投稿者 global-ai-media 
英BBCの記者がChatGPTを巧妙に誘導し、短時間で自身を「世界的な専門家」であるとAIに誤認させた事例が話題となっています。この事象は、生成AIが提示する情報の脆弱さと、外部からの操作に対する感受性を示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、LLM（大規模言語モデル）における「事実」の性質と、日本企業が直面するブランド毀損や誤情報のリスク、そして実務的な対策について解説します。
LLMは「真実」ではなく「尤もらしさ」を語る
GizmodoおよびBBCの報道によると、ある記者がChatGPTに対して特定の情報を入力し続けることで、わずか20分程度で自身を「その分野の世界的な第一人者」であるとAIに認めさせ、その内容を出力させることに成功しました。これはセキュリティ上の脆弱性を突いた技術的な「ハッキング」ではなく、AIの学習・推論の仕組みを逆手に取ったプロンプトエンジニアリング（あるいはソーシャルエンジニアリング）の一種と言えます。
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから単語の出現確率を計算し、文脈に沿って「最も尤もらしい（もっともらしい）」文章を生成する仕組みで動いています。つまり、LLM自体には人間のような「真実」や「事実」の概念は希薄です。文脈（コンテキストウィンドウ）内で「この人物は専門家である」という前提情報を強く与えられれば、AIはその前提に基づいて一貫性のある回答を生成しようとします。これは「In-Context Learning（文脈内学習）」と呼ばれるLLMの強力な機能ですが、同時に誤情報を受け入れやすいという諸刃の剣でもあります。
企業ブランドへの影響：SEOからGEO（生成エンジン最適化）へ
この事例は、企業のマーケティングや広報担当者にとって看過できないリスクと機会を示唆しています。これまで企業は検索エンジンの上位に表示されるためのSEO（検索エンジン最適化）に注力してきました。しかし、ユーザーの情報収集手段がGoogle検索からChatGPTやPerplexityなどの「回答エンジン」へ移行しつつある現在、AIがいかに自社製品やブランドを認識し、ユーザーに説明するかという「GEO（Generative Engine Optimization）」の視点が重要になります。
一方で、悪意ある競合や第三者が、SNSやウェブ上の情報を操作し、AIに対して特定の企業や製品に関するネガティブな情報、あるいは事実に反する情報を「学習（または参照）」させるリスクも浮上しています。これを「データポイズニング」や、検索拡張生成（RAG）における参照情報の汚染と捉えると、企業は自社の評判がAIによってどのように語られているかを定常的にモニタリングする必要が出てきます。
社内AI活用における「ハルシネーション」とデータの質
この問題は、企業内部でのAI活用においても同様です。多くの日本企業が、社内ドキュメントを検索・要約させるRAGシステムの導入を進めています。しかし、元となる社内データに誤りがあったり、意図的にバイアスのかかった報告書が紛れ込んでいたりする場合、AIはそれを「正解」として回答します。
特に日本の組織文化では、一度ドキュメント化された情報は「正しいもの」として扱われがちです。AIがその情報を引用して尤もらしい回答を作成した場合、従業員が裏取り（ファクトチェック）をせずに意思決定を行うリスクが高まります。AIは自信満々に嘘をつく（ハルシネーション）可能性があるだけでなく、入力された誤った前提を増幅させる装置にもなり得ることを理解しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPTを騙して専門家をでっち上げる」という事例は、笑い話ではなく、AI時代の情報のあり方に対する警鐘です。日本企業が実務において意識すべき点は以下の3点に集約されます。
- AIモニタリングの導入（レピュテーション管理）：
自社名や製品名が主要な生成AIでどのように解説されるかを定期的にチェックする体制が必要です。誤った情報が出力される場合、公式サイトの情報を構造化してAIが読み取りやすくする、あるいはプレスリリースを通じて正しい情報を流通量を増やすといった対策が求められます。 - 「Human-in-the-Loop」の徹底：
AIのアウトプットをそのまま顧客への回答や経営判断に使うのではなく、必ず人間の専門家が介在して内容を検証するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。特に金融商品取引法や景品表示法など、正確性が法的に問われる領域では必須の対応となります。 - 社内データのガバナンス強化：
社内版ChatGPTやRAGを構築する際、参照させるデータの「鮮度」と「正確性」を担保する運用ルールが必要です。古いマニュアルや未承認の議事録をAIに読み込ませないよう、データソースの選別とアクセス権限の管理を厳格化することが、AI活用の成功鍵となります。