投稿者 global-ai-media 
米国メディアUSA TODAYが、NFLの試合結果予想にMicrosoft Copilotを活用するという試みを行いました。単なるエンターテインメントとしての話題にとどまらず、この事例は「大規模言語モデル（LLM）を将来予測や意思決定にどう活用すべきか」という、企業にとって重要な問いを投げかけています。生成AIと従来の予測AIの違いを踏まえ、実務への適用可能性を解説します。
エンタメ領域で進む生成AIの「予測」活用
米国の主要メディアであるUSA TODAYが、NFL（プロアメリカンフットボールリーグ）の第17週の全試合について、Microsoft Copilotを用いて勝敗予想を行うという記事を公開しました。手法は非常にシンプルで、AIチャットボットに対して「今週の勝者を予想して」とプロンプト（指示）を入力するだけというものです。
スポーツの勝敗予想にAIを使うこと自体は新しい話ではありません。従来から、セイバーメトリクスに代表されるような、過去の膨大なスタッツデータ（統計データ）を機械学習モデルに読み込ませ、勝率を算出する手法は存在しました。しかし、今回の事例で注目すべき点は、統計処理に特化した専用の数理モデルではなく、汎用的な「大規模言語モデル（LLM）」であるCopilotを使用している点です。
LLMは「計算」しているのか、「推論」しているのか
ここには、日本企業がAIを業務に導入する際に誤解しやすい重要なポイントが含まれています。CopilotやChatGPTなどのLLMは、基本的には「次の単語を予測する」仕組みであり、厳密な意味での数値シミュレーションや確率計算を行うエンジンではありません。
LLMがNFLの勝敗を予想する場合、彼らは過去の試合結果データベースを直接計算しているというよりは、インターネット上の膨大なニュース記事、専門家の解説、チームの評判、怪我人情報などの「テキスト情報」を総合的に分析し、「論理的に最も確からしい筋書き」を生成している側面が強いと言えます。
これはビジネスにおいては、売上データを回帰分析して来月の数値を出す作業（従来の予測AI）と、市場レポートやニュースを読み込んで来月のトレンドを予測する作業（生成AI）の違いに似ています。LLMの強みは、数値化しにくい定性的な情報（チームの士気、監督のコメントのニュアンス、天候の影響など）を加味できる点にあります。
ビジネスにおける「予測」への適用リスク
しかし、LLMによる予測をそのままビジネスの意思決定に使うにはリスクも伴います。
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）： LLMは事実に基づかない情報を自信満々に生成することがあります。架空の怪我人情報を根拠に勝敗を予想してしまうリスクです。
- 最新情報の欠落： Web検索機能を持つモデルであっても、リアルタイムの変動（試合直前の選手交代など）を即座に正確に反映できるとは限りません。
- 説明可能性（Explainability）の課題： なぜその結論に至ったのか、根拠となるソースが不明確な場合、ビジネスの現場では決裁を通すことが難しくなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNFL予想の事例は、AIの適用範囲を考える上で非常に示唆に富んでいます。日本企業がここから学ぶべき要点は以下の通りです。
1. 「予測AI」と「生成AI」の適材適所を見極める
在庫管理や売上予測など、過去の数値データから精度の高い予測が必要な場合は、AutoML（自動化された機械学習）などの従来の予測AIが適しています。一方で、新規事業の市場動向予測や、数値化できないリスク要因の洗い出しには、Web上の情報を統合して推論できる生成AI（LLM）が力を発揮します。これらを混同せず、使い分ける、あるいは組み合わせる視点が重要です。
2. セカンドオピニオンとしての活用
AIに決定を委ねるのではなく、「壁打ち相手」として活用するのが現実的です。例えば、「Aという戦略をとる場合の懸念点は何か？」と問いかけ、人間が見落としていた視点（スポーツで言えば、対戦相手の相性や天候など）を提供してもらう使い方は、日本の慎重な組織文化とも親和性が高いでしょう。
3. 人間による最終判断（Human-in-the-Loop）の徹底
エンターテインメントであるスポーツ予想なら外れても笑い話で済みますが、企業経営や金融商品の予測ではそうはいきません。AIが出した予測に対し、必ず専門家や担当者がその根拠（ロジック）を確認し、責任を持って最終判断を下すプロセスを業務フローに組み込むことが、AIガバナンスの観点からも不可欠です。