AI記事時代にオウンドメディアのファクトチェックが重要な理由
オウンドメディアのファクトチェックは、ツールの導入だけでなく、チェック項目の標準化と承認フローの設計によって属人化を防ぎ、品質を担保しながら公開を止めない仕組みとして整備すべきです。これが本記事の結論です。
この記事で分かること
- ファクトチェックで確認すべき4つの項目（数値・引用・固有名詞・法的表現）
- 属人化を防ぐ承認フローの具体的な設計方法
- すぐに使えるチェックリストとファクトチェック対象別の情報源一覧
- AI記事特有のハルシネーション対策と検証方法
AIを活用した記事制作が普及する中、ファクトチェックの重要性が高まっています。SNSと情報信用度に関する調査によると、全年代での情報信用度は「テレビ」43.5%が最多、「新聞（一般紙）」36.7%が2位であり、「SNS」は13.1%で6位にとどまります。SNS利用者のファクトチェック実施率は10代で約8割、60代で約4割と年代差が大きく、情報の信頼性への意識は世代によって異なります。
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない誤情報を生成する現象です。AI記事を導入した場合、このハルシネーションリスクへの対応が欠かせません。しかし、ファクトチェックを「記事公開前に誰かが目を通す」程度の属人的な作業として扱っていると、担当者の負担増加や公開遅延を招いてしまいます。これがまさに多くの企業が陥りがちな失敗パターンです。
少人数体制で運営するBtoB企業のオウンドメディアでは、担当者不在時に公開が滞るリスクがあります。この問題を解決するには、ファクトチェックを仕組みとして整備することが重要です。
ファクトチェックの定義とオウンドメディアで確認すべき項目
ファクトチェックとは、公表されている情報の真偽を公的機関や一次情報などをもとに検証し、人々と共有する行為です。オウンドメディア運用においては、読者への正確な情報提供とブランド信頼性の維持のために不可欠なプロセスとなります。
日本ファクトチェックセンター（JFC）は2022年10月に活動を開始し、2023年4月までの半年間で87本のファクトチェック記事を公開しました。同時期に他7メディアの合計82本を上回り、国内でのファクトチェック活動の中心的存在となっています。
また、2025年10月時点でFIJガイドライン活用メディアが20媒体以上（朝日新聞など主要メディア含む）となり、ファクトチェック記事の信頼性が業界標準化しつつあります。オウンドメディアでも、この業界標準に準じたチェック体制を構築することが求められています。
オウンドメディアで確認すべき項目は主に4つあります。
- 数値・統計データ: 調査結果や市場規模、成長率などの数値
- 引用: 専門家の発言や他記事からの引用の正確性
- 固有名詞: 企業名、製品名、人名などの表記揺れ
- 法的表現: 薬機法、景表法に抵触する可能性のある表現
数値・統計データの確認ポイント
数値・統計データの確認では、一次ソースへの到達が最も重要です。一次ソースとは、公的機関・調査機関など情報の発信元となる原典資料を指します。数値・引用の正確性検証に必須となります。
確認すべきポイントは以下の通りです。
- 発信元の確認: 総務省、経済産業省、業界団体など信頼できる機関が発信元か
- 調査年度の確認: いつ時点のデータか、最新データが存在しないか
- 調査対象の確認: サンプル数、調査対象、調査手法は適切か
- 引用の正確性: 元データの数値と記事内の数値が一致しているか
公的機関の発表データは数年前のものであることも多いため、「〇〇年時点の調査によると」と時期を明記することが望ましいです。
引用・固有名詞・法的表現の確認ポイント
数値以外の確認項目についても、それぞれ具体的なチェック方法があります。
引用の確認では、元の文脈から切り離して意味が変わっていないか、発言者や著者の意図を正しく反映しているかを検証します。部分引用する場合は、前後の文脈を踏まえた解釈になっているか注意が必要です。
固有名詞の確認では、公式サイトや公式発表資料で正式名称を確認します。「株式会社」の位置、アルファベット表記の大文字・小文字、旧社名と新社名の混同など、表記揺れが発生しやすいポイントを重点的にチェックします。
法的表現の確認では、特にBtoB企業でも注意すべき表現があります。「業界No.1」「最高品質」などの優良誤認表現、「必ず成果が出る」などの効果保証表現は、景表法上のリスクがあります。医療・法律など専門領域については、本記事の対象外となりますが、監修が必須な領域として別途専門家への確認が必要です。
ファクトチェックの具体的な手順とフロー設計
ファクトチェックは「執筆者の仮確認→第三者ダブルチェック→AI補助活用→最終品質担保」の4ステップで実施することで、品質と効率を両立できます。
ステップ1：執筆者による仮確認 執筆時点で一次ソースへのリンクを記録し、自身で数値や引用の正確性を確認します。この段階で明らかな誤りを防ぎます。
ステップ2：第三者によるダブルチェック ダブルチェックとは、執筆者以外の担当者が内容確認とファクトチェックを実施する品質担保プロセスです。執筆者本人は自分のミスに気づきにくいため、別の視点でのレビューが重要です。
ステップ3：AI補助の活用（オプション） 文章校正ツールやAIを活用して、誤字脱字や表記揺れを効率的に検出します。ただし、AIの出力をそのまま信頼するのではなく、補助ツールとして活用します。
ステップ4：最終品質担保 承認者が最終確認を行い、公開可否を判断します。チェックリストに基づいた確認により、抜け漏れを防ぎます。
【チェックリスト】オウンドメディアファクトチェック項目チェックリスト
- 記事内の数値・統計データに一次ソースのURLを記録している
- 一次ソースと記事内の数値が完全に一致している
- 統計データの調査年度を明記している
- 調査対象・サンプル数など前提条件を確認している
- 引用文は原典と照合して正確である
- 引用が文脈から切り離されて意味が変わっていない
- 企業名は公式サイトの表記と一致している
- 製品名・サービス名は公式表記と一致している
- 人名の漢字・読み仮名は正確である
- 「業界No.1」「最高」などの優良誤認表現がない
- 「必ず成果が出る」などの効果保証表現がない
- 根拠のない比較表現がない
- AI生成部分のハルシネーションを検証している
- AIが参照したURLにアクセスして内容を確認している
- 執筆者以外の担当者がダブルチェックを実施している
- チェック結果を記録に残している
承認フローの設計で属人化を防ぐ
承認フローの設計で最も重要なのは、担当者不在でも公開を止めない仕組みを作ることです。
代替承認者の設定 主担当者が不在の場合に承認できる代替者を明確に定めておきます。権限設定とともに、チェック基準の共有も行うことで、誰が確認しても同じ品質を担保できます。
チェックリストの標準化 ファクトチェックの確認項目を明文化したチェックリストを作成し、誰でも同じ基準で確認できるようにします。「何を確認すべきか」が明確になれば、属人的な判断に依存しません。
承認ルールの明確化 「チェックリスト全項目クリアで承認可」など、承認基準を明確にします。判断に迷う場合のエスカレーションルートも決めておくと、スムーズに運用できます。
ファクトチェックに役立つツールと情報源
ファクトチェックを効率化するためのツールと情報源を紹介します。オウンドメディアの校正・校閲・ファクトチェック費用相場は1件あたり2,000円〜10,000円程度が目安と言われています（誤字チェック、レギュレーション確認、事実確認、コピペチェック含む）。ただし、これは依頼先や記事内容により変動するため、あくまで参考値としてお考えください。
【比較表】ファクトチェック対象別の確認方法と情報源一覧
| 確認対象 | 確認方法 | 主な情報源 |
|---|---|---|
| 市場規模・経済統計 | 公的統計で数値照合 | 総務省統計局、e-Stat、経済産業省 |
| 業界動向・調査データ | 業界団体発表を確認 | 各業界団体、民間調査会社レポート |
| 企業情報 | 公式サイト・IR情報で確認 | 企業公式サイト、有価証券報告書 |
| 法令・制度 | 省庁公式サイトで確認 | e-Gov法令検索、各省庁サイト |
| 専門用語の定義 | 業界標準の定義を確認 | 学会、業界団体の用語集 |
| 引用・発言 | 原典を直接確認 | 元記事、公式発表資料、書籍 |
| 画像・図表 | 著作権・利用規約を確認 | 撮影者・作成者への確認 |
一次情報を確認できる公的機関・データベース
無料で利用できる公的機関の情報源として、以下のものがあります。
- e-Stat（政府統計の総合窓口）: 各府省が公表する統計データを一元的に検索・閲覧可能
- 総務省統計局: 人口、労働力、家計などの基礎統計
- 経済産業省: 産業動向、IT関連統計、中小企業白書
- 厚生労働省: 雇用、労働、社会保障関連の統計
- e-Gov法令検索: 法律、政令、省令の原文を検索可能
これらの公的機関が発表するデータは、一次ソースとして信頼性が高いため、記事内の数値根拠として活用できます。
AI活用時のファクトチェック方法
AIで記事を生成する場合、ハルシネーション（AIが事実に基づかない誤情報を生成する現象）のリスクがあります。AIはもっともらしい文章を生成しますが、それが事実であるとは限りません。
効果的なファクトチェック方法として、以下のアプローチがあります。
- 最新情報源URLを与えて生成: AIに参照すべき公式サイトや最新データのURLを指定し、それに基づいて記事を生成させる
- 参照リンクの提示を求める: AIが記述した内容の根拠となるURLを明示させ、そのリンク先を人間が検証する
- 人間による最終確認: AIの出力はあくまで下書きとして扱い、事実関係は必ず人間が一次ソースで確認する
AIで記事を生成すれば品質が担保されるという考え方は誤りです。人間による最終確認が不可欠であることを前提に、AI活用を進めてください。
公開を止めないファクトチェック運用体制の構築
品質を担保しながら公開スピードを維持するには、チェック項目の標準化と承認フローの整備をセットで行うことが重要です。
標準化のポイント
- 確認項目をチェックリストとして明文化する
- 一次ソースのURLを執筆時に必ず記録するルールを設ける
- 判断に迷った場合の対応方針を事前に決めておく
少人数体制での運用設計
BtoB企業の多くは少人数でオウンドメディアを運営しています。この場合、以下の工夫が有効です。
- 執筆者と承認者の2名体制でダブルチェックを実現する
- 相互にレビューし合う仕組みを作る（AさんがBさんの記事を確認、BさんがAさんの記事を確認）
- 緊急時の代替承認者を社内の別部門から選定しておく
チェックリストと承認フローのテンプレート例
実際の運用で使える承認フローの例を紹介します。
承認フローの例
- 執筆者が記事を作成し、自己チェックを実施
- 執筆者がチェックリストを記入し、確認完了をマーク
- 承認者にレビュー依頼を送付
- 承認者がダブルチェックを実施（主担当が不在の場合は代替承認者へ）
- チェックリスト全項目クリアで承認、公開可能に
- 修正が必要な場合は執筆者に差し戻し、ステップ1へ
運用ルールの例
- 主担当者不在時は24時間以内に代替承認者がレビューする
- 法的表現に関する指摘があった場合は法務部門にエスカレーション
- チェック履歴はスプレッドシートで管理し、記録を残す
まとめ：ファクトチェックの仕組み化で品質とスピードを両立
オウンドメディアのファクトチェックにおいて、確認すべき項目は「数値」「引用」「固有名詞」「法的表現」の4点です。これらをチェックリストとして標準化し、代替承認者を含む承認フローを設計することで、担当者不在時も公開を止めない運用が実現できます。
本記事で紹介したチェックリストと情報源一覧を活用し、以下のアクションから始めてみてください。
- 自社のオウンドメディアで確認すべき項目をチェックリスト化する
- 主担当者と代替承認者を明確に定め、権限を設定する
- 一次ソースのURL記録を執筆ルールに組み込む
オウンドメディアのファクトチェックは、ツールの導入だけでなく、チェック項目の標準化と承認フローの設計によって属人化を防ぎ、品質を担保しながら公開を止めない仕組みとして整備すべきです。この仕組みがあれば、AI記事時代においても信頼性の高いコンテンツを継続的に発信できます。