投稿者 global-ai-media 
米国メディアBenzingaが報じた「ChatGPTによるJPモルガン株価の60日後予測」は、生成AIの活用範囲に関する議論を呼び起こしています。本記事では、この事例を端緒に、大規模言語モデル（LLM）による数値予測の技術的な限界と、日本企業が金融・数値分析領域でAIを活用する際に押さえておくべきガバナンスと実務のポイントを解説します。
ChatGPTによる株価予測の事例とその背景
Benzingaの報道によると、ChatGPTはJPモルガン・チェース（JPM）の株価推移について、今後60日間で下落傾向にあると分析し、4月中旬までに平均価格が約295ドルになると予測しました。この事例は、投資家や市場関係者にとって興味深いトピックであると同時に、AI技術者や企業の意思決定者にとっては「LLM（大規模言語モデル）の推論能力をどこまで信頼すべきか」という重要な問いを投げかけています。
これまで株価予測のような時系列データ分析は、ARIMAモデルやLSTM（Long Short-Term Memory）などの統計・機械学習モデルの独壇場でした。しかし近年、GPT-4などの高度なLLMが登場したことで、決算資料やニュース記事といった「非構造化データ（テキスト）」と、過去の株価などの「構造化データ（数値）」を組み合わせて分析させる試みが増加しています。
LLMの「数値予測」における技術的限界
実務的な観点から冷静に評価すると、現時点でのLLM単体による数値予測には慎重になるべき理由があります。LLMは本来、「次に来るもっともらしい単語（トークン）」を予測する確率モデルであり、厳密な数値計算や未来の事象に対する因果推論を行うエンジンではないからです。
もちろん、ChatGPTの「Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）」機能などを使用すれば、Pythonコードを生成・実行して統計的な計算を行うことは可能です。しかし、モデル自体が持つ「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクや、学習データに含まれていない最新のブラックスワン（極端な事象）への対応力には限界があります。したがって、今回のJPモルガンの事例も、AIによる確実な予言としてではなく、「膨大なテキスト情報に基づく市場センチメント（感情）の統合的な解釈」の一例として捉えるのが適切です。
日本の法規制・商習慣とAIガバナンス
日本国内でこのようなAI予測をビジネスに適用する場合、技術的な精度以上に注意を払うべきなのが、法規制とコンプライアンスです。
日本では金融商品取引法により、投資助言や運用に関する規制が厳格に定められています。もし企業が「AIによる株価予測サービス」を顧客に提供する場合、投資助言・代理業などの登録が必要になる可能性があります。また、社内の資産運用や経営判断にAI予測を用いる場合でも、AIが導き出した数値の根拠（説明可能性）が求められます。「AIがそう言ったから」という理由だけでは、日本の組織文化におけるアカウンタビリティ（説明責任）を果たすことは難しく、特にステークホルダーへの説明が求められる上場企業においては、AIガバナンスの欠如とみなされるリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の実務担当者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 予測そのものではなく「判断材料の整理」に活用する
株価の「数値」を当てさせるのではなく、その数値に至るまでの「要因分析」にLLMを活用するアプローチが現実的です。例えば、大量のアナリストレポートやニュースを読み込ませ、「市場がJPモルガンに対して抱いている懸念点は何か」「強気筋と弱気筋の論点はどこで対立しているか」を要約させる使い方は、LLMの得意領域であり、人間の意思決定を強力にサポートします。
2. 従来の機械学習モデルとのハイブリッド運用
数値予測の精度を求めるなら、引き続き専用の予測モデル（時系列解析や特化型AI）をメインに据え、LLMはそのモデルへの入力データ（ニュースのセンチメントスコアなど）を生成する「前処理」や、モデルが出力した結果を人間にわかりやすく解説する「後処理」の役割を担わせる構成が、現在のベストプラクティスと言えます。
3. 「Human-in-the-loop」を前提とした業務設計
金融に限らず、重要度の高い意思決定プロセスにAIを組み込む際は、必ず人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop」の体制が不可欠です。特に日本では、ミスの許容度が低い商習慣があるため、AIの出力を鵜呑みにせず、専門家による検証プロセスを業務フローに明記することが、AI導入を成功させるためのガバナンス上の要諦となります。