投稿者 global-ai-media 
英国の投資情報メディア『The Motley Fool』にて、個人の資産運用に関する複雑な質問をChatGPTに投げかけ、その回答精度を検証する記事が公開されました。この事例は単なる海外の投資トピックにとどまらず、規制の厳しい金融・専門分野において、企業がどのように生成AI（GenAI）を活用し、顧客体験を設計すべきかという重要な問いを投げかけています。本稿では、この事例を起点に、日本企業が専門領域でAIを活用する際の実務的なポイントとリスク対策について解説します。
ChatGPTによる「投資アドバイス」の実験とその意味
元記事では、英国の個人投資家が直面する典型的な悩み――「2万ポンド（約380万円）の投資資金を、SIPP（個人年金）とISA（個人貯蓄口座）のどちらに振り向けるべきか」という質問をChatGPTに投げかけています。これらは日本でいう「iDeCo」や「NISA」に近い非課税制度であり、個人の年齢、年収、納税額、資金の引き出し時期などによって最適解が異なる複雑なテーマです。
実験の結果、ChatGPTは両制度のメリット・デメリットを論理的に整理し、一般論としては非常に的確な回答を提示しました。しかし、ここにはAI活用における重要な教訓が含まれています。AIは「教科書的な正解」を提示することには長けていますが、個別の税務状況や最新の法改正をリアルタイムに反映した「個別具体的なアドバイス」には、依然としてリスクが残るという点です。
「汎用的な知識」と「ドメイン特化」のギャップ
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習しており、論理構成能力に優れています。しかし、金融や法務といった専門領域（ドメイン）で企業が活用する場合、以下の2つの課題が浮き彫りになります。
- 情報の鮮度と正確性（ハルシネーション）： LLMの学習データにはカットオフ（知識の期限）があります。税制や法律は毎年改正されるため、素のモデル（Raw Model）をそのまま使うと、古い情報に基づいた「もっともらしい嘘」をつくリスクがあります。
- 責任の所在とコンプライアンス： 英国同様、日本においても金融商品取引法などの規制があり、AIが「投資助言」に該当する行為を行うことには法的なハードルが存在します。
日本企業が直面する「商習慣」と「規制」の壁
日本企業、特に金融機関や士業、あるいはそれらの業界向けにSaaSを提供する企業がAIを組み込む場合、欧米以上に「安心・安全」への要求レベルが高いことを認識する必要があります。
日本では、顧客対応において「曖昧さを排除し、正確無比であること」が強く求められます。米国のテック企業のように「ベータ版なので間違いも許容してほしい」というスタンスは、日本の大手企業間取引（B2B）や、信頼が資産となるB2Cサービスでは通用しにくいのが現状です。したがって、AIが生成した回答をそのままエンドユーザーに見せるのではなく、人間が確認するプロセス（Human-in-the-loop）を挟むか、あるいは回答の根拠を明確に示す技術的な工夫が不可欠となります。
実務的な解法：RAGとガードレールの構築
では、企業はどのように対応すべきでしょうか。現在、実務の現場で主流となっているのは「RAG（検索拡張生成）」というアーキテクチャです。
RAGは、AIが回答を生成する際、あらかじめ企業が用意した信頼できる社内データベースや最新のマニュアル、約款などを検索・参照させる仕組みです。これにより、AIは「学習した過去の記憶」ではなく、「最新の社内ドキュメント」に基づいて回答できるようになり、ハルシネーション（嘘）のリスクを大幅に低減できます。
また、AIが回答してはいけないトピック（例：具体的な銘柄推奨や、断定的な法的判断）を制御する「ガードレール」機能の実装も、ガバナンスの観点から必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の英国の事例および日本の現状を踏まえ、意思決定者やエンジニアが押さえるべきポイントは以下の通りです。
- 「アドバイス」ではなく「判断支援」と定義する： AIに最終的な判断をさせるのではなく、判断材料を整理・提示する「アシスタント」として位置づけることで、法的リスクを回避しつつユーザーの利便性を高められます。
- RAGによるグラウンディング（根拠付け）の徹底： 専門領域では、汎用モデルの知識に頼らず、自社の独自データや信頼できる外部ソースを参照させる仕組みを必ず構築してください。
- UXによる期待値コントロール： ユーザーインターフェース上で「これはAIによる自動生成であり、専門家の助言に代わるものではない」という免責を明確にし、必要に応じて人間の専門家へエスカレーションする動線を確保することが、信頼維持の鍵となります。
AIは強力なツールですが、魔法の杖ではありません。特に日本のビジネス環境においては、技術的な性能だけでなく、法規制や顧客の信頼を損なわないための「ガバナンス」と「設計」が、プロジェクトの成否を分けることになります。