AIの“誤答”を事故にしない：ファクトチェックを「仕組み」にする方法（tugilo流）

結論から言うと、ファクトチェックは「数字・日付・固有名詞・断定」に限定し、3段階（AI自己チェック→人がポイントだけ確認→根拠を残す）にすると現場が回ります。 以下では、tugiloが現場で使っている型をまとめます。

AIの文章、上手い。速い。気が利く。
でも、ときどき平気で間違える。しかもそれっぽく。

現場で本当に怖いのは、間違いそのものより 「誰も気づかないまま進むこと」 です。
メール、提案、FAQ、マニュアル、Web記事――。
一度外に出たら、回収が面倒で、信頼だけが削れていきます。

この記事は、AIの出力を“信じる/信じない”の話ではありません。
ファクトチェックを根性ではなく運用に落とすための、現場の型です。

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なぜAIの誤答は「見抜きにくい」のか

AIの誤答は、テストの間違いとは質が違います。
なぜなら、文章が自然で、断定が強く、読む人の脳が“理解した気”になるからです。

しかも中小企業の現場は忙しい。
確認者が一人。締切が近い。
その状態で「それっぽい回答」は、ほぼ勝ちます。

だから対策はシンプルです。
人の注意力に期待しない。仕組みにする。

ファクトチェックの基本は「確認対象を限定する」

全部は確認できません。
全部確認しようとすると、結局誰もやらなくなります。

tugiloがまずやるのは、確認対象を限定することです。

tugilo流「3段階ファクトチェック」運用

現場が回るファクトチェックは、3段階に分けます。
ポイントは、チェックの責任を分散しないことです（ぼやけるので）。

1) AIに自己チェックさせる（疑っていい箇所を出させる）

AIの出力に対して、AI自身に「どこが危ないか」を出させます。
これだけで確認作業は半分になります。

次の文章を、業務で外部送付/公開する前提でレビューしてください。
「確認が必要な箇所」を以下の形式で列挙してください。

【確認ポイント】（数字/日付/固有名詞/制度/断定）
【なぜ危ないか】（誤りだと起きる事故）
【確認方法】（どこを見れば確定できるか）
【修正案】（未確定なら「要確認」表現にする）

【文章】
{ここにAIの出力を貼る}

2) 人は“全体を読む”のではなく“ポイントだけ”確認する

人の作業は、全読みではなく チェックポイント確認 に寄せます。
全読みは疲れます。疲れると見落とします。

3) 根拠を“残す”ことで、次回以降が速くなる

確認して終わり、だと毎回同じ事故が起きます。
根拠を残すと、次回から“迷い”が減ります。

【確認した項目】{例：補助金名称、対象条件、申請期限}
【根拠URL/資料】{URL or 資料名}
【最終判断】{OK/要確認/表現修正}
【確認者】{氏名/役割}

よくある失敗：チェックが「人の根性」になっている

AI活用が止まる現場の共通点は、ここです。

これは設計ミスです。
ツールの問題じゃなく、運用の問題です。

まとめ：AI時代の信頼は「正解」より「確認の仕組み」で作られる

AIは、間違えます。
だからこそ、間違えても事故にならない仕組み が会社の強さになります。

ファクトチェックは、賢い人がやる作業ではなく、
現場が回るための“品質ゲート”です。