投稿者 global-ai-media 
ダイヤモンド業界の専門メディアRapaport Newsが、ChatGPTに「2026年の業界動向」を予測させるという興味深い試みを行いました。この事例は、生成AIが単なる文章作成ツールを超え、市場分析やシナリオプランニングのパートナーとして機能し始めていることを示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が事業戦略や意思決定において生成AIをどのように活用すべきか、その効能とリスクを解説します。
ChatGPTが描く「未来のシナリオ」とは
Rapaport Newsの記事によると、同メディアはChatGPTに対し、2026年のダイヤモンド産業が直面する課題や展望について予測を求めました。具体的な出力内容の成否自体よりも、ここで注目すべきは「業界の専門メディアが、将来予測のいち手段としてLLM（大規模言語モデル）を活用した」という事実です。
生成AIは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しており、そこには過去の市場レポート、アナリストの分析、消費者のトレンド変化などが含まれています。したがって、AIに将来予測を問うことは、一種の「集合知」に基づいた標準的なシナリオ（ベースライン・シナリオ）を高速に生成させる行為と言い換えることができます。
LLMは「予言者」ではなく「論理的な推論エンジン」
企業がこの事例から学ぶべき重要な点は、AIを「未来を当てる水晶玉」としてではなく、「論理的な推論エンジン」として扱う姿勢です。ChatGPTなどのLLMは、確率的に「次に続く最も尤もらしい言葉」を繋いでいるに過ぎません。
しかし、その「尤もらしさ」は、過去の膨大なビジネスケースや経済理論に基づいています。そのため、以下のようなタスクにおいては、人間がゼロから考えるよりも効率的かつ網羅的な視点を提供します。
- シナリオプランニング：「もし合成ダイヤモンド（ラボグロウン）のシェアが急拡大したら？」といった仮定に基づくシミュレーション。
- リスクの洗い出し：サプライチェーンの寸断や地政学的リスクなど、見落としがちな外部要因の列挙。
- 多角的な視点の提供：自社の常識やバイアスに囚われない、第三者的な視点での市場分析。
日本企業における活用と「ハルシネーション」のリスク
日本の商習慣において、経営層への提案や稟議（りんぎ）を通すためには、確固たる根拠と論理構成が求められます。ここでAIを活用する場合、最大の懸念点は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。
AIは自信満々に誤った数字や存在しない市場データを提示することがあります。特に、ニッチな産業や最新の日本国内の法規制（例えば、特定商取引法の改正や最新の環境規制など）に関しては、学習データが不足している場合があり、正確性が低下します。
したがって、AIが出力した予測をそのまま事業計画に採用するのは極めて危険です。実務においては、AIが提示したシナリオを「たたき台」とし、担当者が一次情報（信頼できる調査レポートや公的統計）で裏付けを取る「Human-in-the-Loop（人間がループに入り確認する）」のプロセスが不可欠です。
RAG（検索拡張生成）による精度向上とガバナンス
より高度な活用を目指す場合、社内データや最新のニュースフィードをAIに参照させる「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という技術が有効です。汎用的なChatGPTの知識だけでなく、自社の売上データや、信頼できる業界ニュース（今回の例で言えばRapaportのような専門誌の記事）を根拠として与えることで、回答の精度と具体性を飛躍的に高めることができます。
一方で、これにはガバナンスの視点も必要です。未発表の事業計画や機密データを、学習に利用される可能性のあるパブリックなAI環境に入力してはなりません。日本企業が本格的に導入する場合は、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockのような、データプライバシーが保護されたエンタープライズ環境の構築が前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
Rapaportの事例は、AIが「検索」から「思考の補助」へと役割を変えつつあることを示しています。日本企業がここから得るべき示唆は以下の通りです。
- 「壁打ち相手」としての活用：AIの予測は正解ではありませんが、社内会議前の「仮想ディスカッション相手」として、論点の抜け漏れを防ぐのに最適です。
- ファクトチェックの徹底：AIによる市場予測は、あくまで「過去のデータの延長線上にある推論」です。非連続なイノベーションや突発的な事象（ブラック・スワン）には弱いため、最終的な判断責任は人間が持つ必要があります。
- 独自データとの結合：一般的な市場予測は誰でもAIで出せる時代になります。競争優位性は、AIそのものではなく、AIに読み込ませる「自社独自の高品質なデータ」と、それを解釈する「人間の洞察力」の掛け合わせに宿ります。