投稿者 global-ai-media 
米国の金融メディアが「ChatGPTを使って小売店のベストセラー商品を特定する」という試みを行いました。公式サイトにランキングがない情報をAIに補完させる手法は一見便利に見えますが、企業の意思決定者がこのアプローチをそのままビジネスに適用するには、大規模言語モデル（LLM）の仕組みとリスクを正しく理解する必要があります。本稿では、AIを市場調査やデータ分析に活用する際の実践的な可能性と、日本企業が注意すべき落とし穴について解説します。
公式サイトにない情報をAIに尋ねるユーザー心理
米国の家計・節約情報メディア「GoBankingRates」の記事では、大手ディスカウントストア「Dollar Tree（ダラー・ツリー）」の公式サイトにベストセラー商品が掲載されていないため、代わりにChatGPTに売れ筋商品を尋ね、その回答を記事化するという試みが行われました。
この記事自体は一般消費者向けのライフハックとして書かれていますが、我々AI実務者や企業の担当者にとっては、非常に示唆に富む事例です。それは、「ユーザー（あるいは従業員）は、正規のデータソースが見つからない場合、AIを『検索エンジンの代わり』として使い、その回答を事実として受け入れる傾向がある」という現状を浮き彫りにしているからです。
「もっともらしい回答」の裏側にあるリスク
ここで技術的な観点から冷静に分析する必要があります。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、特定の企業のリアルタイムなPOS（販売時点情報管理）データや在庫データベースに直接アクセスできるわけではありません（ブラウジング機能や特定のプラグインを使用しない限り）。
したがって、AIが提示した「ベストセラー商品リスト」は、インターネット上に存在するブログ記事、SNSの投稿、レビューサイトなどの過去のテキストデータを学習し、確率的に「売れ筋である可能性が高い商品」を生成したに過ぎません。これはAI用語で「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを孕んでいます。実際に売れているかどうかよりも、「ネット上でよく言及されている商品」がリストアップされている可能性が高いのです。
日本企業がマーケティング調査や競合分析にAIを活用する際、この「事実（Fact）」と「推論（Inference）」の区別を曖昧にすることは致命的なミスにつながります。特に正確性を重んじる日本の商習慣において、根拠のないAIの出力をそのまま意思決定に使うことは、コンプライアンスや信頼性の観点から避けるべきです。
日本企業における現実的な活用アプローチ：RAGと分析支援
では、AIは市場分析に役に立たないのでしょうか？ 決してそうではありません。重要なのは使いどころです。
一つの有効なアプローチは、社内の信頼できるデータとAIを組み合わせる「RAG（検索拡張生成）」の技術です。例えば、自社のPOSデータや顧客アンケートのCSVデータをセキュアな環境でAIに読み込ませ、「このデータから読み取れるトレンドは何か？」と問う場合、AIは非常に優秀なアナリストとして機能します。ここではAIは「情報のソース」ではなく、「情報の処理エンジン」として振る舞うからです。
また、新規事業開発や商品企画のブレインストーミングにおいて、「一般的なトレンドとしてどのような商品が話題になりやすいか」をAIに壁打ち相手として尋ねる使い方は有効です。この場合、出力結果は「確定した事実」ではなく、「検証すべき仮説」として扱うのが正しいリテラシーです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例を反面教師としつつ、日本企業がAIを業務に組み込む際は、以下の3点を意識することが重要です。
1. 「検索」と「生成」を混同しない
AIは知識のデータベースではなく、言葉のパターンを生成するエンジンです。正確な数値や事実確認が必要な業務（市場シェアの確認、法規制のチェックなど）では、必ず一次情報を人間が確認するプロセス（Human-in-the-Loop）を残すか、出典を明示する検索特化型のAIツールを選定してください。
2. 仮説立案と検証のプロセスを分ける
「何が売れそうか」「どんなニーズがありそうか」といった仮説出しのフェーズでは、AIの創造性や広範な知識が大いに役立ちます。しかし、その仮説を裏付けるための定量的データは、従来の調査手法や信頼できるデータベンダーから取得するという「役割分担」を組織内で明確に定義すべきです。
3. 従業員へのAIリテラシー教育
現場の担当者が、ChatGPTの回答を鵜呑みにして企画書や報告書を作成してしまうリスクがあります。禁止するのではなく、「AIが得意なこと（要約、翻訳、アイデア出し）」と「苦手なこと（正確な事実検索、未知のデータの予測）」を正しく理解させる教育が、ガバナンスの第一歩となります。