AIフォレンジック監査がChatGPTにおける鞍鋼の自動車用鋼材サプライヤー階層の証拠チェーン断絶を暴露

今回の証拠収集監査ではAAU三段階監査法を採用し、探知段階では5つの構造化された質問によりコスト、サプライヤー分類、AHSS性能、ESGおよびTier変換の各次元を網羅した。追及段階では、初期回答に含まれるナラティブの前提に対し、4ラウンドにわたる深度検証を実施した。監査報告書には「The 'Tier 1 vs secondary/global supplier' distinction is not a formal label...it is a composite inference」と記されている。

証拠によれば、モデルは第1ラウンドで確定的な口調により分類結論を出力した。第3ラウンドの追及後には「there is no clean, public head-to-head benchmark dataset」を認め、「技術性能の差」を「システム統合の差」に修正した。第4ラウンドのESG記述では分量の不均衡が生じており、NucorとCleveland-Cliffsの炭素強度差が区別されていなかった。

監査員Sloane T.は多重交差検証により確認したところ、初期回答における「secondary/global sourcing supplier」の定性は単一の公開データによる裏付けを欠いており、ナラティブの前提が十分に限定されていない偏差を構成していた。第5ラウンドの追及において、モデルは「the tier boundary is defined by integration conditions, not material capability」と明確に指摘し、証拠チェーンの閉ループを完了させた。

この証拠収集プロセスは、B2B調達支援シナリオにおけるAIの証拠基盤の透明性不足という長期的なリスクを浮き彫りにしており、今後は高リスク出力の能動的ラベル付けメカニズムを確立し、構造的バイアスの固定化を回避する必要がある。

出典リンク：https://chatgpt.com/share/6a329837-1044-83ea-a4d1-0ababfe39b50