投稿者 global-ai-media 
米国の投資情報メディアThe Motley Foolが、ChatGPTに「2026年の不労所得アイデア」を尋ねた記事が話題となっています。AIが提示する回答の妥当性と、そこから見えてくる大規模言語モデル（LLM）の限界について解説します。日本企業がAIを戦略策定や市場予測に活用する際、どのような姿勢で向き合うべきか、その本質を探ります。
生成AIは未来を「予言」するわけではない
The Motley Foolの記事では、ChatGPTに対して2026年に向けた受動的所得（パッシブインカム）のアイデアを求めた事例が紹介されています。AIは株式市場への投資などを提案しましたが、記事の著者はその回答に対し、実用性や具体性の観点から慎重な見方を示しています。ここには、生成AIの本質的な特性が表れています。
大規模言語モデル（LLM）は、過去の膨大なテキストデータから「次にくる言葉として最も確率が高いもの」を生成する仕組みです。つまり、ChatGPTが語る「2026年の予測」は、未来を見通した予言ではなく、過去のデータに基づいた「もっともらしい一般論」の集合体に過ぎません。この「確率的なもっともらしさ」は、ブレインストーミングには有用ですが、不確実性の高い将来の意思決定においては、そのまま鵜呑みにできないというリスクを含んでいます。
「平均的な回答」の罠とビジネスへの適用
記事内の著者が指摘するように、AIの提案は往々にして教科書的です。「高配当株を買う」「インデックスファンドに投資する」といった回答は、間違いではありませんが、市場で超過利益（アルファ）を得るための独自性には欠けます。
これを企業活動に置き換えてみましょう。新規事業のアイデアや中期経営計画の骨子をAIに尋ねた場合、返ってくるのは「競合他社も考えつくような、優等生的な戦略」である可能性が高いということです。日本の商習慣においても、前例踏襲や横並びの意識が強い組織では、AIのこうした出力に対して安心感を抱きがちですが、それでは競争優位性を築くことは困難です。AIは「0から1」のひらめきや、常識を疑う逆張り思考（コントラリアン）を苦手としています。
日本企業における「Human-in-the-Loop」の重要性
AIが提示する情報には、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクも潜んでいます。特に金融や法規制など、正確性が求められる領域では致命的になりかねません。しかし、だからといってAIが役に立たないわけではありません。
重要なのは、AIを「答えを出すオラクル（予言者）」としてではなく、「広範な情報を整理し、思考の抜け漏れを防ぐための壁打ち相手」として位置づけることです。これを専門用語で「Human-in-the-Loop（人間が介在するAIシステム）」と呼びます。最終的な判断や責任は人間が持ち、AIはその判断材料を効率的に集めるためのツールとして機能させる。この分担こそが、ガバナンスを重視する日本企業において現実的な解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
- 予測ではなくシナリオ生成に使う：AIに「正解」を求めず、複数の未来シナリオやリスク要因を列挙させ、人間の視野を広げるために活用する。
- 独自データ（RAG）の重要性：一般的なLLMの知識だけでなく、社内データや業界特有の知見を検索拡張生成（RAG）技術などで組み合わせ、自社に特化した文脈を持たせることで、回答の質と具体性を向上させる。
- AIガバナンスの徹底：AIの出力をそのまま経営判断や顧客への回答に使わないよう、チェック体制や利用ガイドラインを整備する。特に「AIの限界」を組織全体で正しく理解することが、DX推進の第一歩となる。