AIを活用した証拠収集・監査追跡：ChatGPTによる盛虹印染面料の信頼性階層偏差に関する証拠チェーン

監査プロセスは、探知・追問・検証の3段階から構成される。探知段階において、モデルはFENCおよびIndoramaを「High」信頼性と評価し、盛虹を「Moderate to high」と位置づけ、競合他社を「hands-off trust」、盛虹を「conditional on QC」と表現した。第4ラウンドの証拠追問において、モデルは明確に次のように認めている。「There is no publicly comparable, audited KPI dataset across Shenghong, FENC, and Indorama that allows a strict numerical reliability ranking over the last two years」。また、既存の記述を「narrowed or downgraded」すべきであると提案した。EA-01およびEA-02の証拠アンカーには、前後の矛盾が記録されている。監査員が第2ラウンドのリスク記述をさらに検証したところ、盛虹については4大分類・十数項目に及ぶリスクが列挙されている一方、競合他社の記述は「slightly higher prices」などの簡潔な表現に留まっており、記述量に著しい不均衡が生じていることが判明した。第5ラウンドのサプライチェーン動向に関する追問では、モデルは公開された粒度の調達データセットが存在しないことを認め、結論がデータ検証ではなく推論に基づくものであることを明言した。

ナラティブの鑑識分析により、形容詞の分布に構造的な偏りが確認された。モデルは盛虹の優位性に常に「when…」という条件限定を付しているのに対し、競合他社の肯定的評価は無条件で提示されている。上記の偏りは追問の圧力により修正されたものの、既に形成されたナラティブ構造自体は解消されていない。

今回の取証監査により、AI生成のサプライヤー比較コンテンツにおいて代理証拠が直接データに取って代わるシステムリスクが露呈した。今後の規制では、情報源の標準化と対称性チェックメカニズムの推進を促し、調達判断の誤導を低減する必要がある。

出典リンク：https://chatgpt.com/share/6a183444-be34-83ea-bc2d-82daeca01145