投稿者 global-ai-media 
Google GeminiやChatGPTなどの生成AIが、企業の所有権や事業内容について誤った情報を回答する事例が増えています。検索体験が「リンクの羅列」から「AIによる回答」へとシフトする中、日本企業はどのように自社のブランドと正確な情報を守るべきか。AIハルシネーション（幻覚）の実態と、実務的な対策について解説します。
AIによる「誤情報の生成」という新たなリスク
米国のあるマーケティング企業Scribewiseが、GoogleのAI（Gemini）に自社について尋ねたところ、事実とは異なる巨大持ち株会社の傘下であるという回答が生成されました。これは氷山の一角に過ぎません。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい文章」を生成する仕組みであり、事実確認を行うデータベースではありません。この現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、もっともらしい文脈で平然と嘘をつくことが特徴です。
日本企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。顧客、求職者、あるいは投資家が、御社の情報を得るために検索エンジンやAIチャットボットを使用した際、全く身に覚えのない不祥事の履歴や、誤った製品スペック、存在しない提携話が表示されるリスクが常に存在しています。
SEOからGEO（生成エンジン最適化）へのパラダイムシフト
これまで企業のWeb担当者は、Google検索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、SGE（Search Generative Experience）やPerplexityのような「回答エンジン」の普及により、ユーザーは公式サイトをクリックする前に、AIが要約した回答だけで満足して離脱する傾向が強まっています。
これは、公式サイトの正確な情報が見られる機会が減り、AIが学習・再構成した「不正確な要約」が真実として定着してしまう恐れがあることを意味します。日本企業に求められるのは、従来のキーワード対策だけでなく、「AIが正確に情報を読み取れる構造」を作るためのGEO（Generative Engine Optimization）という視点です。
実務的な対策：AIに正しく「学習」させるために
現時点において、GoogleやOpenAIなどのプラットフォーマーに対して、誤情報を即座に修正させる法的な強制力や確実な窓口は限定的です。しかし、指をくわえて見ているだけではありません。以下の実務的なアクションが推奨されます。
第一に、「構造化データ」の徹底です。公式サイト内の情報を、Schema.orgなどの標準規格に基づいてマークアップし、クローラーやAIが「会社名」「代表者」「事業内容」「所有構造」を機械的に正しく理解できるように整備します。曖昧な記述やPDFだけの情報は、AIによる誤読の元となります。
第二に、デジタル上の矛盾の解消です。古いプレスリリース、更新されていない外部メディアの記事、矛盾するSNSの記述などがWeb上に散らばっていると、AIはそれらを統合しようとして混乱します。自社が管理可能なチャネル（公式サイト、公式SNS、Wikipediaの自社項目など）の情報を最新かつ統一された状態に保つ「情報の衛生管理」が、これまで以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、外部AIによる誤情報の拡散というリスクですが、これは自社でAIを活用する際のリスク管理とも表裏一体です。日本企業が意識すべき要点は以下の通りです。
- レピュテーションリスクとしてのAI監視：広報・IR部門は、エゴサーチ（自社名検索）の対象にChatGPTやGeminiなどの主要LLMを含めるべきです。定期的に自社名や製品名を入力し、どのような回答が生成されるかモニタリングする体制が必要です。
- 「正確さ」を担保する技術への投資：自社で顧客向けチャットボット等を開発する場合は、LLMの知識だけに頼らず、自社の正確なデータベースを参照して回答を生成するRAG（検索拡張生成）などの技術を導入し、ハルシネーションを抑制するアーキテクチャが必須です。
- 免責と透明性の確保：日本の商慣習では「誤り」に対する許容度が低いため、AIを活用したサービスを提供する際は、誤情報が含まれる可能性を明記し、最終確認は一次情報を参照するよう促すUX（ユーザー体験）設計が求められます。
AIは強力なツールですが、同時に「自信満々に嘘をつく」側面も持ち合わせています。その特性を理解した上で、自社の情報が正しく世界に伝わるよう、能動的な情報発信と管理体制のアップデートが求められています。