投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiやPerplexityなどの主要なAI検索ツールが、イーロン・マスク氏率いるxAIの「Grok」による生成要約を情報源として引用し始めているという報告が注目を集めています。AIが別のAIの出力を事実として学習・参照するこの現象は、情報の信頼性にどのような影響を与えるのか。日本企業がAIを活用する際、特に外部データ連携やRAG（検索拡張生成）構築において意識すべきリスクと対策について解説します。
AIによる「AI生成コンテンツの引用」が加速する背景
The Vergeの報道によると、GoogleのAI Overviews（AIによる検索概要）やPerplexityといった主要な検索AIサービスが、X（旧Twitter）上のAI「Grok」が生成した要約テキストを回答のソースとして引用する事例が増加しています。「Grokipedia」とも揶揄されるこの現象は、現在のAI開発競争における構造的な課題を浮き彫りにしています。
背景にあるのは、「リアルタイム情報の囲い込み」と「検索エンジンの渇望」です。Xは膨大なリアルタイム情報を保有していますが、API制限などにより外部からのアクセスを厳しく制限しています。その結果、Googleなどの外部クローラーがX上の一次情報（個々のポスト）に十分にアクセスできず、アクセス可能な「Grokによる要約文」をあたかも一次情報かのように拾ってしまうという技術的な抜け道が生じていると考えられます。
「情報の近親交配」が招く品質リスク
この現象は、AIモデルの精度と信頼性において看過できないリスクを含んでいます。専門的な文脈では「Model Collapse（モデル崩壊）」や情報の近親交配への懸念として議論されています。
もし引用元のAI（この場合はGrok）がハルシネーション（もっともらしい嘘）を含んだ要約を生成し、それを信頼度の高いGoogleやPerplexityが「事実」として引用、さらにその結果をユーザーや別のAIが再利用するというサイクルが発生すれば、誤情報が真実として定着してしまう恐れがあります。特に、SNS上の情報はノイズが多く、AIによる要約の段階でバイアスが増幅される可能性も否定できません。
日本企業における「外部データ活用」の落とし穴
日本国内でも、マーケティング調査やトレンド分析、あるいは社内RAG（検索拡張生成）システムの外部検索ソースとして、PerplexityやBing、GoogleのAPIを活用する企業が増えています。ここで重要になるのが、「参照元の透明性（Data Provenance）」です。
日本の商習慣では、情報の正確性や裏取りが厳しく求められます。しかし、利用しているAIツールが「X上の誰かの投稿をGrokが要約した文章」を根拠に回答を生成している場合、その情報の信頼性は著しく低くなります。特に、災害情報、株価、企業の不祥事などの速報性が求められるトピックにおいて、AIが生成した二次情報を無批判に業務利用することは、コンプライアンス上の大きなリスク要因となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
AIがAIの情報を参照し合う現状を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
- 「グランディング」プロセスの再評価：
AIが回答を生成する際、どの情報を根拠にしたかを確認する「グランディング（根拠付け）」のプロセスを業務フローに組み込むことが不可欠です。AIの回答をそのまま鵜呑みにせず、必ず一次ソース（公式サイト、信頼できる報道機関、一次統計など）へのリンクを確認する習慣を組織全体で徹底する必要があります。 - RAG構築におけるソース選定の厳格化：
社内文書検索システムなどを構築する際、Web検索機能を安易に統合するのではなく、検索範囲を「信頼できるドメイン（ホワイトリスト形式）」に限定するなどの制御が有効です。特に金融や医療など、誤情報の許容度が低い業界では、SNS由来の情報を自動的に取り込む設定は避けるべきでしょう。 - 「Human-in-the-loop」の維持：
完全な自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や対外的な発表の前には必ず人間が介在するフローを維持してください。AIは「ドラフト作成・情報収集の効率化ツール」と割り切り、ファクトチェックの責任は人間が負うというガバナンス体制を明確にすることが、企業ブランドを守ることに繋がります。 - ベンダー選定時の確認事項：
生成AIサービスを選定・導入する際、そのモデルがどのようなデータを学習・参照しているか、また「AI生成データの学習（合成データ利用）」に対してどのようなポリシーを持っているかをベンダーに確認することも、将来的なリスク管理として有効です。