投稿者 global-ai-media 
Financial Timesの記事では、ChatGPTを投資アドバイザーとして活用する実験について触れ、AIが人間のアドバイザーを凌駕する可能性について議論しています。しかし、実務的な観点では、汎用LLMをそのまま専門的なアドバイザリー業務に適用するには多くの課題が存在します。本稿では、金融領域における生成AI活用の可能性とリスク、そして日本の規制や商習慣を踏まえた現実的な実装アプローチについて解説します。
汎用LLMは「教科書的な正解」を語れるが、文脈を読むのは苦手
Financial Timesの記事にあるように、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）に「最適なポートフォリオ」を尋ねれば、現代ポートフォリオ理論に基づいた分散投資の提案など、極めて合理的で「教科書的に正しい」回答が返ってきます。一般的な金融知識の解説や、標準的な資産配分の提案において、AIはすでに一定のレベルに達しています。
しかし、実務家が認識すべきは、LLMが「確率論的な単語の連なり」を出力しているに過ぎないという点です。AIは最新の金利動向の微妙なニュアンスや、個人の複雑な税務状況、あるいは「老後資金への漠然とした不安」といった非言語的な文脈を完全には理解しません。特に、数値の正確性が求められる金融計算において、LLM単体ではハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを排除できないのが現状です。
日本市場における「信頼」と規制の壁
日本においてAIを金融アドバイザリーに活用する場合、避けて通れないのが金融商品取引法などの規制と、金融庁が重視する「顧客本位の業務運営（フィデューシャリー・デューティー）」です。AIが不適切な金融商品を推奨した場合、その説明責任（アカウンタビリティ）を誰がどう負うのかという問題は、技術以上に法務・ガバナンスの課題となります。
日本では対面証券や銀行担当者への信頼が依然として厚く、特に富裕層や高齢層は「AIだけの助言」に対して抵抗感を持つ傾向があります。また、日本の「適合性の原則」に基づき、顧客の知識・経験・財産状況・投資目的に照らして過大なリスク商品を勧誘しないよう制御することは、プロンプトエンジニアリングだけで担保するにはあまりにリスクが高いと言えます。
「代替」ではなく「拡張」：Copilotとしての現実解
こうした背景から、日本の金融機関やFinTech企業が目指すべき現実的なアプローチは、AIを「アドバイザーの代替」にするのではなく、「アドバイザーを支援する副操縦士（Copilot）」として位置づけることです。
例えば、膨大なマーケットレポートの要約、顧客向けの提案書案の作成、コンプライアンスチェックの自動化などに生成AIを活用することで、人間のアドバイザーは「顧客との対話」や「複雑な意思決定のサポート」という高付加価値な業務に集中できます。あるいは、RAG（検索拡張生成）技術を用い、社内の厳格な規定や最新のマーケットデータに基づいた回答候補を提示させることで、ハルシネーションを抑制しつつ業務効率化を図る事例が増えています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織がAI活用を進める上で考慮すべきポイントは以下の通りです。
- 「Human-in-the-loop（人間参加型）」の維持：金融や医療など、ミスが許されない領域（High-Stakesな領域）では、AIの出力を最終的に人間が確認・判断するプロセスを業務フローに組み込むことが不可欠です。
- バックオフィスからの浸透：顧客に直接AIを対峙させるリスクを取る前に、リサーチ業務やドキュメント作成支援など、社内業務の効率化から着手し、組織としてのAIリテラシーを高めることが推奨されます。
- ドメイン特化型へのチューニング：汎用モデルをそのまま使うのではなく、社内データや業界規制を学習させた、あるいは参照できる仕組み（RAG等）を構築することが、実務に耐えうる精度を確保する鍵となります。
- 過度な期待のコントロール：「AIが資産を増やしてくれる」という魔法のような期待ではなく、「AIが判断材料を整理してくれる」というツールとしての正しい期待値を、社内外に醸成することが重要です。