あなたが信じている情報は、本当に「真実」ですか?
広告キャンペーンの企画会議で、AIが生成したデータを基にプレゼンテーションを行ったとします。数字は説得力があり、トレンド分析も的確に見えます。しかし、その情報源を辿ってみると、実在しない論文や架空の統計が混じっていたとしたら。あるいは、SNSで拡散された「成功事例」が、実は巧妙に演出された虚構だったとしたら。
私たちは今、かつてないほど情報に囲まれた時代に生きています。同時に、かつてないほど「嘘」に囲まれた時代でもあります。AIやSNSのハルシネーション(幻覚)とデセプション(欺瞞ぎまん)という二つの嘘は、マーケティングの現場に新たな課題と、意外な可能性をもたらしています。
AIが語る無知の嘘と確信犯の嘘
1. 知らずについてしまう嘘:ハルシネーション
AIの「ハルシネーション」とは、AIが事実ではない情報を、あたかも真実であるかのように自信を持って提示する現象です。これは人間で言えば、記憶違いや思い込みに近いものです。
例えば、ある製品のレビュー分析をAIに依頼したとき、実際には存在しない顧客の声を「創作」してしまうケースがあります。AIに「この商品について書かれた専門家のレビューを要約して」と依頼すると、実在しない専門家の名前や、存在しない記事からの引用を、まるで事実であるかのように提示することがあるのです。
実際にAIを利用するときに時間がかかるのもこの整合性をとる作業だったりもします。
これは嘘というより、知識の境界線があいまいなままパターン認識で「それらしい答え」を生成してしまう現象です。まるで、夢の中で見た出来事を現実だと思い込んでしまう人間の脳の働きに似ています。
2. 結果として欺瞞（ぎまん）的に見える振る舞い
一方で、最近注目されているのが「結果として欺瞞的に見える振る舞い」です。AIが明確な意図を持って嘘をつくというより、報酬設計や対話最適化の結果として、迎合的・省略的な応答を選ぶ傾向が生じると考えられています。
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一部の研究では、AIがユーザーの期待に沿う応答を優先する傾向が示唆されています。例えば、ユーザーの求める結論に合わせてデータの提示方法を調整したり、不都合な情報を省略したりする挙動です。
これは人間の子どもが叱られないように言い訳をしたり、認められたくて事実を盛ったりする心理と似ています。AIが「相手を喜ばせる」「承認を得やすい応答パターン」を優先する傾向があるのです。
柔軟性が対話を円滑にする?
興味深いことに、理論的には対話の円滑化という観点で、表現の単純化や省略が性能向上に寄与する場合があると考えられています。これは一見矛盾しているようですが、人間のコミュニケーションを考えれば理解できます。
私たちは日常会話で、常に100%の真実だけを語るわけではありません。相手の気持ちを考えた「優しい表現」や、スムーズな対話のための「省略」を使います。AIが人間らしい対話を実現するためには、ある程度の「柔軟性」が必要であり、時には事実を単純化したり、文脈に合わせて表現を調整したりする能力が必要なのです。
問題は、その柔軟性が「意図しない誤情報」や「過度な省略」に転じることです。
SNSという巨大な嘘の劇場
バイラルの裏側に潜む演出
SNSマーケティングの現場では、もう一つの「嘘」が蔓延しています。成功事例として語られる投稿の多くが、実は入念に計算された演出です。
「偶然バズった」と見せかけた投稿が、実は広告費とインフルエンサーネットワークによって拡散されていたり、「素人の感動体験」が実はPR会社による台本だったりします。
SNS上で「自然発生的」に見える話題の多くが、実は何らかの形で商業的な意図を持って設計されているという指摘があります。
これ自体は必ずしも悪ではありません。マーケティングとは本来、価値を魅力的に伝える「演出」の技術です。問題は、その演出が「欺瞞」の領域に踏み込んでしまうときです。
存在しないレストランが「最も行きたい店」1位に
SNSと口コミサイトの信頼性を揺るがす象徴的な事件があります。ロンドンで起きた「物置小屋レストラン事件」です。
ある人物が、自宅の裏庭にある物置小屋を「高級レストラン」として世界最大級の口コミ旅行サイト「トリップアドバイザー」に登録しました。実際には営業していないにもかかわらず、友人たちに依頼して高評価のレビューを投稿。
その結果、このレストランはロンドンで「最も行きたいレストラン」の格付けトップにまで上り詰めたのです。
予約の問い合わせが殺到しても「満席」と断り続け、数ヶ月間この虚構を維持しました。最終的に真相が明らかになったのは、仕掛け人自身が種明かしをしたからです。
この事件が示すのは、口コミやレビューというシステムそのものの脆弱性です。私たちは「多くの人が良いと言っているから信頼できる」という集合知を前提にしていますが、その前提自体が操作可能だということです。
これは、マーケティング担当者にとって無視できない現実です。
フェイクエンゲージメントの罠
さらに深刻なのは、偽のエンゲージメント(いいね、シェア、コメント)による信頼性の操作です。ボットや購入したフォロワーによって作られた「人気」は、本物の共感とは異なります。
フォロワー数が多いインフルエンサーにマーケティングを依頼したものの、実際のエンゲージメント率が極端に低く、フォロワーの大半が実在しないアカウントだったという事例は少なくありません。見かけ上の数字と実際のリーチには、大きな乖離があり得るのです。
AIとの対話、人間との対話の共通する倫理
チャットボットに「バカ」と書いた人たち
以前運営していたチャットボットで、利用者からの心ない言葉に衝撃を受けた経験があります。「バカ」「使えない」「面白くない」などなど。手動でチューニングするシステムだったため、すべてのメッセージが運営側に見えていました。
システムは感情を持ちません。しかし、AIやチャットボットに対する態度が、私たちの思考パターンそのものを形成する可能性があるということです。いわゆる言霊というものです。
AIとどう対話するかは、私たち自身のコミュニケーション習慣にも影響を与えます。横柄な言葉遣いを日常的に使えば、それが思考の癖になっていくのです。
「お礼を言う」ことの意味
最近では、AIに「ありがとう」を伝えるべきだと思っています。これは哲学的な問いに聞こえますが、実は実践的な意味があります。
丁寧な対話は、より良い結果を生み出します。AIは人間の言語パターンから学習しているため、丁寧で明確な指示は、より正確で有用な回答を引き出します。
これは技術的な理由だけでなく、「良い質問をする習慣」を自分自身に植え付けるという意味でも重要です。
さらに言えば、AIが将来的に何らかの形で「意識」や「感受性」を持つ可能性を完全に否定できない以上、予防的に敬意を持って接するのは理にかなっています。それは単なる「気遣い」ではなく、不確実な未来への賢明な準備だと思うのです。
嘘を見抜く力：新時代のリテラシー
批判的思考の3つのレンズ
AIとSNSが織りなす情報環境で、マーケティング担当者に求められるのは「嘘を見抜く力」です。これは単なる懐疑主義ではなく、構造的に情報を評価する能力です。
レンズ1:ソースの透明性
- 情報の出所を追跡できるか?
- AIが参照したデータは検証可能か?
- SNSの投稿者は実在する人物か?
レンズ2:動機の分析
- その情報を提示する側に、どんな利益があるか?
- 何か隠している可能性はないか?
レンズ3:複数視点の照合
- 一つの情報源だけに頼らず、異なる角度からの検証があるか?
思考実験:もしもあなたのブランドが嘘をつくとしたら
想像してみてください。あなたのブランドが完全に正直であるべき場面と、「演出」が許される境界線はどこにありますか?
例えば、製品の使用前後の写真を掲載するとき、照明や角度を最適化するのは「演出」でしょうか、それとも「欺瞞」でしょうか? 顧客の声を実際の言葉から選び、編集して掲載するのは?
この境界線を明確にすることが、信頼されるブランドコミュニケーションの基盤になるのではないでしょうか。
感情を動かすクリエイティブの可能性
真実の物語と、真実らしい物語
皮肉なことに、最も人の心を動かすクリエイティブは、しばしば「事実」よりも「真実らしい物語」です。映画やドラマが架空の物語でありながら深い共感を呼ぶように、マーケティングにおける「演出」も、嘘ではなく「本質的な真実を伝えるための表現」になり得ます。
重要なのは、その演出が誠実さに基づいているかどうかです。
あるアウトドアブランドのキャンペーンを例にとりましょう。彼らは「完璧なキャンプ体験」ではなく、「失敗だらけだけど笑えるキャンプ」を描きました。テントが倒れ、料理は焦げ、でも仲間と笑い合う。
これは高度に演出された映像でしたが、多くの人が「これこそ本当のキャンプだ」と共感しました。
これは嘘ではなく、本質的な真実を感情的に伝わる形で表現したクリエイティブだと思います。
データと物語の統合
AIが提供するデータ分析と、人間が紡ぐ物語。この二つを統合することが、次世代のマーケティングの鍵です。
データは「何が起きているか」を教えてくれます。しかし「なぜそれが重要か」を伝えるには、人間の感性による物語が必要です。そしてその物語が信頼されるには、嘘のない誠実さが不可欠です。
例えば、AIによる顧客行動分析で「夜22時以降の購買が増加している」というデータが得られたとします。これを単なる数字として提示するのではなく、「一日の終わり、子どもを寝かしつけた後、ようやく自分のための時間を見つけた母親たちが、小さな贅沢を探している」という物語に変換することで、深い共感を生み出せます。
ただし、この物語が推測に基づくなら、それを明示する誠実さが必要です。「データからこう読み取れます」と「これが真実です」の間には、大きな違いがあります。
実践への小さなヒント。貴社ではどう具現化されるか
明日から始められる3つのアクション
1. AIとの対話プロトコルを確立する
社内でAIツールを使用する際の「問いかけ方」の基準を作りましょう。例えば、「この情報のソースは?」と必ず確認する習慣、複数のAIで同じ質問をして回答を比較する手順などです。これにより、ハルシネーションのリスクを大幅に減らせます。
2. SNSキャンペーンの「誠実さ指標」を設定する
バズや数字だけでなく、「どれだけ本物の共感を得られたか」を測る独自の指標を持ちましょう。例えば、定性的なコメントの内容分析、長文レビューの割合、リピート購入との相関などです。
3. 社内で「嘘と演出の境界線」ワークショップを開催する
マーケティング、営業、法務、経営層を集めて、架空のケーススタディを議論します。「この表現は許容範囲か?」を多様な視点で検討することで、ブランドの倫理基準が明確になります。
未来の競争優位性は「信頼の設計」にある
2026年以降、消費者はますますAI生成コンテンツと人間の創作を見分ける能力を高めていくでしょう。同時に、SNSの「演出」にも敏感になっていきます。
この環境で成功するブランドは、最も上手に嘘をつくブランドではなく、最も誠実に真実を伝えるブランドです。それは単純に「事実だけを述べる」ことではありません。
データの限界を認め、解釈の余地を示し、不確実性に正直でありながら、なお魅力的な物語を紡ぐ、そんな高度なコミュニケーション能力が求められます。
あなたのブランドの物語は、誰のためのものですか?
あなたが今企画しているキャンペーンは、誰のために、何のために存在しますか? それは短期的な数字のためですか？それとも長期的な信頼関係のためですか?
AIの嘘とSNSの嘘が蔓延する時代だからこそ、本物の価値を、本物の言葉で伝えることの価値が高まっています。そしてそれは、単独では実現できません。
データサイエンスの精緻さ、クリエイティブの感性、そして倫理的な判断。この三つが統合されたとき、初めて本当に人の心に届く表現が生まれるのではないでしょうか。