的です。一方で、法務や学術の世界で「LLM」といえば、法学修士（Master of Laws）を意味します。アイルランドのダブリンシティ大学（DCU）をはじめ、グローバルな教育機関が提供するLLM（法学修士）プログラムは、複雑化する社会における法的課題を解決する専門家を育成しています。
現在、これら二つの「LLM」はかつてないほど密接に交差しています。生成AIの急速な社会実装に伴い、AIガバナンスや法規制への対応が企業の最重要課題となる中、高度な法的知見（法学のLLM）と最新のAI技術（技術のLLM）の両輪が求められているからです。
欧州をはじめとするグローバルなAI規制と日本の立ち位置
欧州連合（EU）では、世界に先駆けて包括的な「AI法（AI Act）」が成立し、リスクベースのアプローチによる厳格な規制が始まりました。グローバルに事業を展開する企業にとって、EU域内の法規制や各国の動向に準拠することは不可欠であり、国際的なコンプライアンス基準を理解する法務専門家の重要性が高まっています。
一方、日本国内においては、AIのイノベーションを阻害しない「ソフトロー（ガイドラインなどの柔軟な規範）」を中心としたアプローチが採られています。著作権法第30条の4に基づく学習データ利用の柔軟性など、企業にとってAI開発や活用を進めやすい環境がある反面、明確な法律がないからこそ、企業自身が倫理観や事業リスクを評価し、独自の「AIガバナンス」を構築しなければならないという難しさがあります。
法務・コンプライアンス実務におけるAI活用の可能性と限界
企業の法務部門やコンプライアンス部門においても、大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に進んでいます。例えば、膨大な過去の契約書から特定の条項を抽出する、社内規程に照らして契約のドラフトを作成する、あるいは海外法令の一次スクリーニングを多言語で行うといった業務において、AIは強力な効率化ツールとなります。
しかし、法務領域におけるAI活用には特有のリスクも存在します。LLMがもっともらしい嘘を出力する「ハルシネーション」は、法的判断において致命的な結果を招きかねません。また、機密性の高い契約情報や個人情報を外部のAIモデルに入力することによる情報漏洩リスクも懸念されます。さらに、日本特有の文脈に依存した曖昧な契約表現や、業界ごとの独自の商習慣をAIが正確に解釈できないケースも少なくありません。
日本企業のAI活用への示唆
これらを踏まえ、日本企業がAIを安全かつ効果的に活用し、プロダクトや業務に組み込んでいくための実務的な示唆を以下に整理します。
1. 法務と開発・ビジネス部門の早期連携
AIプロダクトの開発や業務導入の初期段階から、法務や知財の専門家をプロジェクトに巻き込むことが不可欠です。社内向けの「AI利用ガイドライン」の策定にとどまらず、開発プロセス自体に法的リスク評価を組み込むことで、後戻りのないアジャイルな進行が可能になります。
2. Human-in-the-Loop（専門家による介在）を前提としたプロセス設計
法務やコンプライアンス領域でAIを利用する場合、AIに最終判断を委ねてはなりません。AIをあくまで「高度なリサーチアシスタント」として位置づけ、最終的なリーガルチェックや意思決定は、法律の専門知識を持つ人材が責任を持って行う体制（Human-in-the-Loop）を設計することが重要です。
3. セキュアな環境の構築とデータガバナンス
機密情報や個人情報を取り扱う業務においては、入力データがAIの再学習に利用されないエンタープライズ向けの契約を結ぶか、自社専用のクラウド環境（プライベート環境）にLLMを構築する構成を検討すべきです。同時に、社内データのアクセス権限を適切に管理するデータガバナンスの徹底が求められます。
高度なAI技術のポテンシャルを最大限に引き出すためには、それを制御する強固な法的知見とガバナンス体制が不可欠です。技術と法務、二つの「LLM」的知見を高い次元で統合できる組織こそが、次世代のビジネス競争において優位性を築くことができるでしょう。