投稿者 global-ai-media 
英国のYahoo Financeにて、ChatGPTに「究極の配当株」を選ばせる実験が行われ、AIが特定の銘柄推奨を避けたことが話題となりました。この事例は、生成AIの限界を示すものではなく、むしろ企業利用における重要なリスク管理機能を示唆しています。本記事では、この挙動の背景にある技術的・法的な側面を解説し、日本企業が専門領域でAIを活用する際の指針を提示します。
ChatGPTに「最強の配当株」を尋ねた結果
Yahoo Finance UKの記事によると、記者がChatGPTに対して「究極の配当株（ultimate income stock）」を提案するよう求めたところ、AIは特定の単一銘柄を推奨することを避けました。代わりに、AIは「万能な銘柄は存在しない」と回答し、分散投資の重要性や、個人の財務状況に依存するという一般的な金融リテラシーに基づいたアドバイスを展開しました。
一見すると、これはAIが具体的な答えを出せなかった「失敗」のように見えるかもしれません。しかし、AIガバナンスや企業リスク管理の観点からは、これは大規模言語モデル（LLM）が適切に調整（アライメント）されている証左と言えます。
生成AIが「断言」を避ける背景と技術的特性
現在の主要なLLM（GPT-4など）は、開発元によって厳格な「ガードレール」が設定されています。特に医療、法務、金融といった専門的かつリスクの高い領域においては、AIが誤った情報や偏ったアドバイスを提供すること（ハルシネーション）を防ぐため、断定的な表現を避けるよう調整されています。
もしAIが自信満々に特定の銘柄を推奨し、その後に株価が暴落した場合、プラットフォーム提供者やAIをサービスに組み込んだ企業は法的な責任を問われる可能性があります。今回のChatGPTの挙動は、こうしたリスクを回避するための「安全装置」が正常に機能した結果と捉えるべきです。
金融領域におけるAI活用の法的・実務的境界線
日本国内において、この事例はさらに重要な意味を持ちます。日本では金融商品取引法（金商法）により、投資助言・代理業の登録なしに特定の有価証券の価値や投資判断に関する助言を行うことは規制されています。
企業が自社サービスとして「AIによる投資アドバイザー」などを開発・提供する場合、AIがユーザーに対して具体的な銘柄推奨（買い推奨・売り推奨）を行ってしまうと、無登録営業として違法となるリスクがあります。そのため、AIの出力はあくまで「一般論」や「過去のデータの要約」に留め、最終的な判断は人間が行うよう促す設計が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業が専門領域（特に規制産業）でAIを活用する際に留意すべきポイントは以下の通りです。
- 「判断」と「支援」の明確な分離：
AIに最終的な意思決定（投資判断、診断、合否判定など）を委ねるのではなく、判断に必要な情報整理やシナリオ分析を行う「支援ツール」として位置づけることが重要です。 - ドメイン特化のガードレール構築：
汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、社内規定や日本の法令（金商法、薬機法など）に準拠したシステムプロンプトやRAG（検索拡張生成）の仕組みを導入し、回答範囲を制御する必要があります。 - 免責事項とUX設計：
ユーザーインターフェース上で「AIの回答は助言ではなく参考情報である」旨を明示し、誤解を招かないUXを設計することが、コンプライアンス遵守とユーザーの信頼獲得の両面で不可欠です。 - Human-in-the-Loop（人間による監督）：
特に顧客向けの回答生成においては、AIの出力をそのまま提示するのではなく、専門家や担当者が内容を確認・修正できるプロセスを業務フローに組み込むことが、現時点での現実解となります。
AIは強力なツールですが、法規制や倫理的な配慮が必要な領域では、その「お行儀の良さ（拒絶能力）」こそが、企業導入における重要な評価指標となります。