投稿者 global-ai-media 
英Yahoo Financeの記事にて、ChatGPTに「全財産を投資すべき成長株を1つ選べ」という極端な指示を与える思考実験が紹介されました。AIは特定のバイオテクノロジー企業を提示しましたが、この事例は単なる投資の話題にとどまらず、企業がAIを重要な意思決定プロセスにどう組み込むべきか、そしてどこにリスクが潜んでいるかという、AIガバナンスの核心を突く教訓を含んでいます。
AIは「アナリスト」か、それとも「高度な要約者」か
紹介された記事では、ChatGPTに対して極めてリスクの高い「一点集中投資」の推奨を求めています。AIはFTSE 250（ロンドン証券取引所の中型株指数）に含まれるバイオテクノロジー企業を挙げましたが、ここで実務者が理解すべきは「なぜAIがその答えを出したか」というメカニズムです。
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単語（トークン）の確率的なつながりを予測して文章を生成します。つまり、AIが提示した銘柄は、学習データ内で「成長」「有望」「バイオテク」といった文脈と頻繁に結びついていた情報の合成である可能性が高く、リアルタイムの財務諸表分析や市場の内部情報を踏まえたプロのアナリストのような推論を行ったわけではありません。
日本のビジネス現場においても、新規事業の市場選定やパートナー企業の選定などでAIに意見を求めるケースが増えていますが、「もっともらしい回答」と「事実に基づく分析」は別物であることを常に意識する必要があります。
ハルシネーションと情報の鮮度がもたらすリスク
この実験における最大のリスクは、AI特有の「ハルシネーション（事実に基づかない虚偽の生成）」と「情報のカットオフ（学習データの期限）」です。特に金融や医療といった高リスク領域では、誤った情報が致命的な損失につながります。
現在の多くの汎用LLMは、直近の市場動向や突発的なニュースをリアルタイムで反映しているとは限りません（検索機能を併用する場合を除く）。日本企業が業務でAIを活用する際、特にコンプライアンスやリスク管理が重視される場面では、AIの出力を鵜呑みにせず、必ず一次情報（この場合は実際の決算書や最新ニュース）による裏付け確認を行うプロセスが不可欠です。
日本企業における「Human-in-the-Loop」の重要性
日本の商習慣や組織文化において、説明責任（アカウンタビリティ）は非常に重要視されます。「AIが推奨したから投資した（あるいは提携した）」という説明は、株主やステークホルダーに対して通用しません。
AI活用の理想的な形は、AIに決定権を委ねることではなく、AIを「広範な情報を整理し、見落としがちな視点を提供するアシスタント」として位置づけることです。これを専門用語で「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」と呼びます。最終的な意思決定と責任は人間が担い、その前段階の情報収集やシナリオ出しにAIを活用することで、効率と質の両立が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の投資推奨の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「意思決定」ではなく「判断材料の提供」に特化させる
AIに「答え」を求めすぎないことが重要です。戦略策定や投資判断においては、AIには市場データの要約、リスク要因の洗い出し、競合比較のリストアップなどを担当させ、最終判断は人間が行うフローを構築してください。
2. RAG（検索拡張生成）環境の整備
社内規定や最新の市場データに基づいた回答を得るためには、汎用的なChatGPTをそのまま使うのではなく、社内データベースや信頼できる外部ニュースソースを検索・参照させる「RAG」技術の導入が効果的です。これにより、ハルシネーションのリスクを低減し、根拠のある回答を得やすくなります。
3. AIガバナンスとリテラシー教育の徹底
現場の社員がAIの回答を過信しないよう、AIの仕組み（確率的な文章生成であること）や限界を理解させる教育が必要です。また、機密情報を入力しない、生成物の裏取りを義務付けるといったガイドラインを策定し、組織全体で安全にAIを活用する文化を醸成することが求められます。