投稿者 global-ai-media 
生成AIは膨大な知識を持つ一方で、専門的な分析や最新の数値解釈において重大なミスを犯すことがあります。英The Motley Foolによる実験で明らかになったChatGPTの分析ミスを題材に、大規模言語モデル（LLM）が抱える構造的な弱点と、日本企業がAIを意思決定プロセスに組み込む際に求められるガバナンスと実務的アプローチについて解説します。
もっともらしい回答に潜む「分析の空白」
生成AIの活用が広がる中、多くの企業が市場調査やデータ分析の初期段階でAIを利用し始めています。しかし、ここには看過できないリスクが存在します。英国の投資情報媒体であるThe Motley Foolが実施した実験は、このリスクを浮き彫りにしました。
記事によると、2026年に購入すべき有望な配当株をChatGPTに尋ねたところ、AIは保険・退職金事業を手掛ける「Phoenix Group」を推奨しました。AIはその理由として同社のキャッシュフローの強さを挙げましたが、投資判断において極めて重要な指標である「配当カバレッジ・レシオ（利益に対する配当の支払い能力を示す指標）」が1.02倍という、ギリギリの低水準にあることを見落としていました。
この事例は、AIが「一般論として正しい情報（この場合はキャッシュフローの強さ）」を提示できても、「専門家なら必ずチェックする致命的なリスク要因（カバレッジ・レシオの低さ）」を文脈に合わせて評価できない場合があることを示唆しています。
LLMは「計算機」でも「アナリスト」でもない
なぜこのようなミスが起きるのでしょうか。根本的な原因は、大規模言語モデル（LLM）の仕組みにあります。LLMは確率的に「次に来るもっともらしい言葉」を紡ぐ能力には長けていますが、厳密な論理的推論や、リアルタイムの財務分析を行う専門家としての機能は持ち合わせていません。
特に金融データのように、複数の指標を複合的に判断し、その背後にあるリスクを読み解くタスクにおいて、汎用的なモデルはしばしば表面的な情報だけを繋ぎ合わせて回答を生成します。これを専門用語では「幻覚（ハルシネーション）」の一種、あるいは推論能力の限界と捉えることができます。RAG（検索拡張生成）技術を用いれば最新データを参照させることは可能ですが、そのデータを「どう解釈すべきか」という高度なドメイン知識まで自動で補完できるとは限りません。
日本の法規制と企業ガバナンスの観点から
この問題を日本のビジネス環境に置き換えて考えてみましょう。日本では金融商品取引法などの規制が厳格であり、AIによる分析結果を鵜呑みにして顧客に提案を行ったり、経営判断を下したりすることは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
例えば、AIが生成した市場分析レポートをそのまま社内会議の資料として採用し、その数値や解釈に誤りがあった場合、誰が責任を負うのかという問題が生じます。日本企業の組織文化において、こうした「ミスの発生源がAIである」という事態は、責任の所在を曖昧にし、現場の混乱を招く恐れがあります。
また、顧客向けのサービスにAIを組み込む場合、誤った情報提供が「優良誤認」や「不実告知」につながる可能性も否定できません。したがって、AIの出力に対する「Human-in-the-loop（人間による確認・修正のプロセス）」の徹底は、日本企業にとって単なる品質管理以上の、法的防衛策としての意味を持ちます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「判断」ではなく「支援」に徹する
AIに「どのアクションを取るべきか（例：どの株を買うべきか）」という最終判断を求めてはいけません。代わりに、「この決算書の要点をまとめる」「過去のリスク要因を抽出する」といった、人間の判断を支援するための情報整理ツールとして位置づけるのが適切です。
2. ドメイン特化の検証プロセスを確立する
金融、法務、医療などの専門領域でAIを活用する場合、汎用モデルの回答をそのまま利用せず、必ず専門家がファクトチェックを行うフローを業務プロセスに組み込む必要があります。特に数値の解釈や因果関係の分析については、ダブルチェックが必須です。
3. ガバナンスガイドラインの策定
「AIがこう言ったから」という言い訳は通用しません。AIの回答に誤りが含まれている可能性を前提とし、出力結果を利用する際のガイドライン（参照元の確認義務、利用範囲の制限など）を社内で明確に定めることが、安全なAI活用の第一歩となります。