株式会社CINC（本社：東京都港区、代表取締役社長：石松友典、以下CINC）は、自社で開発・提供するSEO・AI検索最適化（GEO/LLMO）ツール「Keywordmap（キーワードマップ）」において、生成AIが自社ブランドやサービスに関して誤った情報を回答していないかを一括でチェックできる新機能「AI回答誤情報診断（β版）」をリリースいたしました。

近年、生成AIが情報収集や比較検討の手段として急速に普及する一方で、AIが企業情報や製品情報について誤った回答を生成するケースも増えています。本機能は、こうしたAIによる誤情報やハルシネーションを迅速に発見し、対策につなげることで、企業のブランド毀損や機会損失などのビジネスリスクを最小限に抑えることを目的として開発されました。

AI回答誤情報診断（β版）とは？

「AI回答誤情報診断（β版）」は、自社や自社サービス・製品について、生成AIが誤った情報やネガティブな情報を回答していないかを一括で確認できるリスク管理機能です。

チェックしたい企業や製品・サービスの正しい情報をツールに登録すると、ChatGPT、Gemini、AI Mode、AI Overviews、Perplexity、Copilotといった6つの主要生成AIに対し、プロンプト（質問）を一斉送信し、それぞれの回答データを自動で収集します。取得した回答データは、単なる正誤の2択ではなく、「正確」「不完全」「不正確」「出現なし」「取得失敗」の5つのラベルで自動判定され、どのAIモデルがどの項目で誤情報を出しているのかを一覧で直感的に把握できるため、属人性を排除した高精度な監視体制を構築できます。

開発背景：AI検索の普及とともに「見えない誤情報リスク」が顕在化

ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの利用が急速に拡大し、多くのユーザーが検索エンジンに代わる情報収集手段としてAIを活用するようになっています。

一方で、AIはWeb上に存在するさまざまな情報をもとに回答を生成するため、古い情報や不正確な情報、あるいはAI特有のハルシネーションによって、企業やブランドについて誤った内容を回答してしまうケースも少なくありません。

例えば、

• 製品リニューアル後も旧モデルを推奨する
• 価格改定前の情報を回答する
• 廃止されたサービス内容を紹介する
• 実在しない機能や受賞歴を回答する
• 競合企業と混同した説明を行う

といった事象は、企業ブランドの信頼性低下や販売機会の損失、ユーザーの誤認、ブランドイメージの低下などにつながる可能性があります。

こうした背景から、AIがどのような情報を回答しているかを継続的に把握し、誤情報を早期に発見・対処したいというニーズが高まっています。

CINCではこれまでAI検索最適化（GEO）コンサルティングの提供にあたり、社内ツールとして「AI誤情報チェック機能」を開発・運用し、クライアント企業のAI回答を継続的に調査・分析してきました。

今回、その実運用で培ったノウハウをもとに、より多くの企業がAI回答リスクを自ら確認・管理できるよう、「AI回答誤情報診断（β版）」としてKeywordmapへ搭載しました。

新機能の説明

「AI回答誤情報診断（β版）」では、AI回答の調査から分析までを一気通貫で実施できます。

1．主要6つの生成AIを横断して回答を一括取得

確認したい企業や製品・サービスの正しい情報を登録すると、

• ChatGPT
• Gemini
• AI Mode
• AI Overviews
• Perplexity
• Copilot

の6つの生成AIへ質問（プロンプト）を一斉送信し、それぞれの回答を自動で収集します。

AIごとの回答内容を比較しながら、「どのAIが」「どの項目で」誤った回答をしているかを一覧で把握できます。

2．回答内容を「事実」と「文脈」の両面から診断

AI回答を単純に「正しい・間違い」の二択で判定するのではなく、

• 正確
• 不完全
• 不正確
• 出現なし
• 取得失敗

の5種類のラベルで分類します。

例えば、「事実としては誤っていないものの説明が不足している」「必要な情報が欠落している」といった、人の目でも判断に迷いやすい回答の状態まで自動で可視化します。

これにより、どの情報を優先的に改善すべきかを把握しやすくなり、AI検索最適化（GEO）の施策立案や効果検証を、データドリブンかつ再現性高く進めることが可能です。

3．回答の根拠まで確認できる詳細データ

各AIの回答について、

• 判定理由
• 回答全文
• 引用リンク

まで確認できます。

さらにCSV形式でダウンロードできるため、社内共有や定点観測、改善前後の比較にも活用できます。

4．URL入力による情報登録を自動化

企業サイトや製品ページのURLを入力すると、Webページの内容を取得し、登録情報の入力を自動補助します。

情報登録の手間を削減し、よりスムーズにAI回答の診断を開始できます。

5．主要6つの生成AIを横断し、ブランド認識を客観的に把握

ChatGPT、Gemini、AI Mode、AI Overviews、Perplexity、Copilotといった主要な生成AIを横断的に調査できるため、特定のAIだけではなく、市場全体で自社ブランドがどのように認識されているかを客観的かつ網羅的に把握できます。

AIごとの回答品質や認識の違いも比較できるため、改善施策の優先順位付けや継続的なモニタリングにも活用できます。

活用イメージ

マーケティング担当者

ブランドや製品についてAIがどのように回答しているかを定期的に確認し、誤情報の早期発見やブランド毀損リスクの低減に活用できます。

SEO・AI検索担当者

AI検索最適化（GEO/LLMO）の施策実施前後で回答内容を比較し、改善効果を継続的にモニタリングできます。

広報・PR担当者

新製品リリースや価格改定、企業情報変更後にAI回答を確認し、古い情報が回答されていないかを迅速にチェックできます。

経営企画・DX推進担当者

AI時代における新たなブランドリスク管理の仕組みとして活用し、継続的な情報品質の維持に役立てることができます。

AI回答誤情報診断を使うことで得られる価値

本機能を活用することで、企業は以下のベネフィットを得ることができます。

AI回答がもたらすビジネスリスクの最小化

生成AIが新たな情報接点として定着するなか、企業が把握しないまま誤情報や古い情報がAIから回答されるケースが増えています。

本機能は、こうした「見えないリスク」を継続的に監視し、AI回答に含まれる誤情報やハルシネーションをいち早く発見できる環境を提供します。

AI検索時代におけるブランドリスクマネジメントの基盤として、企業の信頼性やブランド価値を堅持する”守り”の施策を支援します。

誤情報の拡散を未然に防ぎ、ブランド価値を守る

AIによる誤った回答や、古い価格・製品情報・企業情報などを早期に把握し、適切な改善施策へつなげることで、ユーザーの誤認や問い合わせ対応の増加、ブランドイメージの毀損といったリスクを未然に防止できます。

問題が顕在化してから対応するのではなく、継続的なモニタリングによってリスクを先回りして管理できることが大きな特長です。

調査工数の圧倒的な削減と属人性の排除

これまで担当者が各AIへ個別に質問し、回答を比較・整理していた作業を自動化します。

人力で行えば膨大な時間がかかるプロンプト調査を自動化し、瞬時に誤情報を把握できるため、大幅な工数削減を実現します。専門知識に依存しないため、属人性を排除した運用が可能です。