投稿者 global-ai-media 
「ChatGPTが特定銘柄の株価を予測した」というニュースが話題になることがありますが、企業の実務担当者はこの現象を冷静に分析する必要があります。生成AIの本質的な得意領域と、数値予測における限界、そして日本企業が金融・市況分析にAIを活用する際の現実的なアプローチについて解説します。
「AIが考えた株価」の技術的背景と限界
最近、海外のニュースメディアにおいて「ChatGPTなどのAIチャットボットに特定企業の今後の株価を予測させた」という記事が散見されます。元となった記事では、インテル（Intel）の株価動向についてAIが回答した内容が報じられていますが、実務家としては、まず大規模言語モデル（LLM）の仕組みを正しく理解しておく必要があります。
LLMは基本的に「次に来る単語（トークン）を確率的に予測する」モデルであり、厳密な数値シミュレーションや時系列解析を行うための計算エンジンではありません。AIがもっともらしい株価を提示した場合、それは学習データに含まれる過去の市場分析レポートやニュース記事の文脈を再構成したものであり、数学的な裏付けに基づく予測ではない可能性が高いのです。これを「AIの思考結果」として鵜呑みにすることは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを伴います。
実務における生成AIの正しい使い所：数値予測ではなく「非構造化データ」の処理
では、AIは投資判断や市場分析に役に立たないのかというと、決してそうではありません。重要なのは「数値予測（Forecasting）」と「情報処理（Processing）」を切り分けて考えることです。
現在の生成AIが最も力を発揮するのは、数値の算出ではなく、膨大なテキスト情報の処理です。例えば、以下のような活用が多くの先進的な金融機関や企業で進められています。
- センチメント分析： ニュース記事、決算短信、SNSの投稿など、大量のテキストデータ（非構造化データ）から市場の感情（強気・弱気）をスコアリングする。
- 情報の構造化： 複数の証券会社が出すレポートを要約し、論点を比較表にまとめる。
- コード生成による分析支援： AI自身に計算させるのではなく、Pythonなどの分析用コードをAIに書かせ、実際の計算は信頼できるプログラム環境で行う（Code Interpreter機能などの活用）。
日本企業のAI活用への示唆
日本の商習慣や法規制を踏まえた場合、AIによる予測情報の取り扱いには特に慎重さが求められます。以下に、日本企業の意思決定者やエンジニアが押さえるべきポイントを整理します。
1. 予測モデルと生成AIのハイブリッド活用
株価や需要予測などの「数値」を扱いたい場合、LLM単体に頼るのではなく、従来の機械学習（時系列分析モデルなど）と組み合わせるアプローチが有効です。数値計算は専用モデルに任せ、その結果の解釈やレポート作成をLLMが担うという役割分担が、現時点での最適解と言えます。
2. コンプライアンスと「Human in the Loop」
金融商品取引法などの規制や、企業のガバナンス観点から、AIの出力をそのまま顧客へのアドバイスや最終的な経営判断に使うことは避けるべきです。必ず人間が介在する「Human in the Loop」のプロセスを設計し、AIはあくまで「判断材料の整理役」として位置づけることが、リスク管理上重要です。
3. 独自の内部データとRAGの構築
一般的なWebニュースだけでなく、自社が保有する過去の取引データや独自の市場調査レポートを活用することで、汎用的なAIには出せないインサイトを得ることが可能です。検索拡張生成（RAG）技術を用い、情報の根拠（出典）を明示させるシステムを構築することで、業務利用に耐えうる信頼性を担保することができます。