【注意】Deep Researchの出力は鵜呑みにするな【9月29日】

おはようございます、うぃるです。

今日はAIの「Deep Research」について注意喚起をします。

「Deep Research」は、最近だとChatGPTやGemini、Genspаrkなど、ほとんどAIツールの統合されている機能。長文の調査レポートを一気に出してくれるので、便利です。

ただ実際に法人向けのAI教育資料をつくる過程で、かなり衝撃を受けました。

結論からいうと「Deep Researchは信用しすぎると危ない」ということです。

今日はその実体験をベースに、問題点と対処法を整理して共有していきます。

Deep Researchの落とし穴

Deep Researchは便利です。大量のテキストを一気にまとめ、網羅的な情報を提示してくれます。

ただ、ぼくが現在携わっている法人案件で使ったとき、かなりショックを受けました。

思ったより間違いが多い

まず衝撃的だったのは「けっこう間違っている」という事実です。

今までDeep Researchで出てくる内容を詳細にチェックすることはありませんでした。

しかし、ぼくが依頼されているAI教育事業のスライド資料は、法人向け。ということで、初めて出力結果を丁寧にファクトチェックしました。

その結果、、、

• ある企業の事例紹介が、別の会社の情報と混在していた

• 複数の事例を1つに統合してしまい「架空の事例」を生成した

• 文献の引用が正しいように見えて、実際に確認すると内容が違うことも

こういうことが頻発しました。

もしぼくがズボラなやつで、そのまま事実として使っていたら、結構危なかったかもしれません。

「7割は正しい」が一番危ない

精度としてはおそらく7割は正しい内容です。文章の文脈もしっかりしているし、パッと見には説得力がある。

でも、残りの3割が間違っている。その「一部の間違い」が一番怖いんですよね。

全体がでたらめならすぐに気づけるけど、「ほぼ正しいのに一部が間違っている」からこそ、鵜呑みにすると大きなリスクになります。

法人利用では特に致命的

個人利用や自分の副業の調査に使うくらいなら多少の誤りは許容できます。

でも法人案件、特に教育事業やクライアント提出資料に使うときは大問題です。

ぼくのチームを手伝ってくれている方も、Deep Researchを使った際に「全然使えない情報が混ざっていた」と言っていました。精査のために時間をかなり取られてしまったとも。

便利さに飛びついて「そのまま資料に使う」のは結構危ない。むしろ「検証前提」でないと使えない機能です。

Deep Researchを活用するコツ

じゃあDeep Researchはもう使えないのか？というと、そうではありません。むしろ正しく位置づければ非常に有用です。

正しく活用するコツは以下の通り。

• 参考文献リストに価値を置く

• 「調査の入り口」として使う

• ファクトチェックを徹底する

参考文献リストに価値を置く

ぼくの結論は「本文そのものは参考程度に見て、価値は文献リストにある」ということ。

Deep Researchが拾ってきた一次情報のリンクや参考文献一覧は、効率的なリサーチの出発点になります。

「ざっくり全体像を把握する」ことと「文献を素早く集める」ことこそが本当の強みです。

AIは「調査の入り口」として使う

結局、AIのDeep Researchは最終アウトプットではなく「入口ツール」と割り切りましょう。

概要やあたりをつけるためにAIを使い、その先の深掘りは自分でやる。

これなら便利さを享受しつつ、危険を避けられます。

ファクトチェックを徹底する

仮に法人などで外に出す場合は、次の手順は必須です。

• AIが出した文章は必ず自分の目で読む

• 気になる部分は参考文献リンクまで必ずたどる

• 重要な事例やデータは別ソースでも二重チェックする

これを徹底することで、AIの誤りによるリスクを大きく減らせます。

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今回、法人案件に携わったことで、初めてDeep Researchの問題点に気づくことができました。

こうやって信頼性に関わる実務をやらなかったら、気づかずに使い続けていました。それを気づけたのはラッキーです。

AIは今後さらに進化していくはず。精度が上がればまた評価も変わると思います。

でも現時点では「精査が前提」であることを忘れずに、正しく付き合っていきたいですね。

それでは、また明日。