最近、アップル社が発表した調査報告書が、生成AIによる金融アドバイスの有効性に関する議論を巻き起こしています。調査によると、ChatGPTなどの生成AIツールを使って財務アドバイスを求めるアメリカ消費者が増加しており、特に若い世代で顕著です。Motley Foolの調査によると、アメリカ人の54％がChatGPTで金融商品の推奨を求めたことがあり、若い世代ほどその割合が高いことが分かっています。

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画像出典：AI生成、画像ライセンス提供元Midjourney

調査結果によると、半数の消費者がChatGPTによる推奨を受け入れる意思を示したものの、具体的な金融商品となると、関心度は比較的低くなりました。例えば、クレジットカードの推奨をChatGPTに求める人はわずか25％でした。また、ChatGPTの推奨に対する全体的な満足度は「まあまあ」で、5段階評価で平均3.7点と、一定の評価を得ているものの、高い満足度とは言えません。

しかし、アップルの研究は、現在の巨大言語モデル（LLM）には論理的推論、特に数学的推論に顕著な欠陥があると指摘しています。研究者らは、これらのモデルが複雑な数学問題に直面すると不十分な結果に終わり、単純な計算も正しく理解・解決できないことが多いことを発見しました。問題の複雑さが増すにつれて、モデルの精度はさらに低下し、推論プロセスにおける深刻な問題が明らかになりました。

TechCrunchの記事では、生成AIが数学計算で誤りを犯した複数の例が挙げられており、基本的な数学問題の処理における不備が示されています。報告書によると、AIモデルが数値を処理する際に用いる「分割」技術は、数値間の関係性を破壊し、計算エラーにつながることが多いとのことです。

さらに、機械学習は金融アドバイスの処理においても課題に直面しています。一部の人が機械学習を回帰分析などの統計分析と混同していますが、実際には機械学習には意思決定プロセス、誤差評価関数、モデル最適化プロセスが必要です。そのため、財務アドバイスにおいて、生成AIが必ずしもユーザーのニーズを効果的に満たせるとは限りません。

アップルの研究は、銀行や信用組合は現段階ではAIによる財務アドバイスに依存すべきではないことを示唆しています。将来的な改善の可能性はあるものの、近い将来、生成AIが複雑な財務相談業務をこなせるようになる見込みは低いと言えるでしょう。

要点：

🧠アメリカ人の54％がChatGPTで金融アドバイスを求めた経験があり、若い世代ほどその割合が高い。  

📉 アップルの研究によると、生成AIには数学的推論、特に複雑な問題処理において顕著な欠陥がある。  

💡 現状、銀行や信用組合はAIによる財務アドバイスに依存すべきではなく、改善には5～10年かかる可能性がある。