投稿者 global-ai-media 
ChatGPTを用いて特定企業の株価評価（DCF法）を行った事例が、AIの実務活用の在り方に重要な示唆を与えています。AIは複雑な計算モデルを構築できる一方で、その計算の根拠となる「前提条件」の設定には不確実性が残ります。本稿では、この事例をもとに、日本企業が意思決定プロセスにAIを組み込む際の可能性と、不可欠となるガバナンスや人間の役割について解説します。
AIによる財務モデリングの衝撃と落とし穴
海外の投資メディアにおいて、ChatGPTにロールス・ロイス社の株価評価を依頼し、割引キャッシュフロー（DCF）分析を実行させた事例が取り上げられました。ここで注目すべきは、AIが単に計算式を適用しただけでなく、「事業リスクは適度である（moderate business risk）」という定性的な判断に基づき、割引率を「9%」と自律的に設定した点です。
DCF法をご存知の方であれば、割引率が1%変わるだけで企業価値の算出結果が劇的に変動することを理解されているでしょう。AIが導き出した「9%」という数字は、過去の学習データに基づく「もっともらしい値」ではありますが、現在の市場環境やインサイダー情報を含んだ厳密な査定結果ではありません。ここに、生成AIを高度な業務に適用する際の「可能性」と「限界」が凝縮されています。
大規模言語モデル（LLM）は「計算機」ではなく「推論機」
多くのビジネスパーソンが誤解しがちな点ですが、ChatGPT等のLLMは、正確な計算を行う電卓や表計算ソフトとは根本的に異なります。これらは「次に来る言葉」を確率的に予測するシステムであり、今回のようなケースでは、金融アナリストのレポートの文脈を模倣して「それらしい割引率」を提示したに過ぎません。
しかし、これを「使えない」と切り捨てるのは早計です。AIは、DCFモデルの構造構築、計算ロジックの可視化、そして「一般的なリスク要因の洗い出し」においては、人間のジュニアアナリスト以上の速度と精度を発揮する場合があります。重要なのは、AIが出力した「9%」という数字を答えとして鵜呑みにするのではなく、「なぜ9%としたのか」という論理構成を叩き台として利用することです。
日本企業の意思決定プロセスとAIガバナンス
日本の企業文化、特に稟議や決裁のプロセスにおいては、数字の根拠（エビデンス）と説明責任（アカウンタビリティ）が極めて重視されます。「AIがそう言ったから」という理由は、コンプライアンスや内部統制の観点からも許容されません。
したがって、日本企業でこのような分析AIを活用する場合、プロセスを以下の二段階に分ける必要があります。第一に、AIによる「ドラフト作成とシナリオ出し」。ここでは、AIに楽観・中立・悲観といった複数のシナリオでパラメータ（割引率や成長率など）を変動させ、感応度分析を行わせる使い方が有効です。第二に、人間による「前提条件の検証と決定」。AIが提示したリスク要因や数値の妥当性を専門家が判断し、最終的な責任を負う形で意思決定を行います。
「ハルシネーション」を前提とした業務設計
AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクは、数値分析の現場では致命的になり得ます。特に金融商品取引法などの規制が関わる領域や、経営判断に直結する資料作成においては、AIの出力をそのまま利用することは避けるべきです。
一方で、実務的には「壁打ち相手」としての価値は計り知れません。「この事業環境において見落としているリスク要因はないか？」「競合他社の過去の事例ではどのような割引率が採用されていたか（Web検索機能を併用）」といった問いかけを行うことで、人間の視野狭窄（バイアス）を防ぐためのツールとして機能します。AIは「答えを出すマシン」ではなく、「思考を拡張するパートナー」として位置づけるのが、現時点での最適解と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の財務分析の事例から、日本企業のリーダーや実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りです。
1. 「計算」ではなく「前提設定」に人間の価値がシフトする
計算モデルの構築はAIが担えますが、ビジネスの文脈を読み解き、適切なパラメータ（前提条件）を設定・承認するのは人間の役割です。この「目利き力」こそが、今後のAI時代に必要なスキルセットとなります。
2. 「ブラックボックス」を許容しないワークフローの構築
AIが出した数値をそのまま稟議書に載せるのではなく、その根拠を人間が検証し、再構成するプロセスを業務フローに組み込む必要があります。これはAIリスク管理であると同時に、組織としてのガバナンス強化にも繋がります。
3. シナリオプランニングへの積極活用
AIの真価は、単一の答えを出すことではなく、無数のシミュレーションを瞬時に行える点にあります。「もし金利が上がったら」「もし原材料費が高騰したら」といった多角的な視点での分析をAIに委ねることで、日本企業の意思決定の質とスピードを同時に高めることが可能です。