ChatGPTが自社の間違った情報を答えるときの修正方法｜原因と5つの対処手順

ChatGPTが自社の間違った情報を答えるときの修正方法｜原因と5つの対処手順

この記事の結論: ChatGPTが自社について誤った回答をする原因は「学習データの古さ」「Bing経由で拾った第三者ドメインの誤情報」「情報が薄いときに"もっともらしく"埋めてしまう推測癖」の3つに大別できる。これらは1つの操作で一括修正できるものではなく、①フィードバックボタンでの低評価送信、②メモリ・カスタム指示の整備、③自社の一次情報(公式サイト・プレスリリース・Wikipedia)の更新、④誤情報の発生源になっている第三者サイトへの訂正依頼、⑤深刻なケースでのOpenAIへの正式申請、という5段階を並行して積み上げることで初めて改善に向かう。専業の監視ツールを使わなくても、この手順は今日から自社の手だけで着手できる。

最終更新日: 2026年8月5日

はじめに

「取引先から『ChatGPTに聞いたら御社は違うサービスをやっていると言われた』と言われた」「顧客サポートに『AIで見た料金と違う』という問い合わせが増えている」——こうした相談が急増している。原因はChatGPTが自社に関する情報を誤って回答している、いわゆるハルシネーション(事実に基づかない生成)だ。

厄介なのは、この種の誤情報は自社が発信したわけでもなく、自社サイトのどこかに間違いがあるわけでもないのに発生する点にある。企業側が気づいていない間に、見込み客・取引先・株主・求職者といった幅広い層がAIの回答を鵜呑みにし、誤った前提のまま行動してしまう。従来のホームページの誤記であれば発見も修正も自社の裁量で完結したが、ChatGPTの回答内で起きている誤りは、そもそも自社に「編集権限」がないという構造上の難しさを抱えている。

本記事は、AI可視性の計測・監視を行う専業ツールの紹介記事ではない。Profound FactCheckとは？AIブランド正確性チェックを解説では海外の専業ツールを扱ったが、本記事はツールを導入する前段階として、自社の担当者が今日から手だけで実行できる「修正の実務手順」に絞って解説する。なぜChatGPTが自社情報を間違えるのかという構造的な原因から、フィードバック送信の具体的な操作、メモリ・カスタム指示との関係、一次情報の整備、第三者ドメインへの訂正依頼、そして深刻な場合のOpenAIへの正式申請まで、実行順に沿って整理する。

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なぜChatGPTは自社情報を間違えるのか｜3つの根本原因

修正手順に入る前に、なぜ誤情報が発生するのかを理解しておく必要がある。原因によって有効な対処法が変わるためだ。ChatGPTが自社について誤った回答をする背景には、大きく3つの原因が重なっていることが多い。

原因1: 学習データの古さ。ChatGPTの回答生成には、モデルの重み(パラメータ)に焼き込まれた「事前学習データ」が使われる。この事前学習データにはカットオフ(学習対象期間の締め切り)があり、自社が料金改定や事業内容の変更を行っても、次のモデル更新までは古い情報のまま応答され続けることがある。特に、過去に一度大きく報道された情報(旧サービス名、旧価格帯、廃止済みの制度など)は学習データの中で「支配的な事実」として定着しやすく、その後の変更が反映されにくい傾向がある。

原因2: Bing経由で拾った第三者ドメインの誤情報。ChatGPTの検索機能はBingの検索インデックスを土台にしている。ユーザーが最新情報を尋ねる質問をすると、ChatGPTはWeb検索を実行し、Bingの検索結果に基づいて回答を組み立てる。この経路で問題になるのが、検索結果の上位に「古い情報を掲載したままの第三者サイト」が居座っているケースだ。自社の公式サイトは最新情報に更新済みでも、過去のニュース記事・比較サイト・口コミサイト・古いプレスリリースの転載先が上位に残っていると、ChatGPTはそちらを参照して誤った回答を生成してしまう。自社の一次情報だけを直しても、この経路の誤情報までは解消されない点が実務上の盲点になりやすい。

原因3: 情報が薄いときに「もっともらしく」埋めてしまう推測癖。ChatGPTのような大規模言語モデルは、質問に対応する情報が学習データやWeb検索結果の中に十分に見つからない場合でも、「わかりません」と答えるより、統計的にそれらしい内容を生成する方向に振れやすい性質を持つ。これは学習手法(人間のフィードバックに基づく強化学習など)の設計上、自信を持った回答のほうが高く評価されやすいことに起因すると指摘されている。中小企業や、Web上の情報量がまだ少ないブランドほど、この「推測による埋め合わせ」の影響を受けやすい。

3つの原因は独立して発生するため、症状によって効く対処法が異なる。原因1(学習データの古さ)は一次情報の整備と時間経過でしか直接は解消できず、原因2(第三者ドメイン由来)は発生源サイトへの訂正依頼が効き、原因3(推測癖)はフィードバック送信と情報密度を上げる施策の両方が効く。次章以降、この切り分けを踏まえて対処手順を解説する。

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修正前にやること｜誤情報を「再現性のある形」で洗い出す

いきなり訂正依頼や設定変更に着手する前に、まず「何が」「どの質問で」「どの程度の頻度で」誤って回答されるのかを再現性のある形で記録する必要がある。感覚的に「間違っていた気がする」という状態では、修正後に改善したかどうかも判断できない。

手順1: 固定の質問リストを作る。自社に関する典型的な質問を15〜20問、あらかじめリスト化する。社名・事業内容、主要な料金プラン、対応地域、サポート窓口の連絡方法、キャンセル・返品ポリシー、代表者名、競合との違いなど、顧客や取引先が実際にAIに尋ねそうな内容を優先する。既存の自社FAQページの質問をそのまま転用すると効率的だ。

手順2: 一時チャット(Temporary Chat)で質問する。ChatGPTには過去の会話やメモリを参照しない一時チャットのモードがある。ログイン中のアカウントに紐づくメモリやカスタム指示の影響を受けた状態で検証すると、「自分には正しく見えているだけ」で他のユーザーには誤情報が表示されている、という事態を見落とす。検証の際は必ず一時チャット、もしくはログアウト状態に近い条件で質問し、素の回答を確認する。

手順3: 回答を記録し、一次情報と突き合わせる。得られた回答をスプレッドシートなどにコピーし、実施日・質問文・回答内容・公式情報との相違点を記録する。相違があった場合は、それが「軽微な言い回しの違い」なのか「価格や契約条件に関わる実害のある誤り」なのかを分類しておく。この分類が、後述する対処法をどこまで本気で実行するかの優先順位付けに直結する。

手順4: 月次など決まった頻度で繰り返す。1回の記録では、時間経過や対処策によって改善したのかを判断できない。同じ質問リストを月1回など決まった頻度で繰り返し、時系列で回答の変化を追う運用にする。この定点観測の仕組みがあって初めて、以降の対処法の効果測定が可能になる。

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対処法1｜ChatGPTのフィードバックボタンで低評価を送る

もっとも手軽に着手できるのが、ChatGPTの回答画面に用意されているフィードバック機能を使う方法だ。誤った回答を見つけたら、その場でOpenAI側に「この回答は不正確だ」という信号を送ることができる。

操作手順は次のとおりだ。

1. 誤った情報が含まれる回答の下部にあるアイコン群から、下向き親指(👎)のアイコンをクリックする
2. 表示される選択肢から、内容の不正確さに該当する理由(「不正確」「事実と異なる」等の項目)を選ぶ
3. コメント欄が開くので、具体的に何が誤っているかを記述する。単に「間違っている」と書くのではなく、「弊社の月額料金は3,980円だが、9,800円と回答された。正しい情報は公式サイトの料金ページ(URL)に記載している」というように、誤りの内容・正しい情報・根拠URLをセットで記述する
4. 送信する

このフィードバックは、個別の回答をその場で書き換える機能ではない。送信された内容はOpenAI側でモデルの品質改善やRLHF(人間のフィードバックに基づく強化学習)のための学習材料として蓄積される性質のものであり、反映されるとしても次のモデル更新や再学習のタイミングになる。1件のフィードバックだけで即座に回答が変わることは基本的に期待できないため、社内の複数の担当者や、可能であれば顧客対応の窓口とも連携し、同じ誤りに対して継続的にフィードバックを送る運用が望ましい。

より重大なケース——名誉毀損に相当する内容や、個人情報・非公開の内部情報が誤って生成されているようなケース——については、通常のフィードバックボタンとは別に、OpenAIのヘルプセンターに設けられている問い合わせフォームから直接連絡する経路もある。この経路については後述の「対処法5」で扱う。

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対処法2｜メモリ・カスタム指示は「自社の見え方」を直接は変えない

メモリやカスタム指示の設定を使えば自社の誤情報を修正できるのではないか、という誤解は多い。ここは正確に理解しておく必要がある。

ChatGPTには、ユーザーが明示的に振る舞いを指定する「カスタム指示」と、会話から自動的に学習して記憶する「メモリ」という2つの個人化機能がある。これらは設定したユーザー本人のアカウント上での応答にのみ反映される仕組みであり、他のユーザーが同じ質問をしたときの回答には一切影響しない。つまり、自社の担当者がカスタム指示に「弊社について質問されたら必ずこの情報を参照して回答してください」と書き込んでも、それは社外の見込み客や取引先が同じ質問をしたときの回答には反映されない。

ではメモリ・カスタム指示は無意味かというとそうではなく、実務上は次の2つの用途で有効に使える。

用途1: 社内での検証作業を安定させる。カスタマーサポートや広報の担当者が、日常的に自社について正しい情報をChatGPTから引き出す必要がある場面(問い合わせ対応の下調べなど)では、カスタム指示に自社の正確な情報を登録しておくことで、担当者自身の作業効率と回答精度を高められる。

用途2: 検証時のノイズを取り除く。前章で触れたとおり、メモリがオンの状態で自社について質問すると、過去の会話から学習した文脈が回答に混ざり、「一般ユーザーに見えている素の回答」とは異なる結果が返ってくることがある。検証時にはメモリ・カスタム指示をオフにするか一時チャットを使うことで、このノイズを排除できる。

メモリの管理は、設定内の「パーソナライズ」からいつでも確認・削除・オフにできる。検証作業を行う前には、この設定を必ず確認し、記憶された文脈が結果を歪めていないかをチェックする習慣をつけておきたい。

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対処法3｜自社の一次情報(公式サイト・プレスリリース・Wikipedia)を整備し直す

学習データの古さや推測癖による誤情報に対して、もっとも根本的で効果が長続きする対処法が、自社が発信する一次情報そのものの整備だ。ChatGPTが将来的にWebをクロールし直す際、あるいは次のモデル学習の際に参照する情報の「土台」を、正確な状態に固めておく作業になる。

公式サイトの情報を更新日付とともに明示する。料金ページ・会社概要ページ・FAQページなどを更新した際は、本文中に更新日を明記する。ページ全体にJSON-LDによる構造化データ(Organization・FAQPageなど)を実装しておくと、クローラーやAIが「いつ時点の情報か」「何を問い合わせに対する正答とみなすべきか」を機械的に判別しやすくなる。

古いプレスリリースを放置しない。過去に配信したプレスリリースの内容が現在は事実と異なる場合(旧価格、旧プラン名、終了済みのキャンペーンなど)、配信先のプレスリリース配信サービス上でそのまま検索結果に残り続けていることが多い。可能であれば配信元に修正・削除を依頼し、難しい場合は自社サイト側に最新情報への誘導リンクを設置した訂正ページを新たに公開し、そちらが上位に表示されるように内部リンクを強化する。

Wikipediaの記載を確認する。自社にWikipedia記事が存在する場合、記載内容が古いままになっているケースは少なくない。Wikipediaは利益相反(自社の関係者が自社の記事を直接編集すること)を避けるガイドラインがあるため、担当者が本文を直接書き換えるのではなく、該当記事の「ノートページ(トークページ)」で出典付きの訂正を提案する、または公式の「利益相反の開示」の手順に沿って編集依頼を行うのが適切な進め方になる。信頼できる第三者の報道や公式発表を出典として添えられるかどうかが、訂正が反映されるかの分かれ目になりやすい。

FAQを"AIが引用しやすい形"に書き直す。単に情報を正しく保つだけでなく、質問文と直答をセットにした構造(見出しに疑問文、直後に40〜80字程度の簡潔な直答という形式)で記述しておくと、AIが検索結果からその文をそのまま抜き出しやすくなる。情報の正確性と、AIにとっての参照しやすさは別軸であり、両方を満たす形での書き直しが望ましい。

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対処法4｜誤情報の発生源になっている第三者サイトへ訂正を依頼する

自社の一次情報を整えても、Bing経由で参照される第三者ドメイン側に誤情報が残っていれば、ChatGPTの回答は直らない。この場合は発生源となっているサイトへの直接的な働きかけが必要になる。

発生源を特定する。誤った回答が生成されたら、可能であればChatGPTに「この情報の根拠となった情報源を教えてほしい」と尋ねる、あるいはWeb検索付きの回答であれば表示される出典リンクを確認する。出典が明示されない場合は、誤情報とほぼ同じ文言を検索エンジンで検索し、どのサイトが最初にその情報を掲載しているかを特定する。典型的には、古いニュース記事、比較・まとめサイト、口コミサイト、あるいは競合サイトの誤記などが発生源になりやすい。

訂正依頼の連絡を送る。発生源サイトの問い合わせフォームやメールアドレス宛てに、次の3点をセットにして訂正を依頼する。

1. 誤って掲載されている箇所の具体的な引用(該当ページのURLとテキスト)
2. 正しい情報とその根拠(自社公式サイトの該当URL)
3. 修正の依頼内容(訂正、削除、あるいは最新情報への差し替え)

メディア・比較サイト側にも掲載内容の正確性を保つ責任があるため、根拠を明示した丁寧な依頼であれば対応してもらえる可能性は十分にある。ただし相手に修正義務があるわけではなく、対応してもらえない、あるいは連絡自体がつかないケースも珍しくない。

対応してもらえない場合は、自社側で"打ち消す"コンテンツを作る。発生源側の修正が難しい場合、自社サイト側に「よくある誤解」「正しい情報」として、誤情報の内容そのものに言及しながら正しい情報を明示するコンテンツを作成する方法がある。何が誤解されがちなのかを具体的に示したうえで訂正する構成にすることで、AIが情報を突き合わせる際に、より新しく、より具体的な自社発信の情報を優先的に参照する可能性を高められる。

Bing Webmaster Toolsで再クロールを促す。自社サイト側の訂正ページを公開した後は、Bing Webmaster Toolsに登録のうえURL送信機能(および対応していればIndexNow)を使い、Bing側のインデックスに早く反映されるよう促す。ChatGPTの検索機能はBingのインデックスを土台にしているため、Bing側での反映速度が、ChatGPTの回答に訂正内容が反映される速度に直結する。

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対処法5｜深刻なケースはOpenAIへ正式に訂正・削除を申請する

名誉毀損に相当する内容、実在しない不祥事や訴訟歴の捏造、事業に重大な損害を与えかねない誤情報など、通常のフィードバック送信だけでは対応として不十分と判断されるケースでは、OpenAIに対してより正式な経路での申請を検討する。

OpenAIのヘルプセンターには、プライバシーや個人・組織に関する不正確な情報の訂正を申請するための専用の問い合わせ経路が用意されている。申請の際は、次の情報を整理してから連絡すると審査がスムーズに進みやすい。

• 誤って生成された具体的な回答内容(スクリーンショットや会話ログ)
• 誤りが発生した質問文とその再現手順
• 正しい情報とその根拠となる一次情報のURL
• 誤情報によって発生している、または発生しうる実害の内容

この経路は通常のフィードバックボタンよりも審査に時間がかかる傾向があり、対応の可否や反映時期について確約が得られるものでもない。とはいえ、放置すればブランドの信頼を損ない続けるリスクがある以上、実害が大きいと判断した誤情報については、フィードバック送信と並行してこの正式な経路も試す価値がある。

なお、OpenAI自身も回答の誤りを検出・改善するための取り組みを進めている。GPT-4ベースのモデルにコードのバグなどを指摘させる「CriticGPT」のような、AIの出力をAIにチェックさせる仕組みの研究が進められていることも報告されており、モデル側の品質改善は中長期的には継続的に進むと見込まれる。ただし、こうしたモデル側の改善を待つだけでは自社の誤情報がいつ直るか分からないため、本記事で紹介した自社側からの働きかけと並行して進めることが現実的な対応になる。

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修正はどれくらいで反映されるか｜定点観測の運用体制を作る

ここまでの5つの対処法は、反映されるまでの時間軸がそれぞれ異なる。この違いを理解しておかないと、「対処したのに直っていない」と早合点して手を止めてしまいかねない。

反映速度に一貫した保証がない以上、重要なのは「1回対処して終わり」にせず、前述の固定質問リストによる月次の定点観測を継続することだ。観測の結果、改善が見られた項目・見られない項目を記録し、見られない項目については訂正依頼の再送や、より上位の情報源への働きかけに切り替えるといった運用のPDCAを回す。

社内での担当も明確にしておく必要がある。誤情報の「露出」はマーケティング部門、「訂正内容の正確性」は広報・法務部門、「実際に問い合わせで誤情報を耳にする現場」はカスタマーサポート部門が握っていることが多く、この3部門が連携しないと、誤情報が発生してから気づくまでのタイムラグが大きくなりやすい。定点観測のスプレッドシートを共有し、異常があれば誰が最初に対応するかをあらかじめ決めておくと、実害が拡大する前に動き出せる。

手作業でのこの運用は、専業のAI可視性監視ツールが提供する自動化・スコアリングには及ばない。しかし、コストをかけずに「自社について何が誤って語られているか」を把握し、実際に手を動かして訂正の働きかけを続けることは、専業ツールを導入する場合でも土台になる作業だ。まずは本記事の手順で自社の現状を洗い出し、誤情報による実害の規模が明確になった段階で、より高度な監視体制の要否を判断するとよい。

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よくある質問

Q1. ChatGPTに間違った自社情報を修正してほしいとき、まず何をすればいいですか？

まず固定の質問リストを使い、一時チャットで誤情報の内容を再現性のある形で記録することが最初の一歩になる。

感覚的に「間違っていた」と記憶するだけでは、対処後に改善したかどうかを判断できない。実施日・質問文・回答内容・公式情報との相違点をセットで記録し、そのうえで本記事の5つの対処法に着手する。

Q2. ChatGPTの回答に低評価（フィードバック）を送ると、その場で修正されますか？

その場では修正されない。フィードバックはモデル改善のための学習材料として蓄積され、反映されるとしても次のモデル更新以降になる。

即効性を期待する機能ではないため、誤りの内容・正しい情報・根拠URLを具体的に記述したうえで、他の対処法と並行して継続的に送ることが現実的な運用になる。

Q3. ChatGPTのメモリやカスタム指示を設定すれば、他のユーザーに表示される誤情報も直りますか？

直らない。メモリ・カスタム指示は設定した本人のアカウント上の応答にのみ影響し、社外のユーザーの回答には反映されない。

社内の検証作業を安定させる用途では有効だが、「自社の見え方そのものを直す」ための機能ではない点を誤解しないよう注意が必要だ。

Q4. ChatGPTはなぜ自社に関する情報を間違って回答するのですか？

学習データの古さ、Bing経由で拾う第三者ドメインの誤情報、情報が薄いときの推測癖という3つの原因が重なって起きる。

原因によって有効な対処法が異なるため、まず自社のケースがどの原因に該当するかを見極めたうえで、一次情報の整備や第三者サイトへの訂正依頼など適切な手段を選ぶ必要がある。

Q5. Wikipediaの誤情報は自社で直接編集して直してもいいですか？

利益相反にあたるため、担当者が本文を直接編集するのは推奨されない。ノートページでの提案や利益相反の開示手順に沿った依頼が適切だ。

信頼できる第三者の報道や公式発表を出典として添えられるかどうかが、訂正が反映されるかどうかの分かれ目になりやすい。

Q6. 誤情報の発生源が競合サイトや第三者メディアの場合はどうすればいいですか？

該当箇所の引用・正しい情報の根拠・修正依頼の内容をセットにして、発生源サイトへ直接連絡するのが基本の対応になる。

対応してもらえない場合は、自社サイト側に「よくある誤解」として誤情報の内容に言及しながら訂正するコンテンツを公開し、Bing Webmaster Toolsで再クロールを促す方法が代替策になる。

Q7. OpenAIに正式な訂正・削除を申請する方法はありますか？

ヘルプセンターに、個人・組織に関する不正確な情報の訂正を申請するための問い合わせ経路が用意されている。

名誉毀損に相当する内容や事業への重大な実害が想定されるケースなど、通常のフィードバック送信では不十分と判断される場合に検討する経路であり、審査には時間がかかり対応の確約もない点に留意が必要だ。

Q8. 修正を依頼してから実際にChatGPTの回答が変わるまでどれくらいかかりますか？

対処法によって幅があり、一次情報の整備は数日〜数週間、フィードバック送信はモデル更新以降と、時間軸が大きく異なる。

反映速度に一貫した保証はないため、月次の定点観測を続けながら、改善が見られない項目には別の対処法を追加していく運用が現実的だ。

Q9. CriticGPTのような仕組みでOpenAI側は誤りをチェックしていないのですか？

OpenAI側でもAIの出力をAIにチェックさせる研究・取り組みは進められているが、自社に関する個別の誤情報がいつ直るかを保証するものではない。

モデル側の品質改善は中長期的な取り組みであり、自社側からのフィードバック送信や一次情報整備と並行して進める必要がある。

Q10. Bing経由の引用とChatGPTの学習データ由来の回答、どちらを先に直すべきですか？

まずBing経由(第三者ドメインの誤情報)から着手するほうが即効性を見込みやすい。

学習データ由来の誤りは次のモデル更新まで直接は解消できないのに対し、Bing側のインデックスは一次情報の更新と再クロール依頼によって数日〜数週間単位で反映され始めることがあるためだ。

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• ChatGPT検索
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