投稿者 global-ai-media 
英国の投資情報メディアが「ChatGPTに2026年の株価指数予測をさせた」という記事は、生成AIの可能性と限界を端的に示唆しています。本稿では、この事例を起点に、大規模言語モデル（LLM）を市場分析や事業計画の策定にどう活用すべきか、日本企業のガバナンスや実務の観点から解説します。
生成AIは「未来の予言者」になり得るか
英国の投資メディアThe Motley Foolが、ChatGPTに対して「2026年にFTSE 100（ロンドン証券取引所の主要株価指数）は10,000ポイントに達するか？」という問いを投げかけました。この実験は、多くのビジネスパーソンが抱く「AIは複雑な市場動向を解読し、未来を正確に予測できるのか」という期待を反映しています。
しかし、AI実務の観点から言えば、現在のLLM（大規模言語モデル）をそのまま「予言マシン」として使うことには慎重であるべきです。LLMの本質は、膨大なテキストデータに基づく「確率的な単語の連なり」の生成であり、経済指標の変数を数理モデルでシミュレーションする従来の計量経済学的なアプローチとは異なります。AIがもっともらしい予測を出力したとしても、それは過去の学習データやネット上のコンセンサスを要約・合成したものであり、未知のブラックスワン（予測不能な極端な事象）を予見する能力を持っているわけではありません。
「正解」ではなく「シナリオ」の生成に活用する
では、企業における市場分析や戦略策定に生成AIは役に立たないのでしょうか。答えは否です。重要なのは「未来の数値を当てさせる」ことではなく、「思考の補助線として使う」ことです。
日本企業の企画・調査部門において推奨されるのは、以下のような活用法です。
- 多角的な視点の提供：「株価が上昇する要因と下落する要因を、地政学リスクと技術革新の観点からそれぞれ3つ挙げよ」といった指示により、人間が見落としがちな視点を補完する。
- シナリオプランニング：「もし円相場が〇〇円になった場合、自動車産業のサプライチェーンにどのような影響が出るか」といった仮説生成を行い、リスク管理の議論を活性化させる。
- 情報の統合（RAGの活用）：社内の調査レポートや最新のニュースフィードを検索拡張生成（RAG）技術でAIに参照させ、自社の文脈に即したサマリーを作成させる。
このように、AIを「答えを教える先生」ではなく「疲れを知らないディスカッションパートナー」として位置づけることで、意思決定の質を高めることができます。
日本企業が直面するリスクとガバナンス
日本国内でこのような活用を進める場合、避けて通れないのが法規制とガバナンスの問題です。特に金融商品取引法などの規制産業においては、AIの出力をそのまま顧客へのアドバイスとして提供することは、無登録営業や不適切な勧誘とみなされるリスクがあります。
また、商習慣として「正確性」や「説明責任」が強く求められる日本企業において、AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）は致命的なトラブルになりかねません。したがって、AI活用を推進する組織では、以下の体制整備が急務です。
- Human-in-the-Loop（人間による介在）：AIの出力結果を最終的に人間が検証し、責任を持って判断するプロセスを業務フローに組み込むこと。
- データ入力のガイドライン：未公開の財務情報やインサイダー情報をパブリックなAIサービスに入力しないよう、社内規定を徹底すること。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIを戦略策定や市場予測に取り入れる際のポイントを整理します。
- 予測そのものではなく「論点出し」に使う：
AIに将来の数値を予測させるのではなく、その数値に至るまでのロジックやリスク要因を列挙させ、人間の判断材料として活用してください。 - 定性情報の定量化と構造化：
数値データは従来の統計モデルで解析し、ニュースやレポートなどのテキスト（定性情報）の解析にLLMを用いる「ハイブリッドなアプローチ」が、現時点では最も実用的かつ効果的です。 - 過度な依存を排した組織文化の醸成：
「AIがこう言っているから」という説明は、社内の意思決定においても対外的な説明責任においても通用しません。AIはあくまでツールであり、最終的な判断主体は人間であるという原則を、組織全体で共有する必要があります。
AIは強力な武器ですが、市場の複雑性をすべて解き明かす魔法の杖ではありません。その特性を正しく理解し、日本の商習慣に合わせた適切なガードレールを設けることで、初めて実務における真の価値を引き出すことができるでしょう。