投稿者 global-ai-media 
リーガルテック大手のLitera社が、同社の契約書レビュープラットフォーム「Kira」に大規模言語モデル（LLM）を統合した次世代機能を発表しました。このニュースは単なる一企業の機能追加にとどまらず、実務レベルのAI活用において「汎用LLMと特化型独自モデルのハイブリッド」がいかに重要かを示唆しています。本稿では、この技術トレンドを解説しつつ、日本企業が契約業務や文書処理にAIを導入する際の指針を考察します。
「汎用性」と「専門性」の融合が進むリーガルテック
生成AIブーム以降、ChatGPTなどの汎用的な大規模言語モデル（LLM）を用いて契約書の要約やドラフト作成を行う試みが広がりました。しかし、実務の最前線、特にミスが許されない法務領域においては、汎用LLM単体での運用に限界を感じる場面も少なくありません。ハルシネーション（もっともらしい嘘の生成）のリスクや、特定の法域・業界固有の条項解釈における精度のばらつきが課題となるからです。
今回、リーガルテック市場で実績を持つLitera社が発表した「Kira」の次世代版は、この課題に対する一つの回答と言えます。彼らのアプローチは、LLMの持つ「文脈理解・生成能力」と、Kiraが長年蓄積してきた「契約書解析に特化した独自のAIモデル」を組み合わせるというものです。
これは、LLMを単なるチャットボットとして使うのではなく、従来の識別系AI（特定のパターンや条項を高精度に抽出するモデル）と連携させることで、回答の根拠を明確にし、実務に耐えうる精度を確保しようとする「ハイブリッド型」の動きと言えます。
日本企業における文書処理AIの課題と可能性
この「特化型モデル × LLM」という構成は、日本の商習慣においても極めて親和性が高いと言えます。日本の契約書や社内規定は、欧米のような明確な条項形式だけでなく、日本特有の曖昧な表現や、業界ごとの暗黙の了解が含まれるケースが多々あります。
汎用的なLLM（主に英語圏のデータで学習されたモデル）だけでは、こうした日本独自の「行間」や、日本法に基づいたリスク判定を見落とす可能性があります。一方で、日本企業が過去に蓄積してきた契約データや、国内法に特化してチューニングされた従来のAIモデルをLLMと組み合わせることで、「日本語としての自然な要約・対話」と「法的な正確性」の両立が期待できます。
例えば、AIに「この契約書のリスクを教えて」と漠然と投げるのではなく、特化型モデルが「損害賠償条項」や「解除条項」を正確に特定し、その特定された箇所に基づいてLLMが「自社の標準約款と比較して何が不利か」を解説する、といったワークフローです。これにより、担当者はAIの回答の根拠を原文と照らし合わせやすくなり、ブラックボックス化を防ぐことができます。
実務導入におけるリスクと「Human-in-the-Loop」
もちろん、ハイブリッド型であってもAIが万能になるわけではありません。特に日本の組織文化では、最終的な意思決定の所在や責任範囲が問われます。「AIが大丈夫だと言った」では済まされないのが法務の世界です。
どれほどAIが進化しても、最終確認は人間が行う「Human-in-the-Loop（人間が関与するループ）」の設計が不可欠です。AIはあくまで「見落としを防ぐためのダブルチェッカー」や「一次スクリーニングの効率化」として位置づけ、最終的な法的判断は専門家が行う体制を崩すべきではありません。
また、機密情報である契約データを外部のLLMプロバイダーに送信する際の情報セキュリティやガバナンス（AIガバナンス）の観点も、導入時の重要なチェックポイントとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLitera社の事例および昨今の技術トレンドから、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目すべきです。
- 「LLM一本槍」からの脱却：
汎用LLMは強力ですが、専門業務においてはそれ単体では不十分な場合があります。自社の業務に特化した既存のAI技術やデータベースとLLMをどう組み合わせるか（RAG：検索拡張生成などの技術を含む）が競争力の源泉となります。 - 自社データの資産化：
「特化型モデル」の精度を高めるのは、質の高い自社データです。過去の契約書、議事録、トラブル事例などを構造化して管理することは、将来的にAIを導入する際のアドバンテージになります。 - ツールの選定眼：
「AI搭載」という宣伝文句だけでなく、「どのような仕組みで精度を担保しているか」「ハルシネーション対策はどうなっているか」というアーキテクチャの視点でSaaSやソリューションを選定する必要があります。 - 業務プロセスの再定義：
AIは魔法の杖ではなくツールです。AIが得意な「抽出・要約」と、人間が行うべき「判断・交渉」を明確に分けた業務フローを設計することが、生産性向上の近道です。