投稿者 global-ai-media 
2026年の予算計画において、どの品目の価格上昇が予測されるか。海外メディアがChatGPTにこのような問いを投げかけ話題となりました。しかし、企業の実務において大規模言語モデル（LLM）を経済予測や経営計画に利用することは、大きな可能性と同時に危険な落とし穴を孕んでいます。本記事では、生成AIを「未来予測」に活用する際のリスクと、日本企業が採るべき現実的な活用手法について解説します。
LLMはシミュレーターではなく「言葉の確率論的生成機」
Yahoo Financeの記事では、ChatGPTに対して2026年の価格上昇予測を問いかけ、その回答を記事化しています。個人が参考程度に利用するには興味深い実験ですが、企業の意思決定者がこれをそのまま実務に適用するには、まずLLM（大規模言語モデル）の根本的な仕組みを理解しておく必要があります。
LLMは、経済モデルや物理シミュレーターのように数理的なロジックに基づいて未来を計算しているわけではありません。学習データに含まれる膨大なテキスト情報を基に、「次にどのような単語が来る確率が高いか」を予測して文章を生成しています。つまり、ChatGPTが「2026年に食品価格が上がる」と回答した場合、それは経済指標を計算した結果ではなく、「過去の経済記事や分析レポートの文脈において、そのような予測が語られることが多い」という言語的なパターンを出力しているに過ぎないのです。
「ハルシネーション」と「情報の鮮度」のリスク
日本企業が経営企画やマーケティング予測で生成AIを利用する際、最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「学習データのカットオフ（情報の鮮度）」です。
ハルシネーションは、事実とは異なる情報を自信満々に回答してしまう現象です。特に数値予測においては、根拠のない数字を生成するリスクがあります。また、LLMは学習時点までのデータしか持っていないため、学習後に発生した地政学的リスクや新たな経済政策の影響を考慮できません。例えば、直近で急変した為替相場や、突発的なサプライチェーンの混乱は、素のLLMの知識には反映されていない可能性があるのです。
実務的な解：RAG（検索拡張生成）とシナリオプランニングへの応用
では、AIは未来予測の役には立たないのでしょうか？決してそうではありません。重要なのは「AIに予測させる」のではなく、「予測のための情報整理とシナリオ作成を支援させる」というアプローチへの転換です。
現在、多くの先進企業が取り入れているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という手法です。これは、LLM単体の知識に頼るのではなく、信頼できる外部ソース（最新のIMFレポート、政府の経済白書、信頼できるシンクタンクの予測データなど）をAIに読み込ませ、その内容に基づいて回答を生成させる技術です。
「2026年の数値を予測して」と問うのではなく、「添付した複数のアナリストレポートを読み込み、楽観・中立・悲観の3つのシナリオにおけるリスク要因を整理して」と指示することで、LLMは非常に優秀な「要約・分析アシスタント」となります。これならば、根拠（ソース）が明確であり、日本のビジネス現場で求められる説明責任（アカウンタビリティ）も果たしやすくなります。
日本企業の意思決定プロセスへの適合
日本の組織文化において、稟議や経営会議では「なぜその数字なのか」という根拠が厳しく問われます。「AIがそう言ったから」では通用しません。
AIを活用すべきポイントは、膨大なマクロ経済データやニュースからの「予兆の検知」や、人間が見落としがちな「リスクシナリオの洗い出し」です。最終的な数値の決定や意思決定は人間が行い、AIはその判断材料を多角的に収集・整理するためのパートナーとして位置づけるのが、現時点での最適解と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAIを戦略策定や予測業務に活用する際の要点を整理します。
- 「予測」ではなく「整理」に使う：LLMに未来の正解を求めないこと。信頼できる外部データ（社内外のレポート等）を与え、それを論理的に整理・要約させる用途で活用するのが安全かつ効果的です。
- RAG環境の整備：最新のニュースや社内データをセキュアに参照できるRAGの仕組みを構築することは、精度の高いアウトプットを得るための必須条件となりつつあります。
- Human-in-the-Loop（人間による確認）の徹底：AIが提示したシナリオや数値には、必ず専門家や担当者が目を通し、肌感と乖離がないか、論理の飛躍がないかを確認するプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
- ガバナンスとデータリテラシー：社員に対し、AIの回答を鵜呑みにせず、その生成プロセスや限界を理解した上で利用するよう教育を行うことが、AI活用におけるリスクマネジメントの第一歩です。