記事の表現リスクが企業に与える影響
記事作成時の表現リスク対策の答えは明確で、NGワードの知識だけでなく、公開前に複数の視点でチェックする仕組みを整備することで防止でき、特にAI記事活用時には「ファクトチェック」と「承認フロー」の2段階で品質を担保することが重要です。
表現リスクとは、不適切な言葉遣いや描写がSNS等で拡散され、ネット炎上や顧客クレームを引き起こすリスクを指します。BtoB企業であっても、記事の一文がSNSで切り取られ、瞬く間に拡散されるリスクは常に存在します。
ある調査によると、2025年10月の企業・団体を対象としたネット炎上の内訳は、顧客クレーム・批判が45%、不適切発言・行為・失言が32%を占めているとされています。また、2025年8月の炎上件数は241件と前月比104件増を記録し、特に従業員数500人未満・売上高500億円未満の企業で件数が集中しているとされています（民間企業の独自集計による）。
これらのデータが示すように、リソースが限られる中小企業ほど表現リスクへの対策が急務です。担当者の経験や感覚に頼った属人的なチェックでは、増加する記事数への対応に限界があります。
この記事で分かること
- 表現リスクの種類（法規制違反・炎上・事実誤認）と具体例
- 属人的なチェック体制が失敗する理由
- AI記事生成時に特有の表現リスクと対策
- 公開前のリスクチェック体制の構築方法とチェックリスト
表現リスクの種類と具体例｜法規制・炎上・事実誤認
表現リスクは大きく「法規制違反」「炎上」「事実誤認」の3つに分類できます。それぞれのリスクを理解し、記事作成時に意識することが、トラブル防止の第一歩です。
2025年9月の企業・団体の炎上内訳では、「サービス業」が50%、「顧客クレーム・批判」が46%、「不適切発言・行為」が33%を占めているとされています（民間企業の独自集計による）。業種を問わず、どの企業にも表現リスクは存在します。
法規制違反リスク｜景品表示法・薬機法・ステマ規制
法規制違反リスクは、法律に抵触する表現を記事に含めてしまうことで発生します。特に注意が必要なのは、景品表示法、薬機法、ステルスマーケティング規制の3つです。
景品表示法とは、商品・サービスの品質や価格について誤認させる不当表示を禁止する法律です。「業界No.1」「最高品質」などの表現は、合理的な根拠がなければ優良誤認表示に該当する可能性があるとされています。
薬機法とは、医薬品、医療機器等の品質・有効性・安全性の確保に関する法律です。健康食品・化粧品の記事で「治る」「改善する」などの効果効能を断定的に表現することは、一般的に規制対象とされています。
ステルスマーケティングとは、広告であることを隠して宣伝する手法です。2023年10月から景品表示法で規制対象となり、インフルエンサーへの依頼記事やアフィリエイト記事では「#PR」などの広告明示が必須とされています。
法規制に関する判断は複雑なケースも多いため、判断に迷う場合は法務担当者や専門家への相談を推奨します。
炎上リスク｜不適切表現・誤解を招く表現
炎上リスクは、法律違反ではなくても、読者の感情を害する表現や誤解を招く表現によって発生します。
先述のとおり、2025年10月の炎上内訳では不適切発言・行為・失言が32%を占めているとされています。差別的な表現、特定の属性を揶揄する表現、誤解を招く数字の使い方などが炎上の引き金になりやすいです。
「BtoBだから炎上リスクは低い」と考えるのは誤りです。BtoB記事であっても、SNSで切り取られて拡散されるリスクは常に存在します。特に、業界の常識を一般読者が誤解するケースや、文脈が省略されて伝わるケースには注意が必要です。
属人的なチェックが失敗する理由
表現リスクのチェックを担当者の経験や感覚に頼っている企業は少なくありません。しかし、この属人的なアプローチでは限界があり、チェック漏れによるトラブルを招きやすいです。
よくある失敗パターンとして、「表現リスクを担当者の経験や感覚に頼ってチェックしているため、属人的で抜け漏れが発生しやすく、AI記事の増加によりチェックが追いつかなくなる」というケースがあります。この考え方は改める必要があります。
先述のとおり、2025年8月の炎上件数は241件と急増傾向にあり、従業員500人未満・売上高500億円未満の企業で件数が集中しているとされています（民間企業の独自集計による）。リソースが限られる企業ほど、属人的なチェックの限界に直面しやすいのです。
属人的チェックの主な問題点は以下の通りです。
- チェック漏れの発生: 担当者の体調や業務量によってチェック精度にばらつきが出る
- ダブルスタンダード: 担当者によって判断基準が異なり、一貫性が保てない
- 知識の喪失: 担当者が離職すると、チェックのノウハウが失われる
- スケーラビリティの欠如: 記事数が増加しても、チェック体制が追いつかない
これらの問題を解決するには、個人の能力に依存しない「仕組み」を構築する必要があります。
AI記事生成時の表現リスクと対策
AIを活用した記事生成が普及する中、AI特有の表現リスクへの対策が重要になっています。AI記事は効率的に量産できる反面、人間によるチェックが追いつかなくなりやすいという課題があります。
ある調査によると、生成AI活用時の表現関連リスク懸念として、著作権侵害リスクが30.9%、肖像権・プライバシー侵害が30.4%で上位を占めているとされています（2025年10月調査、短期間の調査のため傾向として参照）。
AI記事特有の表現リスクには以下のようなものがあります。
- ハルシネーション（事実誤認）: AIが存在しない情報をあたかも事実のように生成してしまう現象
- 著作権侵害: 学習データに含まれる他者のコンテンツに類似した表現を出力するリスク
- 数値・出典の誤り: 実在しない調査結果や誤った数値を生成するケース
- 文脈の不整合: 前後の文脈と矛盾する表現や、読者に誤解を与える表現
AI記事を活用する場合、生成されたコンテンツをそのまま公開するのではなく、必ず人間によるファクトチェックを実施することが不可欠です。
公開前のリスクチェック体制の構築方法
表現リスクを仕組みで防ぐには、公開前のチェック体制を整備することが重要です。ここでは、ダブルチェック体制の整備とAI記事向けファクトチェックの導入について解説します。
ダブルチェック体制の整備
複数人による多角的なチェック体制を構築することで、属人的なチェックの限界を克服できます。
チェック観点を担当ごとに分担することで、効率的かつ網羅的な確認が可能になります。
- マーケティング担当: ターゲット読者への適切さ、ブランドトーンとの整合性
- 法務担当（または法規制に詳しいメンバー）: 景品表示法・薬機法等の法規制違反チェック
- 上司または第三者: 全体の妥当性、「受け手がどう感じるか」の客観視点
また、SNS運用ガイドラインを策定し、「誤解を招く数字の禁止」「差別表現の禁止」などのルールを明文化しておくことで、チェックの基準を統一できます。
AI記事向けファクトチェックの導入
AI記事を活用する場合は、「ファクトチェック」と「承認フロー」の2段階で品質を担保することが重要です。
ファクトチェックでは、AI生成コンテンツに含まれる数値や引用の正確性を確認します。特に、統計データや調査結果は必ず原典を確認し、出典を明記することが求められます。
承認フローでは、ファクトチェック完了後に最終承認者による確認を経てから公開します。このフローを設けることで、チェック漏れによるリスクを最小化できます。
以下のチェックリストを活用して、公開前の確認を仕組み化してください。
【チェックリスト】記事公開前の表現リスクチェックリスト
- 「業界No.1」「最高」など根拠のない最上級表現がないか
- 健康・美容分野で効果効能を断定する表現がないか
- 広告・PR記事の場合、広告明示（#PR等）があるか
- 差別的な表現、特定の属性を揶揄する表現がないか
- 誤解を招く数字の使い方をしていないか
- 出典のない統計データや調査結果を断定的に書いていないか
- 他社・他者を不当に批判する表現がないか
- SNSで切り取られた場合に誤解を招く表現がないか
- 「受け手がどう感じるか」の視点で読み返したか
- AI生成コンテンツの場合、ファクトチェックを完了したか
- AI生成コンテンツの数値・引用元を原典で確認したか
- 複数人（マーケティング・法務・上司）でダブルチェックを実施したか
- SNS運用ガイドラインに照らして確認したか
- 最終承認者の承認を得たか
まとめ｜表現リスクを仕組みで防ぐ体制づくり
記事の表現リスクは、担当者の経験や感覚に頼るのではなく、公開前に複数の視点でチェックする仕組みを整備することで防止できます。
本記事のポイントを整理します。
- 表現リスクは「法規制違反」「炎上」「事実誤認」の3種類に分類できる
- 属人的なチェックでは、チェック漏れ・ダブルスタンダード・知識喪失のリスクがある
- AI記事活用時は、著作権侵害やハルシネーションへの対策が特に重要
- ダブルチェック体制とファクトチェック＋承認フローの2段階管理で品質を担保する
記事の表現リスクは、NGワードの知識だけでなく、公開前に複数の視点でチェックする仕組みを整備することで防止でき、特にAI記事活用時には「ファクトチェック」と「承認フロー」の2段階で品質を担保することが重要です。
まずは本記事で紹介したチェックリストを活用し、公開前の確認を仕組み化することから始めてみてください。