投稿者 global-ai-media 
生成AIの代表格であるChatGPTが、特定のメディア記事を頻繁に引用しているという調査結果が英国で報じられました。この事実は、AIモデルが持つ潜在的な「バイアス（偏り）」を示唆しており、AIを業務活用しようとする日本企業にとっても無視できない課題です。本稿では、このニュースを起点に、LLMの情報の偏りがビジネスにもたらすリスクと、日本企業が取るべきガバナンスおよび技術的対策について解説します。
ChatGPTの情報源に関する調査結果が意味するもの
英国のタイムズ紙などが報じたところによると、ChatGPTが回答を生成する際に参照・引用するニュースソースには明確な偏りがあることが指摘されています。ある調査では、英国の左派系メディアであるガーディアン紙（The Guardian）が最も頻繁に引用されており、その頻度は他の主要メディアと比較しても突出していたとされています。
この事実は、OpenAIをはじめとする開発企業が特定の思想を意図的に植え付けたというよりは、インターネット上で公開されている高品質なテキストデータの分布や、モデルのトレーニングプロセスにおけるデータ選定の結果である可能性が高いと考えられます。しかし、ユーザー側から見れば「AIは中立である」という無意識の前提が崩れる事例の一つと言えます。
日本企業にとっての「バイアス」のリスク
この「情報の偏り」は、欧米の政治的な文脈だけの問題ではありません。日本のビジネス環境においてLLM（大規模言語モデル）を活用する際、以下のような実務的なリスクとして顕在化する可能性があります。
第一に、「欧米中心の価値観への同化」です。主要なLLMは英語の学習データが圧倒的に多いため、ビジネスの意思決定や市場分析をAIに依頼した際、欧米の商習慣や論理に基づいた回答が出力されがちです。日本の文脈では不適切なアドバイスや、国内の法規制・商習慣を軽視した提案が含まれるリスクがあります。
第二に、「情報ソースの透明性欠如」です。企業がマーケティング資料や調査レポートの作成に生成AIを利用する場合、その根拠となる情報が特定の偏ったソースに基づいていると、アウトプットの客観性が損なわれます。最悪の場合、企業の公式見解として発表した内容が、意図せず特定の偏った視点を助長してしまい、レピュテーションリスク（評判毀損）につながる恐れがあります。
技術と運用による解決策：RAGとHuman-in-the-Loop
では、企業はこのリスクにどう対処すべきでしょうか。単に「AIを使わない」という選択は競争力を損なうため現実的ではありません。技術的アプローチと運用的アプローチの両輪が必要です。
技術的な解決策として最も有効なのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入です。これは、AIが学習した一般的な知識だけに頼るのではなく、社内ドキュメントや信頼できる特定の外部データベースを検索し、その情報を基に回答を生成させる手法です。これにより、回答の根拠をコントロールし、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や外部データのバイアスを抑制することができます。
運用面では、「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の徹底が不可欠です。AIの出力結果をそのまま顧客に提示したり、意思決定に採用したりするのではなく、必ず担当者が内容の妥当性、公平性、そして日本の文化的・法的文脈に即しているかを確認するフローを構築する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の報道は、AIモデルが決して「完全無欠な中立者」ではないことを改めて浮き彫りにしました。日本企業がAI活用を進める上での要点は以下の通りです。
- モデルの特性を理解する：使用しているLLMがどのようなデータで学習されているか、どの言語圏・文化圏に強いかを把握し、「汎用的な答え」を鵜呑みにしない姿勢を持つこと。
- 独自データの価値を見直す：汎用モデルのバイアスを回避するために、自社の高品質な内部データを整備し、RAGなどを通じてAIに参照させる仕組み（AI基盤）を構築すること。
- ガバナンス体制の構築：AIの出力に対する最終責任は人間にあることを明確化し、バイアスチェックやファクトチェックを含む利用ガイドラインを策定すること。
AIは強力なツールですが、その「思考」の源泉は学習データにあります。その限界と偏りを正しく理解し、自社のコンテキストに合わせてコントロールできる企業こそが、真にAIによる競争力を享受できるでしょう。