投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を用いて将来の市場動向を予測させる試みが増えています。2025年から2026年にかけたドメイン名市場の予測事例をもとに、AIが提示する「慎重な買い手」や「ブランドリスクの低減」といったキーワードを、日本企業はどのように解釈し、経営戦略やリスク管理に落とし込むべきか解説します。
AIによる市場センチメントの分析と予測の現在地
海外のドメイン投資情報サイトにおける事例では、ChatGPTを活用して2025年から2026年の市場動向を予測させています。そこで導き出されたキーワードは「買い手の慎重姿勢（Cautious）」「予算意識の高まり（Budget Conscious）」、そして「ブランディングリスクを低減する名前への集中」でした。投機的なドメインよりも、堅実でリスクの少ない選択肢が好まれるという予測です。
この事例は、特定のニッチな市場だけでなく、より広範なビジネス環境におけるAI活用のヒントを含んでいます。現在のLLMは、過去の膨大なテキストデータと直近のウェブ情報（検索機能を持つモデルの場合）をもとに、最も確からしいシナリオを出力します。つまり、AIは未来を予知しているのではなく、現在の経済状況や人々の心理的な傾向（センチメント）を集約し、論理的な帰結として「次はこうなる可能性が高い」と提示しているのです。
「ブランドリスクの低減」と日本企業の親和性
特筆すべきは、AIが予測した「ブランディングリスクの低減」というトレンドです。これは日本企業にとって非常に馴染み深い、あるいは切実なテーマと言えます。日本の商習慣や組織文化において、新規事業やプロダクト開発時のネーミングは、商標侵害リスクだけでなく、意図しないネガティブな意味が含まれていないか、炎上リスクがないかといった「守り」の側面が重視される傾向にあります。
グローバルなAIモデルがこうした「リスク回避」のトレンドを予測していることは、世界的な経済の不透明感を反映していると同時に、日本企業が得意とする「堅実な経営」や「長期的な信頼構築」が再評価される局面であるとも解釈できます。AIを壁打ち相手として活用することで、自社の保守的な戦略が市場トレンドと合致しているか、あるいは過度に消極的になっているかを客観的に検証する材料となります。
AI予測の限界と実務におけるリスク
一方で、AIによる市場予測を鵜呑みにすることにはリスクも伴います。生成AIは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を出力する可能性があるほか、学習データに偏りがある場合、マイノリティな市場変化を見逃すことがあります。特に日本国内の法規制や、業界特有の「暗黙の了解」といった非言語的な商習慣までは、十分に学習されていないケースが多々あります。
例えば、AIが「このドメイン（名称）は安全でトレンドに合っている」と判断したとしても、日本の商標法や、特定の日本語スラングとの衝突までは考慮されていない可能性があります。したがって、AIはあくまで「シナリオプランニングの初期案作成」や「多角的な視点の提供」に留め、最終的な意思決定やリーガルチェックは必ず人間の専門家が介在する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のドメイン市場予測の事例を踏まえ、日本企業が生成AIを戦略策定や市場分析に活用する際の要点を整理します。
1. 「予言」ではなく「論点整理」として使う
AIに「正解」を求めるのではなく、現状の市場データから考えられる論点やリスク要因を洗い出させる用途に適しています。「なぜ買い手は慎重になるのか？」といった背景を深掘りさせることで、人間では見落としがちな視点を補完できます。
2. 日本独自の文脈をプロンプトで補う
グローバルモデルをそのまま使うのではなく、「日本の〇〇業界における商習慣を踏まえて」「2024年の改正法規制を考慮して」といった具体的な制約条件（コンテキスト）を与えることで、より実務に即した回答を引き出すことが可能です。
3. リスク管理ツールとしての活用
「ブランディングリスク」への意識が高まる中、AIを使って多言語でのネガティブチェックを行ったり、想定される批判（炎上シナリオ）をシミュレーションさせたりすることは、コンプライアンス重視の日本企業において非常に有効な活用法となります。