投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやClaude、DeepSeekといった主要な生成AIが2025年末の暗号資産価格を予測したという海外記事が話題です。しかし、企業の意思決定者がこの結果を数字通りに受け取るのはリスクがあります。本記事では、LLM（大規模言語モデル）の「数値予測」における技術的な限界と可能性を整理し、日本企業が市場分析や事業計画にAIを活用する際の現実的なアプローチを解説します。
汎用LLMによる価格予測の背景と実態
米国メディア「24/7 Wall St.」の記事によると、ChatGPT、Claude、DeepSeekといった主要なLLMに対し、2025年12月31日時点でのビットコイン（BTC）、イーサリアム（ETH）、XRPの価格予測を行わせた結果が公表されました。例えばXRPについては1.95ドル〜2.10ドル、ビットコインは8万8000ドル〜9万2000ドルといった具体的なレンジが提示されています。
一般ユーザーから見れば「AIが未来を予言した」ように映るかもしれません。しかし、AI開発やデータサイエンスの実務に携わる人間からすれば、この結果は「過去の学習データに含まれる市場レポートのコンセンサス（合意形成）や、Web検索機能を通じて取得した直近のアナリスト予測を要約・合成したもの」である可能性が高いと判断すべきです。
ここで重要なのは、これらの汎用LLMは、基本的には「次に来るもっともらしい単語（トークン）」を予測するモデルであり、厳密な金融工学モデルや時系列解析（Time Series Analysis）のエンジンを内蔵しているわけではないという点です（Code Interpreter等の外部ツール使用時を除く）。
「定性分析」と「定量予測」の使い分け
企業が市場動向や需要予測にAIを活用する場合、LLMの得意・不得意を明確に分ける必要があります。
LLMが得意な領域（定性分析）：
膨大なニュース記事、決算短信、有価証券報告書、SNSの投稿などを読み込ませ、市場のセンチメント（感情）を分析したり、規制動向のリスク要因を抽出したりするタスクです。これは自然言語処理（NLP）の真骨頂であり、人間が読みきれない情報を構造化するのに極めて有効です。
LLM単体ではリスクがある領域（定量予測）：
過去の株価データや売上推移のみを与え、将来の数値を直接出力させるタスクです。汎用LLMは計算機ではなく言語モデルであるため、もっともらしい数字を「捏造（ハルシネーション）」するリスクがあります。実務では、数値予測にはARIMAやProphet、あるいは特化したLSTM（Long Short-Term Memory）などの予測モデルを用い、LLMはその結果を解釈するインターフェースとして使うのが定石です。
日本企業におけるガバナンスと活用のポイント
日本国内でこのような予測系AIをビジネスに組み込む場合、技術的な精度以上に「説明責任（Accountability）」と「コンプライアンス」が問われます。
金融商品取引法などの規制がある業界はもちろん、一般的な事業会社であっても、AIの予測に基づいて投資や在庫管理を行った結果、損失を出した場合に「AIがそう言ったから」という説明は株主やステークホルダーに通用しません。特に日本では、意思決定のプロセスにおける透明性が重視される傾向にあります。
したがって、以下の構成をとることが推奨されます。
- Human-in-the-loop（人間による介在）：AIはあくまで「案」や「シナリオ」を出す支援ツールと位置づけ、最終判断は人間が行うフローを確立する。
- RAG（検索拡張生成）の活用：AIが勝手に数値を生成するのではなく、信頼できる外部データベースや社内レポートを参照（Grounding）させ、その根拠を明示させる。
- データセキュリティの確保：DeepSeekのような中国系モデルや、OpenAI等の米国系モデルを利用する際、社外秘の戦略データを学習に利用されない設定（オプトアウトやエンタープライズ版の利用）を徹底する。
日本企業のAI活用への示唆
今回の暗号資産予測の事例は、生成AIの「回答能力」の高さを示す一方で、それをビジネスでどう解釈すべきかというリテラシーの重要性を浮き彫りにしています。日本企業が取るべきスタンスは以下の通りです。
- 「予測」より「シナリオ分析」に使う：
「来年の売上はいくらか？」と問うのではなく、「円安が進行した場合と円高に振れた場合、それぞれの市場リスクを過去の事例から列挙せよ」といった、多角的な視点出しにLLMを活用してください。 - 専門モデルとのハイブリッド構成：
数値計算は従来の統計モデルや特化型AIに任せ、LLMはその結果をビジネス用語で解説したり、レポート化したりする「翻訳者」として配置するのが、現時点での最適解です。 - 海外製モデルの多様化への備え：
記事にあるDeepSeekのように、今後はOpenAI一強ではなく、コストパフォーマンスに優れた多様なモデルが登場します。特定のベンダーにロックインされすぎないよう、LLMを切り替え可能なアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を検討し始めてください。