ChatGPTを使って記事を作成した際、内容に誤りがないか、どこまで正確にチェックできるのか気になりませんか？AIによるファクトチェックは便利ですが、指摘をそのまま信頼してよいのか迷うこともあるでしょう。
そこで今回は、Google Search Consoleの解説記事を使い、人間による検証結果とChatGPTの回答を比較しました。さらに、意図的に誤情報を混ぜた記事でも追加検証を実施しています。実験を通して分かったファクトチェックの得意・不得意や、活用する際の注意点を紹介します。
ChatGPTのファクトチェック精度を検証してみた
AIを活用して記事を作成する場合、内容に誤りがないか確認するファクトチェックが欠かせません。ChatGPTは文章の誤りや情報の不足を指摘できますが、実際にどの程度正確に検証できるのでしょうか。
今回は、Google Search Consoleの解説記事を使い、ChatGPTのファクトチェック精度を検証しました。人間が公式情報をもとに確認した結果と比較するほか、記事に意図的に誤情報を混ぜた追加実験も行います。
ChatGPTに記事のファクトチェックを任せられるのか
ChatGPTに記事のファクトチェックを依頼すれば、事実関係の誤りや説明の不正確な箇所を見つけられる可能性があります。しかし、指摘された内容がすべて正しいとは限らないため、どこまで任せられるのかは実際に検証する必要があります。
AIを使った記事制作では、文章の読みやすさだけでなく、数値やサービスの仕様、専門用語の定義などが正確であることも重要です。特にSEO記事では、古い情報や誤った説明が読者の誤解につながるおそれがあります。
そこで今回は、Google Search Consoleの基本機能や登録方法などを解説した記事を用意し、ChatGPTにファクトチェックを依頼しました。AIによる指摘がどの程度役立つのか、実際の検証結果をもとに確認していきます。
今回の検証で確認したいこと
ChatGPTのファクトチェックについて、主に3つの観点から確認します。
1つ目は、人間が公式情報を調べて見つけた問題点を、ChatGPTがどこまで指摘できるかです。人間による検証結果と比較し、見つけられた誤りや見落とされた箇所を整理します。
2つ目は、記事に意図的に誤情報を混ぜた場合の検出能力です。仕様や数値、説明などに誤りを加え、ChatGPTが正しく見抜けるかを確認します。
3つ目は、ChatGPTが提示する指摘や修正案の妥当性です。誤りを発見できたとしても、提案された修正内容まで正確とは限りません。公式情報と照らし合わせ、どこまで信頼できるのかを検証します。
ChatGPTのファクトチェックを検証する方法
今回は、Google Search Consoleの解説記事を対象に、2段階の検証を行いました。
まず初回検証の結果を比較し、その後、誤情報を加えた記事でChatGPTの検出能力を確認しました。
検証対象はGoogle Search Consoleの解説記事
検証対象には、Google Search Consoleの基本的な使い方を解説した初心者向けのSEO記事を選びました。
記事では、Google Search Consoleの概要やGoogle Analytics（GA4）との違い、登録方法、検索パフォーマンスの確認方法などを取り上げています。さらに、インデックス登録状況やサイトマップの確認、SEO対策への活用方法についても解説しています。
数値やサービスの仕様、専門用語の定義など、事実関係を確認できる項目が複数含まれているため、今回の検証対象として適していると考えました。
人間が公式情報をもとに23項目を確認
最初に、記事内の数値・仕様・用語の定義などを23項目に整理し、人間がファクトチェックを行いました。
確認には、Google Search ConsoleのヘルプやGoogle Search Centralなど、Googleが公開している公式情報を使用しています。各項目について、記事の説明と公式情報を照らし合わせ、正確性を判断しました。
判定は「正しい」「条件付きで正しい」「誤り」「判定保留」などに分類しています。単に文章が間違っていないかだけでなく、説明に条件や補足が必要な箇所も確認しました。
この結果を、後からChatGPTの検証結果と比較するための基準としました。
別スレッドでChatGPTにファクトチェックを依頼
次に、人間による検証とは別の新規チャットを開き、ChatGPTに記事のファクトチェックを依頼しました。
入力したのは、検証対象の記事本文と、数値・日付・固有名詞、サービスの仕様、情報の鮮度、説明の不足などを確認するためのプロンプトです。
このとき、人間がどの箇所を問題視したのか、どのような検証結果になったのかはChatGPTに伝えていません。先に人間の検証結果を見せてしまうと、回答に影響する可能性があるためです。
こうして得られたChatGPTの指摘内容を、人間による検証結果と照らし合わせ、どの問題を検出できたのか、反対に何を見落としたのかを比較しました。
意図的に誤情報を混ぜた記事でも追加検証
最初の検証に加えて、ChatGPTが明確な誤情報をどの程度見つけられるかを確認する追加実験も行いました。
元の記事をベースに、ドメインプロパティの対象範囲や平均掲載順位の計算方法、インデックス登録リクエスト後の処理時間など、仕様・定義・数値・因果関係に関する誤情報を6か所追加しました。
一方で、記事内の正しい記述はそのまま残しています。誤りだけを並べたテストではなく、通常の記事に誤情報が紛れ込んでいる状況を想定したものです。
検証には前回と同じプロンプトを使用し、再び新規チャットでChatGPTにファクトチェックを依頼しました。これにより、意図的に加えた誤情報をどの程度検出できるかを確認しました。
人間とChatGPTのファクトチェック結果を比較
人間とChatGPTは、平均掲載順位や検索クエリの定義など、複数の項目で問題点を指摘しました。一方、サイトマップの説明については判断が分かれ、説明の厳密さに対する考え方の違いも見られました。 ここでは、人間が23項目を確認して見つけた問題点と、ChatGPTが実際に指摘した内容を整理します。
人間による検証で見つかった問題点
人間による23項目の確認では、明確な事実誤認だけでなく、説明が曖昧な箇所や補足が必要な箇所も見つかりました。
特に気になったのは、検索クエリと平均掲載順位の説明です。検索クエリは、ユーザーがサイトを訪問した際の検索語句ではなく、サイトが検索結果に表示されたときの検索語句を指します。また、平均掲載順位も、単純にすべてのリンクの順位を平均した値ではありません。
そのほか、サイトマップの説明についても、検索エンジンに伝える情報の範囲をより正確に示す必要があると判断しました。
このように、今回の人間による検証では、事実関係の誤りだけでなく、初心者が誤解しそうな表現も確認しました。
ChatGPTは人間が見つけた問題をどこまで指摘できたか
| 確認項目 | 人間による検証 | ChatGPTによる検証 | 比較結果 |
| 平均掲載順位 | すべてのリンクの順位を単純に平均した値ではないと判断 | 検索結果に表示されたリンクのうち、最上位の順位を基に平均すると補足 | 両者が問題を認識。 ChatGPTは計算方法について具体的に補足した |
| 検索クエリ | 「サイトを訪問した際の検索語句」と受け取れる表現は不正確と判断 | クリックの有無にかかわらず、検索結果に表示された際の検索語句であると説明 | 両者とも、サイトへの訪問を伴わない検索結果への表示があることを確認。元の文章表現をどこまで問題視するかには違いが見られた |
| サイトマップ | 「ページや構造を伝える」という説明は、サイトの階層構造まで伝えるように読めると判断 | 初心者向けの説明として大きな問題はないと判断 | 判断が分かれた。 人間は説明の厳密さを重視した |
| URL検査 | 今回の人間による主な指摘としては記載なし | 通常の検査結果はGoogleが保持するインデックス情報であり、更新直後の内容が反映されるとは限らないと指摘 | ChatGPTが追加で指摘した点。 説明を補う視点が得られた |
初回検証で確認された主な指摘を抜粋。23項目すべての判定結果を示したものではありません。
ChatGPTは、人間が問題視した箇所の一部を指摘しました。特に、平均掲載順位の説明については、検索結果に表示されたリンクのうち最上位の順位を基に平均するという点を補足しています。また、検索クエリについても、クリックの有無にかかわらず検索結果に表示された際の語句であると説明しました。
一方で、用語の定義を正しく説明できることと、記事内の表現が読者に誤解を与えないかを判断することは別です。検索クエリについても、定義の補足だけでなく、元の文章がサイトへの訪問を前提としているように読めないかという視点が必要です。
また、サイトマップの「構造を伝える」という表現については、初心者向けの説明として大きな問題はないと判断しています。
このほか、ChatGPTは人間の検証とは別に、URL検査の結果はGoogleが保持するインデックス情報であり、更新直後のページ内容が反映されるとは限らない点なども指摘しました。
人間とChatGPTで判断が異なったポイント
人間とChatGPTで判断が分かれたのは、主に説明の厳密さをどこまで求めるかという点です。
例えば、サイトマップを「ページや構造を検索エンジンに伝えるファイル」と説明する表現について、人間はサイトの階層構造まで伝えるように受け取られる可能性があると判断しました。一方、ChatGPTは初心者向けの説明として許容できる範囲と捉えています。
この違いは、必ずしもどちらか一方が間違っているということではありません。初心者向けに簡潔に説明する場合でも、読者が誤解する可能性があるなら補足を加えるなど、記事の目的や読者層に合わせて修正を判断する必要があります。
この比較から、ファクトチェックでは「事実として間違っている箇所」と「意味は通じるものの、説明が不十分な箇所」を分けて考える必要があると分かりました。
ChatGPTの指摘を参考にしつつ、記事の読者や目的に合わせて修正するかどうかを判断することが大切です。
意図的に誤情報を混ぜた記事で追加検証
最初の検証では、ChatGPTが人間の見つけた問題をどこまで指摘できるかを確認しました。次に、誤りを検出する能力をより具体的に調べるため、記事に意図的に6か所の誤情報を加えて再検証しました。
その結果、ChatGPTは6か所中5か所を指摘しましたが、見落とした項目もありました。
6か所の誤情報を仕込んで再検証
追加実験では、最初に使用したGoogle Search Consoleの記事をベースに、意図的に6か所の誤情報を加えました。
仕込んだのは、ドメインプロパティの対象範囲や平均掲載順位の計算方法、検索クエリの説明、URL検査の仕様などです。さらに、インデックス登録リクエスト後の処理時間や、サイトマップ送信と検索順位の関係についても、事実と異なる説明に変更しました。
単純な誤字や明らかな間違いではなく、公式情報を確認しなければ気づきにくい内容を選んでいます。一方で、正しい記述もそのまま残し、通常の記事に誤情報が紛れ込んでいる状況を想定しました。
検証には最初と同じプロンプトを使用し、新規チャットでChatGPTにファクトチェックを依頼しています。
ChatGPTが検出できた誤情報は6か所中5か所
| No. | 確認項目 | 記事に仕込んだ誤情報 | 正しい情報 | 検出結果 |
| 1 | ドメインプロパティ | 指定したサブドメインやプロトコルのみが対象になる | 登録したドメインのすべてのサブドメインとプロトコルが対象になる | 検出 |
| 2 | 平均掲載順位 | すべてのリンクの掲載順位を平均して算出する | 検索結果ごとに最上位の掲載順位を基に算出する | 検出 |
| 3 | 検索クエリ | サイトを訪問したユーザーが入力した検索キーワードを指す | サイトが検索結果に表示された際の検索語句を指し、クリックの有無は問わない | 見落とし |
| 4 | URL検査 | 通常の検査結果で、更新後のページの状態をそのまま確認できる | 通常の検査結果はGoogleが保持するインデックス情報に基づく。公開中のページを確認するにはライブテストを使う | 検出 |
| 5 | インデックス登録リクエスト | リクエスト後、24時間以内にクロール・登録が完了する | リクエストしても、クロールやインデックス登録の完了は保証されない | 検出 |
| 6 | サイトマップと検索順位 | サイトマップを送信すると検索順位が改善する | サイトマップはURLの発見を助けるもので、送信自体が検索順位を向上させるわけではない | 検出 |
| 検出した誤情報 | 検出率 |
| 5 / 6か所 | 83.3％ |
今回の追加実験における検出結果。一般的なChatGPTのファクトチェック精度を示す数値ではありません。
ドメインプロパティの対象範囲や平均掲載順位の計算方法、インデックス登録リクエスト後の処理時間、サイトマップ送信と検索順位の関係については、誤りを指摘しています。また、URL検査についても、更新後のページ内容が通常の検査結果にそのまま反映されるわけではないと補足しました。
一方、検索クエリの説明については見落としがありました。追加実験では「検索キーワードでサイトに訪れている」という誤った表現を加えましたが、ChatGPTはこの記述を正確と判定しました。検索結果に表示されてもクリックされない場合があるため、サイトへの訪問を前提とした説明は不正確です。
初回検証では検索クエリの定義について補足していた一方、追加実験では文章に含まれる誤った前提を見抜けませんでした。この結果から、用語の意味を説明できることと、文章全体の文脈に潜む不正確さを検出することは、必ずしも同じではないと分かります。
仕込んでいない誤りも検出した
今回の検証では、意図的に加えた6か所のほかにも、ChatGPTが問題点を指摘した箇所がありました。
それは、ページのインデックス登録レポートに関する説明です。実験用の記事には「サイト内のすべてのURLについて、登録状況と問題の有無を確認できます」と記載していましたが、これは正確ではありません。
実際には、レポートの対象となるのはGoogleが認識しているURLです。Googleがまだ発見していないページなどは表示されないため、サイト内のすべてのURLを網羅できるわけではありません。
この誤りは、実験用の記事を作成した際に私が意図せず混入させたものでした。あらかじめ誤りとして設定していなかったにもかかわらず、ChatGPTはこの点を指摘しています。
意図的に仕込んだ誤情報の検出とは別の結果ですが、指定した箇所以外にも問題を発見できたことは、今回の追加実験で得られた興味深い結果です。
誤りの指摘と修正案の正確性は別に確認する必要がある
ChatGPTが誤りを検出できたとしても、提示された修正案まで正確とは限りません。今回の検証でも、指摘内容と修正案を分けて確認する必要があると感じました。
例えば、インデックス登録リクエストについて、ChatGPTは「通常24時間以内にクロール・登録が完了する」という説明を誤りと判定しました。しかし、修正案には「通常は1日程度で処理されることもあります」という表現が残っていました。
元の説明より慎重になっているものの、処理時間について誤解を招かない表現になっているかは、さらに公式情報を確認する必要があります。
このように、ファクトチェックでは誤りを見つける能力だけでなく、修正案の妥当性も重要です。ChatGPTの指摘をそのまま採用するのではなく、根拠となる公式情報と照らし合わせ、最終的な内容を人間が判断する必要があります。
実験から分かったChatGPTのファクトチェックの得意・不得意
今回の2段階の実験から、ChatGPTは仕様や定義が明確な誤りを比較的よく検出する一方、文章の文脈に依存する曖昧な表現は見落とすことがあると分かりました。また、明確な事実誤認だけでなく、説明不足や補足が必要な箇所を指摘できる点も特徴的でした。
仕様や定義が明確な誤りは検出しやすい
追加実験の結果、サービスの仕様や用語の定義など、正しい情報を公式資料で確認しやすい誤りをChatGPTが比較的よく検出しました。
例えば、ドメインプロパティの対象範囲や平均掲載順位の計算方法、インデックス登録リクエスト後の処理時間については、誤った説明を指摘しています。また、サイトマップを送信すると検索順位が改善するという因果関係の誤りも見抜きました。
これらはいずれも、Googleが公開している仕様や定義と照らし合わせることで、正誤を判断しやすい内容です。これらの結果から、正解となる情報が明確な項目については、ChatGPTをファクトチェックの補助として活用できると考えられます。
文脈に依存する曖昧な表現は見落とすことがある
一方で、文章全体の意味を踏まえなければ判断しにくい表現は、ChatGPTが見落とす場合もありました。
今回の追加実験では、「検索キーワードでサイトに訪れている」という説明に誤りを仕込みました。しかし、ChatGPTはこの記述を正確と判定しています。検索クエリは、サイトが検索結果に表示された際の検索語句を指すため、実際にはクリックされず、サイトへの訪問が発生しない場合もあります。
このように、用語の定義を正しく理解していても、その用語が文章の中で適切に使われているか、説明に誤った前提が含まれていないかまで判断できるとは限りません。単語や一文だけでなく、前後の文脈や読者に伝わる意味まで確認する必要があります。
ChatGPTの指摘を参考にしながらも、最終的には人間が文章全体を読んで判断することが大切です。
事実誤認だけでなく説明不足も指摘できる
ChatGPTは、明確な誤りだけでなく、説明が不足している箇所や補足した方がよい内容も指摘しました。
例えば、URL検査で確認できる情報の違いや、ページのインデックス登録レポートが対象とするURLの範囲などが挙げられます。また、サイトマップの定義やCTR改善に関する説明についても、より正確にするための補足案が提示されました。
これらは必ずしも元の記事に重大な誤りがあったということではありません。初心者向けに簡略化した説明でも、条件や仕組みを補うことで、読者が誤解しにくい文章にできます。
ChatGPTは、こうした説明の不足を見つける校閲の補助としても活用できます。ただし、補足の必要性や内容の正確性は、記事の目的や読者層に合わせて人間が判断する必要があります。
ChatGPTのファクトチェックを活用する際の注意点
ChatGPTのファクトチェックは便利ですが、指摘や修正案をそのまま採用するのは避けましょう。今回の実験でも、誤りを見落としたり、修正案に追加確認が必要な表現が残ったりするケースがありました。正確な記事に仕上げるには、人間による確認が欠かせません。
AIの指摘をそのまま採用しない
ChatGPTが誤りを指摘した場合でも、その判断が必ず正しいとは限りません。反対に、正しい記述を誤りと判定したり、問題のある表現を見落としたりする可能性もあります。
また、指摘内容が妥当でも、提示された修正案に誤りが含まれることがあります。今回の実験でも、インデックス登録リクエストの処理時間について、誤った説明を指摘できた一方、修正案には追加確認が必要な表現が残っていました。
そのため、指摘された箇所だけでなく、修正後の文章も確認することが大切です。AIの回答を正解として扱うのではなく、確認すべき箇所を見つけるための参考情報として活用しましょう。
出典が主張の根拠になっているか確認する
ChatGPTが出典を提示した場合は、リンク先の内容まで確認しましょう。URLが実在していても、必ずしも指摘内容を裏付ける情報が掲載されているとは限らないためです。
特に、サービスの仕様や数値、制度などを扱う記事では、公式ヘルプや公式ドキュメントなどの一次情報を優先することが重要です。リンク先を開き、該当する説明が記載されているか、記事の主張と根拠が一致しているかを確認します。
また、サービスの仕様は変更されることがあるため、情報が公開された時期にも注意が必要です。過去の仕様を現在の情報として扱っていないか、最新の公式資料と照らし合わせましょう。
ChatGPTは人間のファクトチェックを補助するツールとして使う
ChatGPTは、記事の誤りや説明不足を見つけるための補助ツールとして活用するのが適切です。人間による確認を完全に置き換えるものではありませんが、見落としを防いだり、確認すべき箇所を整理したりする際に役立ちます。
例えば、記事全体のファクトチェックを依頼して指摘箇所を洗い出し、その後、公式情報を使って一つずつ確認する方法があります。自分だけでは気づかなかった曖昧な表現や、説明が不足している部分を発見できる可能性もあります。
ただし、指摘を採用するかどうか、どのように修正するかを決めるのは人間です。ChatGPTの回答を出発点として、最終的な事実確認と判断は自分で行いましょう。
まとめ｜ChatGPTのファクトチェックは人間の確認と組み合わせて活用しよう
今回の実験では、ChatGPTは明確な仕様や定義の誤りを比較的よく検出しました。一方で、文章の文脈に依存する誤りを見落としたり、修正案に不正確な表現が残ったりするケースもありました。
ChatGPTは、記事の誤りや説明不足を見つけるための補助ツールとして有用ですが、すべての情報を正確に判断できるわけではありません。ファクトチェックに活用する際は、指摘や修正案を公式情報と照らし合わせ、内容を確認することが大切です。AIの回答をそのまま採用せず、人間による最終確認と組み合わせて、記事の正確性を高めていきましょう。
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