AI記事のファクトチェック手順｜誤情報を納品しないための確認法

はじめに

AIが書いた文章を読んで、いちばん怖いのは「読みにくいこと」ではありません。
もっともらしい嘘が、自然な文章のなかに混ざっていることです。

「2024年に法改正が行われ」——実際には改正されていない。
「厚生労働省の調査によると約7割が」——そんな調査は存在しない。

こういう一文が納品物に紛れ込むと、クライアントの信用問題になります。
そして厄介なことに、AIは嘘をつくときも、本当のことを言うときと同じ自信で書きます。

推敲や校正が「読みやすさ」を担保する工程だとすれば、
ファクトチェックは「正しさ」を担保する別の工程です。
AIライティングの推敲・校正術
とは目的が違うので、分けて考える必要があります。

AIを使うときに守るべきルール全般については
AIで記事を書くときに気をつけるべき著作権・ルールの基本
にまとめています。

この記事では、時間をかけすぎずに誤情報を潰す手順を解説します。

なぜAIは嘘を書くのか

仕組みを知っておくと、どこを疑えばいいか分かります。

AIは「事実を検索して答えている」のではなく、
「次に来る確率が高い言葉を選び続けている」だけです。

そのため、
「厚生労働省の調査によると」という書き出しの後には、
それらしい数字が続くのが確率的に自然なので、数字を作ってしまうことがあります。

これが「ハルシネーション（もっともらしい誤り）」と呼ばれる現象です。

重要なのは、AIには「知らない」という状態がないということ。
知らないことを聞かれても、それらしい答えを生成します。

だから、AIの出力を疑う場所は最初から決まっています。

優先的に疑うべき5種類の情報

全文を検証していたら時間が足りません。危険度の高い箇所に絞ります。

① 数字・統計

「約7割が」「平均◯円」「市場規模は◯億円」

AIが最も作りやすいのが数字です。 出典が併記されていても、その出典ごと架空のことがあります。

② 法律・制度・税制

「2024年の改正で」「◯万円以下は申告不要」

制度は年度で変わります。AIの学習データが古ければ、古い制度をそのまま書きます。
確定申告・インボイス・社会保険まわりは特に危険です。

③ 固有名詞と、そのサービス仕様

「◯◯には無料プランがあります」「手数料は◯%です」

サービスの料金・機能は頻繁に変わります。
半年前の情報でも古いことがあります。

④ 出典・引用元

「◯◯大学の研究では」「△△白書によると」

存在しない論文・白書を作ることがあります。
出典が書かれているほど信頼できそうに見えるので、かえって危険です。

⑤ 時事・最新情報

「現在」「最新の」「今年から」

AIには学習データの区切りがあります。
「最新」と書かれていたら、まず疑うくらいでちょうどいいです。

実際の確認手順

ステップ1：疑う箇所に印をつける

原稿を通読し、上の5種類に該当する箇所をすべてマークします。
この時点では確認しません。洗い出しだけを行います。

慣れると、5,000字の記事で10〜20箇所くらいになります。

ステップ2：一次情報で裏を取る

マークした箇所を、発信元そのもので確認します。

まとめ記事やブログを根拠にしないのが鉄則です。
それ自体がAI生成で、誤りを含んでいるかもしれません。

ステップ3：裏が取れないものは書き換える

確認できなかった情報は、消すか、断定をやめる。

❌ 厚生労働省の調査によると、副業経験者は約7割に上ります。
⭕ 副業を経験する人は年々増えています。

数字がなくても文章は成立します。
「裏が取れない数字を残す」より「数字を落とす」ほうが、はるかに安全です。

ステップ4：確認日を記録する

制度やサービス仕様は変わります。
記事内に「2026年7月時点の情報です」と一文添えておくと、
後から古くなったときにクライアントも読者も判断できます。

これは自分を守る意味でも有効です。

AIにファクトチェックさせてはいけない

やりがちな失敗です。

この記事の事実関係を確認して

これを同じAIに聞いても意味がありません。
間違えた本人に「合ってる？」と聞いているのと同じだからです。
自信ありげに「問題ありません」と返ってきます。

ただし、使い方を変えれば役に立ちます。

この記事から、事実確認が必要な記述（数字・法律・固有名詞・出典）を
すべて箇条書きで抜き出してください。正誤の判断は不要です。

これは「洗い出し」なので、AIが得意な作業です。
抽出はAI、確認は自分。この分担なら成立します。

時間をかけすぎないための割り切り

ファクトチェックを完璧にやろうとすると、執筆より時間がかかります。
副業の限られた時間では現実的ではありません。

優先順位をつけます。

「継続するコツは小さく始めること」のような一般論に、
裏取りは不要です。ここに時間を使わない。

逆に、読者が実際に行動して損をし得る情報（税金・契約・お金）は、
時間をかけてでも確認します。判断基準はここです。

誤情報を出してしまったときの対応

それでも起きるときは起きます。発覚後の対応で信頼は決まります。

1. すぐ報告する（黙って直さない）
2. どこが誤りで、正しくは何かを示す
3. 修正版を出す
4. なぜ起きたか、次回どう防ぐかを1行添える

◯◯の数値に誤りがありました。正しくは△△です。修正版を添付します。
統計数値の一次情報確認が漏れていました。今後は納品前チェックに追加します。

隠したり、指摘されるまで放置したりするほうが、はるかに損害が大きくなります。
クライアント対応の考え方は
クライアントに信頼される対応術｜継続案件につなげる納品・連絡のコツ
にまとめています。

まとめ

• AIは「知らない」と言えない。知らないことでも、それらしく生成する
• 疑うべきは5種類：数字・法制度・固有名詞やサービス仕様・出典・時事情報
• 手順は ①洗い出す → ②一次情報で裏を取る → ③取れなければ書き換える → ④確認日を書く
• まとめ記事を根拠にしない。 発信元の公式情報にあたる
• 同じAIにファクトチェックさせない。 抽出はAI、判断は自分
• 全部を確認しない。読者が損をし得る情報（お金・法律・医療）に絞る
• 誤りが出たら、指摘される前に自分から報告する

AIを使うほど、この工程の重みが増します。
文章を書く時間は減らせますが、事実を確認する時間は減らせません。
ここを引き受けるのが、AI時代のライターの仕事だと考えています。