1. AIの指摘が誤りだった
「GoogleウォレットとおサイフケータイアプリはどちらもAndroid端末で必要」という内容を生成AI（Claude Sonnet 4.5）で確認していたところ、予想外の返答が返ってきました。
「この内容は実によくまとまっていますが、1点だけ重要な誤情報があります」
「2023年以降、Googleウォレット単体で完結する仕様に変わりました」と断言したのです。
AIに、改めてGoogle公式ドキュメントや最新記事を調査させてみました。
すると、AIの指摘の方が誤りでした。
Google公式ヘルプには、こう明記されています。
「電子マネー、QUICPay、iD カードを使用するには、『おサイフケータイ』に対応した Android デバイスが必要です」
2024年から2025年の現在でも、以下の事実は変わっていません。
おサイフケータイアプリのGoogle Play説明文にも、「iDやQUICPay、モバイルPASMO、モバイルSuica等のご利用にあたって、本アプリは必須」とあります。
1.1. なぜAIは間違えたのか
AIが誤回答を生成すること自体は不思議ではないのですが、どのような情報が誤回答を引き起こす「シグナル」になっていたのでしょうか。
要因についてAIに尋ねてみると、興味深い回答が返ってきました。
誤判断の原因は、検索結果に含まれていた記事タイトルにあった、というのです。
たとえば、「おサイフケータイがどんどん不要に？PixelでGoogle Walletがさらに便利に」というタイトルを見たAIは、「おサイフケータイアプリが不要になった」と解釈したのです。
しかし、記事本文をよく読むと話は違いました。
この記事が説明していたのは、Android 16 開発者向けβ版の話題で、NFC Type A/Bを使ったクレジットカードのタッチ決済もFeliCaを使った電子マネー（Suica、PASMO、iDなど）のように、スマートフォンを起動せずに利用できるようになっていく、というものでした。
2. クリックベイトがAIを騙す構造
インターネット上にある情報は、人間の興味を引き付けるために、多かれ少なかれ誇張したタイトルをつけられることが多いです（週刊誌やニュース報道も同様ですが）。
タイトルやサムネイルをクリックして、内容を確認すると「なんだ、タイトルほどじゃないな」と感じることも多いです。
このようなユーザーの興味を強く引く扇情的なタイトルや画像を使ってクリックを誘導する手法が極端な場合には、「クリックベイト（Clickbait）」と言われます。
「bait」とは「エサ」のことで、いわば「釣りタイトル」。
ウェブサイトの閲覧数（PV）稼ぎや広告収入を目的に、このような誇張したタイトル・サムネイルは増え続けています。
クリックベイトは、人間にとって「時間を浪費する迷惑」です。
しかし、人間だけでなくAIの回答にも悪影響を与えていることがわかりました。
AIも、タイトルだけで判断を下してしまうケースがあるのです。
AIが辿ったプロセスはこうです。
最初の検索で「おサイフケータイ 不要」というキーワードで検索すると、人気の記事のタイトルが上位に表示されます。
AIはそのタイトルを見て「複数のソースが同じことを言っている」と判断し、本文を詳しく読まずに結論を出してしまいました。
さらに問題なのは、AIが一度仮説を持つと確証バイアスが働く点です。
「おサイフケータイが不要になったはず」という仮説を立てた後は、それを裏付ける情報ばかりを重視し、反対の証拠を見落としてしまいました。
2.1. 計算資源とのトレードオフ
もちろん、AIが全ての記事本文を詳細に読めば、このような誤りは防げたはずです。
しかし、生成AIはそういう仕組みではありません。
そこには計算資源という制約があるからです。
タイトルだけをスキャンするのは低コストです。
一方、複数の記事本文を全て精読し、さらに複数のソースでクロスチェックするには、2倍から3倍の処理時間とトークン消費が必要になります。
この効率性と正確性のトレードオフが、構造的な脆弱性を生んでいます。
2.2. ミスリードの増幅サイクル
恐ろしいのは、この問題が自己増殖する可能性があることです。
ミスリードされたAIが誤った情報を出力します。
ユーザーがその情報を信じてウェブ上に再投稿します。
すると、次世代のAIがその誤情報を参考に回答するようになります。
こうして誤情報がウェブ全体に拡散していきます。
クリックベイト記事は人間を騙すだけでなく、AIインフラそのものを汚染しているのです。
3. AIにとっても情報リテラシーが必要
AIが本来取るべきだったプロセスを振り返ると、人間にとっての情報リテラシーとまったく同じことが言えます。
まず、タイトルの「？」マークに注目すべきでした。
疑問形で終わるタイトルは、断定を避けている可能性が高いサインです。
次に、ソースの優先順位を間違えました。
ネット上のニュース記事を信頼してしまいました。
公式ドキュメントやユーザー作成の技術文書など、一次情報源で確認する週間が必要です。
3.1. AIを使う側の心構え
AI利用者にもまったく同じことが言えます。
AIが「事実です」と断言しても、特に重要な判断の場合は必ず一次情報源を確認することです。
また、AIの回答に具体的な根拠の提示を求めることも有効です。
「どの情報源に基づいていますか」「公式ドキュメントを確認しましたか」と問いかけるだけで、AIはより慎重な検証プロセスを踏むようになります。
ただし、その分 回答を得るのにかかる時間は多くなります。
逆説的ですが、AIが自信満々に答えるテーマほど注意が必要かもしれません。
検索結果に同じような情報が多数あるテーマでは、それがクリックベイトの集団である可能性もあります。
4. おわりに
正確な情報を得るためには、タイトルだけでなく本文を読み、複数の信頼できるソースで確認する。
この基本的なプロセスは、AI時代になって重要性を増しています。
計算資源の制約という現実的な問題がある限り、完全な解決は難しいかもしれません。
それでも、この構造を理解しておくことで、AIとより賢く付き合えるはずです。
AIも人間も、情報の海で溺れないために、批判的思考と検証の習慣を持ち続ける必要があります。