投稿者 global-ai-media 
Yahoo Financeの記事で、ChatGPTに2026年の家計予算をシミュレーションさせる実験が紹介されました。この個人的なユースケースは、企業における「AIによる財務予測・予算策定」の可能性と課題を浮き彫りにしています。本稿では、生成AIを用いたシナリオプランニングの実務的価値と、日本企業が導入する際に考慮すべきリスク管理について解説します。
ChatGPTによる将来予測実験が示唆するもの
Yahoo Financeの記事では、ChatGPTに対して「2026年の予算」を策定させるという実験が行われました。具体的には、シングルペアレントの場合と共働き夫婦の場合という異なる前提条件（パラメーター）を与え、十代の子供を養育するというシナリオでシミュレーションを行わせています。
この実験から読み取れるのは、生成AIが単なる文章作成ツールを超え、「複雑な条件下でのシナリオ生成」に応用され始めているという事実です。これは、企業のFP&A（財務計画・分析）部門が日々行っている業務、すなわち「楽観シナリオ」「悲観シナリオ」などの複数パターンに基づいた事業計画の策定プロセスと本質的に類似しています。
企業ファイナンスにおける生成AI活用の可能性
日本企業、特に伝統的な組織では、予算策定プロセスにおいてExcelを用いた膨大な手作業や、過去の延長線上での積み上げ（前年踏襲）が依然として主流です。ここに生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）を導入することには、以下の2つの明確なメリットがあります。
第一に、「定性情報の定量化」です。市場トレンドや地政学的リスクといったテキストデータを読み込ませ、それが財務数値にどのようなインパクトを与えうるかというロジックを構築する際の壁打ち相手として機能します。
第二に、「多角的なシナリオプランニングの高速化」です。元記事の実験のように「もし為替が1ドル160円になったら」「もし原材料費が20%高騰したら」といった条件分岐を高速に生成し、人間の担当者が想定していなかったリスク要因を洗い出すことが可能です。
「ハルシネーション」と計算精度の課題
一方で、実務適用には大きな壁があります。最大の課題は、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「計算能力の限界」です。標準的なLLMは、言語の確率的予測を行うモデルであり、厳密な計算機ではありません。
2026年という未来の数値を予測させる場合、AIは過去の学習データに基づいて「ありそうな数字」を出力しますが、そこには最新の経済指標や、各社固有の内部事情は反映されません。したがって、実務で利用する場合は、Pythonコードを実行できる環境（OpenAIのCode Interpreterなど）を併用するか、RAG（検索拡張生成）の技術を用いて社内の正確な財務データベースを参照させるアーキテクチャが必須となります。
日本企業特有のガバナンスとデータプライバシー
日本企業がこの種のアプローチを採用する際、最も注意すべきはデータガバナンスです。予算データには、未発表の製品計画や人件費などの機微情報が含まれます。
コンシューマー向けの無料版ChatGPTなどにこれらのデータを直接入力することは、情報漏洩のリスクに直結します。日本では個人情報保護法や各業界のガイドラインが厳格であるため、Azure OpenAI Serviceのようなセキュアなエンタープライズ環境の構築、あるいはオンプレミス環境でのLLM活用が前提となるでしょう。また、「AIがこう予測したから」という説明は、株主や経営陣に対する説明責任（アカウンタビリティ）としては不十分であり、最終的な判断と責任は人間が担うというプロセス設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の個人的な予算シミュレーションの事例は、企業活動におけるAI活用に対して以下の重要な示唆を与えています。
- 予測マシンではなく「思考の補助」として使う：
AIに未来の正解（正確な予算数値）を求めると失敗します。そうではなく、「見落としているコスト要因はないか」「どのようなリスクシナリオが考えられるか」といった、計画の網羅性を高めるためのパートナーとして活用するのが現実的です。 - 脱「Excelバケツリレー」の契機にする：
多くの日本企業では、各部署からExcelを集めて集計する作業に忙殺されています。AI活用を前提とすることで、データの標準化や一元管理が進み、結果としてDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する副次的効果が期待できます。 - 実データ連携の仕組みづくり：
「ChatGPTに聞く」だけでは実務には耐えません。自社のERP（基幹システム）やBIツールとAIをAPIで連携させ、正確な実績値に基づいた推論を行わせるシステム基盤への投資が必要です。