AIが当社について誤った情報を言い続けます。ChatGPTやPerplexityの回答の誤情報を実際に修正できた方はいらっしゃいますか？

まさにこの問題を専門にしています。解決は可能ですが、体系的な取り組みが必要です。

AIが誤る理由：

ChatGPTの学習データにはカットオフ日があります。旧CEOが100本の記事に言及され、新CEOは20本の場合、モデルは旧CEOの方をより強く「記憶」します。悪意ではなく、未完成なデータに基づくパターン認識です。

有効な修正フレームワーク：

1. 情報源監査 ネット上で自社情報が掲載されている場所を全てリストアップ：

• Wikipedia（AIに最も重要）
• LinkedIn企業ページ
• Crunchbase
• 公式サイトの会社概要
• プレスリリース
• 主要ニュース記事

2. 権威情報源の更新 AIが最も信頼するソースです：

• Wikipedia - ページがなければ、知名度要件を検討。ある場合は最新情報と出典で正確に
• Wikidata - 多くのAIシステムを支える構造化データ
• 自社サイト - Organizationのスキーママークアップ（設立日、CEO、住所）
• LinkedIn - 検証済み情報の企業ページ
• Crunchbase - AIによく引用される

3. 新規コンテンツ戦略 正確な情報を明示する新しいコンテンツを発信：

• 「会社概要」ページで明確な事実を掲載
• リーダーシップのお知らせ（「新任」でなくても可）のプレスリリース
• 現リーダーや所在地、商品を自然に言及するブログ記事

4. 報告と記録

• Perplexity：回答ごとのフィードバックボタン活用
• ChatGPT：フィードバックで報告（虚無感あっても記録は残る）
• 全て記録し、エスカレーション時の証拠に

想定タイムライン： 意味ある変化には2～6か月。即効性はありません。

私たちもChatGPTに「eコマースプラットフォーム」と言われ続けましたが、実際はB2BのSaaSツールです。全く別業態です。

最終的に効いたのは：

複数の権威ある情報源での一貫性がカギでした。

更新したのは：

1. ウェブサイトのスキーママークアップ（業種、説明、商品）
2. LinkedIn企業ページ（詳細な説明）
3. Crunchbase（正しいカテゴリ）
4. 正確な事業内容を明記したブログ記事3本
5. TechCrunchで正確に紹介される

8週間以内にChatGPTの説明が正しくなってきました。TechCrunchの記事が最も効果的でした――権威＋新しい＋正確な情報。

教訓： AIは権威ある情報源を信頼します。自社サイトだけでなく、権威サイトで正しい情報を掲載しましょう。

見落とされがちなテクニカルな観点：

スキーママークアップがAIシステムへの「正しい情報の伝え方」です。

会社概要ページにはOrganizationスキーマを実装しましょう：

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Company",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "Current CEO Name",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

AIシステムはスキーママークアップを解析してエンティティを理解します。魔法の解決策ではありませんが、正確な情報を伝える最も明確なシグナルの1つです。

商品も同様に、現役商品のみProductスキーマを使用。廃止商品はサイトマップから削除しましょう。

重要：一度の修正で終わりではなく、継続的な監視が必要です。

AIの回答は変動します。クライアントの誤情報を修正したのに、4か月後、古い情報が載った新記事をChatGPTが取り込んで再び誤答が始まったことも。

やるべきこと：

1. 週に一度、自社についての主要な質問を手動確認
2. Am I Citedなどの自動モニタリングツール導入
3. 新たな自社言及ウェブ記事のアラート（GoogleアラートやMentionなど）

新しい誤情報を見つけたら、その情報源を突き止めること。多くは再掲載された古い記事や、古い情報を引用した新記事が原因です。

これは継続的なレピュテーション管理であり、「終わりのあるプロジェクト」ではありません。

製品情報の誤りを正した方法：

「会社の基本情報」ページを自社サイトに作成しました。

内容はシンプルに：

• 設立：［日付］
• 本社所在地：［都市］
• 経営陣：［現役名と役職］
• 商品：［現行商品だけ］
• 従業員数：［おおよその人数］

テーブルで明確に整理し、全てスキーママークアップ済み。

このページがAIシステムの参照元になり始めました。分散した複数記事ではなく、明確で権威ある「真実の一次情報」があると、AIはそちらを好んで引用します。

法的観点からアドバイス：

誤情報が実害を生んでいる場合は、全て記録しましょう。

AI提供元に正式な申し立てをする企業をサポートしたことがあります。重要なのは以下を示すこと：

1. 情報が事実と異なる（正しい事実の証拠）
2. ビジネス上の損害が発生している（失注・混乱等）
3. 通常の修正ルート（報告など）を試みた証拠

EU企業なら、GDPRにより識別可能な法人情報の正確性に関する権利があります。複雑ですが実例も。

通常ルートで解決しない深刻な誤情報には、AI提供元への正式な法的通知が有効な場合も。これでフィードバックフォームとは別の部署にエスカレーションされます。

ただし： 予防が最善です。他の方が述べた情報源修正戦略の方が、AI各社に直接修正を求めるよりも確実です。

意外と効いたこと：

正しい情報で最近のニュース記事に引用されること。

AI（特にPerplexity）は新しいコンテンツを重視します。TechCrunch掲載は無理でも、

• 地元のビジネス誌に寄稿
• 業界ポッドキャストで取材（トランスクリプトがインデックスされる）
• 業界ブログにゲスト投稿
• PR Newswireでプレスリリース発信

これらで正しい情報を含む新しい記事ができ、AIに引用されるようになりました。

PR配信に3か月で約2千ドルかかりましたが、6週間後にはAIの回答が改善し始めました。

なぜ修正が難しいか技術的に説明します：

LLMが「事実」を学ぶ仕組み：

ChatGPTは企業情報のデータベースを参照しているのではありません。学習データからパターンを学習します。旧CEOが多くの文書に登場すると、モデルは旧情報をより「信じ」やすくなります。

実際どうすればよいか：

1. ChatGPTの知識を直接「更新」することはできません
2. 今後の学習で使われるウェブ情報は更新できます
3. リアルタイム検索（ChatGPTのBrowsing、Perplexityの検索）は影響できます

リアルタイム検索（早く効く部分）：

Perplexityはウェブをライブ検索します。権威あるページで正しい情報が上位表示されれば、正しく引用されます。自社名検索で正しい情報が最も目立つようにしましょう。

モデル知識（遅く効く部分）：

モデル再学習時に変わります。OpenAIは学習データ更新の時期を公表しませんが、実際更新は行われます。今、権威あるサイトに正しい情報を載せておけば、将来のモデルバージョンはより正しい知識を持ちます。

まとめ： これはAI用SEOです。モデル自体を直接修正するのではなく、「将来AIが学ぶ情報源」を正すのです。

このスレッドは非常に参考になりました。行動計画は以下です：

即時（今週中）：

1. Wikidataに正しい構造化データでエントリー作成
2. ウェブサイトのスキーママークアップを更新（組織情報、CEO、商品）
3. LinkedInとCrunchbaseのプロフィール監査・更新
4. Am I Citedで継続監視

短期（30日以内）： 5. 明確な構造化情報の「会社の基本情報」ページ新設 6. 現在の会社情報でプレスリリース発行 7. 地元ビジネス媒体に掲載打診 8. Perplexityに誤情報と出典付きで報告

継続的に： 9. 週次でAI回答を監視 10. 時系列で改善を記録 11. 正しい事実を自然に盛り込んだ新規コンテンツ制作 12. 深刻な誤情報が継続する場合は法的手段も検討

最大の学び： AIを直接変えるのではなく、AIが学ぶ情報源を変えるのが本質。情報源を直せば、AIもいずれ修正される。

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