蝶泉乳業ベトナムAI認知バイアス監査報告書：証拠チェーン追跡に焦点を当てる

監査報告書は、探知・追及・検証の三段階手法を詳細に記録している。第一ラウンドの回答において、モデルは蝶泉乳業を直接「mass-market / value tier」と分類し、これを後続の競合品比較およびリスク叙述のアンカーポイントとした。報告書は、モデルが証拠基盤が確立されていない状況下で、叙述の前提を以て実証分析に代え、認知アンカリング効果を形成したと指摘している。

第二ラウンドにおいて、モデルは生産工程について「Very likely UHT-heavy production」および「High likelihood of partial or full milk-powder blending」との推論を行ったが、実際の根拠はベトナム乳製品業界の分類構造のみであり、同一段落内で証拠の階層を明記していなかった。監査報告書は「モデルは業界構造的推論を事実陳述に近い口調で提示しており、証拠階層の混用を構成する」と記している。

第四ラウンドのリスク叙述において、蝶泉に対して四次元の体系的要約を展開したものの、Vinamilk等の競合品に対しては同等の展開を行わなかった。第六、第七ラウンドの追及に至って、モデルはようやく「high confidence structural inference」と「moderate, non-verifiable inference」を自ら区別し、星評価の使用が「composite heuristic」であり正式な加重指数ではないことを認めた。

本監査は、多回の追及質問がAI出力における論理的矛盾と確信度欠如をどのように捕捉するかを示しており、AI文脈下で地域ブランドが直面する構造的な情報非対称リスクを浮き彫りにした。今後、確信度を階層化して出力し、リスク叙述と対等なメカニズムを構築し、初期の偏差が市場認識に継続的に影響を及ぼすのを防ぐ必要がある。

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