AI風評とは？

取引先や​求職者、​見込み客が、​AIに​会社の​ことを​尋ねて​判断材料に​する​ことがあります。​たとえば​「◯◯株式会社の​評判は？」と​いう​質問に、​存在しない​不祥事を​挙げたり、​解決済みの​トラブルを​現在の​ことのように​述べたりする​ケースです。​AIの​回答は​一つの​答えと​して​まとめて​示される​ため、​読み手が​そのまま​受け取りやすい点に​注意が​必要です。​Google​検索の​AIによる​概要​（AI Overview）​のように、​検索結果に​表示される​要約でも​同様の​ことが​起こりえます。

主な​原因には、​他社との​取り違え、​古い​情報の​参照、​ネガティブな​口コミや​記事への​偏り、​自社の​公式情報の​不足などが​あります。​AIの​回答は​根拠と​なった​情報が​見えに​くく、​質問の​仕方や​AIの​種類、​時期に​よっても​変わります。​また、​企業が​AIの​回答を​直接修正する​ことは​できないため、​対応は​次の​3つが​中心に​なります。

• 回答の​定点観測：​同じ​質問を​複数の​AIに​定期的に​行い、​日付・​質問文・​回答を​記録して​変化を​追う
• 誤りの​報告：​事実と​異なる​回答は、​AIの​提供元の​フィードバック​機能などから​報告する
• 情報源を​整える：​公式サイトや​会社概要に​正確な​情報を​明記し、​古い​記述を​更新して、​社名や​事業内容などの​表記を​各所で​そろえる

報告しても​修正されるとは​限らず、​情報源を​整えても、​回答に​反映される​時期は​見通せません。​また、​回答が​事実に​基づく​指摘であれば、​誤りと​して​報告する​対象には​なりません。​情報源を​整える​取り組みは​LLMOと​重なりますが、​LLMOが​自社を​適切に​言及・​引用して​もらう​ための​「攻め」の​側面を​持つのに​対し、​AI風評への​対応は、​回答に​含まれる​誤りや​否定的な​内容に​気づいて​原因に​向き合う​「守り」の​取り組みと​いえます。