CINCが「AI誤情報チェックサービス」の提供を開始、5つの生成AIを横断調査し改善施策の実行まで支援

株式会社CINCは、生成AI上で自社や自社製品・サービスに関する誤情報が回答されていないかを診断する「AI誤情報チェックサービス」の提供を開始しました。ChatGPTやGemini、Perplexity・AI Mode・AI Overviewsの回答を横断的に調査し、誤情報の発生状況や原因の把握を行います。改善施策の立案・実行支援から施策後のモニタリングまで一貫して支援するサービスです。AI検索最適化（GEO/LLMO）コンサルティングと組み合わせることで、生成AI上で企業やブランドが適切な文脈で推奨される状態づくりを実現します。

ChatGPTやGemini、Perplexityの活用が日常化する一方で、「製品リニューアル後も旧モデルが生成AIに推奨されている」「価格改定後も古い価格が回答に含まれている」といった事象が顕在化してきました。生成AIは、企業の公式サイトだけではなく、プレスリリースやレビュー、比較サイトなどWeb上のさまざまな情報を参照します。そのため、こうした誤情報が混入しやすい構造になっています。

企業が気付かないところで、販売機会の損失やクレームの発生、採用候補者の離脱、ブランドイメージの毀損などにつながるおそれが生じました。株式会社CINCは、こうしたリスクを可視化するために「AI誤情報チェック機能」を開発し、このたびサービスとして提供を開始しました。

AI誤情報チェックサービスでは、誤情報の発生状況だけではなく原因調査や改善支援まで行います。具体的な提供内容は次の4点です。

• 主要生成AI上の自社情報を横断的にチェック
• 誤情報を7段階のラベルで分類し対応優先度を整理
• 引用URLや情報源を確認して改善施策につなげる
• 施策後の変化を継続的にモニタリング

誤情報の分類では、「正確」「鮮度混在」「文脈ズレ」「不完全」「不正確」「ハルシネーション」「情報なし」の7段階のラベルを用います。単純な正誤判定にとどまらず、どの誤情報から優先的に対応すべきかを検討しやすい設計です。

改善施策の実行支援および施策後のモニタリングは、コンサルティングサービスを発注した企業のみを対象としています。

引用URLが含まれる場合は、自社サイトやプレスリリース、レビューサイトなど誤情報の原因となっている可能性のある情報源を調査します。自社サイトの更新やコンテンツ改善、外部サイトへの修正依頼といった改善施策を提案し、実行までを支援する体制です。

「製品リニューアル後も旧モデルが推奨されている」という事例は、生成AI特有のリスクとして注目に値するのではないでしょうか。AI検索最適化領域全体では、生成AI上の情報品質管理への関心が高まってきました。自社ブランドの情報がどのように生成AIに伝わっているかという問いは、業種を問わず可視化ツールへの需要が急速に拡大している背景と言えるでしょう。

特に注目したいのは、誤情報を7段階のラベルで分類するアプローチです。「正確か否か」だけではなく、「鮮度混在」や「文脈ズレ」を別カテゴリとして切り分ける設計は、マーケティング業界の文脈に置き換えると、コンテンツ品質の管理手法として示唆を含む考え方です。業界全体としても、情報の正確性だけではなく「鮮度」や「文脈の適切さ」を管理する発想は、SEOやコンテンツ運用の実務と親和性が高く、新たな品質管理基準として定着していく動きと読み取れます。

生成AIが参照する情報源の多様さを踏まえると、企業が「発信した情報」と「生成AIが回答する情報」のあいだにズレが生じることは避けがたい構造です。引用URLをたどって原因を突き止め、改善施策まで一貫して支援する設計は、AI検索時代のブランド管理として注目しておく価値がある取り組みです。

References

1. ^ PR TIMES. 「CINC、生成AI上の誤情報リスクを診断し、改善施策の実行を支援する「AI誤情報チェックサービス」を提供開始 | 株式会社CINCのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000484.000019378.html, (参照 26-06-11).

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