他にもAIの幻覚による誤情報拡散でブランド被害を受けた方いますか？ChatGPTが製品機能を捏造しているのを発見しました

過剰反応ではありません。これは実際に記録されている深刻な問題です。

技術的な現実：

AIの幻覚は、LLMが本質的に「予測マシン」であり、「真実マシン」ではないために発生します。学習データのパターンから最もありそうな次のトークンを予測します。情報の欠落や矛盾に遭遇すると、もっともらしい内容でその隙間を埋めてしまうのです。

数字を見ると深刻です：

• ChatGPTの幻覚率：約12%
• Claude：約15%
• Perplexity：約3.3%（RAGによる低減）
• 2024年にAI幻覚が原因で発生した世界のビジネス損失：674億ドル

知名度の低いブランドでは学習データが少ないため、幻覚率がさらに高くなることもあります。

対策としてできること：

1. デジタルフットプリントの強化 — 権威ある情報源で正確で構造化されたコンテンツを増やすことで、AIに正しいデータを与えられます

2. 高権威プラットフォームに注力 — Wikipedia、業界メディア、有名レビューサイトは学習データで重視されます

3. 継続的な監視 — モデルの更新で幻覚内容も変化します。今日間違っていても来月には直っている（逆もあり）

状況は絶望的ではありませんが、継続的な取り組みが必要です。

ヘルスケアテック領域なので、AIの幻覚は単なる評判リスクではなく、コンプライアンスや安全性にも関わります。

昨年、悪夢のような事態が現実に：

ChatGPTがお客様に対し「当社の患者管理システムはHIPAA要件を満たしていない」と回答。うちは創業当初からHIPAA準拠なのに。法務部が認証書類を送る羽目になりました。

効果があった対策：

1. 構造化FAQページ — 準拠状況・機能・能力についてあらゆる質問に答えるFAQをスキーマ付で作成

2. 第三者による証明 — 認証をG2やCapterra、業界メディアで言及してもらう。AIは第三者ソースを特に重視するようです

3. 全チャネルで一貫した情報発信 — 公式サイト・プレスリリース・LinkedIn等、全て同一の正確情報に統一

4. Am I Citedモニタリング — AI言及を毎週監視。幻覚発生時は情報源を特定し修正

半年取り組んだ結果、HIPAA関連の幻覚は消滅。他の点では稀に誤りもありますが、重要なコンプライアンス事項はChatGPT/Perplexityともに正確になりました。

小規模スタートアップ視点ですが、これは本当に恐ろしい問題です。

うちのブランドに関する情報は少なく、1件1件の学習データが決定的です。そのせいか、ChatGPTは競合他社の機能を参考に、うちの製品仕様を勝手に作り上げてしまいます。

まるでAIが「マッドリブ」をしているようで、「この会社も競合が持ってる[機能]はあるだろう」と断定して伝えます。

最悪の幻覚： ChatGPTが「2024年に大手競合に買収された」と回答。実際は独立企業のまま。どこからその情報が出てきたのか謎です。

今は、見込み客が完全にデタラメな情報でうちを除外しているのでは…と不安でたまりません。

SEOの立場からですが、フィーチャードスニペットの誤情報には以前から悩まされていました。AIの幻覚はこれが10倍になった感覚です。

私が得た重要な示唆：

AIはGoogleと同じコンテンツプールから情報を引きますが、「引用」ではなく「合成」を行います。つまり、自社コンテンツの小さな誤りがAI回答で大きな誤りに拡大されることも。

実践的な対策：

1. まず自社コンテンツを監査 — 幻覚が古いブログやプレスリリース、自社サイト内の矛盾から生じている場合があります

2. ブランドクエリの検索上位をチェック — サードパーティの誤情報が上位表示されていれば、それがAIの学習に使われている可能性大

3. 引用されやすいコンテンツ作成 — PerplexityはRAGでソースを引用。構造化されていれば幻覚されずに直接引用されます

4. 幻覚内容を記録 — 何がどう間違っているか、複数AIでテスト、変化を定期的に確認

上記で出ている構造化データの活用は非常に効果的です。AIはパラグラフより構造化情報をよく解析します。

エンタープライズ規模では、AI幻覚の監視をブランドヘルスの主要指標の一つにしています。

当社の取り組み：

四半期ごとに「AIブランド監査」を実施。ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overviewsで50以上のプロンプトをテストし、公式ドキュメントと照合して正確性をスコア化。

直近監査のスコア：

• ChatGPT正確率：73%
• Claude：71%
• Perplexity：89%
• Google AI Overviews：82%

Perplexityの数字が高いのは、検索を使いソースを引用するため。他は数ヶ月〜数年前の学習データに基づいています。

意外だった点：

一部の幻覚は「古いが正確な情報」を元にしていました。うちは18ヶ月前に価格改定しましたが、ChatGPTは未だに旧価格を出します。これは幻覚というより学習データの古さですが、見込み客への影響は同じです。

AIについて記事を書いている記者です。1年間、AIの正確性問題を追いかけています。

多くの人が気づいていないこと：

AIの幻覚はランダムではありません。学習データに基づくパターンがあります。ウェブ上に自社について矛盾した情報がある場合、AIはそれらの「平均」をとって“半分本当・半分創作”の事実を作りがちです。

私が記録した例：

A社が2023年にB社の製品ラインを買収。するとAIはA社にB社の機能を、B社にA社の機能を割り当てることがありました。買収報道で両社が並記されたことが原因で、2製品が混同されています。

OPへのアドバイス：

価格99ドルvs29ドルの幻覚は、古い価格ページや似た価格の競合、あるいは誤った第三者比較サイトが情報源かもしれません。ソースを探してみる価値があります。

30社以上のクライアントをAIで可視化していますが、今やAI幻覚が最大の相談テーマです。

当社のフレームワーク：

1. ベースライン監査 — 全主要AIで20〜30プロンプトをテストし、全誤りを記録

2. 情報源分析 — 幻覚ごとに、誤情報がどこから来たのか（古いコンテンツ、競合混同、第三者の誤り）を調査

3. コンテンツ修正 — 幻覚を真っ向から否定する明確・構造的な権威情報を作成/更新

4. 第三者での強化 — AIが重視する高権威サイトで正確情報を発信

5. モニタリング — Am I Citedで毎週AI言及を追跡。モデル更新で幻覚が消えることもあれば、新たな誤りが出現することも

現実的なスケジュール：

AI幻覚の修正は即効性がありません。大きな改善には3〜6ヶ月は覚悟してください。学習データの更新もRAG採用モデルの発見も時間がかかります。

法務観点を追加します：

現状の法的枠組み：

AI幻覚でAI企業の責任を問う法制度は確立していません。名誉毀損や虚偽広告規制はありますが、AI生成コンテンツへの適用は極めて曖昧です。

ただし：

一部企業は、AI幻覚で商談を失った場合の不法妨害や、州消費者保護法違反を模索中ですが、前例はありません。

実務的アドバイス：

全て記録しましょう。見込み客がAI誤情報を理由に失注を伝えてきた場合、書面で残してください。もし今後訴訟可能になった場合に、実被害の証拠となります。

現状、最も効果的なのは法的措置よりも積極的なコンテンツ戦略です。

このスレッド、本当に助かりました。皆さんありがとうございます。

私の学びと今後の方針：

1. 実際に記録された深刻な問題 — 過剰反応ではなかった。幻覚率12%、損失674億ドルという数字も納得

2. まず情報源調査 — 自社コンテンツ監査と、ブランドクエリの第三者掲載内容も確認

3. 構造化コンテンツが重要 — FAQ＋スキーママークアップをコンテンツチームと強化

4. 第三者による証明 — G2、Capterra、業界メディアで正確情報の掲載強化

5. モニタリング必須 — Am I Citedを導入しAI言及を定点観測。測定できないものは直せない

6. 忍耐が必要 — 意味ある改善に3〜6ヶ月必要とのこと、心構えができた

直近の行動：

あの見込み客に実際の認証書類と機能一覧を再送します。受注に繋がらなくても、少なくとも真実は伝えられる。

「悪夢モードのレピュテーション管理」という表現は感情的でしたが、解決不能な問題ではないですね。従来とは違うアプローチが必要なだけです。