投稿者 global-ai-media 
英国の投資メディアがChatGPTに株式ポートフォリオの作成を依頼した実験記事を題材に、生成AIを意思決定に用いる際のリスクと可能性を考察します。特に日本の金融商品取引法や企業ガバナンスの観点から、AIを「予言者」ではなく「分析パートナー」としてどう位置づけるべきか解説します。
AIによる「銘柄選定」実験が示唆するもの
英国の投資情報メディア「The Motley Fool」の記事では、ChatGPTに対して特定の条件（FTSE 250指数に基づくNISA向けポートフォリオ）での銘柄選定を依頼した事例が紹介されています。しかし、筆者は結論として「自分の資産運用にロボット（AI）を絶対に使わない」と明言しています。
このエピソードは、生成AIの現状の能力と限界を象徴しています。ChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、確率的に「もっともらしい」回答を生成することには長けています。しかし、それは過去のデータの傾向を言語化しているに過ぎず、複雑系である金融市場の未来を正確に予測する能力を持っているわけではありません。
多くの実務者が誤解しがちな点ですが、LLMは論理的推論や計算を行っているように見えても、本質的には「次に来る単語の予測」を行っているに過ぎません。そのため、もっともらしい顔をして事実と異なる情報を出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが常に伴います。個人の資産運用であれ、企業の経営判断であれ、AIの出力を鵜呑みにすることは重大なリスクを孕んでいます。
日本の法規制と「投資助言」の壁
日本国内の文脈でこの問題を捉える際、まず考慮すべきは「金融商品取引法」です。AIを用いて具体的な銘柄の売買を推奨し、それを事業として行う場合、投資助言・代理業の登録が必要になる可能性があります。現状、一般的なAIチャットボットは「一般的な情報の提供」の範囲に留まるよう設計されていますが、ユーザーがそれを「助言」として受け取り、損失を出した場合の責任の所在は曖昧です。
企業活動においても同様のリスクが存在します。例えば、経営企画部門がAIを用いて「次に参入すべき市場」や「M&Aのターゲット企業」を選定させ、その根拠を検証せずに意思決定を行った場合、株主に対する善管注意義務違反を問われる可能性もゼロではありません。日本では特に、プロセスの透明性と説明責任（アカウンタビリティ）が重視されるため、AIをブラックボックスとして扱うことは組織的なリスクとなります。
予測マシンではなく、分析アシスタントとしての活用
では、金融や経営判断においてAIは役に立たないのでしょうか？ 決してそうではありません。重要なのは、AIを「答えを出す予言者」としてではなく、「判断材料を整理するアシスタント」として位置づけることです。
例えば、以下のような活用法は、現在の技術レベルでも非常に有効であり、日本の実務現場でも導入が進んでいます。
- 情報のスクリーニングと要約： 膨大な有価証券報告書やニュース記事から、特定のトピック（例：サステナビリティへの取り組み）に関する記述を抽出し、要約させる。
- センチメント分析： 市場の声をSNSやニュースから収集し、その感情（ポジティブ・ネガティブ）を分析してトレンドを把握する。
- シナリオ生成： 「もし円安が進行した場合、どのようなリスクが考えられるか」といったブレインストーミングの壁打ち相手として利用する。
これらは、AIが最終的な判断を下すのではなく、人間が判断を下すための材料作りを効率化するアプローチです。これを「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」と呼び、信頼性が求められる領域でのAI活用の基本原則となっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 決定権は人間に残す「AIコパイロット」の発想
AIはあくまで副操縦士（コパイロット）であり、操縦桿を握るのは人間であるべきです。特に金融や経営戦略といったハイステークス（失敗の影響が大きい）な領域では、AIの提案を人間が検証し、最終的な責任を持って決断するプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
2. ガバナンスと教育の徹底
現場の従業員がAIの回答を盲信しないよう、リテラシー教育が不可欠です。また、社内データをAIに入力する際のセキュリティガイドライン（機密情報の漏洩防止）を策定することも、コンプライアンス遵守の観点から急務です。
3. 「予測」よりも「効率化」から着手する
将来予測のような難易度の高いタスクよりも、まずはドキュメント作成、要約、翻訳、コード生成といった、正解の検証が容易で業務効率化に直結する領域からAI導入を進めることが、成功への近道と言えます。
AIは魔法の杖ではありませんが、強力なツールであることは間違いありません。その「できないこと」を正しく理解し、リスクをコントロールしながら活用することこそが、現代のビジネスパーソンに求められるスキルと言えるでしょう。