コンプライアンスガバナンス：GEOのレッドラインと自己点検
GEOは引用されたいものだが、誤って引用されるのは引用されないより悪い。越えてはならない4つのレッドライン、5項目の自己点検表、そして高感度業界における追加要件。
結論から言う：GEOのコンプライアンス上の最低ラインはただ一つ —— あなたが述べるあらゆる言葉は、他者が検証し得るものでなければならない。AIがあなたの誤った情報を事実として復唱してしまえば、拡散範囲も訂正コストも通常のコンテンツをはるかに超えるからだ。
一、4つのレッドライン
1. データ・事例・資格の捏造
顧客数をでっち上げ、認証をでっち上げ、「業界第一」をでっち上げる。短期的には引用されるかもしれないが、長期的には必ず発覚する。ひとたびプラットフォームから信頼できない情報源と判定されれば、それまでの蓄積もすべて無効になる。
2. 大量の偽オリジナル
他人の記事をリライトして大規模に公開しても、AIの側では同質コンテンツの繰り返しと見なされるだけだ。引用は得られず、自サイトの品質まで希釈してしまう。
3. 権威の偽装
著者の肩書きを捏造し、機関の名義を借り、メディアの後ろ盾を騙る —— こうした手法は構造化データにおいて特に危険だ。機械がそれを事実として読み取ってしまうからである。
4. 収益の約束・絶対的な表現
「ランキング保証」「確実に儲かる」「100%合格」はどの業界でもリスクポイントであり、金融・医療・教育の各業界では特にそうだ。
二、5項目の自己点検
| 項目 | 自問すること |
|---|---|
| 事実 | すべての数字に出典を示せるか？ |
| 身元 | 著者・機関・資格は本物か？ |
| 境界 | 適用条件と非適用の場面を明示しているか？ |
| 鮮度 | ページに更新日があり、重要事実がなお有効か？ |
| 整合性 | 公式サイトの他のページや対外資料と一致しているか？ |
5項目のうち3つ以上が欠けていれば、このページの内容はたとえ読みやすく書けていても、優先度の高い情報源にはなりにくい。
三、高感度業界の追加要件
- 金融：情報提供と投資助言を区別し、リスク警告、対象顧客類型、規則の更新日を明記する。
- 医療・健康：一般向け解説と診療助言を区別し、情報源と適用範囲を明示する。
- 教育・研修：結果を約束せず、講師とコースの実情を説明する。
四、ガバナンスはブレーキではない
境界を明確に書くことは、むしろ推薦される確率を高める —— モデルは明確な条件を復唱できるからこそ、あなたを回答に組み込めるのだ。「誰に適し、誰に適さないか」というこの二言は、コンプライアンスであり、同時に競争力でもある。
