リスク・誤情報対応応用

PR-187 どのAIが自社について誤情報を答えやすいのか比較したことがない——AIエンジン別のハルシネーション傾向を比較する方法

ChatGPT

Claude

Gemini

Perplexity

こんな悩みはありませんか？

誤情報のチェックをするとき、なんとなくいつも同じAI（例えばChatGPTだけ）で確認して終わっていないでしょうか。実際にはAIごとに学習データも検索・引用の仕組みも異なるため、あるAIでは正確でも、別のAIでは同じ質問に対して誤った情報を答えている、ということが起こります。限られた確認の手間を、どのAIに重点的に振り分けるべきか判断する材料がないまま、なんとなくの習慣で確認先を決めているケースは少なくありません。

この記事でできるようになること

同一の質問セットを複数のAIに投げた結果を比較し、自社にとって誤情報が出やすい（監視を強めるべき）AIを見極められるようになります。

使うプロンプト

入力に必要な素材

同一の質問文をChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityなど複数のAIに投げた回答ログ（できれば各AI3回以上）

あなたはAIエンジン別のハルシネーション傾向を比較する分析担当です。誤り率の比較はあくまで自社が確認できた範囲でのサンプルであるという前提のもと、以下は同一の質問を複数のAIに投げた回答記録です。

# 事前確認
回答記録が空欄、または「AI名｜実行日｜質問文｜回答本文｜事実として正しいか」の5項目が揃っていない行がある場合は、その行を集計から除外し「情報不足」と明記してください。

# 回答記録
【AI名｜実行日｜質問文｜回答本文｜事実として正しいか(正確/一部誤り/大きく誤り)、を1件ずつ貼り付ける】

# 分析してほしいこと
1. AIごとに、正確な回答の割合・誤りを含んだ回答の割合を集計する（分子・分母を明記する）
2. 誤りが出やすいAIがあれば、その誤りの傾向（古い情報を参照しがち／存在しない情報を作りがち等）を整理する
3. 貼り付けられた件数が各AIで少ない（3回未満等）場合は、参考値としての注記を添える
4. 集計結果をもとに、監視の頻度を重点的に上げるべきAIの優先順位を提案する
5. 貼り付けられていないAI・回答は集計に含めず、推測で補完しないでください

# 出力形式
- AI別集計表: AI名｜正確な回答の割合(分子/分母)｜誤りを含む回答の割合(分子/分母)｜サンプル件数の注記
- 誤りの傾向整理(AIごと)
- 監視頻度を上げるべきAIの優先順位

実行手順

同じ質問文（自社名・サービス内容を問う質問等）を、確認したいAIそれぞれに複数回（最低3回ずつ）実行する
各回答について、事実として正確かどうかを自分たちで判定し、記録に残す（判定に迷う場合は「不明」として記録する）
記録をまとめてプロンプトに貼り付けて実行する
出力された優先順位をもとに、監視頻度（PR-186）の担当割り振りを調整する
3ヶ月〜半年に一度、同じ比較を実施してAIごとの傾向に変化がないか確認する（AIのアップデートで傾向が変わることがあるため）

結果の読み解き方

「誤りが多いAI」だからといって利用者数が少ないとは限りません。誤りの発生率だけでなく、そのAIの自社顧客層における利用度合いもあわせて優先順位を判断してください。
誤りの傾向（古い情報／存在しない情報の作成等）が分かれば、対応策も変わります。「古い情報」は一次情報の更新頻度を上げることで、「存在しない情報の作成」はより明確な一次情報の整備で対応しやすくなります。

注意点

AIエンジンの傾向は、モデルの更新によって大きく変わることがあります。過去に「このAIは誤りが多い」と判定した結果を長期間そのまま信じ続けず、定期的に測り直してください。
判定件数が少ないうちに「このAIは信用できない」と断定しないでください。誤り率の比較はあくまで自社が確認できた範囲でのサンプルです。
事実の正確性判定は担当者の主観に依存します。判定基準（何をもって「誤り」とするか）を事前にチームで揃えてから記録を始めてください。

確認テスト

選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。

Q1. AIエンジンの誤りやすさの傾向は、モデルの更新によって大きく変わることがあるため、過去の判定結果を長期間そのまま信じ続けず定期的に測り直す必要があるとされている。

Q2. 誤りの傾向を整理する際に挙げられている分類として正しいのはどれか

Q3. 事実の正確性判定を行う前に、チームで揃えておくべきこととして正しいのはどれか

よくある質問

Q. すべてのAIで誤情報チェックを同じ熱量で行う必要がありますか？

いいえ。AIごとに誤りの発生率が異なるため、比較結果をもとに監視の頻度を重点的に上げるべきAIの優先順位を判断することが提案されています。

Q. 「誤りが多いAI」は利用者数が少ないと判断してよいですか？

いいえ。誤りの発生率だけでなく、そのAIの自社顧客層における利用度合いもあわせて優先順位を判断する必要があります。

Q. 誤りの判定は誰が行いますか？

各回答について事実として正確かどうかを自分たちで判定し記録に残します。判定に迷う場合は「不明」として記録し、判定基準は事前にチームで揃えておく必要があります。