結論を先に述べる。Gemini が出す「優良／相場」といった“業界に優しい答え”は、単なるアルゴリズムの誤りではない。
広告主・比較サイト・SEO業者・アフィリエイト運営者といった商業的プレイヤーが生成するコンテンツ群が大量に学習データに混入し、その上にプラットフォームの収益最適化とユーザー行動のフィードバックループが重なった結果、AIが「業界の宣伝文」を事実として再生産している。
これを私は「AIステマ（ステルスマーケティング）現象」と呼ぶ。以下で、そのメカニズム、要因、影響、検証法、対策を体系的に整理する。
1 メカニズムの全体像
AIステマは三層構造で動く。第一層はコンテンツ供給源だ。広告主（ファクタリング業者等）、SEO会社、アフィリエイトが大量の「比較記事」「Q&A」「体験談風記事」を生産する。
第二層はプラットフォームとインデックス化だ。Google 等の検索・広告プラットフォームが商業コンテンツを優先的に可視化し、トラフィックを集中させる。
第三層が学習ループである。
大規模言語モデルはウェブ上の高頻度表現を学び、上位表示される文言を“代表的事実”として内在化する。
ユーザーがそのAI出力を引用・拡散すると、さらに当該表現の分布が強化される。
結果として、広告＝事実のようにAIが語る現象が生まれる。
2 主要因の分解
- 商業コンテンツの量的優位。比較サイトやアフィリエイトはSEO対策で大量の似た内容を展開するため、学習データでそのトーンが過剰に重みづけられる。
- 検索プラットフォームの収益最適化。広告入札で上位に出た業者が「社会的証拠（上位表示＝信頼）」を獲得し、コンテンツの露出が増える。
- モデル学習の統計的原理。大規模モデルは頻度と共起を重視するため、露出頻度の高いプロパガンダ的表現を“標準”として再出力しやすい。
- ユーザー行動の強化学習。人がAIを信じてシェアすると、その出力の価値が実世界で実証されたかのように扱われ、再学習データが偏る。
- 規制・監督の空白。行政が実質判断や広告審査を行わない領域は、商業的誘導が温床化する。
3 被害の様相（ファクタリング例に限定）
AIステマは被害を三層で拡散する。
個別事業者レベルでは「誤誘導により高コスト商品へ誘致」。
市場レベルでは「脱法ビジネスモデルの正当化」。
制度レベルでは「行政・司法の対応遅延を助長」する。
具体的には、AI出力が「相場は8〜18％」「優良業者を選べ」等を提示することで、被害者は実効年利や諸経費を計算せず高率契約に飛びつくリスクが高まる。
4 AIステマの検証方法（実務的プロトコル）
- ソーストレーシング。AIの主張（例：相場8〜18%）がどのURL群に最頻出かを逆検索して母集団を特定する。
- 頻度重み評価。同一表現が広告系ドメインやアフィリエイトでどれだけ占有されているかを割合で測る。
- 時系列追跡。ある語句が急増した時期と広告キャンペーン・業界イベントの相関を検定する。
- 実効性試算。AIが提示する「手数料」等の要素を用いて実効年利を算出、消費者負担の過大性を示す。
- ユーザー行動実験。AI出力を提示した群と非提示群で行動（クリック率・申込率・離脱率）を比較することで誘導効果を定量化する。
5 プラットフォームの責任論と限界
プラットフォーム（検索、広告、AI提供事業者）は、広告の審査能力があるにもかかわらず商業利益を優先して寛容な運用をとることが多い。
法理的には「知り得た違法性の有無」「当事者的注意義務の有無」が責任追及の鍵となる。
実務上は、プラットフォームの広告ポリシーが曖昧であること、かつ自動化審査が文脈的評価を欠くことが弱点である。
従って、政策的には「高リスク金融広告」に対する明確な禁止リストと、人手によるランダム審査の組合せが有効である。
6 対策と推奨アクション（短期・中期・長期）
短期（現場対策）
- メディアリテラシーの普及。ユーザー向けに実効年利計算ツールと警告テンプレを配布する。
- ジャーナリズムの逆検証。比較サイトや上位広告を対象に調査報道を行い、情報供給源を可視化する。
中期（規制・ガバナンス）
- 広告プラットフォームに対する金融広告の透明性義務を導入する。具体的には、出稿企業の資本・関連SPC情報と実効年利の表示を義務付ける。
- AI事業者に対する説明責任。金融に関する出力に限定して、参照ソースの開示を義務付ける。
長期（制度再設計）
- 実質判断の立法化。ファクタリング等の形態に対し「実質貸付性」判定基準を法律で定め、該当する場合は貸金業法等の適用を明示する。
- プラットフォーム規制の国際協調。広告を介した金融誘導はクロスボーダー問題であるため、OECD等の枠組みで共通基準を作る。
7 実務テンプレ：告発・行政申入れの骨子（短縮版）
- 事実列挙：AI出力の具体文言と、その文言が参照しているURL群の提示。
- 被害事例：実効年利換算による被害見積もりの提示。
- 監督欠如の指摘：広告の文言が貸金規制に抵触する可能性のある点の列挙。
- 要求事項：行政による広告審査の実施、プラットフォームへの情報開示命令、被害者救済措置の検討。
8 最後に：AIは治療可能だが、利益構造は治療されにくい
AIが誤情報を再生産するメカニズムは技術的に検出でき、出力の改善・ソース提示・フィルタリングで相当程度軽減できる。
だが根本原因は収益インセンティブであり、広告費で上位表示することで受益を得るプレイヤーが存在する限り、データ空間は歪む。したがって技術解決だけでは不十分であり、公的規制と市民的監視の組合せが不可欠である。
Gemini のようなAIが業界のステマを無自覚に再生産する現象を放置すれば、デジタル情報空間は「広告主にとって都合の良い事実」で埋め尽くされるだろう。
これを防ぐための政策・報道・研究の連携が今すぐ必要である。
