投稿者 global-ai-media 
英国のメディアがChatGPTに「最適な株式ポートフォリオ」を提案させた実験において、提示された配当利回りと実際の市場数値に大きな乖離があることが明らかになりました。単なるチャットボットの誤答として片付けるのではなく、この事例は、生成AIをデータドリブンな意思決定や顧客サービスに実装する際のリスクと、日本企業が取るべき技術的・組織的な対策を浮き彫りにしています。
ChatGPTによる投資アドバイスの実験とその「ズレ」
英国の金融ニュースにおいて、ChatGPTに対して「高配当の不労所得を得るための株式ポートフォリオ（ISA：英国版NISAのような制度）」を設計させるという実験が行われました。結果として、AIはFTSE 250（ロンドン証券取引所の中型株指数）に含まれる「Foresight Environmental Infrastructure」という銘柄を推奨しました。
しかし、ここで致命的な問題が発生しました。ChatGPTはこの銘柄の利回りを「6%」と説明しましたが、記事執筆時点での実際の利回りは「11.2%」に達していたのです。投資判断において、利回りの倍近い乖離は致命的な判断ミスにつながりかねません。この事例は、LLM（大規模言語モデル）が抱える「情報の鮮度」と「事実の正確性」に関する根本的な課題を明確に示しています。
なぜAIは数字を間違えるのか：学習データと幻覚のリスク
この現象は、LLMの仕組みを理解していれば驚くべきことではありません。ChatGPTを含む多くの基盤モデルは、過去のある時点までのインターネット上のテキストデータを学習しており、リアルタイムの市場データに直接アクセスして回答を生成しているわけではないからです（Web検索機能や外部ツール連携を行わない場合）。
LLMは「次に来るもっともらしい言葉」を確率的に予測するエンジンであり、データベースのように正確な数値を検索して返すシステムではありません。これを専門用語で「ハルシネーション（幻覚）」と呼びますが、金融商品のように数値の正確性が絶対的な価値を持つ領域では、この特性が最大のリスク要因となります。特に変動の激しい株価や金利情報において、学習済みモデルの知識のみに依存することは、実務上極めて危険です。
日本企業における実装アプローチ：RAGと外部API連携
では、日本企業が金融サービスや社内分析ツールに生成AIを組み込む際、どのようにこの問題を解決すべきでしょうか。答えは「モデルの知識に頼らない」アーキテクチャへの転換です。
具体的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術が必須となります。これは、ユーザーからの質問に対し、AIが回答を生成する前に、信頼できる外部データベース（BloombergやQuick、あるいは自社の基幹システム）から最新の正確なデータを検索・取得し、その情報を元に回答を作成させる手法です。
「今の株価を教えて」と聞かれた際、LLM自身の記憶から答えるのではなく、LLMを「外部APIを呼び出すためのインターフェース」として機能させることが、エンタープライズ利用における鉄則です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の法規制や商習慣を考慮したAI活用において、意思決定者が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 金融商品取引法等の法規制と免責の設計
日本では、投資助言や勧誘には金融商品取引法に基づく厳格な規制が存在します。AIが誤った数値に基づき推奨を行った場合、提供企業の法的責任やレピュテーションリスクが問われます。「AIが勝手に言った」という言い訳は通用しません。AIの出力には必ず「情報の正確性を保証しない」旨の明確な免責事項を表示するとともに、最終的な判断は人間が行うプロセスを組み込む必要があります。
2. 「ハルシネーション」を前提としたUI/UX設計
AIチャットボットを顧客接点に置く場合、数値データについては出典元（ソース）を明示する機能を実装すべきです。ユーザーが「この数字はいつ時点のものか」「どこから取得したか」をクリック一つで確認できるようにすることで、透明性を担保し、トラブルを未然に防ぐことができます。
3. 人間参加型（Human-in-the-Loop）のガバナンス
完全自動化を目指すのではなく、AIはあくまで「ドラフト作成」や「データ整理」の支援ツールとして位置づけるのが、現時点での現実的な解です。特に金融機関や高い信頼性が求められる製造業等の現場では、AIの出力を専門家が監修・承認するフローを業務プロセスに組み込むことが、AI活用の成功とリスク管理の両立につながります。