- 新しい研究によると、ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Mistral、DeepSeekなどの大規模言語モデルは、企業の具体的な文脈を分析するよりも、現代の管理「バズワード」に偏った、似通った戦略的助言を出す傾向があります。研究者はこの現象を「トレンドスロップ（trendslop）」と呼んでいます。
- 研究チームは、7つの一般的な戦略的対立を検証しました：探索 vs 活用、集中 vs 分権、短期 vs 長期、競争 vs 協力、破壊的イノベーション vs 改善、差別化 vs コモディティ化、自動化 vs 人間の拡張。
- 数千回のシミュレーションにおいて、AIモデルは頻繁に同じ側を選択しました：差別化、AIによる人間の拡張、協力、長期的思考、分権を優先します。これらの選択は、ビジネスの文脈に関係なくほぼ一貫して現れました。
- GPT-5を用いた15,000回以上のテストでは、「より良いプロンプト」を使用しても偏りはほとんど解消されないことが示されました。強く影響する要因の一つは選択肢の順番であり、選択肢の順序を入れ替えるだけで結果が約19％変わる可能性があります。
- テクノロジー・スタートアップ、銀行、病院、非営利団体などの詳細な文脈を提供しても、偏りは約11％減少するだけで、解消はされませんでした。
- 原因は学習データにあります。LLMはインターネットから学習しますが、そこでは「イノベーション」「コラボレーション」「差別化」などの概念は肯定的に捉えられ、「コモディティ化」や「中央集権化」は時代遅れと見なされることが多いためです。
- もう一つのリスクは「ハイブリッドの罠」です。許可されると、AIは差別化とコストリーダーシップの両立など、矛盾する2つの戦略の組み合わせを提案することがよくありますが、これは伝統的な戦略論では企業が「中途半端な状態（stuck in the middle）」に陥りやすいとされています。
📌 研究によると、LLMは多くのリーダーが考えているような中立的な戦略アドバイザーではありません。数千回のテストとGPT-5による15,000回以上のシミュレーションにおいて、AIはビジネスの文脈にかかわらず、差別化、協力、長期的思考といった「流行の」戦略を一貫して推奨しました。これは、具体的な文脈の分析よりも現代の管理用語を優先し、画一的な戦略的助言を出す傾向であり、研究者はこれを「トレンドスロップ」と呼んでいます。これはAIが学習したインターネット上のデータや現代の管理文化に起因します。したがって、LLMはアイデアの創出や選択肢の分析には活用すべきですが、最終的な戦略決定は依然として人間が責任を持つ必要があります。
