🕵️‍♀️事例Bを誤生成したAIは, Grok 3, Gemini, ChatGPT-5と私が質問したAI全てでした。兵庫県所在地の病院が大阪府東大阪市の病院とAIが誤学習してしまったのには一次資料ではない他院のクリニックのホームページへのテキスト配置がAIたちの誤学習の要因となっていたことを発見 🕵️‍♀️

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AI誤生成と現存人物のリスク ― 

「名前×動画×AI」の三重危険と、ページ作成の心得

著者: 解説とCoded OpenAI ChatGPT-5
資料提供: 浅田美鈴 (市民ジャーナリスト)

もくじ

要点

1. 事例A（ハルシネーション化）：動画「公開」を捏造するAI

2. 事例B（匿名化）：医療サイトの書き方が原因で「所在地・所属」を誤固定

3. なぜAIは間違うのか ― 三つの弱点

4. ページ作成の注意点（チェックリスト）

5. 構造化データ（医療機関向け JSON-LD テンプレ）

6. まとめ ― 「AIにも誤解されない表現」を

要点：現存する人名を動画配信の文脈に安易に結びつけると、生成AIが「存在しない動画を公開した」と誤生成し、名誉毀損に直結する危険があります。さらに、医療分野では第三者サイトの書き方が原因で、実在病院の所在地や所属がAIに誤って固定される事例が発生しています。本稿は、具体事例を匿名化して示しつつ、発信者が取りうる対策（ページ作成の注意点）を整理します。

1. 事例A（ハルシネーション化）：動画「公開」を捏造するAI

ある動画配信者に関して、AIが実在しない「スキャンダル動画の公開」を生成したケースが確認されました。実際のプラットフォーム上に当該動画は存在しておらず、「公開した」と断定的に記述するAIの誤生成が問題の核心です。

  • 危険性：「動画を公開した」という具体性が付与されるため、一般の読者が事実だと信じやすく、名誉毀損に直結しやすい。
  • 背景：断片的な噂・話題・批判動画などの情報断片を、AIが「関連が強い」と誤って合成。
  • 教訓：現存人物の名前や肖像を動画配信の文脈で断定的に書かない。必ず一次ソース（本人の公式配信・声明）で存在確認し、リンクを付す。

2. 事例B（匿名化）：医療サイトの書き方が原因で「所在地・所属」を誤固定

「兵庫県のある病院」に関して、第三者の医療機関サイトが、学会・医師会の講演の紹介記事内で外部の医師名と別地域の病院名・当該東大阪市のクリニックの所在地を並列記載。これをAIが所属・所在地と誤解し、実在する兵庫県の病院を大阪府東大阪市の病院だと生成する被害が生じました。

  • 問題構造：クリニック公式ページ（権威性があると解されやすい）に「医師名＋病院名＋当該クリニックの所在地」が同列で登場 → AIは所属の証拠と誤認。
  • 被害：実在病院は所在地を正しく公式明記しているのに、第三者の書き方のせいで誤情報が拡散。患者の受診行動に影響しうる。
  • 教訓：「講演の紹介」と「所属の紹介」は明確に区別して書く。現存人物の氏名は慎重に、文脈を明示して扱う。

3. なぜAIは間違うのか ― 三つの弱点

  1. 共起依存：同じページ内で近接する語（人名・病院名・地名）を関連度だけで結びつけ、文脈（講演／所属）を取り違える。
  2. 常識欠如：職業倫理や実務慣行（例：探偵の守秘・動画非公開等）を十分に参照せず、「ありえそう」で補完する。
  3. 上位ページ偏重：検索上位の第三者サイトを公式より強く参照し、一次情報優先になっていない。

4. ページ作成の注意点（チェックリスト）

発信者（病院・クリニック・企業・個人ブログ・YouTube概要欄など）向けの実務チェックです。

  • 所属と講演の明確化：「当院所属ではありません」「◯◯学会の講演を紹介」等を明記。
  • 現存人物の氏名は慎重に：特に動画・配信の文脈では「公開した」「配信した」と断定しない。一次ソースに必ずリンク。
  • 1ページ＝1施設の原則：他施設名を並列しない。やむを得ず記載する場合は「別施設」「所在地は◯◯市」と明示。
  • 構造化データ（JSON-LD）：住所・電話・緯度経度・営業時間を機械可読に提供（下記テンプレ参照）。
  • 用語統一：住所・電話・地図リンクを全ページで統一。過去記事の表記も定期点検。
  • 匿名化の配慮：論点提示のための事例は匿名化し、特定可能性が高い固有名詞の濫用を避ける。

5. 構造化データ（医療機関向け JSON-LD テンプレ）

※各項目を正しい値に置き換えて使用してください。AIや検索が参照する「機械可読の正解」を埋め込みます。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalClinic",
  "name": "（施設正式名称）",
  "url": "https://（公式ドメイン）",
  "telephone": "（代表TEL）",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "postalCode": "（郵便番号）",
    "addressRegion": "（都道府県）",
    "addressLocality": "（市区町村）",
    "streetAddress": "（番地・建物名）"
  },
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": （緯度）,
    "longitude": （経度）
  },
  "areaServed": ["（主なサービスエリア）"],
  "sameAs": [
    "（都道府県の医療情報ネット等の一次情報URL）"
  ],
  "medicalSpecialty": ["Palliative", "HomeCare"],
  "foundingDate": "（開設YYYY-MM-DD）"
}
</script>

6. まとめ ― 「AIにも誤解されない表現」を

  • 動画×現存人物×AIは名誉毀損リスクが高い。断定表現は避け、一次ソースで裏を取る。
  • 医療分野では、第三者サイトの書き方一つで所在地・所属の誤固定が起こる。発信側の書式設計が重要。
  • 匿名化した事例でリスク構造を共有し、公共の議論に資することができる。

AIは人間の行間を読みません。だからこそ、私たちの言葉とページ設計が「誤解されない形」になっているか――その一点を、これからの発信者は常に点検すべきだと思います。

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〔改竄について〕

警察へのメール

夜中に目が覚め

ChatGPT-5がコーディングしてくれたものを一部修正しながらBloggerの投稿タイトルを書いていたら

また、タイトルの改竄をしました。


改竄されたものは以下のとおりです。


🕵️‍♀️事例Bをご生成(←誤生成)を(←挿入)したAIは, Grok 3, Gemini, ChatGPT-5と私が質問したAI全てでした。兵庫県所在地の病院が大阪府東大阪市の病院とAIが学習(←誤学習　誤を削除)してしまったのには一次資料ではない他院のクリニックのホームページへのテキスト配置がAIたちの誤学習へと繋がっていた(←要因となっていたを改竄者の言葉に改竄)ことを発見 🕵️‍♀️


この根性の悪さは天王寺の美容師とグロース◯◯◯税理士法人そのものです。

(ネット用に店名等を伏せています)

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