投稿者 global-ai-media 
生成AIによるコンテンツがインターネット上にあふれる中、AIモデルが別のAIの生成物を「事実」として学習・引用する現象が確認され始めました。本記事では、ChatGPTがxAI社の機能であるGrokipediaを引用元とした事例を端緒に、将来的な「モデル崩壊」のリスクやデータ汚染の問題、そして日本企業がとるべきデータ戦略について解説します。
AIによる情報の「循環参照」が始まっている
最近、米国のテックメディアGizmodoなどが報じたニュースは、AI開発者やリサーチャーの間で予見されていた懸念が現実のものとなりつつあることを示しています。それは、OpenAIのChatGPTが回答の根拠（引用元）として、イーロン・マスク氏率いるxAI社のAI機能「Grokipedia」による要約文を提示し始めたという現象です。
通常、LLM（大規模言語モデル）の検索機能や学習データは、一次情報であるニュースサイト、公式文書、百科事典などを参照することを理想としています。しかし、X（旧Twitter）上にGrok（xAIのAI）が生成した要約コンテンツ（Grokipedia）が大量に投稿され、それが検索エンジンのインデックスに含まれることで、ChatGPTのような他のAIがそれを「信頼できる情報源」として取り込んでしまうケースが発生しています。これは、AIが生成した情報を別のAIが学習・参照するという「情報の近親交配」のような状態です。
「モデル崩壊」とデータ汚染のリスク
この現象は、専門的には「モデル崩壊（Model Collapse）」への序章として懸念されています。モデル崩壊とは、AIがAI生成データばかりを学習し続けることで、出力の多様性が失われ、現実との乖離が進み、最終的にはモデルの品質が著しく低下する現象を指します。
インターネット上のテキストデータに占めるAI生成コンテンツの割合は爆発的に増えています。もし将来のモデルが、事実確認のなされていないAI生成テキストを「人間の知識」と区別せずに学習し続ければ、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が増幅され、事実関係が歪められたまま定着してしまうリスクがあります。これを「AI Brainrot（AIの脳腐敗）」と呼ぶ向きもありますが、ビジネスの文脈では「データ汚染による信頼性低下」と捉えるべきでしょう。
日本企業におけるRAG活用への示唆
この問題は、日本企業で現在主流になりつつある「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の活用においても重要な意味を持ちます。RAGは、社内データや外部の検索結果をAIに参照させることで回答精度を高める技術ですが、参照先（検索ソース）の品質が何より重要です。
もし、RAGの検索対象が、AIによって自動生成された品質の保証されないWebページを含んでいる場合、企業向けAIアシスタントが誤った情報を「確度の高い情報」として回答する可能性があります。特に、日本語のWeb空間においても「SEO目的でAI量産された低品質な記事」が急増しており、これらを排除するフィルタリング技術や、参照元の信頼性スコアリングが、今後のAI開発・運用における重要な差別化要因となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AIがAIを引用する」事象を踏まえ、日本の実務家は以下の点に留意してAI戦略を進める必要があります。
1. 自社固有データ（First Party Data）の価値再認識
外部の公開データ（インターネット上の情報）は今後、AI生成コンテンツによって汚染が進む可能性があります。その中で、企業が独自に保有する「人間が作成・検証した正確なデータ（日報、マニュアル、議事録、専門家の知見）」の価値は相対的に高まります。外部モデルの知識に頼るのではなく、クリーンな自社データを整備し、それを安全な環境でRAG等に活用することが、競争力の源泉となります。
2. AIガバナンスにおける「出典確認」のプロセス化
生成AIを業務利用する際、出力結果のファクトチェックは必須ですが、今後は「その情報の出所が一次情報か、それともAIによる要約か」を見極めるリテラシーが求められます。特にコンプライアンスや意思決定に関わる場面では、AIの回答を鵜呑みにせず、必ずオリジナルのソースに当たる運用ルールを徹底する必要があります。
3. クローズドな環境でのモデル利用
機密性の高い業務や正確性が求められる業務においては、Web検索機能を持たせたオープンなAI利用だけでなく、学習データが管理された特化型モデルや、検索範囲を信頼できるドメイン（政府機関、学術機関、自社データベースなど）に限定したシステムの構築を検討すべきです。
AIの進化は目覚ましいですが、同時に「データの質」を巡る戦いが始まっています。日本企業特有の品質へのこだわりを、AIの学習データ選定や運用プロセスにも適用していくことが、長期的な成功の鍵となるでしょう。