投稿者 global-ai-media 
英国ラグビーの2026年ドリームチームをChatGPTに予測させたところ、予想外の「大胆な選出」が行われたという事例が話題です。このユニークなトピックは、大規模言語モデル（LLM）が持つ「予測」の性質と、ビジネスにおける「分析」の違いを理解する上で重要な示唆を含んでいます。本記事では、生成AIによる未来予測のメカニズムを紐解き、日本企業が市場予測や戦略立案にAIを活用する際の勘所を解説します。
「大胆な予測」が生まれるメカニズム
英国のラグビーリーグメディアがChatGPTに対し、2026年のスーパーリーグ「ドリームチーム」の予想を求めたところ、現状のパフォーマンスからは想像しにくい大胆な（Wild）選出が行われたと報じられています。スポーツファンにとってはエンターテインメントですが、AI実務者にとってはLLM（大規模言語モデル）の挙動特性を示す興味深い事例です。
LLMは本来、過去の学習データに基づいて「次に来るもっともらしい単語」を確率的に紡ぎ出すシステムです。未来の確定的な事実を計算しているわけではなく、過去の文脈やパターンから「ありそうなシナリオ」を生成しています。今回のような「大胆な選出」は、モデルが学習データ内の多様なプレイヤー情報を組み合わせる過程で、確率の揺らぎやパラメータ設定（Temperatureなど）により、定石から外れた組み合わせが出力された結果と考えられます。これをビジネスに置き換えると、LLMは「現状の延長線上にはないアイデア」を出すことには長けていますが、精密な数値予測や確実性の高い未来予知には不向きであることを示唆しています。
「予測系AI」と「生成AI」の使い分け
日本企業のDX現場では、しばしば「予測（Prediction）」と「生成（Generation）」が混同される傾向にあります。売上予測や需要予測、株価の動向といった数値的な未来予測には、統計学に基づいた従来の機械学習（回帰分析や時系列解析など）が適しています。これらは過去のデータから数理的なトレンドを導き出すため、根拠が明確で精度管理も可能です。
一方で、今回のChatGPTの事例のような生成AI（LLM）は、「定性的なシナリオプランニング」に強みを持ちます。例えば、「もし2026年に市場環境が激変した場合、競合他社はどう動くか？」といった、正解のない問いに対して複数のシナリオを提示させる用途です。LLMが出す答えは必ずしも的中するとは限りませんが、人間の思考バイアスを外し、議論のたたき台となる「大胆な仮説」を提供してくれる点に価値があります。
日本企業における活用とリスク管理
日本の商習慣や組織文化において、AIの出力を意思決定に利用する際は慎重さが求められます。特に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。LLMが自信満々に提示する未来予測が、実は事実無根の情報に基づいている可能性があります。
例えば、新規事業の市場調査や人事配置のシミュレーション（ラグビーチーム選出のビジネス版とも言えます）にLLMを使う場合、その根拠を鵜呑みにするのは危険です。日本では、AI事業者ガイドラインなどにおいて、AIの透明性や説明責任が重視されています。LLMが生成した予測をそのまま経営会議や顧客向け資料に出すのではなく、必ず専門家や担当者がファクトチェックを行い、最終的な責任を持って判断する「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」を構築することが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のラグビーチーム予測の事例から、日本企業が得るべき実務的な示唆は以下の通りです。
1. 定量予測と定性予測の分離
数値的な精度が求められる予測には従来の機械学習を用い、LLMは「想定外のシナリオ出し」や「ブレインストーミングの壁打ち相手」として活用するという適材適所の配置を徹底してください。
2. 「大胆さ」を創造性に変える
AIが提示する突拍子もない予測は、裏を返せば「人間が思いつかない視点」です。これをノイズとして切り捨てるのではなく、新規事業開発やイノベーションのヒントとして活用する柔軟な組織文化が、AI活用の成功につながります。
3. ガバナンスによる信頼性の担保
「AIがそう予測したから」という理由は、日本のビジネス社会では通用しません。AIの出力をあくまで「参考意見」として位置づけ、最終的な意思決定の根拠を人間が言語化できる体制を整えておくことが、リスク管理およびコンプライアンスの観点から極めて重要です。