在制造、金融、汽车等监管行业中，每当法令或行业标准修订时，都会产生影响调查、规格变更、系统修改、测试及审计应对等一系列流程。根据案件规模和对象范围，单次对策成本有时高达数千万至数亿日圆。而且，这种成本随着每次法规修订而重复发生，且随着受监管产品、据点的增加，结构上极易扩大。 株式会社 Headwaters（总部：东京都新宿区，代表董事：筿田 庸介）为解决这类结构性课题，开始提供将法规及行业标准结构化为进程，并自动化法规修订时的影响反映及合规性确认初次评估的「AI-Rule as Code (AI-RaC)」解决方案。 通过与 Headwaters Consulting 及 Headwaters Professionals 三社联动，提供从构想制定到技术实作、组织落实的一站式服务。 本解决方案并非取代法律解释本身，而是一个将企业内部确定的法规要求、行业标准、内部规则一贯地反映到业务与系统中的结构化运作基础。 该公司至今在多个行业领域拥有法律制度数字化项目的经验。结合在那里累积的「Rule as Code」（将以自然语言编写的法律或法规，整理成 AI 或系统易于处理的形式的理念）知识，以及利用 Anthropic 公司的「Claude」构建的治理应对型 AI 驱动开发技术基础。 通过将结构化规则作为规格反映到设计、开发、测试中，AI 支持规格变更时的影响掌握和修改方针的整理，旨在减少监管行业的返工并减轻应对负荷。 背景：规管应对成本的结构性问题 在制造、金融、汽车等监管行业，每当法令或行业标准变更时，重复发生影响调查、规格变更、系统修改、测试、审计应对等工作。这类应对在法务、业务部门、IT 部门之间若出现解释或认识偏差，极易产生返工，且随着对象产品或据点的增加，负担往往会变大。 另一方面，现在企业被要求的不仅仅是提高法规修订应对的效率。随着 AI 代理和自律型系统的应用进展，AI 很难稳定地处理以自然语言编写的规则和标准，因此需要一个 AI 可以作为判断根据参考的结构化规则基础。 国家层面也在以制度和法令数字化为前提，推进将其整理为更易于处理的形式。数字厅正在推进「法令」与「数字」结合的举措，包括法制事务数字化、法令数据及法令 API 的建设、利用 AI 开发法制事务补助工具、调查包括 Rule as Code 在内的海外先进案例等。此外，将制度从模拟前提转向数字前提，以及推动 AI 应用也在进展中。 在这种环境变化中，企业需要的是在法规修订时不再从零开始，而是将规则本身结构化，并以可重用的方式进行变更时的影响分析与反映。AI-RaC 不仅限于压缩规管应对成本，未来的目标是成为 AI 代理安全且具备一致性运行的判断规则基础。 关于 AI-RaC 解决方案 AI-RaC 解决方案由以下三个组件构成： 1. 规则结构化引擎 —— 将法规转换为「可重用资产」 利用 Anthropic 公司「Claude」具备的高精度自然语言理解能力和长文本处理性能，解析以自然语言描述的法令、法规、标准文档，并将条件分支和判定逻辑转换为机器可读形式（JSON／代码）。从条文的层级结构、逻辑关系（AND／OR）的提取，到按照国际公认的 Rule as Code 框架进行建模，均一贯实施。 结构化后的规则可作为共同资产进行积累与重用。可横向展开至遵循同一法规的多个产品、服务、事业部门，对象越广，结构化投资的回报效率越高。 2. 自动判定・合规确认系统 —— 确保判定根据的可追溯性 通过对结构化规则输入对象数据（产品规格、交易条件、客户属性等），自动化合规性确认的初次评估，支持确认流程。还支持根据条件提示追加确认项目，协助提升确认业务的覆盖率。