CINC 開發「AI 錯誤資訊檢查功能」，可確認 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等生成式 AI 是否輸出錯誤資訊
株式會社 CINC 開發了「AI 錯誤資訊檢查功能」，讓企業能夠確認生成式 AI 的回答中是否包含關於自身品牌或產品的錯誤資訊。該工具可同時向 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等五個 AI 服務發送查詢，並將回應自動分類為七個等級。此功能整合於 CINC 內部的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）工具中，支援從風險可視化到改善措施效果驗證的端到端管理。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月4日 22:00
- 🔍 收集: 2026年6月4日 13:21
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月6日 22:42（收集後57小時20分鐘）
株式會社 CINC（總公司：東京都港區，代表取締役社長：石松友典，以下簡稱 CINC）在其內部的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）工具中新增了「AI 錯誤資訊檢查功能」。此功能可讓使用者確認生成式 AI 的回答中是否包含關於自身公司或產品的錯誤資訊。
使用此功能時，使用者只需註冊想要確認的公司、服務或產品的正確資訊。該工具會同時向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 發送查詢（提示詞），並擷取回應。取得的回應資料會使用包含「準確」、「脈絡偏差」、「不準確」和「幻覺」在內的七級標籤系統進行自動分類，並與作為回應生成資訊來源的引用 URL 一同顯示。此功能使 CINC 能夠在其 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）顧問服務中，提供從「掌握錯誤資訊發生狀況」到「驗證改善措施實施後的效果」的順暢支援。
＜開發背景：隨著 AI 搜尋普及，「看不見的錯誤資訊風險」浮現檯面＞
ChatGPT 和 Gemini 等生成式 AI 的日常使用，使得 AI 在企業不知情的情況下提供錯誤資訊的風險日益凸顯。在達沃斯會議聞名的世界經濟論壇《2026 年全球風險報告》中，「錯誤資訊與虛假資訊」被列為未來兩年內對世界造成嚴重影響的第二大風險。
將錯誤資訊的風險轉化為企業熟悉的例子，包括「產品更新後，AI 仍持續推薦舊型號」或「價格調整後，回答中仍包含舊價格」等情況。這些現象的發生，是因為新聞稿、評論、比較文章等網路上存在的所有文章都會被 AI 讀取，從而形成品牌「在 AI 中的形象」。任何企業都存在著無意間累積的舊資訊或錯誤被用於回答用戶的風險。
AI 誤判導致的主要商業風險
風險類型 / 預期的具體事件
- 引導至停產/舊型號：產品更新後 AI 仍持續推薦舊型號，導致對不存在的產品的詢問和銷售機會的損失。
- 因舊價格/舊規格引發的投訴：價格/規格變更後 AI 仍以舊資訊回應，導致基於錯誤前提考慮購買或簽約的用戶投訴或解約。
- 引導至舊地址/舊聯絡方式：搬遷後 AI 仍持續引導至舊據點，導致到訪或配送時的糾紛。
- 因幻覺產生的錯誤資訊：AI 捏造並回應不存在的功能、獲獎經歷或資本關係，存在用戶將其視為事實的風險。
- 因招募資訊誤判導致的錯配：AI 回應與實際不符的薪資範圍或公司制度，可能導致候選人在應徵前或應徵後放棄。
- 品牌脈絡偏差：AI 在與原本欲訴求的優勢不同的脈絡下提及品牌，或與競爭對手混淆，導致非預期的機會損失。
上述風險常因企業不了解「AI 正在回答什麼」而被忽視。此功能的開發目的，正是為了將此類「看不見的風險」可視化，並從掌握客戶現狀到衡量措施實施後的效果，提供一貫的支援。
＜此功能實現的支援＞
「AI 錯誤資訊檢查功能」可實現以下支援：
1：全面掌握 AI 的誤判
註冊要確認的公司、產品或服務的正確資訊後，系統會同時向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 五項服務發送查詢（提示詞），並自動收集各自的回應。使用者可以一目了然地掌握哪個 AI 在哪個項目上提供了錯誤的回答。
2：標記錯誤資訊的「類型」，設計對策優先級
並非單純將回答判定為準確或不準確，而是可以使用七級標籤系統進行識別：準確、新舊混雜、脈絡偏差、不完整、不準確、幻覺、無資訊。根據回答內容是「事實有誤」、「資訊過時」還是「脈絡偏離」，處理方法也會不同。透過七級分類識別，有助於提高所提議措施的精準度。
例如，使用此功能查詢某產品的最新顏色變化時，ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 各自的回答會被標記為「不準確」、「新舊混雜」或「準確」，一眼就能看出每個回答存在何種缺陷。此外，透過查看回答詳細資訊及引用連結，還可以鎖定錯誤資訊的來源。
此功能還可以獲取生成式 AI 在不進行搜尋的情況下回答的資料，因此可以調查錯誤資訊的原因是 AI 的內部知識還是引用的網頁。定期檢查有助於支援客戶風險的早期發現和處理。
＜關於 AI 搜尋最佳化顧問服務＞
CINC 的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）顧問服務，從問題分析、策略制定、措施執行到改善提供全程支援，目標是讓生成式 AI 引用客戶網站，或在適當的脈絡下推薦品牌。
對於「想先確認自家公司現狀」的客戶，CINC 提供 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）的免費診斷服務。
請透過以下 URL 申請：
https://consulting.cinc-j.co.jp/geo_diagnosis
＜參考資訊＞
■ 關於 CINC 的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）
https://www.cinc-j.co.jp/service/analytics/geoconsulting
■ CINC 的行銷 DX 服務
數位行銷策略設計顧問
內容行銷顧問
AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）顧問
SEO 顧問
SNS 顧問
轉換率改善顧問
廣告代理營運
YouTube 行銷顧問
YouTube 頻道營運顧問
YouTuber 合作策略設計與發行
■ 關於 Keywordmap
Keywordmap 是一款工具，基於龐大的搜尋結果、自家/競爭對手/所有網站以及關鍵字廣告的數據，提供競爭分析、關鍵字選擇、AI 寫作、效果衡量等功能，支援 SEO 和內容行銷。自 2016 年發布以來，已廣泛被各種行業、業界和事業規模的企業用於推動網路集客。
URL：https://keywordmap.jp/
Keywordmap 免費試用：https://keywordmap.cinc-
使用此功能時，使用者只需註冊想要確認的公司、服務或產品的正確資訊。該工具會同時向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 發送查詢（提示詞），並擷取回應。取得的回應資料會使用包含「準確」、「脈絡偏差」、「不準確」和「幻覺」在內的七級標籤系統進行自動分類，並與作為回應生成資訊來源的引用 URL 一同顯示。此功能使 CINC 能夠在其 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）顧問服務中，提供從「掌握錯誤資訊發生狀況」到「驗證改善措施實施後的效果」的順暢支援。
＜開發背景：隨著 AI 搜尋普及，「看不見的錯誤資訊風險」浮現檯面＞
ChatGPT 和 Gemini 等生成式 AI 的日常使用，使得 AI 在企業不知情的情況下提供錯誤資訊的風險日益凸顯。在達沃斯會議聞名的世界經濟論壇《2026 年全球風險報告》中，「錯誤資訊與虛假資訊」被列為未來兩年內對世界造成嚴重影響的第二大風險。
將錯誤資訊的風險轉化為企業熟悉的例子，包括「產品更新後，AI 仍持續推薦舊型號」或「價格調整後，回答中仍包含舊價格」等情況。這些現象的發生，是因為新聞稿、評論、比較文章等網路上存在的所有文章都會被 AI 讀取，從而形成品牌「在 AI 中的形象」。任何企業都存在著無意間累積的舊資訊或錯誤被用於回答用戶的風險。
AI 誤判導致的主要商業風險
風險類型 / 預期的具體事件
- 引導至停產/舊型號：產品更新後 AI 仍持續推薦舊型號，導致對不存在的產品的詢問和銷售機會的損失。
- 因舊價格/舊規格引發的投訴：價格/規格變更後 AI 仍以舊資訊回應，導致基於錯誤前提考慮購買或簽約的用戶投訴或解約。
- 引導至舊地址/舊聯絡方式：搬遷後 AI 仍持續引導至舊據點，導致到訪或配送時的糾紛。
- 因幻覺產生的錯誤資訊：AI 捏造並回應不存在的功能、獲獎經歷或資本關係，存在用戶將其視為事實的風險。
- 因招募資訊誤判導致的錯配：AI 回應與實際不符的薪資範圍或公司制度，可能導致候選人在應徵前或應徵後放棄。
- 品牌脈絡偏差：AI 在與原本欲訴求的優勢不同的脈絡下提及品牌，或與競爭對手混淆，導致非預期的機會損失。
上述風險常因企業不了解「AI 正在回答什麼」而被忽視。此功能的開發目的，正是為了將此類「看不見的風險」可視化，並從掌握客戶現狀到衡量措施實施後的效果，提供一貫的支援。
＜此功能實現的支援＞
「AI 錯誤資訊檢查功能」可實現以下支援：
1：全面掌握 AI 的誤判
註冊要確認的公司、產品或服務的正確資訊後，系統會同時向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 五項服務發送查詢（提示詞），並自動收集各自的回應。使用者可以一目了然地掌握哪個 AI 在哪個項目上提供了錯誤的回答。
2：標記錯誤資訊的「類型」，設計對策優先級
並非單純將回答判定為準確或不準確，而是可以使用七級標籤系統進行識別：準確、新舊混雜、脈絡偏差、不完整、不準確、幻覺、無資訊。根據回答內容是「事實有誤」、「資訊過時」還是「脈絡偏離」，處理方法也會不同。透過七級分類識別，有助於提高所提議措施的精準度。
例如，使用此功能查詢某產品的最新顏色變化時，ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Mode 和 AI Overviews 各自的回答會被標記為「不準確」、「新舊混雜」或「準確」，一眼就能看出每個回答存在何種缺陷。此外，透過查看回答詳細資訊及引用連結，還可以鎖定錯誤資訊的來源。
此功能還可以獲取生成式 AI 在不進行搜尋的情況下回答的資料，因此可以調查錯誤資訊的原因是 AI 的內部知識還是引用的網頁。定期檢查有助於支援客戶風險的早期發現和處理。
＜關於 AI 搜尋最佳化顧問服務＞
CINC 的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）顧問服務，從問題分析、策略制定、措施執行到改善提供全程支援，目標是讓生成式 AI 引用客戶網站，或在適當的脈絡下推薦品牌。
對於「想先確認自家公司現狀」的客戶，CINC 提供 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）的免費診斷服務。
請透過以下 URL 申請：
https://consulting.cinc-j.co.jp/geo_diagnosis
＜參考資訊＞
■ 關於 CINC 的 AI 搜尋最佳化（GEO/LLMO）
https://www.cinc-j.co.jp/service/analytics/geoconsulting
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■ 關於 Keywordmap
Keywordmap 是一款工具，基於龐大的搜尋結果、自家/競爭對手/所有網站以及關鍵字廣告的數據，提供競爭分析、關鍵字選擇、AI 寫作、效果衡量等功能，支援 SEO 和內容行銷。自 2016 年發布以來，已廣泛被各種行業、業界和事業規模的企業用於推動網路集客。
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常見問題
AI錯誤資訊檢查功能適合哪些類型的公司？
適合所有想確認生成式AI是否正確處理其品牌或產品資訊的公司。
使用這個功能可以了解什麼？
您可以了解包括ChatGPT在內的五個AI對貴公司的描述，以及這些資訊的準確性和來源。
錯誤資訊的檢測有多準確？
它會自動將回應分類為七個等級，但我們建議使用者進行最終判斷。