投稿者 global-ai-media 
Pew Research Centerの調査によると、米国においてChatGPTなどのAIを定期的なニュースソースとして利用している層はごくわずかであることが明らかになりました。この事実は、生成AIが「情報の検索・摂取」においてどのような課題を抱えているか、そして日本企業がAIプロダクトを設計・導入する際に留意すべき「信頼性」と「商習慣」の壁について重要な示唆を与えています。
米国でも進まない「ニュースメディアとしてのAI」利用
生成AIのブームが到来して久しいですが、Pew Research Centerの最新の調査によると、ChatGPTなどのAIツールを定期的にニュース情報の取得源として利用している米国の成人は「無視できるほどの割合（negligible percentage）」に留まることが判明しました。
多くのユーザーは、AIを文章の要約やドラフト作成、あるいはコード生成には活用していますが、「今世界で何が起きているか」を知るためのメディアとしては、依然として信頼を置いていないか、あるいはその用途に適していないと判断しているようです。これは、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクや、学習データのカットオフ（情報の鮮度）の問題が広く認知され始めた結果とも言えます。
技術的背景：LLMは「事実のデータベース」ではない
なぜニュース利用が進まないのか、技術的な側面から見ると理由は明白です。大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来るもっともらしい言葉」をつなぎ合わせるエンジンであり、正確な事実を格納したデータベースではないからです。
現在、Microsoft CopilotやGoogle Gemini、Perplexityなどは、検索エンジンと連携する「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という技術を用いて最新情報を参照可能にしていますが、それでも参照元の誤認や、バイアスの掛かった要約を行うリスクはゼロではありません。ユーザーは直感的に、一次情報源（新聞社や公式発表）に直接当たる方が確実であると感じている可能性があります。
日本における情報の信頼性とAI活用の壁
この傾向は、米国以上に報道機関への信頼度が比較的高い日本において、より顕著になる可能性があります。日本の商習慣や組織文化では、情報の「正確性」と「出典の明確さ」が極めて重視されます。
日本企業が社内業務や顧客向けサービスで生成AIを活用する場合、「AIがこう言っているから正しい」という判断は許容されません。特にコンプライアンスやガバナンスの観点からは、AIが出力した情報の裏付け（グラウンディング）が取れていない場合、意思決定のエビデンスとして採用することはリスクとなります。
また、日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して柔軟ですが、AIがニュース記事をそのまま出力して利用・公開する行為は、依拠性と類似性が認められれば著作権侵害のリスクを孕みます。ニュース利用が進まない背景には、こうした権利関係のクリアランスがユーザー側にとって不明瞭である点も影響しているでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の調査結果と日本のビジネス環境を踏まえると、企業は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「検索」ではなく「処理」に重点を置く
AIに「今日のニュースを教えて」と問うのではなく、人間が選定した信頼できるニュース記事や社内ドキュメントをAIに読み込ませ、「要約」「論点整理」「翻訳」をさせる使い方が、現時点では最も実用的かつ低リスクです。
2. 生成AIに「出典」を義務付けるUI/UX設計
社内検索システムやチャットボットを構築する際は、回答の根拠となるドキュメントへのリンクを必ず提示するRAGの仕組みが不可欠です。「AIが答えた」ではなく「この社内規定（リンク付き）に基づいてAIが要約した」という形式にすることで、日本の組織文化に馴染む信頼性を担保できます。
3. ファクトチェックのプロセスを業務フローに組み込む
AIはあくまで「ドラフト作成者」であり、最終的な責任者にはなり得ません。AIが出力した情報に対し、必ず人間（Human-in-the-loop）が確認を行うプロセスを業務フローとして定義することが、AIガバナンスの基本となります。