投稿者 global-ai-media 
英国の投資メディアで、ChatGPTに「高配当ポートフォリオ」を構築させる実験記事が話題となりました。生成AIによる投資助言は個人投資家の関心を集める一方で、企業がこの技術を金融サービスや顧客対応に組み込むには、日本特有の法規制やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを乗り越える必要があります。本記事では、この実験を起点に、日本企業がAIを金融・実務領域で活用する際の重要ポイントを解説します。
生成AIは「優秀なポートフォリオ・マネージャー」になり得るか
英国のYahoo FinanceおよびThe Motley Foolに掲載された記事では、2026年に向けたISA（英国版NISAのような非課税口座）用の「高配当株ポートフォリオ」の構築をChatGPTに依頼するという実験が行われました。結果として、AIは過去のデータや一般的な投資原則に基づき、いくつかの銘柄を提示しました。
しかし、この記事が示唆する本質的な教訓は、AIが提示した銘柄の良し悪しではありません。むしろ、「大規模言語モデル（LLM）は、確率的に尤もらしい言葉を紡ぐことには長けているが、リアルタイムの市場力学や個別の財務リスクを『理解』しているわけではない」という事実です。生成AIは、学習データに含まれる過去の成功パターンを再現することはできますが、将来のブラックスワン（予測不能な事態）や、直近の企業の不祥事を織り込んだ投資判断を自律的に行うことは、現状のベースモデル単体では困難です。
「もっともらしさ」のリスクとハルシネーション
企業が生成AIを導入する際、特に金融や法務といった「正確性が商品価値そのもの」である領域では、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）が最大のリスクとなります。
例えば、AIが推奨した銘柄が、実はすでに配当停止を発表していたり、架空の財務数値を根拠にしていたりする場合、それを信じたユーザーに損害が発生します。単なるチャットボットであれば「AIの回答は不正確な場合があります」という免責で済む場合もありますが、これを有料の金融アドバイザリーサービスや、企業の意思決定支援ツールとして組み込む場合、その責任の所在は曖昧にはできません。
日本の法規制と商習慣における課題
日本国内でこの種のAI活用を考える場合、金融商品取引法などの法規制が大きな壁となります。特定の商品を推奨し、売買を促す行為は「投資助言・代理業」等の登録が必要となるケースがあり、AIが自動生成した回答がこれに抵触するリスクを慎重に検討する必要があります。
また、日本の商習慣として、金融機関には極めて高い「説明責任」と「顧客本位の業務運営（フィデューシャリー・デューティー）」が求められます。「AIがそう言ったから」という理由は、コンプライアンス上も、顧客との信頼関係構築においても通用しません。したがって、日本企業が目指すべきは「AIによる全自動アドバイザー」ではなく、人間の専門家を支援する「高度なリサーチアシスタント」としての活用が現実的です。
実務的な活用：RAGとHuman-in-the-Loop
では、企業はどのようにAIを活用すべきでしょうか。鍵となるのは、**RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）**技術と、**Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）**の設計です。
RAGを用いることで、AIは学習済み知識だけでなく、最新の有価証券報告書や信頼できるニュースソースを「参照」して回答を生成できるようになります。これにより、「情報の鮮度」と「根拠の明示」が可能になります。例えば、膨大な決算資料から「今期の配当方針に関する記述」だけを抽出し、要約させるタスクなどは、AIが最も得意とし、かつリスクコントロールしやすい領域です。
また、AIの出力をそのまま顧客に見せるのではなく、ファイナンシャルプランナーやアナリストがドラフトとして利用し、最終的な判断と責任は人間が負うというフローを構築することで、ガバナンスを効かせながら業務効率を飛躍的に向上させることができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の英国での事例や日本の現状を踏まえると、意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI実装を進めるべきです。
- 「判断」ではなく「処理」を任せる：
AIに「どの株を買うべきか（判断）」を問うのではなく、「この銘柄の過去5年の配当推移とリスク要因を要約せよ（情報処理）」というタスクに注力させることで、実用性と安全性が高まります。 - 免責とUXの設計：
顧客向けサービスの場合、AI生成コンテンツであることを明確にし、参照元データへのリンクを提示するなど、ユーザー自身が裏付けを取れるUI/UX設計が必須です。これは日本国内の消費者保護の観点からも重要です。 - 内部業務からのスモールスタート：
いきなり対外的なアドバイザリーサービスとして公開するのではなく、まずは社内のリサーチ部門やカスタマーサポート部門の支援ツールとして導入し、ハルシネーションの頻度や有用性を検証しながら、徐々に適用範囲を広げるアプローチが推奨されます。