ChatGPTでFIRE開始年齢シミュレーション

資産運用をFIREとセットで考えている人にとって、「いつFIREできるのか？」は最大の関心事と思います。このタイミングを確率で判断する手法として、モンテカルロ・シミュレーションがあります。既製のシミュレーション・ツールや、Pythonでコードを書いて実施することもできますが、私は「ChatGPT式シミュレーション」を推しています。

専用ツールやPythonは“巨大で厳密な計算”に強い一方、ChatGPT方式は「発想→設計→検証→解説→条件を変更して再実行」を会話でループできるのが圧倒的な強みです。専門知識がなくても、その日のうちに仮説を形にし、意思決定に使えるレベルの参考情報になります。

ChatGPT方式のメリット（推しポイント）
10分で考えるプロンプトに含めるべき情報例
ChatGPTのデメリット（＋上手な付き合い方）
モンテカルロ・シミュレーションとは？（超ざっくり）

ChatGPT方式のメリット（推しポイント）

速い：シミュレーション設定・前提・制約などを会話で即変更。シナリオ回しが桁違いに早い。
ノーコード：Pythonや統計の事前学習を最小化。学習コストほぼゼロ。
設計漏れを防ぎやすい：相関・ボラ・為替・再投資・リバランスなど、抜けやすい前提を対話で洗い出し。
感度分析が楽：「ボラ±20%、為替±10%、引き出し額−5%」などを自然言語で一気に比較。
アウトプット形式を選択：シミュレーション前提・式・注意点・結果サマリなどを、自然言語で指示して出力させることが可能。
発想が広がる：歴史的ストレスや最悪ケースなど、“見落としていた地雷”の提示が得られる。

結論：探索フェーズの価値最大化。様々な前提でシミュレーションを誰でも簡単に実施できる。

10分で考えるプロンプトに含めるべき情報例

資産運用の目標を簡潔に
- 現在〇歳で、出来るだけ早くFIREをしたい。
- 〇歳時の実質残資産〇万円以上の確率を〇％以上としたい
シミュレーション前提をざっくり
- 元本額
- インフレ率
- 想定リターン/ボラ
- 引き出しルール
- 課税率の扱い
- 為替レートの扱い、など
想定ポートフォリオ
- 想定リターン/ボラをChatGPTに探索させる場合は、希望銘柄、保有比率を指定
キャッシュフロー
- FIRE前後のキャッシュフロー（生活費、収入、追加投資額、取り崩し額など）
- FIRE前後以外にもキャッシュフローが変わる場合はそれぞれ指定（例えばFIRE後～年金受給まで、等）
出力仕様（例）
- 何歳からFIREを開始できるかの結果
- シミュレーションの前提条件を再確認するために表にまとめて出力
- 5年ごとの資産推移を10％分位、中央値、90％分位で出力
- 資産推移の出力値は、10％分位=5～15％分位の平均値、中央値＝45～55％分位、90％分位＝85～95％分位の平均値とする

ChatGPTのデメリット（＋上手な付き合い方）

巨大計算は苦手（1万〜100万パスなど）：→ 知識がある人は後日Pythonで裏取りできればベター
乱数・相関の厳密制御は弱い：→ パス数を絞り、決め打ちストレス＆パーセンタイル比較中心に
再現性は低い：→ 実施するたびに結果が変わるため、プロンプトと結果を要保存
間違いがある：→ 異常な値を発見したときは、それChatGPT自身で検知して計算をやり直すサニティチェックを入れる（それでも完全制御は難しい）
価格：有償版（約3,000円）でないと難しい

知識のある方は、ChatGPTのCodex（コード生成機能）でシミュレーション要件をPythonコードに落とし、ChatGPTの出力結果の答え合わせ、再現性確保ができると思います。しかし、そうするとその後の試行錯誤もコードベースになり、煩雑になります。私はデータ・サイエンティスト級の実務知識は無いので、数値シミュレーションのコードレビューに自信がなく、正確性は割り切って使っています。