投稿者 global-ai-media 
海外メディアがChatGPTにS&P500の将来価格を予測させた事例が話題となっていますが、専門家の視点では、LLMをそのまま「未来予測機」として使うことには慎重であるべきです。本記事では、この事例を端緒に、大規模言語モデルが苦手とする領域と、日本企業が目指すべき「分析・意思決定支援」としての現実的なAI活用のあり方を解説します。
市場予測における生成AIの現状と誤解
最近、海外の金融メディアFinboldなどが、ChatGPTに対してS&P500指数の将来価格（2026年末など）を予測させる試みを行っています。生成AIが提示する「もっともらしい数値」や「論理的な根拠」は一見説得力があるように見えますが、AI実務やデータサイエンスの観点からは、このアプローチには根本的な誤解が含まれていると言わざるを得ません。
多くのビジネスパーソンが期待する「AIによる未来予測」と、現在のLLM（大規模言語モデル）が得意とする「テキスト生成」の間には、技術的なギャップが存在します。このギャップを理解せずに経営判断や投資判断にAIを直結させることは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを招くだけでなく、企業としての説明責任を果たす上でも大きな課題となります。
LLMは「計算機」ではなく「言語の確率論的生成」
なぜChatGPTに株価を予測させてはいけないのでしょうか。根本的な理由は、LLMが「過去のデータから因果関係を数理的にモデル化するツール（従来の時系列解析や回帰分析）」ではなく、「文脈として次に続く可能性が高い単語を予測するツール」だからです。
LLMは学習データに含まれる膨大な金融レポートやニュース記事の「パターン」を学習しています。したがって、「株価が上昇するシナリオ」を文章として構成することは非常に得意です。しかし、それは市場の変動要因（金利、地政学リスク、企業業績など）をシミュレーションした結果ではなく、あくまで「金融アナリストが書きそうな文章」を生成しているに過ぎません。特に、学習データに含まれていないブラックスワン（予測不能な事象）への対応は不可能です。
日本企業が注目すべき「予測」ではなく「分析」への活用
では、金融や事業計画の分野で生成AIは役に立たないのでしょうか？答えは「No」です。予測そのものではなく、「予測のための判断材料を整理する」プロセスにおいて、生成AIは絶大な効果を発揮します。
日本企業において特に有効な活用方法は以下の通りです。
- 非構造化データの構造化： 決算短信、有価証券報告書、ニュース記事などのテキストデータを読み込ませ、ポジティブ・ネガティブ要因を抽出する（センチメント分析）。
- シナリオ・プランニングの壁打ち： 「もし円安がさらに進行した場合、自動車業界にはどのようなリスクシナリオが考えられるか？」といった定性的なブレインストーミングの相手として活用する。
- RAG（検索拡張生成）による根拠の提示： 社内の過去のレポートや信頼できる外部データベースを検索させ、その情報に基づいて回答を生成させることで、根拠のない数値予測を防ぐ。
つまり、「答え（株価）」を出させるのではなく、「答えを導くための思考プロセス」を支援させる使い方が、現時点でのベストプラクティスです。
ガバナンスと責任分界点：日本の商慣習を踏まえて
日本国内でAI活用を進める際、避けて通れないのが「AIガバナンス」と「責任の所在」です。特に金融商品取引法などの規制が厳しい業界では、AIが出力した予測に基づいて顧客にアドバイスを行うことは、コンプライアンス上の重大なリスクとなり得ます。
日本の組織文化として、失敗に対する許容度が低い傾向にありますが、これを「AIを使わない」理由にするのではなく、「AIをあくまで支援ツール（Copilot）として位置づける」ことでリスクを管理する必要があります。最終的な意思決定者は人間であり、AIはその判断を補強するための情報整理係であるというスタンスを、社内規定やガイドラインで明確にしておくことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPTによる株価予測」の事例から、日本のビジネスリーダーが得るべき教訓は以下の通りです。
- 「生成」と「予測」を混同しない： LLMは言葉を紡ぐ能力には長けていますが、数値的な未来予測モデルとしては設計されていません。数値予測には従来の統計モデルや機械学習モデルを併用し、LLMはその結果を解釈するために使うといった「適材適所」のハイブリッド構成が求められます。
- 人間参加型（Human-in-the-Loop）の徹底： 重要な経営判断や顧客への提案において、AIの出力をそのまま利用せず、必ず専門家がファクトチェックと論理検証を行うプロセスを業務フローに組み込んでください。
- プロセス効率化への注力： 未来を当てる魔法の杖としてではなく、情報収集や資料の要約、論点整理といった「人間が判断を下すまでの準備時間」を劇的に短縮するツールとして活用することが、ROI（投資対効果）を最大化する近道です。