投稿者 global-ai-media 
ChatGPTが他社のAIによって生成された情報を回答のソースとして利用していたことが報じられました。インターネット上の情報がAI生成コンテンツで溢れる中、AIがAIの出力を再学習する「循環」が始まっています。この現象がもたらすリスクと、日本企業がAI活用において意識すべきデータガバナンスの要点について解説します。
AIがAIを「事実」として参照する時代の到来
生成AIの急速な普及に伴い、インターネット上には人間が書いた文章だけでなく、AIによって生成されたテキストが大量に流通するようになりました。最近、技術系メディアTom’s Hardwareなどが報じたところによると、OpenAIのChatGPTが、イーロン・マスク氏率いるxAI社のAIモデル「Grok」によって生成されたオンライン百科事典「Grokipedia」の情報を参照元として提示していたことが明らかになりました。
この事象は、特にイランの政治に関するニッチなトピックなど、ウェブ上に信頼できる人間の記述が少ない領域で確認されています。これは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、インターネット上の情報をクロール（収集）して回答を生成する際、それが「人間による事実の記録」なのか「他のAIによる推論結果」なのかを厳密には区別できていない可能性を示唆しています。
「モデル崩壊」とデータ汚染のリスク
AIが生成したデータを、別のAI（あるいは次世代の自身）が学習データとして取り込む現象は、専門的な文脈で「モデルの自食（Model Autophagy）」や、将来的には「モデル崩壊（Model Collapse）」につながるリスクとして議論されています。
コピー機でコピーした書類をさらにコピーし続けると画質が劣化していくように、AI生成データを繰り返し学習・参照することで、モデルの出力品質が低下したり、現実世界の事実から乖離した「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が増幅されたりする恐れがあります。GrokipediaのようなAI生成コンテンツが検索結果の上位に現れるようになれば、LLMはそれを「権威ある情報源」と誤認し、誤った情報を事実として拡散してしまうループ構造が完成してしまいます。
日本企業におけるRAG活用への影響
日本国内でも、社内文書や特定のWeb情報を参照させて回答精度を高める「RAG（検索拡張生成）」の導入が進んでいます。しかし、参照先となるWeb上の情報自体がAIによって生成された不正確な内容であった場合、RAGの仕組みを使っても正しい回答は得られません。
特に、専門性が高く情報の絶対量が少ないニッチな分野（特定の業界動向や海外の法規制など）において、安易にWeb検索と連動した生成AIを利用することはリスクを伴います。AIが「他のAIが作った要約」を事実として拾ってくる可能性があるため、根拠情報の確認（ファクトチェック）のコストがかえって増大するパラドックスが生じかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、単なる技術的なニュースにとどまらず、企業がAIガバナンスをどう構築すべきかという実務的な問いを投げかけています。
1. 「一次情報」への回帰と独自データの価値向上
Web上の情報がAI生成コンテンツで「汚染」されていく中、企業が独自に保有する一次情報（社内ナレッジ、顧客の声、実験データなど）の価値が相対的に高まります。他社がアクセスできない、汚染されていない「クリーンなデータ」を整備し、それを基盤に自社専用のモデルやRAGを構築することが、競争優位性と信頼性の担保につながります。
2. 「Human-in-the-Loop」による品質管理の再徹底
AIの出力をそのまま最終成果物とするのではなく、必ず人間が介在して真偽を確認するプロセス（Human-in-the-Loop）が、これまで以上に重要になります。特に意思決定に関わる業務においては、「AIがそう言っているから」ではなく、提示されたソースが一次情報であるかを確認するリテラシーが求められます。
3. ベンダー選定時のデータ来歴確認
商用AIサービスやLLMを選定する際、そのモデルがどのようなデータセットで学習されているか、あるいはRAG等の参照ソースにどのようなフィルタリングをかけているかを確認することが重要です。特に機密性の高い業務や正確性が求められる領域では、学習データの透明性を担保できるベンダーや、クローズドな環境での運用を選択肢に入れるべきでしょう。