AIが自社について間違った事実を言い続ける—実際に訂正するプロセスは？

私はこの問題に日々取り組んでいます。現実はこうです：AIシステムを直接修正することはできません。AIが学習するエコシステム自体を修正しなければなりません。

ステップ1: エラーの発生源特定

AIの誤りは主に3つの原因から発生します:

1. 古い学習データ - 古い記事や自社サイトの過去バージョン
2. 第三者の誤情報 - 間違った記事、古いレビュー、誤ったディレクトリ情報
3. 幻覚 - 部分的な情報からAIが作り上げたもの

各エラーについて、「どこから来たのか」を調査しましょう。

ステップ2: 権威性の高い訂正を優先

AIが信頼するプラットフォームの情報を優先的に修正:

1. Wikidata - 多くのAIが利用する構造化データ
2. Wikipedia - 記事があれば
3. Crunchbase - 企業情報ソース
4. LinkedIn - プロフィール
5. Googleビジネスプロフィール - 位置や基本情報
6. 自社サイト - 明確で目立つ訂正

ステップ3: 「訂正コンテンツ」の作成

誤りを明確に訂正する内容を公開:

• 「2026年版価格ガイド（更新済み）」
• 「会社概要：当社は2018年創業」
• 該当機能の提供を告知するブログ記事

ステップ4: 新しい言及を構築

権威あるサイトでの新しい言及が新たな学習シグナルとなる:

• 正しい情報によるプレス報道
• 業界メディアでの紹介
• 正確な内容の新しいレビュー

反映までの期間: 変更が浸透するまで4〜12週間を見込んでください。システムによって速度は異なります。

競合との混同問題は解決可能です。

当社のケース: 当社は「TechFlow」、競合は「FlowTech」。 AIがよく混同していました。

解決策:

1. 明確な差別化コンテンツ 「TechFlowとFlowTechは別会社です」というページを作成

   • 明確に別の法人である旨を記載
   • 創業年・所在地・製品の違い
   • 固有識別子も記載

2. エンティティ情報の充実 主要ページ全てに

   • 会社名と文脈
   • 創業情報
   • 本社所在地
   • 創業者名を明記

3. Wikidataで分離 別々の正しいWikidata項目を登録

4. sameAsスキーマ 公式プロフィールと紐付け

   • LinkedIn会社ページ
   • Crunchbaseプロフィール
   • 公式SNS

結果: 混同率が40%から8週間で5%未満に減少。

ウェブ全体で独自性を明確にすることが鍵です。

価格誤情報を修正できました。効果があったのは以下です。

問題: AIが2022年の価格を引用。2023年に値上げ済み。

解決策:

1. 価格ページを目立つ形で更新

   • 「2024年1月より適用」の表記追加
   • 「最終更新日」明記
   • schemaのdateModified追加

2. 価格改定のお知らせ発信 ブログ記事「2024年価格改定のお知らせ」

   • 変更内容と数値を明記
   • 複数箇所からリンク

3. 第三者ソースも更新

   • G2・Capterraのプロフィール
   • 業界ディレクトリ
   • パートナーサイト

4. 新しい言及を増やす

   • 業界メディア2本で価格を紹介
   • Reddit関連スレッドで正しい価格を投稿

反映タイムライン:

• 2週目：Perplexityが正しい価格を引用
• 6週目：ChatGPTも概ね正確に
• 10週目：Claudeも更新

新しく権威ある価格情報ほど訂正スピードが速いです。

時間を無駄にしないために：AI企業への直接フィードバックはほぼ効果がありません。

当社の実体験:

• ChatGPTへ15件訂正依頼→返答ゼロ
• Claudeのフィードバック機能→変化なし
• Perplexityフォーム→反応なし

機能しない理由:

• フィードバックが多過ぎる
• 専任訂正チームがいない
• 学習データを手作業で上書きできない
• 個別対応はスケールしない

効果があるのは: AI自体ではなく「ウェブ側」を修正すること。

AI企業は個別の手動訂正はしませんが、元情報が修正されれば将来の学習やインデックスに取り入れられます。

労力は

• 元情報の更新
• 新しい権威ある言及の構築
• 正確な新規コンテンツの作成 に使った方が有効です。

悔しいですが、これが現実です。

訂正の進捗を体系的に追跡しましょう。

訂正モニタリング設定:

1. エラーを記録

   • 誤情報の文言
   • どのプラットフォームで表示されるか
   • 日付入りのスクリーンショット

2. テスト用プロンプト作成

   • エラーを誘発する質問を用意
   • 「[会社名]の創業年は？」
   • 「[会社名]は[機能]に対応していますか？」
   • 「[会社名]の価格は？」

3. 毎週テスト

   • 全AIでプロンプトを投げる
   • エラー継続/部分訂正/完全訂正を記録

4. 訂正タイムライン管理

   エラー	訂正開始日	Perplexity訂正	ChatGPT訂正	Claude訂正
   創業年	1/1	1/15	2/10	2/5

5. 効果検証

   • どの訂正が最速だったか
   • 何が訂正を促したか
   • 他のエラーにも再現

ツール: Am I Cited は一部自動監視できますが、手動テストで個別エラーも確実に把握できます。

WikidataはAI訂正の隠れた切り札です。

Wikidataが重要な理由:

• 多くのAIシステムの構造化データソース
• ナレッジパネルのデータ元
• 適切な出典があれば簡単に編集可能
• 変更が複数システムに波及

Wikidata修正方法:

1. エンティティ（自社）を検索

2. 現在のデータを点検

   • 創業日（P571）
   • 本社所在地（P159）
   • 公式サイト（P856）
   • 業種（P452）
   • 主要人物（P169, P112）

3. 出典付きで編集

   • 信頼できるソースが必要
   • ニュース記事や公式文書
   • WikipediaはWikidataの出典になりません

4. 欠落プロパティも追加

   • 情報が多いほど有利
   • 製品や子会社等も記載

当社の例: プレスリリース出典でWikidataの創業年訂正。 1週間でGoogleナレッジパネルが更新。 4週間でAIも正しい日付を表示するように。

Wikidataは事実訂正で最速の手段です。

プレスリリースは正しく使えば有効です。

効果的な訂正プレスリリース：

AIに伝わりやすい構成に

• 1文目で訂正したい事実を明記
• 具体的なデータを記載
• 重要事項は複数回繰り返す

例：冒頭文 「[会社名]（2018年創業の[業種]プラットフォーム）は、本日・・・」

NG例： 「長年のイノベーションを経て、[会社名]チームは・・・」

配信戦略：

• 大手配信サービス（多くのサイトに掲載）
• 業界専門メディア
• 本社所在地の地元ニュース
• 業界誌

なぜ効くか：

• 新しく権威ある情報を生成
• 多数ドメインに分散掲載
• 訂正情報が目立つ
• AIが引用できるソースになる

創業年訂正のために1本発信。50以上のサイトに掲載され、5週間でAIも正しい日付を引用し始めました。

「機能X未対応」誤情報を訂正した事例です。

問題: AIが「API未対応」と言っていたが、18ヶ月前から提供済み。

調査: AIは機能リリース前の古い自社ドキュメントを引用。 加えて古い比較記事も参照。

訂正策:

1. 製品ページ改修

   • API機能を目立つ位置に
   • ページタイトルに「API対応」
   • API動作のスクリーンショット

2. ドキュメント更新

   • 「[日付]から提供開始」明記
   • 具体例・ユースケース充実

3. 内容強化キャンペーン

   • ブログ「[製品]APIのはじめ方」
   • 「顧客事例：当社API活用」
   • 主要ツールとの連携ガイド

4. 第三者情報も更新

   • G2/Capterraの機能リスト
   • 比較サイトに更新依頼
   • Redditの関連スレッドでAPI情報投稿

タイムライン: 4週目：Perplexityが訂正 7週目：Claudeが訂正 10週目：ChatGPTも大半訂正

古い情報を圧倒する新しく権威ある機能別コンテンツが鍵です。

体系的な訂正フレームワーク：

1. エラー一覧化 発見した事実誤認を全てリストアップ

• エラー内容
• 影響プラットフォーム
• ビジネス影響度（高/中/低）
• 発生源の推定

2. 優先順位付け 影響度が高いものから修正

• 顧客影響が大きいもの
• 価格や機能の誤情報
• 競合との混同

3. 訂正アクションマトリクス

4. タイムライン管理 訂正開始日と各プラットフォームの反映日を記録

5. 予防策

• エンティティ情報の一貫性維持
• AI情報の定期監査
• 新たな誤情報への即時対応

これは一度きりでなく、継続的なメンテナンスとして捉えてください。

このスレッドは本当に参考になります。当社の訂正アクションプランは以下です：

即時（今週中）：

1. Wikidata項目の監査と修正
2. Crunchbaseプロフィールの更新
3. Googleビジネスプロフィールの修正
4. テスト用プロンプトによる監視体制構築

2〜3週目：

1. エラー発生源の調査
2. 訂正コンテンツで自社サイト更新
3. 正しい創業年でプレスリリース発信
4. 競合混同対策用差別化ページ作成

2ヶ月目：

1. 機能別のコンテンツキャンペーン
2. dateModifiedスキーマ入りの価格ページ更新
3. サードパーティプロフィールの更新
4. 業界メディアへの働きかけ

継続的対応：

1. テスト用プロンプトの週次監視
2. プラットフォームごとの訂正進捗を記録
3. 新たな誤情報への即応

主な学び:

• AIを直接修正できない—ウェブ側を直す
• Wikidataは効果大かつ速い
• 発生源特定が重要
• 忍耐が必要—4〜12週間が標準

みなさん、ありがとうございました。漠然としたフラストレーションではなく、実行可能なプランができました。