AIが自社の誤情報を出力する時の対策｜ブランド毀損を防ぐための相談先

AI 誤情報 対策は、 AI検索エンジン が自社に関する誤った情報を出力するリスクに備えるための施策です^[1]。AI検索エンジンは ハルシネーション （誤情報生成）のリスクを持ち、Google AI Overviewは月間10億人以上に表示されるため、誤情報の影響範囲は甚大です。 構造化データ の実装でAI引用率が36%向上しており、正確な情報の発信がブランド保護と誤情報防止の鍵となります。

AI 誤情報 対策の概要

AI検索エンジンが誤情報を出力する問題の全体像を解説します。AI検索の自動化ツールでモニタリングの効率化も確認してください。

AI 誤情報 対策とは、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewなどのai検索エンジンが自社に関する誤った情報を出力した場合に、発見・修正・再発防止を行う一連の施策です。AI検索エンジンのハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）は、企業のブランドイメージや信頼性に直接的なダメージを与えます^[2]。

誤情報が発生する主な原因は4つあります。第1に学習データに古い情報（旧社名・旧住所・廃止サービス等）が含まれていること。第2にWeb上の第三者サイト（口コミサイト・比較サイト等）に誤情報が掲載されていること。第3に自社サイトの情報が不十分でAIが推測で補完していること。第4に複数の情報ソースをAIが混同して不正確な回答を生成することです。

背景と重要性

AI誤情報問題の背景と、企業にとっての重要性を解説します。SEO対策にAIを活用する方法も参考にしてください。

AI 誤情報 対策が重要な背景には、AI検索の急速な普及があります。Google AI Overviewの月間ユーザーは10億人以上に達し、Perplexityの参照トラフィックは前年比527%増加しています^[3]。AI検索経由のCVRは自然検索の4.3倍と報告されており、AI検索での誤情報はブランドイメージの毀損だけでなく コンバージョン 機会の直接的な損失を引き起こします。

LANY社のLLMOフレームワークでは、AI検索対策の第1段階を「統制（Level 1）」と定義しています。これは自社に関するAI出力を定期的にモニタリングし、誤情報やネガティブな言及がないかを確認する工程です。誤情報を発見し修正する「守りのAI対策」が、攻めのAIO施策（ AI引用率 向上）の前提条件です。

Ahrefs社の調査では、ChatGPTが引用するページの70%以上が過去1年以内に更新されたコンテンツです。自社サイトの情報が古いままだとAIが他の不正確なソースを参照するリスクが高まるため、定期的なコンテンツ更新が誤情報防止の基本施策です。

基本的な仕組み

AI誤情報の発見から修正・再発防止までの基本的な仕組みを解説します。AI Overviewオプトアウトの方法も参考にしてください。

1. 01
   自社関連KW10件でAI出力を月次モニタリングする

   会社名・サービス名・代表者名等の主要KW10件でChatGPT・Perplexity・AI Overviewの3プラットフォームの出力内容を記録し、誤情報の有無を確認する
2. 02
   発見した誤情報を記録・証拠保全する

   スクリーンショットと出力テキストを日付付きで保存する。誤情報の内容・正しい情報・影響範囲を一覧で整理し対策の優先順位を決定する
3. 03
   各プラットフォームに修正リクエストを送信する

   ChatGPTはOpenAIのフィードバックフォーム、Google AI OverviewはSearch Consoleのフィードバック機能、Perplexityはアプリ内フィードバックで報告する
4. 04
   自社サイトで正確な情報を構造化データ付きで公開する

   Organization・FAQPageスキーマで正確な企業情報を公開する。AIが自社サイトを正確な情報源として認識するようにし、誤情報の再発を防止する

修正リクエストだけでは根本的な解決にはなりません。自社サイトで正確な情報を構造化データ付きで公開し、AIが自社サイトを「正しい情報の一次ソース」として参照する状態を構築することが最も効果的な対策です^[4]。構造化データの実装でAI引用率が36%向上しており、正確な情報の構造化はブランド保護と引用獲得を同時に実現します。

実務への影響

AI誤情報がビジネスに与える影響と対策の相談先を解説します。LLMO対策の完全ガイドでAI検索対策の全体像も確認してください。

AI誤情報のビジネスへの影響は、ブランドイメージの毀損・顧客の混乱・売上機会の損失の3つです^[5]。AI検索経由のCVRが自然検索の4.3倍であることを考慮すると、AI検索での誤情報はコンバージョンへの直接的な悪影響を及ぼします。複数のAI検索エンジンで同時に引用されるドメインはわずか11%であり、誤情報が1つのプラットフォームで発生すると他のプラットフォームにも波及するリスクがあります。

対策の相談先は3つに分類されます。技術的な対策（構造化データ実装・コンテンツ最適化・AI出力モニタリング）はAIO対策の専門会社が適合します。SEOとAI検索対策の施策は約70%が共通するため、AI検索対応の実績があるSEO会社も選択肢です。法的対応が必要な場合（名誉毀損・風評被害に該当するケース）は弁護士に相談してください。

まずは自社の主要KW10件でAI検索の出力状況を確認し、誤情報の有無を把握することから着手してください。

VicMeでは、施策の優先度と概算コストを無料診断でご提示しています。

まとめ

AI 誤情報 対策は、発見（月次モニタリング）→修正リクエスト→再発防止（構造化データ実装・コンテンツ充実）の3ステップで実施してください。構造化データの実装（ AI引用 率36%向上）が最も効果的な予防策です。誤情報は放置するほど拡散するため、発見次第直ちに対策を開始し、自社サイトを「正しい情報の一次ソース」として確立することがブランド保護の鍵です。

参考文献

1. Google「AI Overviewの利用状況に関する公式発表」Google公式ブログ, 2025年
2. Aggarwal, P. et al.「GEO: Generative Engine Optimization」ACM SIGKDD 2024, 2024年
3. Previsible「2025年AIトラフィックレポート」Previsible Research, 2025年
4. WPRiders「構造化データ実装によるAI検索引用率向上の実証研究」WPRiders Technical Report, 2025年
5. Seer Interactive「複数AI検索プラットフォームでの同時引用ドメイン分析」Seer Interactive Research, 2025年