投稿者 global-ai-media 
海外メディアではChatGPT等の生成AIに暗号資産などの投資先を選定させる試みが散見されますが、企業の実務においては大規模言語モデル（LLM）の確率的な性質とリスクを正しく理解する必要があります。本稿では、元記事にあるような「AIによる市場予測」の技術的現実と、日本の法規制やガバナンスの観点から企業が踏まえるべき活用指針について解説します。
LLMは「未来」を予測できるのか：技術的限界と現実
元記事にあるように、ChatGPTのようなチャットボットに「将来値上がりする資産」を尋ねる事例は後を絶ちませんが、AIの専門的な見地からは、これをそのままビジネスの意思決定や投資判断に利用することには極めて慎重であるべきです。
大規模言語モデル（LLM）は、あくまで過去の膨大なテキストデータから「次に来るもっともらしい単語」を確率的に予測する仕組みであり、複雑な市場要因を数理的にシミュレーションする「金融モデル」とは根本的に異なります。特に、学習データに含まれない最新のイベントや、突発的な市場変動（ブラックスワン）を予測する能力は本質的に持ち合わせていません。
また、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクも無視できません。根拠のない数値を自信満々に提示する可能性があるため、人間によるファクトチェックなしに重要な金銭的判断を委ねることは、企業ガバナンス上、致命的なリスクとなり得ます。
日本企業における現実的な活用領域：予測ではなく「分析支援」
では、金融・投資分野においてLLMは役に立たないのでしょうか。答えは「No」ですが、使い方は「未来予測」ではなく「情報の消化と分析支援」にシフトすべきです。
現在、日本の先進的な金融機関やFinTech企業が進めているのは、以下のような活用法です。
- 非構造化データの構造化： ニュース記事、決算短信、有価証券報告書などの膨大なテキストデータから、市場センチメント（感情）や重要なトピックを抽出する。
- リサーチ業務の効率化： アナリストが数時間かけて読み込むレポートを要約し、特定の観点（例：ESGリスク、サプライチェーンへの影響など）に基づいて情報を整理させる。
- コード生成による分析支援： Python等の分析コードをLLMに書かせ、実際の数値計算は信頼できる従来のアルゴリズムに行わせる。
つまり、AIに「答え」を出させるのではなく、人間が判断するための「材料」を高速に揃えさせるというアプローチが、現時点での実務における最適解と言えます。
日本の法規制とガバナンス：ブラックボックス化への懸念
日本国内でAIを金融サービスや意思決定プロセスに組み込む場合、金融商品取引法などの法規制や、金融庁が重視する「説明可能性（Explainability）」への対応が不可欠です。
もしAIが推奨した投資判断によって顧客や自社に損害が出た場合、「AIがそう言ったから」という理由は法的にも社会的にも通用しません。特に日本では、金融機関に対して高いレベルの誠実義務や適合性の原則が求められます。LLMのような「ブラックボックス（判断根拠が不透明なモデル）」をそのままアドバイザリー業務に適用することは、コンプライアンスの観点から非常に高いハードルがあります。
したがって、企業としては「AIガバナンス」の体制を構築し、AIの出力結果に対する人間の監督責任（Human-in-the-loop）を明確に定義する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
- 「予測」より「効率化」に焦点を当てる： LLMを水晶玉のように使うのではなく、情報処理エンジンとして活用する方がROI（投資対効果）が出やすく、リスクもコントロールしやすい。
- Human-in-the-loop（人間による介在）の徹底： 最終的な意思決定権限は必ず人間が持ち、AIはあくまで「優秀なアシスタント」という位置づけを崩さないこと。
- RAG（検索拡張生成）の活用： 一般的なChatGPTの知識だけでなく、社内データや信頼できる外部ニュースソースを検索・参照させるRAG技術を組み合わせることで、ハルシネーションを抑制し、実務適合性を高める。
- 国内法規制への適応： 金融分野に限らず、AI活用に伴う責任分界点を明確にし、説明責任を果たせる設計にする。