投稿者 global-ai-media 
ベトナムのテクノロジー企業CMCによる法務特化型LLMと評価ベンチマークの公開は、世界のAIトレンドが「汎用モデル」から「ドメイン特化型」へシフトしつつあることを象徴しています。この事例を起点に、日本企業が法務や金融といった専門領域でAIを活用する際に直面する課題と、独自データの整備や評価セット構築の重要性について解説します。
「汎用」から「特化」へ：グローバルなAI開発の潮流
ベトナムのテクノロジー大手CMCが、同国初となる法務特化型の大規模言語モデル（LLM）「CMC-AI-Legal-32B」と、その評価ベンチマーク「VLegal-Bench」を公開しました。このニュースは単なる一企業の発表にとどまらず、現在の生成AI開発における重要なトレンドを示唆しています。それは、GPT-4のような超巨大で何でもできる汎用モデル（General Purpose Models）への依存から、特定の業界知識や言語文化に最適化された「ドメイン特化型モデル（Vertical AI）」への回帰、あるいは使い分けが進んでいるという点です。
法律、医療、金融といった専門性が高く、かつミスが許されない領域（High-Stakes Domains）において、汎用モデルは依然として「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくリスクや、各国の固有の商習慣・法規制に関する知識不足という課題を抱えています。CMCの事例は、320億パラメータ（32B）という、現在の基準では「中規模」のサイズでありながら、特定領域のデータで学習させることで、実務に耐えうる性能を目指すアプローチの有効性を示しています。
モデルそのものより重要な「評価指標（ベンチマーク）」の確立
今回の発表で特に注目すべきは、モデルとセットで「VLegal-Bench」という評価指標が公開された点です。AI開発の現場、特に日本企業のプロジェクトにおいて見落とされがちなのが、この「評価（Evaluation）」のプロセスです。
「AIが正しく回答できているか」を判断するためには、その国や組織の基準に沿ったテスト問題集が必要です。汎用的なベンチマーク（MMLUなど）で高得点を取っていても、日本の契約書チェックや法務相談で役に立つとは限りません。ベトナムが自国の法体系に基づいた評価セットを整備したように、日本企業もまた、自社の業務要件や日本の法規制に即した「独自の評価データセット」を構築することが、AI導入の成功を左右する最大の鍵となります。
日本における法務・専門領域AIの現状と課題
日本国内に目を向けると、リーガルテック企業や大手法律事務所を中心に、日本法に特化したAI開発やRAG（検索拡張生成：社内文書などを参照させて回答させる技術）の構築が進んでいます。しかし、実務への適用には高いハードルが存在します。
まず、日本の法文章は「主語の省略」や「あいまいな表現」が多く、文脈依存度が高いという言語的特性があります。また、企業内利用においては、著作権法（特にAI学習に関する第30条の4）への理解や、機密情報の取り扱いに関するガバナンスが厳格に求められます。単に海外製の高性能モデルを持ってくるだけでは機能せず、日本固有の「商流」や「契約慣行」を理解したチューニング、あるいはプロンプトエンジニアリングが不可欠です。
さらに、弁護士法72条（非弁行為の禁止）との兼ね合いも重要です。AIが法的な助言を行うサービスの設計には細心の注意が必要であり、AIはあくまで「専門家の支援・効率化ツール」としての位置づけで活用されるケースが大半です。このように、技術的な精度だけでなく、法制度や業界ルールとの整合性をどう取るかが、日本市場での重要課題となっています。
日本企業のAI活用への示唆
ベトナムの事例および日本の現状を踏まえ、意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「巨大モデル一辺倒」からの脱却
すべてのタスクに最高性能の汎用モデルを使う必要はありません。コストとレイテンシ（応答速度）、そしてセキュリティの観点から、社内データでファインチューニングした中規模モデルや、オープンソースモデルの活用を検討すべきです。特に専門用語が飛び交う現場では、汎用モデルよりも、その領域のデータを学習した特化型モデルの方が高いパフォーマンスを発揮する場合があります。
2. 「評価セット」の構築を最優先に
PoC（概念実証）を繰り返す前に、まずは「何をもって正解とするか」の評価セット（Golden Dataset）を作成してください。特に法務やコンプライアンス関連では、過去のヒヤリハット事例や社内規定に基づいたテストケースを整備し、人間がAIの回答をチェックする体制（Human-in-the-Loop）を構築することが不可欠です。
3. リスク許容度の明確化とガバナンス
法務のようなセンシティブな領域では、100%の精度は保証できません。「ドラフト作成の補助」として使うのか、「一次チェック」として使うのか、利用目的を明確にし、最終的な責任は人間が負うという運用ルールを徹底することが、AIリスク管理の第一歩です。