投稿者 global-ai-media 
Googleの「AI Overviews」に代表されるAI検索機能において、詐欺サイトや誤情報がAIによって要約・提示されるリスクが指摘されています。本記事では、この事象の背景にある技術的な仕組みを解説し、日本企業が従業員のAI利用や自社プロダクトへの検索機能統合において留意すべきガバナンスとリスク管理の要点について考察します。
利便性の裏に潜む「SEOポイズニング」とAIの脆弱性
生成AIを搭載した検索エンジン（SGE: Search Generative Experienceなど）は、ユーザーの問いに対してウェブ上の情報を要約し、即座に回答を生成する利便性を提供しています。しかし、WIREDなどが報じている通り、この仕組みを悪用した新たなセキュリティリスクが顕在化しています。具体的には、悪意ある攻撃者が検索エンジンのアルゴリズムを欺く「SEOポイズニング」の手法を用い、詐欺サイトやマルウェア配布サイトを検索上位に表示させ、AIにその内容を「正当な回答」として要約させるケースです。
従来型の検索であれば、ユーザーは検索結果のURLやスニペットを見て怪しいサイトを回避する余地がありました。しかし、AIが「もっともらしい文章」として回答を生成してしまうと、ユーザーはその情報の出典元を確認せずに信用してしまう傾向があります。これは、AIが情報の「真偽」を判断しているのではなく、あくまで「確率的にありそうな言葉の並び」や「検索上位の情報」を統合して出力しているという、大規模言語モデル（LLM）の根本的な特性に起因します。
企業における「RAG（検索拡張生成）」構築への教訓
この問題は、Google検索を利用する一般消費者だけのリスクではありません。現在、多くの日本企業が業務効率化のために取り組んでいる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」システムの構築においても、極めて重要な示唆を含んでいます。RAGは、社内ドキュメントや外部データを参照してAIに回答させる技術ですが、参照するデータソース（検索対象）が汚染されていれば、当然ながらAIの出力も汚染されます。
特に、社内システムから外部のウェブ検索APIを経由して情報を取得し、要約して提示するようなアプリケーションを開発している場合、同様のリスクに晒されることになります。外部からのデータ取り込みにおいて厳格なフィルタリングを行わない限り、自社のAIシステムが従業員や顧客に対して、誤情報や悪意あるリンクを提示してしまう可能性があるのです。
従業員の「AIリテラシー」とガバナンスの再定義
日本企業特有の課題として、組織文化的な「正解主義」や、システムが出力したものへの過度な信頼が挙げられます。業務でパブリックなAI検索ツールを利用する際、従業員が「AIが言っているから正しい」と盲信し、提示されたリンクを踏んでフィッシング詐欺に遭ったり、誤った情報を業務上の意思決定に利用したりするリスクは無視できません。
したがって、企業におけるAIガバナンスは、単なる情報の入力規制（機密情報の漏洩防止）にとどまらず、出力情報の検証プロセスや、AIが提示するリスクに対する教育を含める必要があります。特に金融やヘルスケアなど、信憑性が生命線となる業界においては、AIの出力に対して必ず人間がファクトチェックを行う「Human-in-the-loop（人間参加型）」のワークフローを維持することが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 外部データ参照型AIのリスク評価
自社プロダクトや社内ツールにWeb検索機能を組み込む場合、参照元の信頼性をスコアリングする仕組みや、ドメイン制限（ホワイトリスト方式）の導入を検討してください。無制限なWeb検索はリスクの温床となります。
2. 「出典確認」の業務プロセス化
AIを利用したリサーチ業務においては、AIの要約を鵜呑みにせず、必ず提示された出典元（引用リンク）へアクセスし、一次情報の信頼性を確認することを業務ルールとして定着させる必要があります。
3. セキュリティ教育のアップデート
従来の標的型メール訓練などに加え、「AI生成コンテンツに含まれる詐欺誘導」を見抜くためのトレーニングが必要です。AIは「平然と嘘をつく」だけでなく、「悪意ある情報を無自覚に拡散する」可能性があることを、全従業員に周知徹底することが求められます。