投稿者 global-ai-media 
金融資産の価格予測において、ChatGPTとClaudeという代表的なLLMが大きく異なる数値を算出するという事例が話題となっています。本記事では、この事例を単なる暗号資産の話題としてではなく、生成AIを「将来予測」や「シナリオ分析」に活用する際の実務的な教訓として読み解きます。日本の企業が意思決定プロセスにAIを組み込む際に留意すべき、モデルの特性差とガバナンスのあり方について解説します。
同一シナリオでも異なる回答：LLMの確率論的性質
最近の報道によれば、暗号資産XRPの価格予測において、特定のETF流入額（100億ドル）という同一の前提条件を与えたにもかかわらず、ChatGPTは「6〜8ドル」、Claudeは「8〜14ドル」と、異なる予測レンジを提示しました。人間のアナリストの予測（5〜6ドル）とも乖離が見られます。
この事実は、企業が生成AI（大規模言語モデル）を数値予測や市場分析に利用する際の重要な特性を浮き彫りにしています。LLMは、物理シミュレーターや厳密な経済モデル計算機ではなく、あくまで学習データに基づいた「もっともらしいテキストの続き」を確率的に生成するエンジンです。学習データの重み付け、推論ロジック、そして安全対策のチューニング（RLHFなど）の違いにより、同じ問いに対しても異なる「正解らしきもの」を出力します。
「正解」のないタスクにおけるAIの役割
日本企業、特に金融機関や商社、製造業の経営企画部門において、市況予測や需要予測へのAI活用ニーズは高まっています。しかし、今回の事例が示すように、生成AIに「未来の数値を当てさせる」使い方は、現時点ではリスクが高いと言わざるを得ません。
一方で、実務において有用なのは「思考の補助線」としての活用です。なぜChatGPTはその価格帯を算出したのか、Claudeはどのようなロジックで強気な予測をしたのか。その「理由」や「考慮したファクター」を言語化させることには大きな価値があります。AIは単一の予言者ではなく、異なるバックグラウンドを持つ複数の「コンサルタント」として扱い、人間が見落としていた変動要因（変数の相関関係やリスクシナリオ）を洗い出すためのツールとして位置づけるべきです。
日本国内におけるガバナンスと説明責任
日本のビジネス環境、特に金融商品取引法や関連する監督指針の影響を受ける領域では、AIの出力結果に対する「説明可能性（Explainability）」が厳しく問われます。「AIがそう予測したから」という理由は、株主や規制当局への説明として成立しません。
LLMが導き出した数値予測をそのまま対外的な公表数値や投資判断の根拠にすることは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを考慮すると避けるべきです。国内企業がとるべきアプローチは、AIをあくまで「ドラフト作成」や「シナリオの網羅性チェック」に留め、最終的な数値決定と責任は人間が担うという「Human-in-the-loop（人間が介在する）」体制を堅持することです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる、日本の実務家への主な示唆は以下の通りです。
- マルチモデル運用の重要性：単一のAIモデル（例えばChatGPTのみ）に依存せず、ClaudeやGeminiなど複数のモデルに同一の問いを与え、回答の「差分」を分析することで、バイアスを検知しやすくなります。
- 定性分析へのシフト：AIには「いくらになるか（数値）」を問うのではなく、「価格変動に影響を与える主要因は何か（論理）」を問う方が、ハルシネーションのリスクを抑えつつ、意思決定の質を高められます。
- 社内ガイドラインの策定：予測業務にAIを使用する場合の免責事項や、検証プロセスのルール化が急務です。特に日本では、AIの回答を鵜呑みにしたことによるコンプライアンス違反や損失リスクに対して、組織的な防御策を講じる必要があります。