投稿者 global-ai-media 
英国の地方メディアがChatGPTに地域の住みやすさをランク付けさせたところ、意外な結果が示され話題となりました。本記事ではこの事例を入り口に、生成AIに「主観的な評価」を行わせる際のリスクと、日本企業や自治体がマーケティング等でAIを活用するためのガバナンスについて解説します。
生成AIが地域の「住みやすさ」を評価する時代の到来
英国の地方メディア「Shropshire Star」において、ChatGPTにシュロップシャー州の「住みやすい場所・住みにくい場所」をランク付けさせた記事が話題を呼びました。記事によれば、AIが導き出した結果は地元住民にとっても驚くべき内容だったとされています。近年、このような「生成AIに特定のテーマでランキングや評価を作らせる」という試みは、国内外のメディアやSNSで一つのコンテンツ手法として定着しつつあります。
日本においても、観光業や不動産業、あるいは自治体の移住促進プロモーションなどにおいて、大規模言語モデル（LLM）を活用して地域の魅力を言語化したり、おすすめスポットを提案させたりするユースケースの検討が進んでいます。しかし、AIの出力結果をそのままサービスのコンテンツや公式発表として利用することには、企業や組織のレピュテーション（社会的評価）を揺るがしかねないリスクが潜んでいます。
AIによる「評価」の裏側にあるバイアスとハルシネーション
ChatGPTをはじめとするLLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習して、確率的に尤もらしい文章を生成します。そのため、AIが提示する「ベスト・ワースト」の評価は、客観的な統計データ（犯罪発生率や平均所得、インフラの充実度など）に基づく厳密な分析結果というよりも、ネット上に散らばるクチコミやブログ記事、ニュースなどの「声の大きさ」や「頻出する文脈」を色濃く反映したものになりがちです。
その結果、特定の地域に対する古いステレオタイプや、一部のネットユーザーによる偏った意見（バイアス）が増幅されて出力されることがあります。また、AIが事実とは異なる情報をまことしやかに生成してしまう「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」も依然として課題です。英国の事例で「驚くべき結果」となった背景にも、こうしたAI特有のデータ処理のメカニズムが影響していると考えられます。
日本企業・自治体が直面するガバナンス上の課題
日本のビジネス環境、特に商習慣や組織文化において、発信される情報の正確性と公平性は非常に重んじられます。例えば、不動産ポータルサイトや旅行予約サービスが、AIの生成した「住みにくい街ランキング」や事実誤認を含む地域ガイドをチェックなしに自社プロダクトに組み込んで公開してしまった場合、対象地域からの抗議やSNSでの炎上に直面する可能性は極めて高いでしょう。
このようなリスクを回避するためには、AIを活用したサービス開発において、適切なAIガバナンスを構築することが不可欠です。具体的には、AIに主観的すぎる評価やネガティブなランキングを作成させるプロンプト（指示文）をシステム側で制限する、あるいは自社が保有する信頼できるデータや公的統計のみを参照させる「RAG（検索拡張生成）」と呼ばれる技術を導入するなどのアプローチが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の英国の事例から、日本企業や組織がAIを実務やプロダクトに組み込む際に留意すべき要点は以下の通りです。
第一に、AIの出力を「客観的な事実や評価」として盲信しないことです。AIは膨大なデータを要約しアイデアのベースを作る強力なツールですが、最終的な情報の妥当性を担保するのは人間の役割（Human-in-the-loop）です。外部へ公開するコンテンツやサービスにおいては、必ず人間によるファクトチェックと倫理的なレビューを行うプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
第二に、自社のドメイン（専門領域）に合わせた生成AIのコントロールです。一般的なLLMをそのまま使うのではなく、自社のコンプライアンス基準に沿ったセーフティガードを設け、正確なデータベースと連携させることで、安全で顧客価値の高いプロダクト開発が可能になります。AIの利便性を最大限に引き出しつつ、ブランド毀損のリスクを管理する攻めと守りのバランスこそが、今後のAIプロジェクト成功の鍵となるでしょう。