偽レビュー問題

　インターネットのショッピングサイトでは、偽レビューが長年にわたり問題視されてきた。これらのレビューは商品の販売促進や評判操作を目的として作成され、多くの消費者を誤解させる原因となっている。特にAmazonなど主要プラットフォームでは、その影響がすでに深刻化している。偽レビューの手法は多岐にわたり、ソーシャルメディア上の非公開グループでの取引が一般的で、この取引では、偽レビュー仲介業者が企業に代わってレビューを作成し、対価として金銭や報酬を受け取る仕組みが構築されている。また、企業自らが消費者に対して、非公開でギフトカードや割引などの特典を提供し、好意的なレビューを誘発する手法も広く使われている。このような不正行為は、消費者の購買判断をゆがめるだけでなく、信頼性の高いレビュー環境の構築を妨げる要因となっている。
　偽レビューの問題は、特にセールのシーズンにおいて顕著だ。この時期、多くの消費者がギフト購入の参考としてレビューを活用するため、不正レビューの影響が広がりやすい。消費者はこうした誤った情報に基づいて購入を決定するリスクを負う。高評価レビューに基づき商品を購入した結果、期待を大きく裏切られるケースが増加し、その反動もショッピングサイトが受けている。
　偽レビューの背景には、企業間の競争の激化があり、オンラインショッピングやサービスプラットフォームの成長により、他社との差別化を図るためにレビュー操作が行われるケースが増えている。企業は売上拡大やブランド強化を目的に、不正な手段に頼ることを選択する一方で、消費者の信頼を損なう結果も招いている。
　こうした既存の偽レビュー問題だが、近年の生成AIの登場によって新たな局面を迎えている。OpenAIが提供するChatGPTのような生成AIツールは、少ない労力で膨大かつ精巧なレビューを短時間で生成することが可能なので、従来の手法に比べて格段に効率的かつ大量の偽レビュー作成ができる。

AIが加速させる偽レビューの課題
　AI生成レビューの最大の特徴は、意外にもその精巧さにある。従来の偽レビューは、単純でありふれた文言が多く、読み手が不自然さを感じることが多かった。しかし、生成AIによるレビューは、長文で構造化された内容を持ち、信頼できるように見える。例えば、製品の使用感を具体的に記述し、適切な形容詞や専門用語を用いることで、消費者に本物らしさを感じさせる。このようなAI生成レビューは、個別の製品ページやランキングの上位に表示されることが多く、消費者に誤解を蔓延させる要因となっている。
　とはいえ、AI生成レビューには共通するいくつかの特徴が存在する。例えば、ありきたりな表現や、空虚な形容詞を多用する点が挙げられる。だが、こうしたレビューは一般的なレビューとほとんど見分けがつかず、従来の手法では検出が困難だ。短文レビューでは、AI検出ツールも正確に判断できない。
　具体的な例として、「トランスペアレンシー・カンパニー」の調査が挙げられる。同社は、2023年に約7300万件のレビューを分析し、そのうち14%が偽レビューである可能性を示した。この中で、約230万件がAI生成レビューであると高い確度で推定されていた。アプリレビューにおいても、生成AIが利用される事例が増加している。特に、スマートフォンやスマートTVアプリのレビューでは、不正レビューがアプリインストールを促進し、その結果としてデバイスが乗っ取られる事態も報告されている。
　それでもAI生成レビューが全て不正とは限らない。非ネイティブスピーカーが正確な言語表現を用いるためにAIを活用する場合もあり、これが本物のレビューであるケースも存在する。AI生成であること自体を否定するのではなく、不正な意図が存在するかどうかを見極めることが課題となっている。

法的対応と企業の取り組み
　偽レビュー問題の深刻化に伴い、法的規制も進められている。これらの取り組みは、偽レビューを取り締まり、オンラインレビュー環境の健全化を目指すものだが、現状、課題も少なくない。
　まず、法的対応として、アメリカ連邦取引委員会（FTC）は2023年に偽レビューの販売や購入を禁止する新たな規則を施行した。この規則は、偽レビューを作成したり取引したりする個人や企業に対し罰金を課すことを可能にするものだ。また、FTCは生成AIを利用した偽レビューの問題にも注目しており、2024年にはAIツール「Rytr」の提供者に対して訴訟を起こした。この訴訟では、同ツールが偽レビューの大量生成を助長し、市場を混乱させるサービスを提供していると指摘されている。
　他方、プラットフォームそのものに対する直接的な罰則は課されていない。これは、アメリカの法律において、プラットフォームが外部投稿コンテンツに対して法的責任を負わないとされているためだ。このため、偽レビュー問題に関与する第三者を取り締まる法的手段が中心となっているが、プラットフォームの責任範囲については議論の余地がある。
　企業の取り組みとしては、主要なプラットフォームが独自の対策を講じている。Amazonは、アルゴリズムや調査チームを活用し、不正レビューの検出と削除を行っている。同社はまた、偽レビューを販売する仲介業者を相手取った訴訟も提起しており、問題の抑制に努めている。
　2023年には「信頼できるレビューのための連合」が設立された。この連合には、Amazon、Trustpilot、Yelp、Tripadvisorなどが参加しており、プラットフォーム間での情報共有やベストプラクティスの導入を進めている。この取り組みは、AIを活用して偽レビューを検出する技術の開発にも焦点を当てており、消費者保護を目的としている。連合は、レビューシステム全体の透明性と信頼性を向上させるための重要なステップと位置づけられている。
　しかし、企業の対応には限界もある。例えば、Amazonといった大手プラットフォームが自社の技術で偽レビューを削除しているにもかかわらず、一部の消費者団体はその取り組みが十分でないと批判している。特に、消費者の立場から見れば、依然として多くの偽レビューが残されており、その影響を受けるリスクは消えていない。法的対応と企業の取り組みを強化するためには、さらなる協力が必要だ。まず、規制当局と企業が共同でAI技術の悪用を防ぐ仕組みを構築することが求められる。また、消費者への教育も重要だ。消費者が偽レビューを見分ける能力を高めることで、問題の拡大を抑えることが可能となる。

消費者の対応
　生成AIの普及により、偽レビュー問題が複雑化する中で、消費者もそれなりの対応は可能だ。研究によると、AI生成レビューにはいくつかの共通する特徴が存在する。例えば、レビューが過度に熱狂的または否定的であったり、商品名やモデル番号が不自然に繰り返されている場合、それが偽レビューである可能性が高い。また、ありきたりな表現や、曖昧で具体性に欠ける形容詞が多用されているレビューも疑わしい。また、レビューを参考にする際には、複数の情報源を確認することが推奨される。一つのレビューだけに頼るのではなく、異なるプラットフォームや信頼できる第三者の意見も取り入れることで、より正確な判断が可能となる。