投稿者 global-ai-media 
海外メディアで「ChatGPTに2026年の成長株を予測させた」という記事が話題となりました。一見すると興味深い実験ですが、ここには大規模言語モデル（LLM）の根本的な仕組みへの誤解と、実務における重大なリスクが潜んでいます。本稿では、この事例を端緒に、日本企業がAIを分析・予測業務に活用する際の適切なアプローチと、不可欠なガバナンスについて解説します。
LLMは「アナリスト」ではなく「確率論的な文章生成機」である
Yahoo Finance UKの記事では、ChatGPTに対して2026年に購入すべき成長株を尋ねたところ、英国の遺伝子治療スペシャリストであるOxford Biomedicaなどが提示されたと報じています。個人投資家にとって、AIが銘柄推奨を行うことは魅力的に映るかもしれません。しかし、AIのプロフェッショナルとしてまず指摘すべきは、現在の汎用的なLLMは「市場分析」を行っているわけではないという点です。
LLMは、学習データに含まれる膨大な金融記事やアナリストレポートの「文脈」を学習し、それに続くもっともらしい単語を確率的に繋げているに過ぎません。つまり、AIが「この株が上がる」と出力したのは、独自の計算やインサイダー情報に基づいた未来予測ではなく、過去のデータにおいてその銘柄が有望であると語られる文脈が多かった、あるいはそのように語るパターンを模倣した結果です。これを「予測」として意思決定に直結させることには、極めて高いリスクが伴います。
ハルシネーションと説明責任のリスク
生成AIの実務利用において最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。金融や医療といった専門性が高く、かつ事実の正確性が求められる領域において、AIが架空の根拠や誤った数値を提示するリスクは致命的です。
特に日本の商習慣や組織文化において、誤った情報に基づく意思決定は、担当者の責任問題にとどまらず、企業の社会的信用を毀損する事態に発展しかねません。もしAIが推奨した根拠が事実と異なっていた場合、「AIがそう言ったから」という弁明は通用しません。ブラックボックス化したアルゴリズムの出力をそのまま鵜呑みにすることは、ガバナンス（企業統治）の観点からも許容されないのです。
日本国内の法規制とコンプライアンス
日本においてAIを活用した金融アドバイスや意思決定支援サービスを展開する場合、金融商品取引法などの規制を考慮する必要があります。AIが具体的な投資助言を行う機能を持つ場合、それが投資助言・代理業に該当する可能性も議論されています。
自社の業務効率化、あるいは新規サービス開発においてAIを組み込む際、その出力が「助言」や「保証」と受け取られないようなUX（ユーザー体験）設計や免責条項の整備が必要です。特に日本企業はコンプライアンス遵守の意識が高いため、AIの出力に対して「参考情報としての要約」なのか「推奨」なのかを明確に区別するガードレール（安全策）の実装が、システム開発における要件定義の重要項目となります。
「予測」ではなく「情報処理」のパートナーとして活用する
では、AIは投資や市場分析に無力なのでしょうか。決してそうではありません。AI活用の成功の鍵は、AIに「未来を予言させる」のではなく、「判断材料を整理させる」ことにあります。
例えば、有価証券報告書や決算短信、大量のニュース記事を読み込ませ、要約を作成させたり、特定のトピック（例：ESGへの取り組みやサプライチェーンのリスク）に関する記述を抽出させたりするタスクにおいて、LLMは人間を凌駕する処理能力を発揮します。また、RAG（検索拡張生成）技術を用いて、信頼できる最新の内部データや外部データベースに基づいて回答を生成させることで、ハルシネーションを抑制しつつ、実務的な洞察を得ることが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPTによる株価予測」というトピックから、日本企業のリーダーや実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りです。
1. 生成と予測の区別を明確にする
LLMは文章生成のプロですが、数値予測のプロではありません。数値予測を行いたい場合は、従来の機械学習モデルや統計的手法とLLMを組み合わせるハイブリッドなアプローチを検討すべきです。
2. 「Human-in-the-Loop（人間参加型）」を前提とする
特にハイリスクな意思決定領域では、AIをオートパイロット（完全自動）ではなく、コパイロット（副操縦士）として位置づけるべきです。AIが情報を整理し、最終的な判断と責任は人間が負うというフローを業務プロセスに組み込むことが、日本の組織文化にも馴染みやすく、リスク管理上も適切です。
3. ガバナンスガイドラインの策定
現場が勝手にAIに判断を委ねないよう、組織としてのAI利用ガイドラインを策定してください。どのレベルの機密情報を入力してよいか、出力結果の検証（ファクトチェック）を誰が行うかといったルール作りが、AI活用を加速させる土台となります。