投稿者 global-ai-media 
AI業界で「LLM」といえば大規模言語モデルを指しますが、本来この略称は「法学修士（Master of Laws）」を意味するものでした。今回提示された情報は米国の税法修士プログラムに関するものですが、この偶然の一致は、現在の生成AI活用において「高度な専門知識」と「法的ガバナンス」がいかに不可欠であるかを象徴しています。本記事では、専門領域（特に税務・法務）でのAI活用におけるリスクと、日本企業が取るべきガバナンス体制について解説します。
「2つのLLM」が示唆するAIビジネスの現状
生成AIのブーム以降、テクノロジー業界ではLLM（Large Language Models）という言葉が飛び交っていますが、法曹界においてLLM（Legum Magister）は法学修士号、特に税法などの専門課程を指す伝統的な称号です。一見無関係に見えるこの2つですが、現在の企業活動においては密接に関わり始めています。
企業がAIを実務に導入する際、特に税務や法務といった「正解が厳格に定められた領域」では、汎用的なAIモデルをそのまま利用することには大きなリスクが伴います。高度な専門知識（ドメイン知識）と、それを統制するガバナンスがなければ、AIは企業の資産となるどころか、コンプライアンス違反や信頼失墜のリスク要因となり得ます。
専門領域（税務・法務）におけるAI活用の課題
元記事にあるような「税法（Taxation）」の分野は、AIにとって最も難易度の高い領域の一つです。一般的なLLMは、確率的に「もっともらしい文章」を作成することには長けていますが、正確な事実確認や最新の法改正への追従は苦手としています。
例えば、日本の税制は頻繁に改正され、特例措置も複雑です。汎用LLMが学習したデータが数ヶ月前のものであれば、その回答は「古い正解（現在の誤り）」となる可能性があります。これを防ぐためには、RAG（検索拡張生成）技術を用いて最新の法令データベースを参照させる仕組みや、最終的に有資格者（人間）が内容を監査する「Human-in-the-loop」の体制が不可欠です。
日本国内の法規制とAIガバナンス
日本企業がAIを活用する上で、避けて通れないのが著作権法や個人情報保護法との兼ね合いです。日本の著作権法第30条の4は、AIの「学習」に対して比較的寛容であるとされていますが、「生成・利用」の段階では、既存の著作物との類似性や依拠性が問われるリスクが残ります。
また、経済産業省や総務省が策定を進める「AI事業者ガイドライン」では、AI利用者に対しても適切なリスク管理を求めています。税務相談のような独占業務資格（税理士法など）に関わる領域でAIチャットボットを安易に公開すれば、業法違反に問われる可能性すらあります。技術的な実現可能性だけでなく、こうした法的リスクの精査（リーガルチェック）が、プロダクト開発の初期段階から求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、専門性の高い領域でAI活用を進める日本の企業・組織には、以下の視点が求められます。
- ドメイン特化型アプローチの採用：
汎用モデルに頼りすぎず、社内規定や最新法令をデータベース化し、それを参照させるRAG等のアーキテクチャを採用することで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減させること。 - 「法務」と「技術」の対話：
エンジニア任せにせず、プロジェクトの初期段階から法務部門や外部専門家を巻き込み、日本の商習慣や業法（医師法、弁護士法、税理士法など）に抵触しないサービス設計を行うこと。 - 責任分界点の明確化：
AIが出力した情報の責任を誰が負うのかを明確にする利用規約の整備や、社内利用ガイドラインの策定を行うこと。
「LLM（技術）」を使いこなすためには、「LL.M.（法および専門知識）」の視点がかつてないほど重要になっています。技術のアクセルを踏むと同時に、ガバナンスというハンドルを握ることが、持続可能なAI活用の鍵となります。