「あなたが信じたその情報、本当に正しかったのでしょうか？」
ある日、あなたは新しいビジネス戦略を立てるために、検索エンジンにキーワードを打ち込みました。
出てきた検索結果の上位にある情報を参考に、チームに指示を出し、プロジェクトを動かします。
しかし数週間後、トラブルが発生。
よく調べてみると、元にした情報は古く、誤っていた──そんな”痛みを伴う経験”、思い当たる方も多いのではないでしょうか？
AIが検索の現場に入り込んだ今、私たちの「調べる力」は劇的に強化された一方で「鵜呑みにするリスク」も高まっています。
本記事では、生成AIによる検索が企業にもたらす新たなリスクと、その対策について、初心者にも分かりやすく、物語のように丁寧に紐解いていきます。
AIによる検索の進化とその影響
ChatGPT のような生成AIの登場により、検索行動そのものが変化しています。
現在、半数以上の人々がAIを使ってウェブ検索を行っており、約3分の1のユーザーは、AIが既に従来の検索よりも重要になっていると考えています。
従来の検索は、Google などの検索結果を自分で選び、読み比べる「地図を片手に歩く旅」でした。
それが今では、AIに質問すれば、まるで”知識ある秘書”が答えを整えて持ってきてくれるような感覚に。
しかし──この秘書、必ずしも”正確な情報”を持っているとは限らないのです。
より具体的に言えば、AI検索は「自動運転の車」に似ています。
目的地を入力すれば連れて行ってくれますが、そのルートが間違っていたら？
信号を見落とされていたら？
あなたは気づかぬまま、全く違う場所に連れて行かれるかもしれません。
企業が直面するリスク：正確性と信頼性の問題
AIによる検索の便利さの裏に、企業が見過ごしてはいけないリスクがあります。
最も深刻なのは「正確性の欠如」と「情報源の不透明さ」です。
2025 年9月に英国の 4,189 人の成人を対象に実施された調査によると、AIユーザーの約半数が、受け取った情報を「かなり」または「大いに」信頼していると回答しています。
しかし、AIモデルが提供する回答の詳細を見ると、その信頼はしばしば裏切られているのです。
実際、Which? が実施した調査では、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Meta AI、Perplexity という主要6つのツールを、金融、法律、消費者の権利に関する40の一般的な質問でテストしました。
最も高得点を獲得した Perplexity でも 71%、最も低い Meta は 55% という結果でした。
広く普及している ChatGPT は 64%で、下から2番目の成績となっています。
例えるなら、AIに「今夜の天気を教えて」と聞いたとき、返ってくるのが去年の天気予報だった──そんなこともあり得るのです。
ビジネスにおいて、こうした誤情報を基にした意思決定が行われると、損失や信頼の低下といった深刻な問題に発展する可能性があります。
実際に起きている問題例
実際の調査では、具体的な危険性が明らかになりました。
金融面では、年間 25,000 ポンドの ISA（個人貯蓄口座）投資に関する質問で、ChatGPT と Copilot は意図的に組み込まれた法定限度額の誤りを指摘できず、HMRC（英国歳入関税庁）の規則に違反する可能性のあるアドバイスを提供しました。
法律面では、AIツールが地域による法規制の違いを理解できないことが判明しています。
イングランド・ウェールズとスコットランドでは法律が異なることを見落とすケースが頻繁に発生しました。
さらに、建設業者との紛争に関する質問では、Gemini が支払いを保留するよう助言しましたが、専門家によればこれは契約違反となり、法的立場を弱める可能性がある危険なアドバイスでした。
また、情報源の透明性にも問題があります。
税コードに関する質問では、ChatGPT と Perplexity が、無料の公式 HMRC ツールではなく、高額な手数料を請求するプレミアム税還付会社へのリンクを提示しました。
こうした「自信過剰なアドバイス」は、従業員が検証せずにAIに依存すると、組織に規制上のリスクをもたらす可能性があります。
企業が取るべき対策
では、AI検索が当たり前になった時代において、企業はどのようにこのリスクと向き合えばいいのでしょうか？
主要なテクノロジー企業も、これらの限界を認識しています。
マイクロソフトの広報担当者は、Copilot が「権威ある情報源ではなく、情報を統合するツールである」と強調し「人々にコンテンツの正確性を検証することを推奨している」と述べています。
OpenAI も「正確性の向上は業界全体が取り組んでいる課題」であり、最新モデルである GPT-5 が「これまでで最もスマートで正確」だと説明しています。
以下に、今すぐ始められる実践的な対策をご紹介します。
プロンプトの具体性を徹底することが第一の対策です。
調査によると、AIはまだプロンプトの解釈を学習中です。
曖昧な質問はリスクの高いデータをもたらします。
規制について調査する場合「イングランドとウェールズの法的ルール」のように管轄を明示する必要があります。
次に、情報源の検証を義務化することが重要です。
単一の出力を信頼することは運用上不健全です。従業員は情報源の提示を求め、手動で確認する必要があります。
調査では、リスクの高いトピックについては、複数のAIツールで結果を検証するか、情報を「二重に確認」することを推奨しています。
ウェブリンクを直接確認できる Google Gemini AI Overviews のようなツールは、この検証プロセスを促進するため、わずかに高い評価を得ました。
また、「セカンドオピニオン」を運用に組み込むことも欠かせません。
現在の技術成熟度では、生成AIの出力は多くの意見の一つとして扱うべきです。
金融、法律、医療データを含む複雑な問題については、AIはニュアンスを完全に理解する能力に欠けています。
実際の結果を伴う意思決定については、専門家による人間のアドバイスが最終的な判断基準でなければならないという企業ポリシーが必要です。
最後に、AIベンダーとの対話と連携を進めることで、利用しているAIサービスの開発元と定期的に情報交換し、アルゴリズムの透明性や改善状況について把握しておくことで、精度向上にもつながります。
これからの検索との向き合い方
AIは、私たちの「知る」を根底から変える存在です。
けれども、変化に振り回されるのではなく、主導権を握ることもまた可能です。
検索はもはや「情報を探す作業」ではなく「信頼性を見極めるスキル」が問われる時代に突入しました。
目の前に差し出された答えを、そのまま受け取るのではなく「この答えは、どこから来たのか？」と問い直す姿勢。
これこそが、AI時代における情報活用の核心です。
企業にとって、AIツールを禁止することは解決策ではありません。
それはしばしば、使用をさらに影に追いやることで逆効果となります。
重要なのは、ウェブ検索に使用する際の出力の正確性を保証する堅固なガバナンスフレームワークを実装することです。
まとめ
生成AIによる検索は、私たちのビジネススピードを格段に上げる一方で、思わぬ落とし穴も抱えています。
AIツールは進化しており、ウェブ検索の正確性は徐々に向上していますが、調査が結論づけているように、現時点であまりにも依存しすぎると、コストがかかる可能性があります。
企業にとって、AIによるビジネス効率の向上とコンプライアンス違反のリスクとの違いは、検証プロセスにあります。
だからこそ、求められるのは「便利さに流されない判断力」と「情報の裏を取る慎重さ」です。
未来を切り拓くのは、AIではなく、それを使いこなす”私たち自身”。
タクシーの運転手（AI）に行き先を任せてもいい。
でも、あなた自身が”地図を持ち”、時にはナビを疑う勇気を持つことが、これからの時代を生き抜く最強のリスク管理術なのです。
── AIはあなたの右腕。
でも、進むべき方向を決めるのは、あなた自身なのです。
参考：AI web search risks: Mitigating business data accuracy threats
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