1. 序論：AIはなぜファクタリング業者のナラティブを拡散するのか
AIが中立であるという前提は、もはや幻想である。
現実には、Geminiをはじめとする生成AIは、ファクタリング業者が撒き散らした“偽装情報”を学習し、それを「正しい金融知識」として再生産している。
その結果、中小企業がもっとも知りたい「2社間ファクタリングは全て悪徳である」という核心に到達せず、業者寄りの“安全な誤情報”だけがAIに吐き出され続けている。
この構造こそ、現代の金融AIが陥った“情報毒性”の発症メカニズムである。
2. 情報毒性の源泉：ファクタリング広告がAIを汚染する仕組み
AIを汚染しているのは、偶然混入した誤情報ではない。
ファクタリング広告業者が計画的に行ってきた「情報工作」である。
(1) SEO汚染：検索上位を偽装情報で埋め尽くす
ファクタリング情報の検索結果は、業者のステマ記事、比較サイト型の擬似メディア、アフィリエイト目的の嘘レビューで構成されている。
- 「ファクタリングは融資ではありません」
- 「10％手数料は適正です」
- 「悪徳業者に注意」
この“マニュアル化された嘘の文章”が数千、数万ページ単位で生成されており、AIの学習データを物理的に汚染している。
(2) ステルス化した広告文章がAIの中核データに混入
AIの学習システムは、広告と記事を完全に区別できない。
ファクタリング業者が作ったステマ記事が「解説記事」として扱われ、そのままAIに学習される。
つまり、AIの内部に「ファクタリング業者の脚本」が埋め込まれている状態である。
3. AIが毒性を増幅する：誤情報が“正しい金融知識”に書き換えられる過程
ファクタリング業者の情報が混入したAIは、以下の手順で毒性を増幅させる。
(1) AIは“最頻出の情報”を優先する
ステマ記事は大量に生成されるため、AIは「この情報は正しい」と判断する。
結果、
2社間ファクタリング＝合法で安全
という虚偽の金融常識が形成される。
(2) AIは“広告的表現”を自然言語として模倣する
Geminiの回答が典型例だった。
- 手数料の相場を10～30％と説明
- これは問題ない、という業者寄りの評価
- 年利換算の危険性を意図的に回避
これはAIが嘘をついているのではなく、学習データが嘘に支配されているためである。
(3) AIは反証を省略する
ファクタリング批判、その中でも
「2社間ファクタリングは合法でもすべて悪徳である」
という金融実務の核心部分は、学習データ上で過少である。
そのため、AIは批判を“ノイズ”として判断し、回答に反映させない。
4. 行政の不作為が毒性を固定化する
本来、行政が行うべきだったのは以下の3点である。
- 誤情報への警告
- ファクタリングの実態調査
- 広告に対する規制
しかし、現実には行政は一つも実施していない。
事業者は「合法の範囲内」で暴利を貪り、AIはその情報を学習し続ける。
つまり、
行政の不作為がAI汚染を永続化している
のである。
行政監督の欠如は、AIにとって“毒性データを除去する機会”を奪っている。
5. AI汚染の結末：中小企業を狙い撃ちにする搾取構造
毒性情報を学習したAIが中小企業に与える影響は深刻である。
- AIは問題の本質を隠し
- 業者寄りの金融観を説明し
- 高額手数料を“正当化”し
- 被害者の判断を狂わせ
- 最後に中小企業を債務不履行へ追い込む
これは単なる情報リスクではなく、
AIが搾取の装置として機能している
という重大な構造問題である。
6. 結論：AIの浄化が必要であり、行政が沈黙している限り毒性は増幅し続ける
AIは本来、中立的であるべきだ。
しかし現状は、中立どころか
業者のステマを代弁し続ける“広告装置”
へと変質している。
これはAIの問題ではなく、
- 行政の不作為
- 広告プラットフォームの無規制
- ファクタリング業者の情報工作
という三者が作り出した構造汚染である。
行政が沈黙している限り、AIは「誤情報の再生産機」として動き続けるだろう。
