投稿者 global-ai-media 
インフレやコスト増への対策として、ChatGPTなどの生成AIに将来予測を求める試みが海外メディアなどで話題になっています。しかし、大規模言語モデル（LLM）の本質的な仕組みを理解せずに、その出力を鵜呑みにすることはリスクを伴います。本記事では、生成AIを市場分析や予測業務に活用する際の可能性と、日本企業が留意すべき実務的な限界点について、プロフェッショナルの視点から解説します。
AIに「未来の価格」を予測させることの意味
海外の金融メディアにおいて、「ChatGPTに次の大きな値上げ品目を予測させてみた」というテーマの記事が注目を集めています。インフレが続く中、消費財やサービスの価格変動に関心が高まっていることが背景にあります。しかし、技術的な観点から見れば、大規模言語モデル（LLM）であるChatGPT等は、本来「未来を予知するツール」ではありません。
LLMは、過去の膨大なテキストデータを学習し、文脈に沿って「次にくる確率が高い単語」を繋いでいく仕組みです。したがって、AIが提示する「値上げ予測」は、学習データに含まれる過去の経済トレンドや、ウェブ検索機能を通じて取得した直近のニュース記事を統合し、もっともらしいシナリオを構成したものです。これは、厳密な計量経済学モデルに基づく数値予測とは本質的に異なります。
「予測マシン」ではなく「論点整理マシン」として使う
では、生成AIはビジネスの予測業務に役に立たないのでしょうか。答えは「No」です。使い方を間違えなければ、非常に強力なパートナーとなります。
従来の数値予測モデル（時系列解析など）は、過去のデータパターンから数値を弾き出すのは得意ですが、「なぜそうなるのか」という定性的な背景説明や、数値データに現れない地政学的リスクなどの複合要因を考慮するのは苦手です。一方でLLMは、ニュース、レポート、専門家の意見など、多種多様なテキスト情報を読み込み、そこから「価格上昇の要因となりうるリスク」を網羅的に洗い出す作業を得意としています。
例えば、調達部門が「来期の原材料価格に影響を与える要素」を検討する際、AIに壁打ち相手となってもらい、人間が見落としていた「気候変動リスク」や「特定の地域紛争による物流コスト増」といった視点を提示させる使い方は非常に有効です。
日本企業における活用とリスク管理
日本企業、特に製造業や商社においては、調達コストの変動や価格転嫁の判断は経営に直結する重要事項です。ここでAIを活用する際には、以下の点に注意する必要があります。
1. ハルシネーション（幻覚）のリスク
生成AIは、事実に基づかない情報をあたかも真実のように語る「ハルシネーション」を起こす可能性があります。AIが提示した「値上げの根拠」となる統計データやニュースソースが実在するかどうか、必ず人間の手で裏取り（ファクトチェック）を行うプロセスが不可欠です。日本の商習慣では情報の正確性が厳しく問われるため、AIの出力をそのまま稟議書や顧客向け説明資料に転記することは避けるべきです。
2. データの鮮度とセキュリティ
市場予測には最新の情報が不可欠です。Webブラウジング機能を持つAIモデルや、社内データと連携させるRAG（検索拡張生成）技術を活用しない限り、AIの知識は学習時点（カットオフ日）で止まっています。また、自社の詳細な原価情報や未公開の調達計画をパブリックなAIに入力することは、情報漏洩のリスクがあるため、エンタープライズ版の利用やローカル環境での運用など、ガバナンス体制の整備が前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIによる市場予測を実務に取り入れる際は、以下の3点を指針とすることをお勧めします。
- 「正解」ではなく「視点」を求める：AIに「来月の価格はいくらになるか」を当てさせるのではなく、「価格変動のドライバー（要因）は何か」「どのようなシナリオが考えられるか」を問うことで、シナリオプランニングの質を高める。
- 定性分析と定量分析のハイブリッド：数値的な予測は従来型の統計モデルや専門家の知見に任せ、生成AIは定性的なリスク要因の洗い出しや、情報の要約・整理に特化させる役割分担を行う。
- 人間による最終判断の徹底：AIの予測はあくまで「参考意見」の一つと位置づける。特に価格改定や契約交渉など、対外的な説明責任が生じる場面では、AIの出力を鵜呑みにせず、担当者が論理と根拠を再構築するプロセスを業務フローに組み込む。