概要
MITの研究によると、AIは分散投資や貯蓄において有用な助言を行うが、失業等の急変への対応に弱く、プロンプトの質やユーザー属性によって将来の資産額に差が生じる可能性がある。
詳細内容
MITスローン校の研究チームは、GPT-5.2やGemini 3 FlashなどのLLMが提供する金融アドバイスの質を詳細に分析しました。その結果、AIは「労働期の貯蓄」「分散投資」「年齢に応じたリスク低減」といった標準的なライフサイクル理論に概ね合致する良好な助言を生成することが判明しました。しかし、失業などの経済的ショックに対する柔軟な支出調整や、定期的なポートフォリオのリバランシングについては不十分な点が見られました。
特に重要な発見は、プロンプトの質が結果を大きく左右するという点です。詳細な財務状況や前提条件を指定する「アカデミックなプロンプト」を使用すると助言の質は向上しますが、一般的なユーザーのプロンプトでは質が低下します。さらに、ユーザーの性別や金融リテラシーの差がプロンプトの書き方に反映され、AIがそれに応じることで、退職時の資産額に最大5%（約5万ドル）もの格差が生じるリスクも指摘されています。AIは安価で強力なツールになり得ますが、現在は金融知識を補完するための「対話型ツール」として活用し、プロンプトの精度を高めることが推奨されています。