AIで解説動画や記事を作るとき、一番怖いのは「もっともらしいが、現場ではありえない説明」が混ざることです。オプティソースが運営する「NEWJI総研」のYouTubeでも、製造業向けの解説動画で使った例について、視聴者から誤りを指摘されたことがあります。この記事では、何が起きて、確認の仕方に何を足したのかをまとめます。あわせて、国のAI事業者ガイドラインやGoogle・YouTubeの公式の方針から、確認をどこに置くかを考えます。
この記事の結論
- AIの説明は、用語の定義より「説明のために選んだ例」に誤りが入りやすくなります。当社は「例の組み合わせが現場で本当にあるか」を確認の手順に足しました。
- 確認は、動画にする前の台本の段階に置きます。動画にしてから気づくと、声や画面まで作り直すことになります。
- 総務省と経済産業省のAI事業者ガイドラインは、AIの出力をうのみにする「自動化バイアス」に注意し、人が自分で理由を考えてから承認することを挙げています。当社は、公開してよいかを必ず人が決めるようにしています。
- Googleは、作り方より中身の質を見ると説明しています。AIで価値を足さずにページを大量に作ることは、検索の決まり（スパムポリシー）に反します。
起きたこと：説明は合っていても「例」が現場とずれていた
NEWJI総研では、鋼材などの品質を証明する書類「ミルシート」の区分を解説する動画を出しました。その中で、例として一般的な鋼材（SS400）を使ったところ、視聴者から「（この例では）ミルシートは付けない」という指摘を受けました。
誤っていたのは区分の説明そのものではなく、説明のために選んだ例の組み合わせでした。制度や用語の説明は資料と照らし合わせれば確かめられます。一方で「現場で本当にある組み合わせか」は、資料を読むだけでは見落としやすい部分でした。
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Why
AIの説明で誤りが入りやすい場所
AIは、説明を分かりやすくするために、具体的な例を自分で選んで足すことがあります。用語の定義や仕組みの説明は元の資料に沿っていても、例は「よく一緒に出てくる言葉の組み合わせ」で選ばれやすく、現場の常識と合わないことがあります。
| 部分 | 誤りの入りやすさ | 確かめ方 |
|---|---|---|
| 用語の定義・制度の説明 | 元の資料があれば比較的少ない | 元の記事・公的資料と照らし合わせる |
| 説明のための例 | 入りやすい | 現場で本当にある組み合わせかを確かめる |
| 数字・割合 | 入りやすい | 出典があるかを確かめ、なければ使わない |
| 体験談・エピソード | 作り話になりやすい | そもそも書かない |
表は、当社が動画と記事を作ってきた中で決めた分け方です。生成AIの誤りが社会に与える影響については、総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、生成AIによって真実のように装った情報を誰でも作れるようになり、偽情報・誤情報のリスクが高まっていると書いています[1]。
Changes
指摘を受けて足した確認と、ほかの決まり
指摘のあとに足した確認は1つです。材料・書類・工程などの組み合わせを例に出すときは、その組み合わせが現場で本当にあるかを確かめてから台本に入れます。
このほかに、次の2つの決まりを置いています。
- 元の記事にないことは足さない：NEWJI総研の動画は、公開済みの記事を題材にしています。台本が記事から外れていないかを確かめ、記事にないことは足しません。
- 体験談は作らない：キャラクターの口調で語る動画でも、実話に見える話は書かない決まりです。
Guideline
国のガイドラインが注意している「自動化バイアス」
AIに作業を任せていると、人はAIの出力をそのまま信じてしまうことがあります。AI事業者ガイドライン（第1.2版・2026年3月）は、これを「自動化バイアス」と呼び、「人間の判断や意思決定において、自動化されたシステムや技術への過度の信頼や依存が生じる現象」と説明しています[1]。
対策としてガイドラインの注記に挙げられているのは、AIの欠点を含む特性を理解できるトレーニングを受けること、そしてAIの判断を人が承認するときは「承認する理由や根拠を独自に考えてから承認すべき」ということです[1]。当社の動画づくりに当てはめると、台本を読む人が「この例は本当にあるか」を自分で考えてから通す、ということになります。AIが「確認しました」と書いてきても、それは確認の代わりにはなりません。
当社では、公開してよいかを必ず人が決めるようにしています。AIが作業の多くを受け持っていても、「出してよいか」を決める人を1人置いておくことで、確認の抜けに気づく機会が残ります。
Platform
GoogleとYouTubeはAIで作った中身をどう見ているか
Googleは2023年2月のガイダンスで、検索結果の順位を決める仕組みは、経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）を満たした、独自性のある質の高いコンテンツを評価することを目指していると説明しました[2]。同じガイダンスでは、AIを含む自動化を使ったコンテンツがすべてスパムとは限らない一方、検索結果の順位を操作することを主な目的に使えば、スパムのポリシー（検索結果を不正に操作する行為を禁じるGoogleの決まり）に反するとしています[2]。スパムのポリシーには、生成AIツールなどで、ユーザーにとっての価値を加えずに大量のページを作ることが例として挙がっています[4]。
Googleが、サイトを運営する人向けに「自分のページを見直すための質問」として挙げている中には「コンテンツに明らかな事実誤認はありませんか」という問いがあります。情報を伝えるページは事実に基づいて正確である必要がある、とも書かれています[5]。
YouTubeは、本物と見間違えるような改変・合成をした動画には、生成AIを使ったことの開示を求めています[3]。開示が要る例には、実際には言われていない助言を言ったかのように見せる動画があり、要らない例には字幕の作成や、自分の声を複製したナレーション、台本づくりなどに生成AIを使う軽い制作の手助けがあります[3]。解説動画をAIで作るときは、どの部分がこの開示の対象になるかも、公開前に確かめておきます。
Flow
確認は、作る流れのどこに置くか
NEWJI総研の動画は、公開済みの記事を題材に、AIが台本を書き、人が読んで直してから動画にしています。動画にしてから誤りに気づくと、声や画面まで作り直すことになり、手間が大きくなります。確認は、なるべく早い段階に置くのが効率的です。
| 段階 | 確かめること |
|---|---|
| 題材を選ぶとき | 話したい内容が、元の記事に書かれているか |
| 台本ができたとき | 記事にないことが足されていないか／例の組み合わせが現場で本当にあるか／体験談になっていないか |
| 公開する前 | 題名・説明文が中身とずれていないか／生成AIの開示が要る部分がないか |
記事を動画やSNSの投稿に作り変える流れそのものは「記事を動画化してSNSに展開する流れ」で、記事をAIで作るときの注意は「オウンドメディアのSEO記事をAIで自動化する方法と注意点」で紹介しています。
Articles
記事の場合は、出典を開いて番号でつなぐ
動画の題材になる記事でも、確認の考え方は同じです。違うのは2点です。記事は数字や制度の説明が多いこと、そして読む人があとから元の資料をたどれるようにできることです。当社の記事では、次の3つを決まりにしています。
| 決まり | やること | 防げる誤り |
|---|---|---|
| 元の資料を実際に開く | 官公庁の発表や公式のヘルプなど、元の資料を開いて該当の文を読む | 古い数字、別の資料の数字の取り違え |
| 本文と出典を番号でつなぐ | 数字や制度の説明の後ろに番号を付け、記事の最後に同じ番号で資料名とURLを書く | どの資料の話か分からなくなる |
| 題と説明文を最後に見直す | 本文を直したあとで、題と検索結果に出る説明文が中身と合っているかを見る | 題だけが古い内容のまま残る |
制度の日付は途中で変わることがあります。公開の直前にもう一度元の資料を開くと、締切の延長のような変更を拾えます。社内でAIを使うときの決まりをまだ文書にしていない場合は、生成AI 利用ガイドラインのテンプレートを下敷きにすると、確認の手順もあわせて書き出せます。
Comments
視聴者の指摘は「確認の抜け」を教えてくれる
誤りを指摘されるのは気持ちのよいことではありませんが、今回の指摘で、自分たちの確認に「例の確認」が抜けていたことが分かりました。専門分野の発信では、読む人・見る人のほうが現場に詳しいことも珍しくありません。
当社は指摘を受けて、新しく作る動画では、例の組み合わせを確かめてから台本に入れる手順を足しました。すでに公開している動画に同じ種類の抜けがないかを見直すことは、これからの課題です。AIで本数を増やすほど、1つの抜けが多くの投稿に広がるので、確認の手順を直すことを先にしました。
FAQ
よくある質問
AIに「事実を確認して」と指示すれば十分ですか？
十分とは言えません。AIは確認したつもりで、もっともらしい例を選ぶことがあります。例や数字は、人が元の資料や現場の実態と照らし合わせる工程を残します。
AIで作った記事や動画は、検索で不利になりますか？
Googleは、AIを使ったこと自体ではなく、中身の質を見ると説明しています[2]。ただし、価値を加えずに大量のページを作ることはスパムのポリシーに反します[4]。
専門知識がない人でも確認できますか？
用語や制度の説明は、元の資料と照らし合わせれば確認できます。ただし「現場で本当にあるか」は、分野に詳しい人に見てもらうのが確実です。
誤りを指摘されたらどうすればいいですか？
まず内容を確かめます。誤りと分かったときにどう直すか（説明欄に書き足す、作り直す、など）は、誤りの重さや見る人への影響を見て決めます。そのうえで、確認の手順のどこに抜けがあったかを見直し、同じ種類の誤りがほかの投稿にないかも確かめます。
Sources
参考にした資料
- AI事業者ガイドライン（第1.2版）（総務省・経済産業省・2026年3月31日）
- AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス（Google 検索セントラル ブログ・2023年2月8日）
- 生成 AI コンテンツの使用に関する開示（YouTube ヘルプ・2026年11月2日確認）
- ウェブ検索に関するスパムポリシー（Google 検索セントラル・2026年11月2日確認）
- 有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成（Google 検索セントラル・2026年11月2日確認）
AIで作る説明は、定義や仕組みよりも「例」に誤りが入りやすいものです。当社は視聴者の指摘をきっかけに、「例の組み合わせが現場で本当にあるか」を確認の手順に足し、公開してよいかを人が決める形を続けています。AIで記事や動画を続けて出す仕組みを、確認の手順も含めて整えたい場合は、お気軽にご相談ください。
