投稿者 global-ai-media 
金融市場における将来予測に生成AIを活用する試みが増えています。ある海外の事例では、異なる3つのAIモデルを用いて「暗号資産が国際送金シェアを獲得した場合」のシナリオをシミュレーションしました。本記事では、この事例をヒントに、日本企業が事業戦略や市場予測にAIを活用する際の「マルチモデル評価」の重要性と、実務上の注意点について解説します。
AIによる市場予測シミュレーションの現状
近年、生成AI（大規模言語モデル：LLM）の推論能力向上に伴い、単なる文章作成だけでなく、複雑な経済シナリオの予測や影響分析にAIを利用するケースが増えています。元となった記事では、GoogleのGeminiを含む3つの異なる主要AIモデルに対し、「もし暗号資産XRPがSWIFT（国際銀行間通信協会）の取扱高の1%を獲得したらどうなるか」という具体的な仮定に基づいた質問を行いました。
この事例で注目すべきは、予測された価格や市場への影響そのものではなく、「同じ問いに対しても、AIモデルによって回答の傾向や論理構成が異なる」という点です。あるモデルは強気なシナリオを描き、別のモデルは規制リスクを重く見て慎重な回答をするなど、それぞれのモデルが学習したデータセットやアライメント（調整）方針の違いが浮き彫りになりました。
単一モデルへの依存リスクと「マルチモデル評価」
日本国内の企業の現場では、セキュリティや契約の観点から、特定の単一モデル（例えば、企業契約しているAzure OpenAI Service上のGPT-4のみ）を利用するケースが一般的です。しかし、戦略策定や市場予測といった「正解のない問い」に対してAIを活用する場合、単一モデルへの依存は視野狭窄（トンネルビジョン）に陥るリスクがあります。
今回の事例のように、複数のモデル（GPT系列、Claude系列、Gemini系列など）に同じ前提条件を与えて回答を比較する手法は「LLM-as-a-Judge」や「マルチモデル評価」の一種として、AIエンジニアリングの世界では重要視されています。異なる「視点」を持つAI同士の回答を突き合わせることで、人間が見落としていたリスク要因や、論理の飛躍を発見しやすくなるからです。
ハルシネーションと日本企業の意思決定
AIを意思決定支援に使う際、最大の障壁となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。特に金融や経済の将来予測において、AIは過去のデータパターンから確率的に「ありそうな未来」を出力しますが、それは事実に基づく保証ではありません。
日本の商習慣において、経営層への稟議や説明責任は非常に重要です。「AIがこう予測しました」という根拠だけでは、ガバナンスの観点から不十分であることは言うまでもありません。AIが出力した数値やシナリオは、あくまで「検討のたたき台」や「思考の補助線」として扱うべきです。AIの回答を鵜呑みにせず、その背後にあるロジック（なぜその予測に至ったか）を人間が検証し、日本の法規制や業界慣習と照らし合わせるプロセスが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業が戦略立案や市場分析にAIを活用する上で得られる示唆は以下の通りです。
第一に、「セカンドオピニオンとしてのAI活用」です。重要な意思決定やシミュレーションを行う際は、単一のAIモデルだけで完結させず、複数のモデルを用いて多角的な視点を確保することを推奨します。これにより、特定のモデルが持つバイアスを相対化できます。
第二に、「コンテキストの明文化」です。AIに精度の高い予測をさせるためには、日本の市場環境、法的制約、自社のリスク許容度などの前提条件を詳細にプロンプト（指示文）に含める必要があります。曖昧な指示は、一般的で役に立たない回答を生む原因となります。
第三に、「最終責任の所在の明確化」です。AIは強力なツールですが、結果に対する責任は負えません。特に金融商品取引法や景品表示法などに関わる領域でのアウトプット利用には、専門家による最終確認（Human-in-the-Loop）の体制を維持することが、AIガバナンスの基本となります。