Headwaters 推出「AI-Rule as Code」解決方案，結構性降低監管行業因法規修訂產生的系統修改成本

在製造、金融、汽車等監管行業中，每當法令或行業標準修訂時，都會產生影響調查、規格變更、系統修改、測試及審計應對等一系列流程。根據案件規模和對象範圍，單次對策成本有時高達數千萬至數億日圓。而且，這種成本隨著每次法規修訂而重複發生，且隨著受監管產品、據點的增加，結構上極易擴大。

株式會社 Headwaters（總部：東京都新宿區，代表董事：篠田 庸介）為解決這類結構性課題，開始提供將法規及行業標準結構化為程序，並自動化法規修訂時的影響反映及合規性確認初次評估的「AI-Rule as Code (AI-RaC)」解決方案。

通過與 Headwaters Consulting 及 Headwaters Professionals 三社聯動，提供從構想制定到技術實作、組織落實的一站式服務。

本解決方案並非取代法律解釋本身，而是一個將企業內部確定的法規要求、行業標準、內部規則一貫地反映到業務與系統中的結構化運作基礎。

該公司至今在多個行業領域擁有法律制度數位化專案的經驗。結合在那裡累積的「Rule as Code」（將以自然語言編寫的法律或法規，整理成 AI 或系統易於處理的形式的理念）知識，以及利用 Anthropic 公司的「Claude」構建的治理應對型 AI 驅動開發技術基礎。

通過將結構化規則作為規格反映到設計、開發、測試中，AI 支援規格變更時的影響掌握和修改方針的整理，旨在減少監管行業的返工並減輕應對負荷。

背景：規管應對成本的結構性問題
在製造、金融、汽車等監管行業，每當法令或行業標準變更時，重複發生影響調查、規格變更、系統修改、測試、審計應對等工作。這類應對在法務、業務部門、IT 部門之間若出現解釋或認識偏差，極易產生返工，且隨著對象產品或據點的增加，負擔往往會變大。

另一方面，現在企業被要求的不僅僅是提高法規修訂應對的效率。隨著 AI 代理和自律型系統的應用進展，AI 很難穩定地處理以自然語言編寫的規則和標準，因此需要一個 AI 可以作為判斷根據參考的結構化規則基礎。

國家層面也在以制度和法令數位化為前提，推進將其整理為更易於處理的形式。數位廳正在推進「法令」與「數位」結合的舉措，包括法制事務數位化、法令數據及法令 API 的建設、利用 AI 開發法制事務補助工具、調查包括 Rule as Code 在內的海外先進案例等。此外，將制度從類比前提轉向數位前提，以及推動 AI 應用也在進展中。

在這種環境變化中，企業需要的是在法規修訂時不再從零開始，而是將規則本身結構化，並以可重用的方式進行變更時的影響分析與反映。AI-RaC 不僅限於壓縮規管應對成本，未來的目標是成為 AI 代理安全且具備一致性運行的判斷規則基礎。

關於 AI-RaC 解決方案
AI-RaC 解決方案由以下三個組件構成：

1. 規則結構化引擎 —— 將法規轉換為「可重用資產」
利用 Anthropic 公司「Claude」具備的高精度自然語言理解能力和長文本處理性能，解析以自然語言描述的法令、法規、標準文件，並將條件分支和判定邏輯轉換為機器可讀形式（JSON／代碼）。從條文的層級結構、邏輯關係（AND／OR）的提取，到按照國際公認的 Rule as Code 框架進行建模，均一貫實施。

結構化後的規則可作為共同資產進行積累與重用。可橫向展開至遵循同一法規的多個產品、服務、事業部門，對象越廣，結構化投資的回報效率越高。

2. 自動判定・合規確認系統 —— 確保判定根據的可追溯性
通過對結構化規則輸入對象數據（產品規格、交易條件、客戶屬性等），自動化合規性確認的初次評估，支援確認流程。還支援根據條件提示追加確認項目，協助提升確認業務的覆蓋率。