投稿者 global-ai-media 
「ChatGPTが2026年のイーサリアム価格を高騰と予測した」という報道が一部で注目を集めています。しかし、企業の実務担当者がこの種のニュースに接した際、単なる相場予測として受け取るのではなく、生成AI（LLM）の本質的な能力と限界を理解する材料とすべきです。本記事では、AIによる数値予測のメカニズム、日本企業が直面するリスクとガバナンス、そして実務における正しい意思決定支援のあり方について解説します。
生成AIによる「市場予測」のメカニズムと危うさ
米国メディア「24/7 Wall St.」などは、ChatGPTが2026年後半までに暗号資産イーサリアム（Ethereum）の価格が4,000〜5,000ドル、ETF（上場投資信託）への資金流入が加速すれば最大9,000ドルに達すると予測したと報じました。一般投資家にとっては刺激的な話題ですが、AI開発やデータサイエンスに携わる実務家にとっては、この出力結果を「AIが高度な計算を行った結果」と誤認することは危険です。
現在の大規模言語モデル（LLM）は、基本的には「次に来るもっともらしい単語」を確率的に予測する仕組みで動いています。ChatGPTが提示した具体的な価格帯は、独自の経済シミュレーションを実行した結果ではなく、学習データに含まれる過去のアナリストレポートやWeb上の記事、あるいは検索機能（ブラウジング）を通じて取得した直近の市場センチメントを「要約・統合」した結果である可能性が高いと言えます。
LLMは、論理的な推論能力が向上しているとはいえ、複雑系である金融市場の変動要因（マクロ経済指標、地政学リスク、規制変更など）を全てパラメータとして取り込み、定量的かつ正確に未来を予測する「予言者」ではありません。この点を誤解したまま、経営計画や需要予測にそのまま生成AIの出力を適用することは、実務上大きなリスクを伴います。
日本国内におけるAI活用と「ハルシネーション」リスク
日本企業、特に金融機関や製造業においてAI活用が進む中で、最も懸念されるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。今回のニュースのように、AIが自信満々に具体的な数値を提示する場合、その根拠が不明確であることが多々あります。
日本の商習慣や組織文化では、意思決定において「説明可能性（Explainability）」が非常に重視されます。もし、企業の資材調達計画や投資判断の根拠として「AIがそう予測したから」という理由だけで採用し、損失を出した場合、株主やステークホルダーへの説明責任（アカウンタビリティ）を果たすことは困難です。
また、日本国内の法規制、特に金融商品取引法などの観点からも注意が必要です。もし自社サービスとして、AIを用いて具体的な株価や暗号資産の価格予測を顧客に提供する場合、それが「投資助言」に該当する可能性があります。AIの出力をそのままユーザーに提示する機能（プロダクトへの組み込み）を検討する際は、開発段階から法務・コンプライアンス部門と連携し、免責事項の明記や、あくまで「参考情報の提示」に留めるUI/UX設計が不可欠です。
予測ではなく「シナリオプランニング」への活用を
では、企業は将来予測において生成AIをどのように活用すべきでしょうか。正解は「答えを出させる」のではなく、「思考の補助線として使う」ことです。
例えば、「2026年の市場価格を予測して」と問うのではなく、「イーサリアム価格に影響を与えうるポジティブな要因とネガティブな要因を、現在のマクロ経済状況に基づいてそれぞれ3つずつ挙げて」といったプロンプト（指示）が有効です。これにより、AIはWeb上の膨大な情報から関連因子を抽出し、人間が見落としていた視点（例えば、特定の規制緩和や技術的なアップデートの影響など）を提供してくれる可能性があります。
このように、一点張りの予測値を求めるのではなく、楽観・悲観・現状維持といった複数の「シナリオプランニング」を作成させ、最終的な判断を人間が行うための材料としてAIを活用するのが、現時点でのベストプラクティスです。これは、稟議書作成や中期経営計画の策定においても同様です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業のAI導入担当者や意思決定者が押さえておくべきポイントは以下の通りです。
- LLMは計算機ではなく「言語処理機」である：
数値予測や厳密なロジックが必要なタスクには、LLM単体ではなく、従来の統計モデルや数理最適化エンジンと組み合わせたシステム構成を検討してください。 - ガバナンスと責任分界点の明確化：
AIが出力した情報の真偽確認（ファクトチェック）プロセスを業務フローに必ず組み込んでください。「Human-in-the-loop（人間が関与する仕組み）」は、品質担保だけでなく、コンプライアンス遵守の観点からも日本の組織には不可欠です。 - 「予測」から「多角的な視点の獲得」へシフトする：
AIに未来を当てさせるのではなく、リスク要因の洗い出しや、多様なシナリオ生成のパートナーとして位置付けることで、意思決定の質を高めることができます。