AI記事の専門性担保が企業の課題になっている理由
AI記事の専門性を担保するには、個人のファクトチェックスキルに頼るのではなく、戦略（誰に・何を・なぜ）を全記事に構造的に反映する仕組みと、品質チェック・承認フローを整備することで、属人化せず組織として専門性を担保できる体制を構築することが不可欠です。これが本記事の結論です。
生成AI活用企業は2025年春、日本で56%（前回比+13pt）に達し過半数を超えました（PwC Japan調査）。AI記事作成は多くのBtoB企業で導入が進んでいます。しかし同時に、AI生成コンテンツの情報の正確性・信頼性に対する懸念が58.7%とトップに挙げられており、校正・編集プロセス（人間による最終チェック）への懸念も54.7%に上ります（FNN調査）。
E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門知識）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の4要素で、Googleの検索品質評価基準です。AI記事においては、このE-E-A-Tをいかに担保するかが、検索順位と読者からの信頼の両方に直結します。
この記事で分かること
- AI記事の専門性を脅かすE-E-A-Tとハルシネーションの基礎知識
- 専門性担保が属人化する原因と失敗パターン
- AIと人間の役割分担の設計方法
- 専門性担保のためのチェックリストと承認フロー設計
E-E-A-Tとハルシネーション：AI記事の専門性を脅かすリスク
AI記事の専門性を脅かす主なリスクは、E-E-A-T要件を満たせないことと、ハルシネーション（AIが事実と異なる誤情報を生成する現象）です。これらのリスクを理解することが、対策の第一歩になります。
ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる誤情報を生成する現象を指します。存在しないデータや誤った引用を出力するリスクがあり、専門記事においては致命的な問題になりかねません。
RAG（検索拡張生成） は、Retrieval-Augmented Generationの略で、外部データベースから情報を検索し、AIの回答精度を向上させる技術です。ハルシネーション対策の一つとして注目されています。
日本企業の生成AI活用方針策定率は49.7%にとどまり、米国84.8%、ドイツ76.4%と比較して低水準です（総務省「令和7年版 情報通信白書」）。このガバナンス整備の遅れが、AI記事の品質管理体制の不備につながっています。
なぜAI記事はハルシネーションを起こすのか
AIがハルシネーションを起こす主な原因は、学習データに基づく確率的な文章生成の仕組みにあります。AIは「もっともらしい文章」を生成しますが、それが事実かどうかを判断する能力は持っていません。
特に専門性の高い分野では、学習データに含まれる情報が限られていたり、古かったりするため、誤った情報を自信を持って出力するケースが発生します。このため、人間によるファクトチェックが不可欠です。
専門性担保が属人化する原因と失敗パターン
多くの企業でAI記事の専門性担保がうまくいかない原因は、担当者個人のスキルや都度のファクトチェックに依存していることにあります。この属人的なアプローチでは、担当者ごとに品質がブレ、承認フローが滞り、公開が止まる状態に陥りやすくなります。
ファクトチェックとは、情報の事実関係を検証するプロセスです。AI生成コンテンツでは、一次情報源との照合が特に重要になります。しかし、このファクトチェックを担当者任せにしていると、品質の属人化が進みます。
シャドーAIとは、企業のIT部門が承認していないAIツールを従業員が非公式に使用することを指します。ガバナンスが整備されていない環境では、シャドーAI問題が発生しやすく、セキュリティリスクや品質管理の問題につながります。
よくある失敗パターン
- 担当者Aと担当者Bでファクトチェックの基準が異なる
- 承認者が「何を確認すべきか」明確な基準を持っていない
- AIツールの使い方が統一されておらず、記事ごとに品質がバラバラ
- 担当者が休暇や退職すると、品質が維持できなくなる
このような属人化した状態では、AI記事の専門性を組織として担保することはできません。
AIと人間の役割分担を設計する
AI記事制作で専門性を担保するには、AIと人間の適切な役割分担を設計することが重要です。AIは下書き作成や情報収集に強みを発揮し、人間は専門性の判断やファクトチェック、最終承認を担うという分担が効果的です。
【比較表】AI記事制作におけるAIと人間の役割分担比較表
| 工程 | AIの役割 | 人間の役割 | 備考 |
|---|---|---|---|
| テーマ設定 | キーワード候補提案 | 最終決定・戦略との整合確認 | 戦略は人間が決める |
| 構成作成 | たたき台作成 | 構成レビュー・修正指示 | 読者目線でのチェック |
| 下書き執筆 | 本文の下書き生成 | 専門性・正確性の確認 | E-E-A-T観点での確認 |
| ファクトチェック | 出典候補の提示 | 一次情報源との照合 | 人間の最終判断が必須 |
| 校正・編集 | 表現の修正提案 | 最終編集・トーン調整 | ブランドとの整合確認 |
| 承認 | 対象外 | 承認判断・公開可否決定 | 責任は人間が持つ |
NECのテストによると、ハルシネーション検知技術により、人間検証の精度が55-60%から85-90%に向上し、チェック時間は約1/2に短縮されたと報告されています。このような技術を活用することで、人間のファクトチェック負担を軽減しつつ、精度を高めることが可能です。
推奨される制作フローは「AI下書き → 専門担当ファクトチェック → 上長承認 → 公開」の4段階です。各段階で明確な基準を設けることで、属人化を防ぎます。
ファクトチェックを組織的に行う仕組み
ファクトチェックを組織的に行うためには、以下の仕組みが有効です。
複数AIモデルでのクロスチェック: 異なるAIモデルで同じ内容を検証することで、ハルシネーションの検出精度を高められます。これはダブルチェック体制として機能します。
検知技術の活用: NECのテストでは、ハルシネーション検知技術の活用により、チェック時間が約1/2に短縮されたと報告されています。このような技術を導入することで、効率的なファクトチェック体制を構築できます。
プロンプト設計の標準化: プロンプトに「公的統計の出典明記」を指定することで、ハルシネーションリスクを低減できます。プロンプトのテンプレート化は、品質の標準化にも貢献します。
専門性担保のためのチェックリストと承認フロー設計
専門性を組織的に担保するためには、明確なチェックリストと承認フローの設計が必要です。チェックリストは承認基準としても機能し、担当者が変わっても品質を維持できる仕組みになります。
【チェックリスト】AI記事の専門性担保チェックリスト
- ターゲット読者（誰に）が明確に設定されている
- 記事の目的（何を伝えるか）が言語化されている
- 記事を書く理由（なぜ今この記事か）が整理されている
- 主要な主張に出典が明記されている
- 数値データは一次情報源を確認済みである
- 専門用語の定義が正確である
- 存在しない企業名・人名・製品名が含まれていない
- 引用元URLが有効で、内容が一致している
- E-E-A-T観点での専門性が担保されている
- ブランドトーンと整合している
- 法的リスクのある表現が含まれていない
- 複数AIモデルまたは人間によるクロスチェックが完了している
- 承認者による最終確認が完了している
承認フローは「AI下書き → ファクトチェック → 上長承認 → 公開」の4段階を推奨します。情報の正確性への懸念が58.7%と高いため、ファクトチェック段階は省略しないことが重要です。
承認が止まらないフロー設計のポイント
承認フローが滞る原因と対策は以下のとおりです。
よくある失敗と対策
- 承認基準が曖昧 → チェックリストを承認基準として明文化する
- 担当者不在で止まる → 代理承認者を設定する
- 差し戻し理由が不明確 → 修正指示のテンプレートを用意する
- 承認者の負担が大きい → ファクトチェック段階で品質を担保し、承認者は最終確認に集中
チェックリストを承認基準として活用することで、「何をどこまで確認すれば承認できるか」が明確になり、承認フローがスムーズに回るようになります。
まとめ：仕組み化でAI記事の専門性を組織として担保する
本記事では、AI記事の専門性を組織として担保するための仕組みについて解説しました。
要点の整理
- E-E-A-Tとハルシネーションリスクを理解し、対策を講じることが重要
- 専門性担保を個人スキルに依存すると属人化し、品質がブレる
- AIと人間の役割分担を明確にし、4段階の承認フローを整備する
- チェックリストを承認基準として活用し、品質を標準化する
日本の生成AI市場規模は2023年に6,858億円（34.5%増）、2028年には2兆円に達すると予測されています（文化庁資料）。今後もAI活用が拡大する中で、専門性を担保する仕組みの重要性はさらに高まっていきます。
AI記事の専門性を担保するには、個人のスキルに頼るのではなく、戦略を全記事に構造的に反映する仕組みと品質チェック・承認フローを整備することで、属人化せず組織として担保できます。本記事のチェックリストを活用し、自社の体制を見直してみてください。