投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、不動産投資や税制といった高度な専門知識を要する領域でも、一定の論理的な回答を提示できるようになりました。しかし、これを実際のビジネスや顧客向けサービスとして日本企業が展開する場合、情報の正確性や法規制への適合が大きな壁となります。本稿では、米国での事例を参考にしつつ、専門領域でAIを活用する際の実務的な課題と解決策について解説します。
専門知識を持つAIの可能性と、そこにある「落とし穴」
米国メディアAOLの記事によると、ChatGPTに対し「富裕層は不動産でどのように資産を築いているのか」と尋ねたところ、税制優遇措置（減価償却やキャピタルゲイン税の繰り延べなど）を駆使した具体的な戦略が回答されたと紹介されています。これは、LLMが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、一般的な投資理論や米国の税法に関する知識を「ある程度」体系化して保持していることを示しています。
しかし、この事例をそのまま日本のビジネスに適用しようとすると、いくつかの重大なリスクに直面します。生成AIは「確率的に最もらしい文章」をつなげているに過ぎず、真の意味で法規制を理解しているわけではないからです。
米国税制の解説から見る「ローカライズ」と「最新性」の課題
元記事で言及されている税制上のメリットは、あくまで米国の法律（内国歳入法など）に基づいたものです。もし、文脈を指定せずに日本のユーザーが同様の質問をした場合、LLMが学習データの重み付けによって、米国の商習慣に基づいた回答を日本語で出力してしまう可能性があります。これを日本のユーザーが誤って信じれば、トラブルの原因となります。
日本国内で不動産や金融商品を扱う企業がAIチャットボットを導入する場合、日本の法律、最新の税制改正、そして各企業のコンプライアンス基準に合致した回答のみを行わせる「厳密な制御」が不可欠です。LLMの汎用的な知識（Pre-trained Knowledge）に依存するだけでは、実務レベルの品質は担保できません。
ハルシネーションリスクとRAGによる解決策
金融・不動産分野において最も警戒すべきは、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」です。例えば、存在しない判例や誤った税率を自信満々に回答することは、LLMの構造上起こり得ます。
この課題に対し、現在のAI開発現場では「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という手法が標準解となりつつあります。これは、LLMに直接答えさせるのではなく、まず社内の信頼できるドキュメント（マニュアル、約款、法律の条文など）を検索させ、その検索結果を根拠として回答を生成させる技術です。
日本企業が専門領域でサービス開発を行う場合、汎用モデル（GPT-4など）をそのまま使うのではなく、自社のナレッジベースと連携させたRAGシステムの構築が、ガバナンスと精度の両面から推奨されます。
「アドバイス」と「情報提供」の境界線
また、日本特有の事情として、弁護士法や税理士法、金融商品取引法などの「業法」の存在があります。AIが個別の具体的な相談に対して断定的な判断を下すと、これらの法律に抵触する「非弁行為」や無登録での投資助言とみなされるリスクがあります。
そのため、プロダクト設計においては、AIの回答を「一般的な情報の提供」に留めるようシステムプロンプトで制約をかけたり、最終的な判断は専門家に相談するよう免責事項を明示したりするUI/UX上の工夫が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、専門性の高い領域でAI活用を進める日本企業への示唆は以下の通りです。
- 汎用知識への過信は禁物：LLMは一般的な理論を語るのには長けているが、日本独自の商習慣や最新の法改正には追従できていない場合が多いと認識する。
- RAGの導入とデータ整備：正確性を担保するためには、社内規定や公的ガイドラインなどの「正解データ」を整備し、それを参照させるRAGの仕組みが必須である。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：対顧客サービス（チャットボットなど）として公開する前に、まずは社内業務支援（社員向けのナレッジ検索など）から始め、専門家社員がAIの回答をチェックするプロセスを挟むことでリスクを低減する。
- コンプライアンス部門との連携：開発初期段階から法務・コンプライアンス部門を巻き込み、「AIがどこまで回答して良いか」の境界線を明確にする。