投稿者 global-ai-media 
英国の投資メディアがChatGPTに「利回り8%の配当株ポートフォリオ」を作成させる実験を行いました。この事例は、個人の興味深い実験にとどまらず、正確性と信頼性が不可欠な業務領域において、企業がどのように大規模言語モデル（LLM）と向き合うべきかという、極めて実務的な問いを投げかけています。
LLMは「有能なアナリスト」になり得るか
元記事では、投資家がChatGPTに対して「利回り8%の不労所得を得られる配当株ポートフォリオ」の作成を依頼した事例が紹介されています。AIは即座に具体的な銘柄を挙げ、もっともらしい理由を添えて回答しました。しかし、ここで実務家が注目すべきは、AIが推奨した銘柄そのものではなく、その「プロセス」と「リスク」です。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次はどの単語が来るか」を予測して文章を生成する仕組みであり、事実の真偽を検証する機能は持ち合わせていません。特に金融情報は流動性が高く、過去の学習データに基づいた回答は、現在の市場環境においては致命的な誤り（ハルシネーション）を含む可能性があります。例えば、すでに減配が発表された銘柄を「高配当」として推奨したり、企業の財務状況を誤認したりするリスクは依然として排除できません。
日本国内の法規制とコンプライアンスの壁
日本企業がこのような生成AIを顧客向けのサービスとして展開する場合、技術的な精度以上に「法的リスク」が大きな障壁となります。
日本では、特定の有価証券の価値判断や投資判断の助言を行う行為は、金融商品取引法上の「投資助言・代理業」に該当する可能性があります。従来のルールベースのロボアドバイザーは、厳密なアルゴリズムと登録要件の下で運用されていますが、汎用的なLLMがユーザーとの対話の中で意図せず具体的な投資推奨を行ってしまった場合、無登録営業とみなされるリスクが生じます。
企業が自社サービスにLLMを組み込む際は、AIが生成する回答が「一般的な市場概況の解説」に留まるのか、それとも「個別具体的な投資推奨」に踏み込んでしまうのか、ガードレール（出力制御）を厳格に設計する必要があります。免責事項（ディスクレーマー）を表示するだけでは、コンプライアンス上の十分な対策とは言えないケースも増えています。
ハルシネーション対策とRAGの実装
AIによる情報の不正確さを克服するための技術的アプローチとして、現在主流となっているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。これはLLM単体の知識に頼るのではなく、信頼できる外部データベース（例えば、最新の四季報データや証券取引所の適時開示情報）を検索し、その根拠に基づいて回答を生成させる手法です。
金融機関やフィンテック企業が生成AIを活用する場合、LLMは「推論と要約」のエンジンとしてのみ利用し、事実データは必ず信頼できる一次情報ソースから取得するアーキテクチャが必須となります。元記事の事例のように「AIに選ばせる」のではなく、「AIにデータを整理させ、最終的な判断材料を人間に提示させる」という使い方が、現時点での実務における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「AIによる株選定」の事例を踏まえ、日本企業が意思決定支援システムや顧客向けサービスにAIを導入する際のポイントを整理します。
1. 「回答」ではなく「視点」の提供に徹する
専門性が高く責任の重い領域（金融、医療、法律など）では、AIに結論を出させるのではなく、判断に必要な情報整理や、人間が見落としがちな視点の提示（壁打ち相手）として位置づけるべきです。
2. 参照元の透明性確保（Grounding）
AIがなぜその回答を導き出したのか、参照したデータソースを明示するUI/UXが求められます。特に日本国内では「説明可能性」が重視されるため、ブラックボックスな回答は組織的な意思決定には馴染みません。
3. 社内教育とリテラシーの向上
現場の従業員が「AIが言っているから正しい」と盲目的に信じて業務を進めることは大きなリスクです。AIは平気で嘘をつく可能性があるという前提を組織文化として定着させ、最終確認は必ず人間が行う「Human-in-the-loop」の体制を維持することが、AI活用の成功には不可欠です。