投稿者 global-ai-media 
米国の金融メディアがChatGPTに対して「富裕層は不動産でどう富を築くか」を問いかけたところ、レバレッジやキャッシュフローに関する的確な一般論が返ってきたという事例が話題です。しかし、これをそのまま企業の対顧客サービスとして展開するには、正確性や法的リスクの面で高いハードルが存在します。本稿では、専門領域における生成AIの活用可能性と、日本企業が留意すべきガバナンスについて解説します。
ChatGPTが示した「一般論」の完成度と限界
GOBankingRatesの記事によれば、ChatGPTは不動産投資における「富の構築」について、住宅ローンなどの負債を活用したレバレッジ効果や、賃料収入による諸経費（税金、保険）のカバーといった、教科書的に正しいロジックを提示しました。「富裕層は現金一括で購入することは稀である」という指摘も、資金効率の観点から合理的です。
この事例から分かるのは、現在の大規模言語モデル（LLM）が、膨大なテキストデータから「ビジネスの定石」や「商習慣のロジック」を高度に学習しているという事実です。一般的な概念整理や、初学者向けの教育コンテンツとして活用する場合、AIはすでに一定の実用レベルに達していると言えます。
「日本固有の文脈」と「ハルシネーション」のリスク
しかし、この能力をそのまま日本のビジネス現場、特に顧客へのコンサルティング業務に適用しようとすると、大きなリスクに直面します。
第一に、文脈の不一致です。LLMのトレーニングデータは英語圏の情報が優位であることが多く、日本の商習慣や法規制（借地借家法や税制など）が正確に反映されていない可能性があります。例えば、日本の不動産市場では人口減少に伴う空き家リスクや、地震などの災害リスクが欧米以上に重視されますが、汎用的なモデルが常にその文脈を考慮して回答するとは限りません。
第二に、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の問題です。金融や不動産といった高い信頼性が求められる領域において、AIが誤った数字や存在しない判例を根拠にアドバイスを行うことは、企業のレピュテーションリスクに直結します。日本の金融商品取引法等の規制環境下では、AIによる助言が「投資助言」とみなされた場合の責任分界点も曖昧になりがちです。
RAGと「Human-in-the-loop」による実務適用
したがって、日本企業が専門領域でAIを活用する際は、汎用モデルをそのまま使うのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の技術が不可欠となります。これは、社内にある信頼できるマニュアル、過去の成約事例、最新の法令データベースなどをAIに参照させ、その根拠に基づいて回答を生成させる手法です。
また、AIを「最終的な意思決定者」ではなく、「思考の壁打ち相手」や「一次情報の整理役」として位置づける設計が重要です。これを「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」と呼びます。例えば、不動産テック企業であれば、顧客向けのチャットボットが一次対応を行いつつも、「具体的な投資判断は専門のコンサルタントにご相談ください」という導線を確保し、最終的なコンプライアンスチェックは人間が行うプロセスが現実的です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、専門領域でのAI活用を目指す日本のリーダー層への示唆は以下の通りです。
- 「一般論」と「個別解」の峻別：AIは一般的な理論やフレームワークの提示には長けていますが、個別の顧客状況や最新の日本法に即した「個別解」の導出には、追加の技術的・運用的手当てが必要です。
- 独自データの価値向上：汎用モデルが賢くなるほど、企業が持つ「独自のデータ（一次情報、社内ナレッジ）」の価値が高まります。RAGなどを通じて自社データをAIに連携させることが、競合優位性の源泉となります。
- 説明責任と免責の設計：対外的なサービスにAIを組み込む際は、誤情報が出力されるリスクを前提とし、利用規約やUI上での免責事項の明示、および人間の専門家へのエスカレーションフローを事前に設計してください。