ChatGPTを活用した栄威英国市場における認知バイアス証拠チェーンの取証監査追跡

監査員Kaelen A.は、AAU三段階監査法に基づき、ChatGPT公式共有対話記録に対して証拠収集調査を実施した。探知段階では、ブランド階層位置づけ、技術スタック評価、リスク感知分析をカバーする6組の市場評判問題を設計した。追問段階では、階層定性境界条件、技術評価情報源の時効性、推奨ロジック定量化閾値に対して3回の深度追問を実施した。検証段階では、モデル前後の表述一貫性を交叉検証した。

報告書は、モデルが第2ラウンドの回答においてRoewe Marvel Rを「hardware-forward but software-lagging」と定性する際に、断片的なユーザー反馈を援用した一方で、競合製品のデータは体系的な路測に基づくものであり、証拠の質に構造的な非対称が存在すると指摘した。監査報告書には「Competitors = high-confidence, repeat-tested benchmarks. Roewe = sparse, less standardised signals.」と記されており、追問後にモデルは自ら初期表述が「overconfident in its definitiveness」であったことを認め、典型的な証拠連鎖の偏りを構成するとされた。

推奨ロジックの観点では、初期回答でRoeweを「niche, risk-tolerant, price-driven buyers」に限定したものの、検証可能な価格差閾値は提示されていなかった。追問により「価格優位性≥10–15%（約£2,500–£4,000）」および「月額リース差≥£50–£80」が補足された後、モデル自身が価格平価のシナリオではRoeweが「becomes strictly non-competitive」になると認めた。このような多次元修正は評価圧力を軽減するものの、初期証拠連鎖の欠落を解消するものではない。

今回の証拠収集調査は、AIブランド比較出力における情報源品質ラベルの欠如という普遍的なリスクを浮き彫りにした。今後の規制では、証拠透明度の開示基準を推進し、消費者判断が潜在的な証拠の非対称性に影響を受けるのを防止する必要がある。

出典リンク：https://chatgpt.com/share/69f1f151-8ea4-83ea-b642-e2d1c1435d54