投稿者 global-ai-media 
AI業界のニュースを追っていると、「LLM」という単語が大規模言語モデルではなく「法学修士（Master of Laws）」を指している記事に出くわすことがあります。今回参照する記事もその好例ですが、この偶然の略語の一致は、現在の生成AI活用における極めて重要なテーマ——「専門領域（ドメイン）への適応」と「グローバルな法規制対応」——を示唆しています。本稿では、汎用AIの限界と、日本企業が法務やコンプライアンス領域でAIを活用する際の勘所を解説します。
「2つのLLM」が示唆するドメイン知識の重要性
今回取り上げる元記事は、実際にはAI技術に関するものではなく、法学修士（LL.M.）取得後の海外キャリアに関するインタビュー記事です。シンガポールでの実務経験が語られていますが、ここにはAI開発者が直視すべき重要なアナロジーが含まれています。それは「ある国（領域）で学んだ知識が、別の国（領域）でそのまま通用するとは限らない」という点です。
現在の生成AI、特にChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータで学習されていますが、その中心は英語圏のデータであり、論理構造も欧米のコンテキストに強く影響を受けています。これをそのまま日本の商習慣や法務実務に適用しようとすると、言語翻訳としては正しくても、実務としては「誤答」を導き出すリスクがあります。
汎用モデルの限界と「リーガルテック」の課題
企業が生成AIを契約書チェックや法規制調査などの実務に組み込む際、最大の障壁となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「法域（Jurisdiction）の違い」です。
例えば、AIに日本の雇用契約書をレビューさせると、時折アメリカの法概念に基づいた修正案（例：At-will雇用に近い解雇条項など）を提案することがあります。これは、モデルが学習したデータセット内の法務文書の比重が影響しています。記事にある法学修士が「現地での学習と経験」を重視するように、AIモデルにも「日本の法律」と「日本の実務」を特化して学習させる（ファインチューニング）、あるいはRAG（検索拡張生成）によって正確な国内法データベースを参照させる仕組みが不可欠です。
日本企業特有の「曖昧さ」とAIガバナンス
さらに、日本企業にとって悩ましいのが、日本のビジネス文書特有の「曖昧さ」です。「誠意を持って協議する」といった条項や、明文化されていない行間を読む文化は、論理的整合性を求めるLLMにとって処理が難しい領域です。
また、欧州の「AI法（EU AI Act）」に見られるような厳格な規制アプローチに対し、日本は現時点ではガイドラインベースのソフトローを中心としていますが、グローバル展開する日本企業は、相手国のAI規制も遵守する必要があります。元記事の法学生が国境を越えて知識をアップデートしたように、AIシステム自体にも、各国の最新のコンプライアンス要件を動的に反映させる「MLOps（機械学習基盤の運用）」と「ガバナンス」の体制が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、経営層および実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
- 「汎用版」と「特化版」の使い分け：
一般的なメール作成や要約には汎用LLMで十分ですが、法務・人事・経理などの専門業務には、日本の法規制データをRAG等で外部知識として組み込んだシステムを採用してください。ベンダー選定時は「日本の法改正への追従性」を確認することが重要です。 - Human-in-the-loop（人間による確認）の徹底：
法務領域においてAIはあくまで「優秀なパラリーガル」であり、最終判断者ではありません。特にハルシネーションのリスクを考慮し、AIの出力結果を専門家が検証するプロセスをワークフローに必ず組み込んでください。 - データ主権とセキュリティ：
機密性の高い契約データなどを扱う場合、パブリックなクラウドにデータを送信しない「ローカルLLM」や、企業のプライベート環境内で完結するアーキテクチャの検討が必要です。
「LLM（言語モデル）」が「LL.M.（法学修士）」並みの専門性を獲得するには、単なるデータ量だけでなく、質の高いドメイン知識と、それを運用する人間の知見の融合が不可欠です。