投稿者 global-ai-media 
米国のテクノロジー企業CODITによる、世界中の規制・政策分析に特化したAIエージェント「ChatCODIT」のローンチは、AIガバナンスの新たな潮流を示唆しています。欧州AI法（EU AI Act）をはじめとする複雑なグローバル規制に対し、AIそのものを活用して対応する「RegTech」の進化と、日本企業が備えるべき実務的視点について解説します。
グローバルな法規制リスクと「政策分析AI」の登場
AIテクノロジーの進化に伴い、それを規制するための法整備も世界規模で急加速しています。欧州の「EU AI法（EU AI Act）」、米国のAI大統領令、そしてG7広島AIプロセスなど、地域ごとに異なる規制枠組みが同時多発的に更新されており、グローバルに展開する企業にとって、これらの動向を人手のみでリアルタイムに追跡・解釈することは限界に近づいています。
こうした背景の中、CODITが発表した「ChatCODIT」のような「政策分析AIエージェント」の登場は必然的な流れと言えます。これは単なる条文検索エンジンではなく、膨大な法規制データを学習・参照し、特定のビジネスコンテキストにおける影響度合いを分析・示唆することを目的としたツールです。いわゆる「レグテック（RegTech：規制×技術）」の分野において、生成AIが実用段階に入ってきたことを意味します。
単なる検索から「エージェント」による自律的な調査へ
従来のキーワード検索や静的なデータベースと異なり、昨今のAIエージェントは、ユーザーの問いに対して推論を行い、複数の情報源を統合して回答を生成する能力を持っています。例えば、「当社の新しいヘルスケアAIアプリをEU市場で展開する場合、どのようなコンプライアンス要件があるか？」といった抽象度の高い問いに対し、関連する法案の草案や施行済みの規則を横断的に分析し、要点を抽出することが技術的に可能になりつつあります。
日本企業、特に法務部や知財部の人員が限られている組織にとって、こうしたAIエージェントは「24時間稼働する法務アシスタント」としての役割が期待されます。言語の壁を超えて各国の規制原文を解析できる点は、LLM（大規模言語モデル）の強みが最も活きる領域の一つです。
リスクと限界：ハルシネーションと最終責任の所在
一方で、法規制対応にAIを活用することには重大なリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、法的判断においては致命的となり得ます。存在しない判例や条文をAIが捏造するリスクはゼロではありません。
したがって、現段階での実務的な最適解は、AIエージェントを「ドラフト作成」や「初期スクリーニング」のツールとして位置づけることです。AIが出した分析結果を、最終的には人間の専門家（弁護士や法務担当者）が検証するプロセス（Human-in-the-Loop）が不可欠です。AIは網羅的な情報収集には長けていますが、微妙なニュアンスや、法的な「行間」を読む能力、そして何より法的責任を負う主体性を持っていません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の経営層や実務担当者が汲み取るべきポイントは以下の通りです。
1. 「守り」のAI活用の検討
生成AIというと「業務効率化」や「サービス開発」といった「攻め」の側面に注目が集まりがちですが、法規制対応やリスク管理といった「守り」の領域こそ、AIによる自動化効果が高い分野です。特に海外展開を見据える企業は、現地の法規制情報の収集・翻訳コストを削減するために、こうしたツールの導入検討を始める時期に来ています。
2. 「ソフトロー」と「ハードロー」への適応
日本国内ではガイドライン中心の「ソフトロー」アプローチが主流ですが、欧州などは罰則付きの「ハードロー」です。グローバル市場で戦う日本企業は、このギャップを埋める必要があります。AIエージェントを活用し、各国の規制強度の違いを可視化することで、過剰な萎縮や無謀な展開を防ぐ意思決定が可能になります。
3. 社内データの整備とRAG（検索拡張生成）の活用
汎用的なAIツールだけでなく、自社の社内規定や過去の法務相談ログをAIに参照させるRAGの仕組みを構築することで、より自社の文脈に即したガバナンス体制が構築できます。外部の規制情報と内部のコンプライアンス情報を統合的に扱える基盤づくりが、今後の競争優位につながるでしょう。