投稿者 global-ai-media 
英国のシンクタンクIPPRの研究により、ChatGPTなどの生成AIが特定のメディア（The Guardianなど）の情報を偏って学習している可能性が指摘されました。学習データの「偏り」は、AIの回答品質や公平性に直結する重大な要素です。本記事では、このニュースを起点に、大規模言語モデル（LLM）のデータ透明性の問題と、日本企業がAIを実務導入する際に考慮すべきリスク管理について解説します。
学習データの偏りがもたらす「見えないバイアス」
英国の有力紙The Telegraphなどが報じたところによると、英国のシンクタンクIPPR（Institute for Public Policy Research）は、ChatGPTをはじめとするAIチャットボットが参照する情報源について警告を発しました。研究によると、これらのモデルは「The Guardian」のような特定のメディアの記事を色濃く反映している一方で、英国放送協会（BBC）のような主要な情報源が欠落している、あるいは不十分である可能性があるといいます。
これは単に「どの新聞を読んでいるか」という話題にとどまりません。生成AIの回答生成プロセスにおいて、学習データに含まれる情報の量と質が、出力される内容の政治的・文化的傾向を決定づけることを示唆しています。LLM（大規模言語モデル）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習していますが、その収集範囲は決して「全世界の知識の完全なコピー」ではなく、「狭く、一貫性のない」範囲に留まっている可能性があるのです。
なぜ「BBC」が含まれないのか：データ収集の裏側
なぜこのような偏りが生じるのでしょうか。主な要因として、各メディア企業のデータポリシーの違いが挙げられます。近年、多くのメディアやコンテンツホルダーが、AIによる無断学習を防ぐために技術的なブロック（robots.txtの設定など）や、法的措置を講じ始めています。BBCのように公共性の高い組織であっても、あるいはニューヨーク・タイムズのように有料購読モデルを持つ企業であっても、自社の知的財産を守るためにAIベンダーへのデータ提供を拒否するケースが増えています。
その結果、AIモデルは「学習が許可された（または技術的に取得しやすかった）データ」に過度に依存することになります。もし特定の思想や論調を持つメディアのデータ比重が高くなれば、AIの回答もその影響を避けられません。これは「アライメント（人間の意図に沿わせる調整）」の段階である程度緩和できますが、根本的な知識ベースの偏りを完全に払拭することは技術的に困難です。
日本企業への影響：欧米の文脈と日本の商習慣
この問題は、日本のAI活用においても看過できないリスクを含んでいます。現在、日本企業が利用する主要なLLMの多くは米国製です。これらのモデルが学習しているデータは圧倒的に英語圏、特に欧米のメディアやインターネット上の議論が中心です。
例えば、人事評価の補助やマーケティングコピーの作成にAIを利用する場合を考えてみましょう。モデルが「リベラルな欧米メディア（例：The Guardian）」の論調を強く学習している場合、日本企業の保守的な組織文化や、日本独自の商習慣、あるいは中立的な表現が求められる場面において、違和感のある回答や、意図せず特定の価値観を押し付けるような出力を行うリスクがあります。
また、日本の著作権法（第30条の4）は、AI学習のためのデータ利用に対して世界的に見ても柔軟な姿勢をとっていますが、だからといって「どのようなデータで学習されたかわからないモデル」を無批判に業務利用してよいわけではありません。生成物が他者の権利を侵害していないか、あるいは企業のブランド毀損につながらないかという最終責任は、ユーザー企業側にあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のIPPRの指摘を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の3点です。
1. 「AIは中立ではない」という前提に立つ
AIは事実を客観的に述べる機械ではなく、学習データに基づいた確率的な文章生成ツールです。その回答には、学習元のメディア選定に起因するバイアスが含まれることを前提に、特にセンシティブな判断（採用、与信、広報など）においては、必ず人間が内容を精査する「Human-in-the-Loop」の体制を維持してください。
2. RAG（検索拡張生成）による自社文脈の補強
汎用的なLLMの知識だけに頼るのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いて、社内規定や信頼できる業界ニュース、自社の過去の良質なドキュメントを回答の根拠として参照させる仕組みが有効です。これにより、モデル自体の学習データの偏りを緩和し、自社の基準に沿った回答を引き出すことが可能になります。
3. モデルの選定と評価の重要性
OpenAIやGoogleなどの巨大モデルだけでなく、日本国内で開発された日本語特化のLLMや、特定の業界データでファインチューニングされたモデルの採用も検討の余地があります。また、導入時には「自社の業務において、許容できないバイアスや間違いがないか」を定量・定性の両面で評価（Evaluation）するプロセスを設けることが、AIガバナンスの第一歩となります。