投稿者 global-ai-media 
ChatGPTによる個別銘柄の株価予測が海外メディアで取り上げられ、生成AIの予測能力に対する関心が高まっています。しかし、言語処理に特化したAIを数値予測に用いることには技術的な落とし穴も存在します。本記事では、大規模言語モデル（LLM）の特性に基づき、その限界とリスク、そして日本企業がAIを意思決定プロセスに組み込む際の現実的なアプローチを解説します。
メディアを賑わす「AIによる未来予測」
米国Yahoo Financeの記事では、ChatGPTが大手化学・電気素材メーカーである3M社の株価動向について、「今後60日間で下落傾向にあり、4月上旬には149.50ドル付近になる」と具体的な数値を挙げて予測したことが紹介されています。このように、生成AIに対して市場動向や将来の数値を尋ねる試みは、個人投資家やテック愛好家の間で一種のトレンドとなっています。
しかし、企業の実務担当者やエンジニアは、こうしたニュースを一歩引いた視点で捉える必要があります。重要なのは、AIが「たまたま的中したかどうか」ではなく、「どのようなロジックでその数値を導き出したのか」、そして「業務上の意思決定において再現性と信頼性があるか」という点です。
大規模言語モデルは「予言者」ではない
まず技術的な前提として、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、文脈に基づいて「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す。本質的には言語処理能力に特化しており、高度な時系列解析や金融工学的な計算モデルとは構造が異なります。
最近では、Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）のような機能により、Pythonコードを実行して計算を行うことも可能になりましたが、LLM単体が行う予測は、学習データに含まれる過去のアナリストレポートやネット上のセンチメント（感情）を反映した「言葉のパッチワーク」である可能性があります。そのため、もっともらしい論理構成で回答が出力されても、その根拠となる数値や事実に「ハルシネーション（事実に基づかない生成）」が含まれるリスクは依然として残ります。
日本のビジネス環境におけるリスクとガバナンス
日本企業がAIを経営判断や投資判断、あるいは顧客向けのサービスに活用する場合、以下の点に留意する必要があります。
第一に、法規制とコンプライアンスです。特に金融分野において、AIの出力をそのまま顧客への「投資助言」として提供することは、金融商品取引法などの規制に抵触する恐れがあります。また、AIが誤った予測に基づき損害を与えた場合の法的責任（製造物責任や善管注意義務違反）についても、議論が続いている段階です。
第二に、説明可能性（Explainability）の問題です。日本の組織文化では、意思決定のプロセスにおいて「なぜその判断に至ったか」という論理的な説明が重視されます。「AIがそう言ったから」という理由は、ステークホルダーへの説明責任を果たす上で十分とは言えません。LLMは推論過程がブラックボックスになりがちであるため、重要な数値予測においては、従来の統計モデルや専門家の知見と組み合わせて利用する「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業が生成AIを予測タスクや意思決定支援に活用するための要点を整理します。
1. AIの役割を「予測」ではなく「分析支援」に置く
LLMにいきなり将来の数値を予測させるのではなく、膨大なニュース記事の要約、市場センチメントの分析、リスク要因の洗い出しなど、人間が判断するための「材料作り」に活用するのが最も効果的です。
2. 数値予測には専用モデルを併用する
売上予測や株価予測などの定量タスクには、時系列解析や回帰分析に特化した機械学習モデルを使用し、LLMはその結果を解釈・言語化するインターフェースとして活用する「適材適所」のアプローチが推奨されます。
3. ガバナンス体制の構築
AIの出力内容を鵜呑みにせず、必ず専門家がファクトチェックを行うワークフローを確立すること。また、社内利用におけるガイドラインを策定し、情報の入力（機密情報の漏洩防止）と出力（誤情報の拡散防止）の両面でリスク管理を行うことが求められます。