投稿者 global-ai-media 
生成AIが大量のコンテンツを生み出す中、インターネット空間がAI生成物で埋め尽くされる「情報の飽和」が懸念されています。本稿では、著名なAI研究者ゲイリー・マーカス氏らが警鐘を鳴らす「デジタル排気ガス」の問題を紐解き、日本企業がデータの質を確保し、信頼あるAI活用を進めるために必要な戦略を考察します。
「デジタル排気ガス」が招く情報の汚染とバックラッシュ
AI研究の第一人者であり、昨今のAIブームに対して慎重な姿勢を示しているゲイリー・マーカス氏は、生成AIが生み出す大量のテキストやコンテンツを「デジタル排気ガス（Digital Exhaust）」と呼び、警鐘を鳴らしています。これは、LLM（大規模言語モデル）によって安価かつ大量に生成された低品質な情報や、事実に基づかない誤情報がインターネット空間を埋め尽くしてしまう現象を指します。
これまで私たちは「インターネット上の情報は玉石混交である」という前提で動いてきましたが、AIによる自動生成コンテンツの爆発的な増加は、その「石」の比率を劇的に高める可能性があります。結果として、本当に価値のある情報を見つけることが困難になる「情報の飽和」状態や、AIに対する社会的な反発（バックラッシュ）が起こり得ると指摘されています。
モデル崩壊のリスクと「独自データ」への回帰
この問題は、単に検索エンジンが使いにくくなるというユーザー視点の話にとどまりません。AI開発者や、AIを自社サービスに組み込もうとする企業にとって深刻なのは「モデル崩壊（Model Collapse）」と呼ばれるリスクです。
将来のAIモデルが、過去のAIが生成した「排気ガス」のようなデータを学習データとして取り込んでしまうと、モデルの精度や多様性が著しく低下する現象が懸念されています。これは、日本企業が外部のパブリックなデータのみに依存してAIモデルを構築・ファインチューニングすることの限界を示唆しています。
今後は、インターネット上の「汚染された」データではなく、自社内に蓄積された「クリーンで信頼性の高い一次情報（独自データ）」の価値が相対的に高まります。RAG（検索拡張生成）などの技術を用いる際も、参照元のデータの質を厳格に管理することが、AIの回答精度を担保する生命線となるでしょう。
日本企業におけるリスク：ブランド棄損とコンプライアンス
日本のビジネス環境において特に注意すべきは、AIが生成する誤情報（ハルシネーション）や、意図しない著作権侵害、そして「デジタル排気ガス」の一部と見なされるような低品質なコンテンツを自社が発信してしまうことによるブランド棄損です。
日本では企業に対する信頼（トラスト）が非常に重視されます。効率化を急ぐあまり、チェック体制が不十分なままAI生成コンテンツを顧客に向けたマーケティングやサポートに利用すれば、「不誠実な企業」というレッテルを貼られかねません。また、生成AIを用いたサイバー攻撃や詐欺（フィッシング等）も高度化しており、セキュリティとガバナンスの観点からも、AI生成物に対する警戒感は高まっています。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向とリスクを踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 「量」から「質」への転換とデータガバナンスの強化
インターネット上の公開データに過度に依存せず、社内の議事録、マニュアル、顧客対応履歴などの「独自データ」を整備・構造化することに投資してください。これこそが、競合他社には模倣できない最強の資産となります。
2. 「Human-in-the-loop」の徹底
AIによる完全自動化を目指すのではなく、最終的な品質確認や倫理的な判断には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間が関与するプロセス）」を設計に組み込むべきです。特に顧客接点においては、日本特有の細やかな品質要求に応えるため、AIはあくまで「下書き」や「支援」の役割に留めるのが賢明です。
3. リスク許容度の明確化とガイドライン策定
「デジタル排気ガス」による情報の混乱を見越し、自社がAIを利用する範囲と、利用しない範囲（レッドライン）を明確に定めてください。どの程度の誤りなら許容できるのか、どの業務には絶対的な正確性が求められるのかを定義し、現場が迷わず活用できるガイドラインを策定することが、実務への適用を加速させます。