「SEO対策は生成AIに任せれば楽勝」という判断の落とし穴 “薄い”コンテンツがもたらすリスク

　ハルシネーションはその分野での知見がない担当者だと誤りを見抜けない可能性があるため、専門的な情報や最新情報のコンテンツはそもそも生成AIの使用を禁止とするか、もし生成AIを利用するならば、専門家によるダブルチェックなどの対策が必要です。

●ブランド毀損リスクその2：倫理的な問題による炎上

　また、AI生成コンテンツには差別的な表現や偏見を含むコンテンツを生成するリスクもあります。このようなコンテンツが公開されると、SNSなどで拡散され、企業の社会的責任が問われ、ブランドイメージが大きく損なわれる可能性があります。

　生成AIは機械学習の一環で、事前に人間が用意した正解データをもとに学習させる「教師あり学習」が行われるため、基本的にはなるべく差別的な表現や偏見がアウトプットされないようにプログラミングされています。

　ただし、ハルシネーションが完全に回避できていないように、差別的・偏見を含むコンテンツの生成も完全にゼロにはできていません。

　また、細かなニュアンスで読み手によっては受け取り方が変わってくるような情報もあるので、こういった定量化しづらい文章調整については生成AIでコントロールが難しい点も注意が必要です。

●ブランド毀損リスクその3：既存の著作物を無断利用

　また、生成AIは基本的に既存の情報を基にコンテンツを生成するため、制作者が気付かない内に既存の著作物を無断で利用してしまっている可能性があります。著作権侵害は、法的問題に発展するだけでなく、企業の倫理観が疑われ、ブランドイメージを大きく損なう可能性があります。

　米国では、記事が生成AIの学習用に許可なく使われ著作権を侵害されたとして、ニューヨーク・タイムズや地方紙などがChatGPTを開発した米オープンAIと、同社の技術を使うマイクロソフトなどを提訴し、訴訟問題へと発展しています。

　これは生成AI事業者への訴訟例ですが、著作権を侵害したAI生成コンテンツを公開した企業側も責任を負わされることは十分に考えられます。

　著作権侵害に発展させないためにも、生成AIの学習元を確認するといった対応が求められるでしょう。

●生成AIのリスク管理と、コンテンツの未来

　ここまで取り上げたブランド毀損や訴訟リスクの他にも、AIが生成したコンテンツは競合との同質化、つまりオリジナリティーの低下を招き、ユーザー体験を損なうことにもつながります。