投稿者 global-ai-media 
英国の投資情報メディアがChatGPTに「2026年に暴落する銘柄」を予測させた記事が話題となりました。一見エンターテインメント性の高いトピックですが、ここには企業が生成AIを意思決定に活用する際の重大な教訓が含まれています。大規模言語モデル（LLM）の「予測」の正体と、日本企業が金融・数値予測分野でAIを扱う際のリスク管理について解説します。
ChatGPTは「未来」を計算しているわけではない
英国の金融メディアThe Motley Foolが、ChatGPTに対して「2026年に暴落するであろうFTSE 100（ロンドン証券取引所の主要株価指数）の銘柄」を尋ねたところ、AIが具体的な企業名を挙げて回答したという事例があります。しかし、AIのプロフェッショナルとしてまず理解すべきは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、経済指標や財務諸表を厳密にシミュレーションして未来を予測しているわけではないという点です。
LLMの本質は「次にくる可能性の高い単語（トークン）の予測」にあります。インターネット上の膨大な金融記事やアナリストレポートを学習しているため、「株価下落」「リスク要因」といった文脈で語られやすい企業や、過去に業績不振が話題になった業界のパターンを組み合わせて、「もっともらしい文章」を生成しているに過ぎません。これは事実に基づく未来予知ではなく、過去の学習データに基づいた「確率的な作文」です。
「数値予測AI」と「生成AI」の決定的な違い
日本企業においても、経営企画やマーケティングの現場で「AIで来期の数値を予測したい」というニーズは非常に強くあります。しかし、ここで道具の使い分けを誤ると危険です。需要予測や株価予測といったタスクには、従来型の機械学習（時系列分析や回帰モデルなど）が適しています。これらは数値データを数学的に処理し、傾向を導き出すことに特化しています。
一方、現在の生成AI（LLM）は言語処理に特化しており、計算や厳密な論理推論は苦手とする場合があります（Code Interpreter等の機能で補完は可能ですが、モデル単体の能力ではありません）。生成AIにいきなり「来年の売上予測」や「株価の行方」を尋ねることは、小説家に複雑な数理統計を依頼するようなものであり、出力される内容は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」であるリスクが高まります。
日本の商習慣・法規制とAIガバナンス
この事例は、日本のビジネス環境においても重要な示唆を含んでいます。特に金融商品取引法などの規制が厳しい日本において、AIが根拠の薄い「予測」を出力し、それを人間が鵜呑みにして意思決定を行うことは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
例えば、証券会社や銀行が顧客向けのチャットボットに生成AIを導入する場合、AIが不確実な相場予測を回答してしまえば、適合性の原則や断定的判断の提供の禁止といった規制に抵触する恐れがあります。また、一般事業会社であっても、AIの予測に基づいた投資判断が失敗した場合、経営陣の善管注意義務が問われる可能性もゼロではありません。日本企業特有の「説明責任」を重視する組織文化において、ブラックボックス化したAIの予測をそのまま採用することは、ガバナンスの観点から推奨されません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の実務担当者は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
- 適材適所の徹底：未来の数値予測には「特化型AI（予測モデル）」を、情報の要約や定性的なリスク要因の洗い出しには「生成AI（LLM）」を使うというように、タスクに応じてモデルを使い分けること。
- 根拠の明示（RAGの活用）：生成AIを分析業務に使う場合は、社内データベースや信頼できるニュースソースを検索させ、その情報に基づいて回答させるRAG（検索拡張生成）の仕組みを構築すること。AIに「予測」させるのではなく、参照元のある「情報の整理」をさせるアプローチが安全です。
- Human-in-the-Loop（人間による確認）：AIが出力した予測や分析結果は、必ず専門知識を持つ人間が検証するプロセスを業務フローに組み込むこと。特に金融や経営判断に関わる領域では、AIはあくまで「ドラフト作成の支援」や「壁打ち相手」として位置づけるのが現実的です。
「AIがこう言っているから」という理由は、ビジネスの現場では通用しません。ツールの特性と限界を正しく理解し、人間が責任を持って判断を下す体制こそが、AI時代における企業の競争力となります。