「昨日の答えが、今日変わる──それ、本当に使えますか？」
もしあなたが、昨日OKだったローン審査が、今日になって「不承認」になったとしたら？
しかも、何も変わっていないはずの条件で──。
実はこれ、いま金融機関がAI導入で直面している”静かな危機”のひとつです。
ChatGPT に代表される大規模言語モデル（LLM）は、規制対応や帳票作成、顧客対応といった業務の自動化に活用されています。
しかし、その中でとりわけ深刻なのが「出力が安定しない」という問題──つまり”同じ質問に毎回違う答えが返ってくる”という現象です。
天才肌のAIか、几帳面なAIか──どちらを選ぶ？
IBM が発表した最新の検証によると、最先端の超大型モデル（GPT-OSS-120B：120B パラメータ）でさえ、同一条件下（温度 T=0.0、グリーディデコーディング、固定シード）で完全に同じ出力を返せた割合はわずか 12.5%（95% 信頼区間：3.5-36.0%）。
一方、小型で設計が緻密なモデル（Granite-3-8B、Qwen2.5-7B）は、100% の出力一致を実現しました。
まるで「天才肌の自由人」と「几帳面な職人」の違いのように、大型モデルは創造力に富む一方で”気まぐれ”、小型モデルは地味ながら”ブレない”のです。
この”ブレなさ”こそ、金融の現場では何よりも重視されます。
たとえば、前年にAIで作成したリスクレポートと、今年再生成した同じレポートの内容が微妙に違っていたら──その瞬間、監査に耐えられないリスクが生まれてしまいます。
巨大モデルは頼れる？──AIに求められる”信用”の正体
SEC（米国証券取引委員会）の年次報告書（10-K）を使った実験では、小型モデルは、すべての回答で文言・引用の一致率 100% を達成しました。
しかも、ローカル環境（Ollama）でもクラウド（IBM watsonx.ai）でも、出力は全く同一。
これはつまり”どこで動かしても結果が変わらない”という意味です。
金融業界にとって、それは「全支店で同じ対応ができる銀行」と同じ価値を持ちます。
つまり、信頼です。
大きければいい、高機能ならいい──そんな常識を打ち砕いた今回の調査は、AI選定の新たな軸を突きつけています。
金融AIに必須の”三段階チェック”とは？
出力の揺れを抑えるために、この研究では明確な三段階フレームワークを提案しています。
単なるテック的工夫にとどまらず、実務・監査・ガバナンスすべてに直結する内容です。
Tier 1：インフラでブレを封じる
出力温度（Temperature）を常に 0.0 に設定し、AIの”自由”を封じる。
モデル間比較（クロスプロバイダ検証）で再現性を担保する。
そしてシードや推論順序を固定し、”同じ質問には必ず同じ答え”を保証する。
Tier 2：アプリケーション側の守り
すべての入力・出力をバージョン管理＆記録し、あとから”何が起きたか”を追えるようにする。
出力の揺れが基準値を超えたら、人間の確認を必須にする。高リスク判断は、複数回実行で一致した結果のみを採用する。
Tier 3：組織・ガバナンスレベルでの備え
モデル導入時に”安定性”を評価軸に含める。
規制機関が求める文書構造や用語を満たすよう事前に検証する。
一貫性のないモデルには、最終判断を任せず人間がレビューする。
これらは単なる”技術仕様”ではありません。
AIの発言が、将来あなたの会社を監査にさらすリスクになる時代。
その備えなのです。
結論：「いつも通りでいてくれるAI」が、いちばん信用できる
AIが毎日違うことを言う──そんな相手に、あなたの顧客対応や財務処理を任せられるでしょうか？
金融の現場では”たった一文字のズレ”が、数千万円の損失に化けることがあります。
この研究が私たちに突きつけたのは、次の事実です。
AIの賢さより”ブレなさ”が信用を生む。
クリエイティブなAIではなく、きちんと帳尻が合うAI──それが、これからの金融に必要な”もうひとつの賢さ”なのかもしれません。
そしてその未来は、すでに始まっています。
参考：LLM Output Drift: Cross-Provider Validation & Mitigation for Financial Workflows
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