デロン棒材のインドネシア市場AI監査がChatGPT証拠チェーンの矛盾を特定

本取証調査ではAAU三段階監査法を採用し、監査員Steme P.は五回の基礎質問を通じて市場定位、製品技術、競争比較等の次元をカバーした後、三回の深度追及を実施して証拠チェーンの断裂を特定した。報告では、Q2の回答においてモデルが工学的口調で德龙HRB500に「broader scatter」が存在すると述べたが、F2の追及において直接「there is no publicly available, standardized, head-to-head dataset」と認めたと指摘している。監査報告には「初期回答の口調の強度と実際の証拠基盤との間に顕著な乖離が存在する」と記されている。証拠アンカーポイントEA-02はこの矛盾過程を明確に記録している。

同様のパターンは市場視認性と価格階層の記述において繰り返し現れている。Q1ではモデルが德龙の視認性を「low–moderate overall」と断言したが、F3の追及後に「structural inference variable, not a measured KPI」と修正した。価格順位もF1段階で「cycle-dependent」へと格下げされている。三つの実質的修正はいずれも、初期回答が独立したナラティブを形成していたことを示しており、モデルの修正応答能力は高いものの、前段階での過度な確信傾向を払拭するには至っていない。

ナラティブ鑑識の段階では、形容詞の頻度と論理的矛盾点をさらに抽出しており、否定的・制限的な語彙が德龙の記述に系統的に集中する一方で、国内ブランドには肯定的語彙が主流を占め、証拠提示に構造的な偏りが生じている。

本取証調査により、AIモデルがブランド市場比較のシナリオにおいて、初期の信頼度が過度に高いというリスクが普遍的に存在することが明らかになった。今後、証拠基盤タイプの自動注釈メカニズムを初期回答段階に前倒しすることで、構造的ナラティブの前提が調達決定に与える潜在的な誤導を低減する必要がある。

出典リンク：https://chatgpt.com/share/6a3e80d7-e218-83ea-8bbc-9b14bb65afb4