投稿者 global-ai-media 
アイオワ大学法学部のサマンサ・バルバス教授が米国法学研究所（ALI）のメンバーに選出されたというニュースは、一見するとAI技術とは無縁に思えます。しかし、法学修士（LLM）と大規模言語モデル（LLM）という同じ略称を持つこの2つの領域は、今やかつてないほど密接に関わっています。本稿では、名誉毀損やプライバシー法を専門とする法学者の動向を起点に、日本企業が直面するAIガバナンスと法的リスクへの対応策を解説します。
「法学のLLM」と「AIのLLM」：その接近が意味するもの
AI業界において「LLM」といえばLarge Language Model（大規模言語モデル）を指しますが、法学の世界では長らくMaster of Laws（法学修士）を意味してきました。今回、米国法学研究所（ALI）に選出されたサマンサ・バルバス教授のニュースは、この2つの「LLM」が現代社会においていかに深く交錯しているかを象徴するトピックとして捉えることができます。
バルバス教授の専門分野である「名誉毀損」や「プライバシー法」は、まさに現在の生成AIが直面している最大の法的課題の一つです。生成AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」は、個人の評判を傷つけたり、誤情報を拡散させたりするリスクを孕んでいます。法学の権威ある機関にこうした分野の専門家が加わることは、今後の米国の法的枠組み、ひいてはグローバルなAI規制の潮流に影響を与える可能性があります。
生成AIにおける「名誉毀損」と「プライバシー」のリスク
生成AIの実務において、技術的な精度向上と同じくらい重要視されているのが法的リスクの管理です。特に米国では、AIによる生成物が個人の権利を侵害したとして訴訟に発展するケースが散見されます。
企業がRAG（検索拡張生成）などの技術を用いて社内ドキュメントや外部データを参照させる際、その参照元データに個人情報が含まれていたり、AIが文脈を誤って不名誉な文章を生成したりする場合、企業は法的責任を問われる可能性があります。これは「技術的なエラー」ではなく「法的な侵害」として扱われるため、エンジニアリングと法務の両面からのアプローチが不可欠です。
日本企業への示唆：独自の法制度とグローバル基準の狭間で
日本は著作権法第30条の4により、AIの学習段階における著作物利用に対して世界的に見ても柔軟な（「機械学習パラダイス」とも呼ばれる）法制度を持っています。しかし、これはあくまで「学習（Training）」の話であり、「生成・利用（Inference/Usage）」の段階では、通常の著作権侵害や名誉毀損、プライバシー侵害の法理が適用されます。
日本企業が注意すべきは、自社のAIサービスがグローバル展開する場合や、OpenAIやGoogleなどの米国製モデルを利用する場合のリスク管理です。米国の法的議論（例えばALIでの議論や判例）は、サービス提供元の利用規約やガードレール（安全対策）に直結します。日本の法習慣だけで判断せず、グローバルスタンダードなAIガバナンス、特に「AI倫理」と「人権侵害リスク」への感度を高めておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
本記事のテーマである法学分野の動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントを整理します。
1. 技術と法務の連携強化（Legal Operations）
AIプロジェクトには、初期段階から法務担当者を巻き込むことが推奨されます。特に「名誉毀損」や「プライバシー」に関しては、エンジニアが考える「精度の問題」と法務が考える「権利侵害」のギャップを埋める共通言語が必要です。
2. ハルシネーション対策を法的リスク低減策と捉える
RAGやファインチューニングによる回答精度の向上は、単なるUX改善ではなく、法的リスク（誤情報による損害や名誉毀損）を低減するコンプライアンス活動の一環として位置づけてください。
3. 「人間による監督（Human-in-the-loop）」の設計
完全な自動化を目指すのではなく、最終的なアウトプットが他者の権利を侵害していないか、人間がチェックするプロセスを業務フローに組み込むことが、現時点での最も確実なリスクヘッジとなります。