投稿者 global-ai-media 
米国において、宣誓供述の応答にChatGPTを利用することが裁判所に禁止される事例が発生しました。本記事ではこの判例を端緒として、専門業務における生成AI利用のリスクと、日本企業が法務やコンプライアンス領域でAIを活用する際に不可欠となるガバナンスのあり方について解説します。
「ChatGPTは弁護士ではない」米国での注目判例
米国ミシガン州の連邦裁判所にて、原告本人（弁護士を代理人に立てず自ら訴訟を追行する当事者）が宣誓供述（デポジション）の最中に、相手方からの質問に対する回答をChatGPTに相談しようとしたところ、裁判所によってその使用が禁止されるという事案が発生しました。裁判所は「ChatGPTは弁護士ではない」と指摘し、法的な助言を提供する主体としてのAIの利用を退けました。
この事例は、生成AI（大規模言語モデル）が持つ言語処理能力の高さゆえに、一般ユーザーがAIを「専門家の代替」として頼ろうとしてしまう実態を浮き彫りにしています。同時に、法的手続きのように厳密な事実確認と責任の所在が問われる場において、AIを直接的な判断主体や助言者として扱うことに対する、司法の明確な歯止めとして注目を集めています。
専門業務におけるAI活用のリスクと限界
生成AIは、過去の膨大なデータに基づいて確率的に自然な文章を生成する技術であり、論理的な思考や事実の真偽確認を自律的に行っているわけではありません。そのため、もっともらしい嘘を出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが常に伴います。
法務やコンプライアンスといった専門性と正確性が強く求められる領域において、AIの出力を鵜呑みにすることは致命的な結果を招きかねません。過去にも米国で、弁護士がChatGPTを使って作成した準備書面に実在しない判例が含まれており、裁判所から処分を受けた事例があります。AIは文脈を整理し、一般的な情報を提供する「壁打ち相手」としては優秀ですが、個別具体的な事案に対する法的評価や戦略の立案を完全に委ねることは、現時点では技術的にも倫理的にも推奨されません。
日本の法規制と組織文化における留意点
日本国内で法務・コンプライアンス業務にAIを導入する際、最も留意すべき法規制の一つが弁護士法第72条（非弁活動の禁止）です。弁護士資格を持たない者（あるいはシステム）が、報酬を得る目的で個別具体的な法的トラブルに対して鑑定や助言を行うことは法律で禁じられています。企業内で自社の業務効率化のためにAIを利用する場合は直ちに違法となるわけではありませんが、AIが提供する法的見解をそのまま顧客に提供するようなサービスを構築する場合には、厳格な法的整理が必要です。
また、日本の組織文化においては「前例踏襲」や「完璧主義」が根強い一方で、一度システムとして導入されるとその出力結果を過信してしまう「自動化バイアス」に陥りやすい傾向もあります。契約書の一次レビューや社内規程の照会対応などにAIを組み込む場合、AIの回答を最終結論とするのではなく、必ず人間の担当者や専門家が内容を確認し、責任を担保する仕組みが不可欠です。
Human-in-the-Loop（人間の介在）を前提とした業務設計
AIを安全かつ効果的に業務に組み込むためには、「Human-in-the-Loop（人間の介在）」というアプローチが重要になります。これは、AIをあくまで作業の効率化や初期段階のドラフト作成を担う「高度なアシスタント」として位置づけ、最終的な判断や責任の引き受けは人間が行うプロセス設計です。
例えば、従業員からのコンプライアンスに関する日常的な問い合わせに対しては、社内規程を学習させたAI（RAG：検索拡張生成と呼ばれる技術）を用いて一次回答を行い、判断に迷うグレーゾーンの事案や重要な契約交渉については法務部が直接対応する、といったリスクに応じた階層的なアプローチが有効です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国での事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者が押さえておくべき要点と示唆は以下の通りです。
1. 利用用途ごとのガイドライン策定と周知
全社一律でAIの利用を禁止・許可するのではなく、業務領域や重要度に応じた利用ガイドラインを策定すべきです。「法的な最終判断には用いない」「公式な外部対応にはそのまま使用しない」といった明確な境界線を社内に浸透させる必要があります。
2. AIツールは専門家の代替ではなく「拡張」である
AIは弁護士や専門家の代わりにはなり得ません。しかし、大量のドキュメントの要約や論点の洗い出しにおいて、専門家の業務を強力に支援（拡張）することは可能です。コスト削減のみを目的とするのではなく、専門家がより付加価値の高い業務に集中するためのツールとして位置づけることが成功の鍵となります。
3. 責任所在の明確化と自動化バイアスの回避
プロダクトや社内システムにAIを組み込む際は、AIの出力結果に対する最終的な責任は企業および担当者にあることを明確にプロセスへ組み込む必要があります。利用者がAIの回答を盲信しないよう、回答の根拠となる社内ドキュメントのリンクを提示するなどのUI/UX上の工夫も、実務上極めて有効なリスク緩和策となります。