直す前: Duboisらの実験では、カメラでは誤作動が見えたのに、クラウドの履歴に残っていないものが4件ありました。そのうち3件では、音声を送った形跡が通信にありました。
直した後: 誤作動も含めて、送られた音声がすべて履歴に記録されているかを、利用者が外から確かめる方法は限られます。
理由: 実験の細かい件数を出典で確認できなかったため

AIスピーカーやAIアシスタントは会話を聞いている？送るのは呼びかけの後だけの設計だが、聞き間違いの誤作動は研究で確かめられている

直す前: Googleは「音声アクティビティを含める」のチェックで録音の保存を選べます。
直した後: Googleは「ウェブとアプリのアクティビティ」の設定で、音声の録音を含めるかどうかを選べます。
理由: 設定の名前を公式の説明に合わせたため

子どもがAIで同級生の性的な偽画像を作ってしまった。学校と家庭は、広がりを止めて被害を受けた子を守ることから始める

直す前: 行為者の約7割は同級生や同じ学校の人でした。
直した後: 行為者の7割近くは同級生や同じ学校の人でした。
理由: 公表の数字は7割に届いていなかったため

子どもがAIで同級生の性的な偽画像を作ってしまった。学校と家庭は、広がりを止めて被害を受けた子を守ることから始める

直す前: 被害を受けた子は中高生が約9割で、小学生の被害もありました。
直した後: 被害を受けた子は中高生が9割以上で、小学生の被害もありました。
理由: 公表の数字は9割を超えていたため

子どもがAIで同級生の性的な偽画像を作ってしまった。学校と家庭は、広がりを止めて被害を受けた子を守ることから始める

直す前: 2025年には、こうした加工画像に初めて児童ポルノ禁止法を適用した検挙がありました（大人の教員の事案）。
直した後: （削除）
理由: 出典で確認できない検挙の記述だったため削除

子どもがAIで同級生の性的な偽画像を作ってしまった。学校と家庭は、広がりを止めて被害を受けた子を守ることから始める

直す前: 警察は事案に応じて、刑法や児童ポルノ禁止法などでの捜査や、指導・警告をしています。
直した後: 警察は事案に応じて、名誉毀損などの疑いでの捜査や、指導・警告をしています。
理由: 警察庁の資料に書かれている内容に合わせたため

子どもがAIで同級生の性的な偽画像を作ってしまった。学校と家庭は、広がりを止めて被害を受けた子を守ることから始める

直す前: 一度SNSやグループに投稿した画像は広まり、二度と消せなくなると伝えています
直した後: SNSやグループに投稿した画像は広まり、消せなくなるおそれがあると伝えています
理由: 啓発資料の表現より強く言い切っていたため

個人情報の流出から数か月たっても、不安が続く。半年・1年後まで確かめるのは、明細・ログイン・信用情報の3つ

直す前: 強い苦痛を感じた被害者は全体の10%で、片づけが1日以内の人では4%、1〜3か月かかった人では20%でした。
直した後: 強い苦痛を感じた被害者は全体の10%で、片づけに時間がかかった人ほど、その割合は高くなっていました。
理由: 4%と20%という数字を出典で確認できなかったため

個人情報の流出から数か月たっても、不安が続く。半年・1年後まで確かめるのは、明細・ログイン・信用情報の3つ

直す前: 被害の片づけに時間がかかった人ほど、強い苦痛を感じていました。
直した後: 被害の片づけに時間がかかった人ほど、強い苦痛を感じる割合が高い傾向がありました（どちらが原因かまではわかりません）。
理由: 関連を見た調査で、原因と結果まではわからないため

個人情報の流出から数か月たっても、不安が続く。半年・1年後まで確かめるのは、明細・ログイン・信用情報の3つ

直す前: 苦痛は、失ったお金の額だけでは説明しきれないものでした。
直した後: 失ったお金との関連は、損失の測り方によって見え方が変わりました。
理由: 論文の結果は損失の測り方で違っていたため

ディープフェイクの被害のあと、検索するとまだ出てくる。評判を取り戻すには、検索結果の削除依頼と見守りを一人で抱えずに続ける

直す前: 10〜24歳の被害の影響をまとめた系統的レビューの対象研究（2010〜2024年発表）
直した後: 10〜24歳の被害の影響をまとめた系統的レビューの対象研究（2017〜2022年発表）
理由: 2010〜2024年は検索した範囲で、対象研究の発表年は2017〜2022年だったため

ディープフェイクの被害のあと、検索するとまだ出てくる。評判を取り戻すには、検索結果の削除依頼と見守りを一人で抱えずに続ける

直す前: 違法・有害情報相談センター（総務省委託事業、相談は無料）
直した後: 違法・有害情報相談センター（総務省の支援事業、相談は無料）
理由: 事業の位置づけを正しく直したため

偽情報やディープフェイクが気になって、何も信じられなくなった。研究では、人は「だまされる」より「疑いすぎる」間違いが多めだった

直す前: 同時に、主要な報道機関のニュースへの信頼もわずかに下がりました。
直した後: 同時に、主要な報道機関のニュースを正確だと思う度合いもわずかに下がりました。
理由: 実験で測ったのは信頼ではなく、正確だと思う度合いだったため

偽情報やディープフェイクが気になって、何も信じられなくなった。研究では、人は「だまされる」より「疑いすぎる」間違いが多めだった

直す前: 対象: 英国の大学の研究者によるオンライン実験
直した後: 対象: 米国（実験1・2）と英国（実験3）のオンライン実験の参加者
理由: 実験の対象の国を論文に合わせたため

偽情報やディープフェイクが気になって、何も信じられなくなった。研究では、人は「だまされる」より「疑いすぎる」間違いが多めだった

直す前: 偽情報についての報道やまとめを見続けると、本当の情報まで疑いやすくなる傾向が実験で見られました。
直した後: 偽情報についての報道を1回読んだだけでも、本当の情報まで疑いやすくなる傾向が実験で見られました。
理由: 実験は報道を1回読ませる形で、見続けた影響ではなかったため

偽情報やディープフェイクが気になって、何も信じられなくなった。研究では、人は「だまされる」より「疑いすぎる」間違いが多めだった

直す前: 急いで判断しないことで、疑いすぎの間違いも、だまされる間違いも減らせます。
直した後: 急いで白黒をつけないための工夫です（研究で直接確かめた方法ではなく、考え方の一つです）。
理由: 研究で直接確かめた方法ではなかったため

有名人のAI動画の投資広告で、お金を払ってしまった。返金を求める手順は、払い方で変わる

直す前: いったん振り込むと被害の回復は難しく、高額になりやすいとしています。
直した後: いったん振り込むと被害の回復は難しいとしています。
理由: 「高額になりやすい」は出典の記載より言い過ぎだったため

AIに作品をまねされて、発表を続けるのが怖い。守りの柱は「載せ方・記録・申し立て」で、見えない加工の効果は研究で分かれている

直す前: 法的な手段をとったのは2人で、透かし（11人）、プロフィールへの方針の記載（7人）、通報（6人）が多く使われていました。
直した後: 見えない加工の技術を知っていたのは10人で、実際に試したのは1人でした。
理由: 透かし・通報などの人数を出典で確認できなかったため差し替え

AIに作品をまねされて、発表を続けるのが怖い。守りの柱は「載せ方・記録・申し立て」で、見えない加工の効果は研究で分かれている

直す前: 聞き取りでは20人中7人が使い、周りの人が無断利用を指摘する後押しになっていました。
直した後: まねを減らす効果を測った研究は見つかっていませんが、無断で使ってほしくないという意思をはっきり示せます。
理由: 人数と効果を出典で確認できなかったため

AIに作品をまねされて、発表を続けるのが怖い。守りの柱は「載せ方・記録・申し立て」で、見えない加工の効果は研究で分かれている

直す前: 対象: 米国の大学などの研究チームによる、描き手20人とデータを扱う技術者などへの聞き取り
直した後: 対象: 米国の大学の研究チームによる、描き手20人と、作品のデータをAIの学習に使った経験のある8人への聞き取り
理由: 聞き取りの対象を論文に合わせたため

AIに頼りすぎて、文章が書けなくならないか心配。研究と国の指針からわかった、書く力を残す使い方

直す前: AIの指摘を外したグループの文章は、書き直しが必要と判定された割合が31%で、指摘を続けたグループ（14%）の2倍を超えました。
直した後: AIの指摘を外したグループで、問題ありと判定されるコメントの割合が大きく増えました。
理由: 31%・14%などの数字を出典で確認できなかったため

AIに頼りすぎて、文章が書けなくならないか心配。研究と国の指針からわかった、書く力を残す使い方

直す前: 教室の授業と比べて（物理の授業、194人）
直した後: 教室のアクティブラーニングの授業と比べて（米国の大学の物理の授業、194人、2025年発表）
理由: 比べた相手は、学生が手を動かす形の授業だったため

AIに頼りすぎて、文章が書けなくならないか心配。研究と国の指針からわかった、書く力を残す使い方

直す前: 対象: 大学1年生（授業内の演習）
直した後: 対象: ドイツの大学でファッションデザインを学ぶ1年生21人（授業内の演習）
理由: 対象を論文の記載に合わせて具体的にしたため

AIに頼りすぎて、文章が書けなくならないか心配。研究と国の指針からわかった、書く力を残す使い方

直す前: 文部科学省の指針は、自分で書いた文章をAIに直させ、それを「たたき台」に自分で推敲する使い方を例に挙げています。
直した後: 小中高校向けの文部科学省の指針は、自分で書いた文章をAIに直させ、それを「たたき台」に自分で推敲する使い方を例に挙げています。
理由: この指針は小中高校向けのものだったため

AIに頼りすぎて、文章が書けなくならないか心配。研究と国の指針からわかった、書く力を残す使い方

直す前: AIに書かせて任せきりにすると、AIを外したときに質が下がる例がありました。
直した後: AIの助けに頼って書いていると、AIを外したときに質が下がる例がありました。
理由: 研究のAIは文章を書かせるものではなく、指摘するものだったため

AIの答えを信じて契約し、損をした。取り消しやクーリング・オフは条件つきで、まず記録を残して188に相談する

直す前: 消費者契約法の取り消しは、追認できる時から1年、または契約から5年を過ぎると時効で消えます。
直した後: 消費者契約法の取り消しは、原則として、追認できる時から1年、または契約から5年を過ぎると時効で消えます（霊感などを使った勧誘は3年・10年）。
理由: 霊感などを使った勧誘には、期間が長い例外があるため

AIの答えを信じて契約し、損をした。取り消しやクーリング・オフは条件つきで、まず記録を残して188に相談する

直す前: 国民生活センターは、…無登録の業者と取引しないことを呼びかけています。
直した後: 国民生活センターは、…取引の前に登録された業者かを確かめることを呼びかけています。
理由: 国民生活センターの呼びかけの表現に合わせたため

学校で生成AIを使う前に、生徒が知っておきたいこと。国の指針では、利用規約の年齢・入力しない個人情報・出力の確かめ方の3つが土台

直す前: ヒントだけ出す形では、差はありませんでした。
直した後: ヒントだけ出す形では、統計的にはっきりした差は見られませんでした。
理由: 差がないと示されたのではなく、はっきりした差が出なかったため

AIなしだと、考えたり書いたりする手が止まる。試験や面接の前は、白紙から思い出す練習を本番の形でくり返す

直す前: AI組は文章の点数だけ伸びた（2025年）
直した後: AI組が他の組を上回ったのは文章の点数の伸びだけ（2025年）
理由: ほかの点数も伸びており、上回ったのが文章だけだったため

AIなしだと、考えたり書いたりする手が止まる。試験や面接の前は、白紙から思い出す練習を本番の形でくり返す

直す前: 学生がレポートにAIを使った場合には、小テストや口述試験を併用するなど評価方法の工夫も有効だとしています。
直した後: 学びの成果を評価するときは、AIを使ったことを明記させることや、小テストや口述試験を併用するなどの工夫も有効だとしています。
理由: 文部科学省の周知の内容に合わせたため

自分の写真や声がAIの学習に使われるのが不安。SNSでできるのは、学習の設定の確認と、顔と声の公開範囲をしぼること

直す前: 学習を止める設定があるサービスもありますが、効くのは今後の分だけです。
直した後: 学習を止める設定があるサービスもありますが、LinkedInは、効くのは今後の分だけだと説明しています。
理由: すべてのサービスではなく、LinkedInの説明だったため

自分の写真や声がAIの学習に使われるのが不安。SNSでできるのは、学習の設定の確認と、顔と声の公開範囲をしぼること

直す前: 本人から「このサイトからは集めないで」と求められたら、正当な理由がない限り従うことも含まれています。
直した後: 本人や委員会などから「特定のサイトから要配慮個人情報を集めないで」と求められたら、拒む正当な理由がない限り従うことも含まれています。
理由: 対象は要配慮個人情報で、求める側に委員会なども含まれるため

AIの偽画像や動画を本物と思って拡散してしまった。研究では、広めた本人が早めに出す訂正ほど効きやすい

直す前: 32本の研究をまとめた分析では、誤情報を出した本人による訂正が効きやすく
直した後: 32本の研究をまとめた分析では、誤情報を出した側による訂正が効きやすく
理由: 研究の「本人」は誤情報を伝えた側で、SNSで共有した個人ではないため

AIの偽画像や動画を本物と思って拡散してしまった。研究では、広めた本人が早めに出す訂正ほど効きやすい

直す前: 総務省の教材も、国内で災害時に生成AIで作られた偽の映像がSNSに投稿され
直した後: 総務省の教材も、国内で災害時に生成AIで作られた偽の画像がSNSに投稿され
理由: 教材で紹介されていたのは映像ではなく画像だったため

家族がAIの話し相手にのめり込みそうで心配。時間と課金はスマホの標準設定で区切れ、決め方は本人と話し合う

直す前: 51本の研究を整理したレビューでは
直した後: 51本の文献（うち実証研究22本）を整理したレビューでは
理由: 51本は研究ではなく文献全体の数で、実証研究は22本だったため

AIサービスから個人情報が漏れたと通知が来た。二次被害を防ぐ鍵は、漏れた項目に合わせた手当てと、便乗する連絡への警戒

直す前: 漏えいのあとにパスワードを変えた人は3割ほどにとどまっていました。
直した後: 漏えいのあったサイトでパスワードを変えた人は3割ほどにとどまっていました。
理由: 3割は漏えいのあったサイトでの変更の割合だったため

AIサービスから個人情報が漏れたと通知が来た。二次被害を防ぐ鍵は、漏れた項目に合わせた手当てと、便乗する連絡への警戒

直す前: どれかにあたる漏えいが起きると、事業者は国に報告し、本人にも知らせることになっています。
直した後: どれかにあたる漏えいが起きると、事業者は個人情報保護委員会に報告し、本人にも知らせることになっています。
理由: 報告先を法令の記載どおりに直したため

AIサービスから個人情報が漏れたと通知が来た。二次被害を防ぐ鍵は、漏れた項目に合わせた手当てと、便乗する連絡への警戒

直す前: 職員を名乗って「個人情報が漏えいしている。削除を依頼できる」と持ちかける電話を確認しています。
直した後: 職員を名乗って「あなたの個人情報が漏れているので、削除してあげる」と持ちかける電話の相談が寄せられているとしています。
理由: 国民生活センターの公表の文言に合わせたため

AIの導入で仕事がつらく、休みたい。休職は会社の規則で決まり、休む間の収入は傷病手当金か労災で支える

直す前: 額は標準報酬の3分の2で、期間は通算1年6か月です。
直した後: 額は標準報酬日額の3分の2で、期間は通算1年6か月です。
理由: 計算の基準は標準報酬日額だったため

AIの導入で仕事がつらく、休みたい。休職は会社の規則で決まり、休む間の収入は傷病手当金か労災で支える

直す前: 休職の手続きも傷病手当金の申請も、医師の診断書や意見を前提にしています。
直した後: 厚生労働省の手引きでは休業は主治医の診断書から始まるとされ、傷病手当金の申請書にも医師が書く欄があります。
理由: 公的資料に書かれている内容に合わせたため

AIの導入で仕事がつらく、休みたい。休職は会社の規則で決まり、休む間の収入は傷病手当金か労災で支える

直す前: 最寄りの都道府県労働局か労働基準監督署に相談できます。
直した後: 労働基準監督署に相談するよう案内されています。
理由: 厚生労働省のQ&Aの案内先は労働基準監督署だったため

AI翻訳を信じて送った文章が、誤訳だった。研究では、1文ずつは9割前後正しくても、文書全体では誤りが混ざりやすかった

直す前: プロの医療通訳者が6段階で正確さを評価すると、中央値はChatGPTで5、ほかの2つのツールで2
直した後: そこから選んだ40のやりとりを、プロの医療通訳者8人が6段階（0〜5点）で評価すると、正確さの中央値はChatGPTで5、ほかの2つのツールで2
理由: 評価したのは全部ではなく、選んだ40のやりとりだったため

AI翻訳を信じて送った文章が、誤訳だった。研究では、1文ずつは9割前後正しくても、文書全体では誤りが混ざりやすかった

直す前: 誤訳が起きやすいのは、言語の組み合わせ、元の文の書き方、ツールの3つしだいだと言えます。
直した後: これらの研究からは、誤訳の起きやすさが、言語の組み合わせ、元の文の書き方、ツールによって変わることがうかがえます。
理由: 研究から言い切れる範囲を超えていたため

AIの答えで失敗してから、AIを使うのが怖い。研究では、人は1回の間違いで信頼を大きく下げやすかった

直す前: ただ研究では、1回の失敗の印象だけで決めると判断がかたよりやすいとされています。
直した後: ただ予測の実験では、アルゴリズムの間違いを見た人は、人より成績がよい場合でも避けやすくなっていました。
理由: 研究の内容を、実験で示された結果どおりに書き直したため

2026-10-09

AIに病気や薬のことを聞いても大丈夫？研究では、AI単体は正解できても、使った人の判断は良くならなかった

直す前: AIを使った人が挙げられたのは34.5%未満で、AIなしの人と変わりませんでした。
直した後: AIを使った人が挙げられたのは34.5%未満で、AIなしの人を下回りました。
理由: 病気を挙げられた割合は、AIなしの人のほうが高かったため

AIに病気や薬のことを聞いても大丈夫？研究では、AI単体は正解できても、使った人の判断は良くならなかった

直す前: 研究では、断ってよいと伝えるだけで、誤りを指摘する割合が大きく上がりました。
直した後: 研究では、断ってよいと伝え、薬の事実を思い出すよう添えると、GPT-4oとGPT-4では誤りを指摘する割合が大きく上がりました。
理由: 効果は事実を思い出させる指示も添えた条件で、2つのモデルの結果だったため

AIに病気や薬のことを聞いても大丈夫？研究では、AI単体は正解できても、使った人の判断は良くならなかった

直す前: どちらの回答か伏せて評価
直した後: どちらの回答か伏せて評価（ただし評価者はAIの回答をほぼすべて見分けていました）
理由: 評価者がAIの回答を見分けていた点を限界として補ったため

職場のAI導入でしんどくなる前に。ストレスチェックの結果は本人に届き、社外の相談窓口は無料で使える

直す前: 総合労働相談コーナー（全国378か所）
直した後: 総合労働相談コーナー（全国379か所）
理由: 2025年4月1日現在の公表数に合わせたため

職場のAI導入でしんどくなる前に。ストレスチェックの結果は本人に届き、社外の相談窓口は無料で使える

直す前: 厚生労働省は、10人を下回る単位では原則として集団分析をしてはいけないと案内しています
直した後: 指針では、集計の単位が10人を下回る場合、対象者全員の同意がない限り、集計の結果を会社に提供してはならないとされています
理由: 指針が制限しているのは分析ではなく、結果を会社に渡すことだったため

AIの恋人・友だちアプリに課金しすぎた。アプリを消しても定期購入は止まらず、解約と返金の申請、188への相談の順に進める

直す前: ただし、親が使い道を決めて渡したお金（おこづかいなど）の範囲は例外です（第5条第3項）。
直した後: ただし、親が使ってよいと認めて渡したお金（使い道を決めたお金や、おこづかいのように使い道を決めずに渡したお金）の範囲は例外です。
理由: 民法第5条第3項の内容に合わせたため

AIの恋人・友だちアプリに課金しすぎた。アプリを消しても定期購入は止まらず、解約と返金の申請、188への相談の順に進める

直す前: 「キャンセル」が表示されず「期限切れ」と赤字で出ていれば、すでに解約済みです。
直した後: iPhoneで「キャンセル」のボタンがない、または有効期限の案内が赤字で出ていれば、すでに解約済みです。
理由: 公式の案内にある画面の表示に合わせたため

ディープフェイクのいじめを受けて、学校に戻れるか不安。法律は学校に、被害を受けた生徒を守り支え続けることを求めている

直す前: AIで加工された画像を共有されることも、この考え方で扱われます。
直した後: この定義の考え方では、AIで加工された画像を共有されて苦痛を感じている場合も、いじめに当たりうると考えられます。
理由: 法律が直接そう定めているわけではないため

SNSの相手がAIかもしれない。ボットのアカウントは見分けられる？研究では、文章や顔写真の印象ではほぼ当てられなかった

直す前: 英語で活発に投稿するTwitterのアカウント数百万件を分析し
直した後: 英語で活発に投稿するTwitterのアカウント1,400万件あまりを対象に
理由: 対象のアカウント数を論文に合わせたため

会社にAIが入ってきて、しんどくなりそう。研究では、学ぶ機会・聞ける人・使い方のルールがある職場ほど負担がやわらいでいた

直す前: 9通り中6通り銀行員355人の調査で、職場の支えが負担の悪影響をやわらげていた組み合わせ（2021年）
直した後: 15通り中6通り銀行員355人の調査で、学ぶ機会や技術的な支えが負担の悪影響をやわらげていた組み合わせ（2021年）
理由: 組み合わせは9通りではなく15通りだったため

会社にAIが入ってきて、しんどくなりそう。研究では、学ぶ機会・聞ける人・使い方のルールがある職場ほど負担がやわらいでいた

直す前: 研修や資料で使い方を学べる仕組み、技術的なサポート、導入に関わる機会という3つの支えは、心の健康を高めていました。
直した後: 研修や資料で使い方を学べる仕組みと技術的なサポートは、心の健康を高めていました。導入に関わる機会には、はっきりした効果は見られませんでした。
理由: 導入に関わる機会には、はっきりした効果がなかったため

会社にAIが入ってきて、しんどくなりそう。研究では、学ぶ機会・聞ける人・使い方のルールがある職場ほど負担がやわらいでいた

直す前: 研究では、学ぶ機会や聞ける人、使い方のルールがある職場ほど、負担による悪影響が小さくなっていました。
直した後: 研究では、学ぶ機会があり聞ける人がいる職場ほど、負担による悪影響が小さくなっていました。
理由: ルールの効果はこの研究で測っておらず、予防策の研究で挙げられたものだったため

AIを使った詐欺にだまされて、自分を責めてしまう。研究では、恥ずかしさから誰にも話せないことが、支えを得る壁になっていた

直す前: 2019年にEU28か国とアイスランド・ノルウェーで26,735人に聞いた調査
直した後: 2019年にEU28か国で26,735人に聞いた調査
理由: 調査の対象国を出典に合わせたため

AIを使った詐欺にだまされて、自分を責めてしまう。研究では、恥ずかしさから誰にも話せないことが、支えを得る壁になっていた

直す前: 限界: 買い物にまつわる詐欺が中心で、被害額が小さいものも多く含みます。
直した後: 限界: 消費者として受けた詐欺（なりすまし・お金をだまし取る手口・偽の買い物など）が対象で、被害者の約4分の3（75.7%）はお金の損失がありませんでした。
理由: 対象の詐欺の種類と損失の内訳を出典に合わせたため

AIを使った詐欺にだまされて、自分を責めてしまう。研究では、恥ずかしさから誰にも話せないことが、支えを得る壁になっていた

直す前: AIで作った偽の動画を見分けられた割合は57.6%で、当てずっぽうとほとんど変わりませんでした。
直した後: AIで作った偽の動画を見分けられた割合は57.6%で、当てずっぽう（50%）をわずかに上回る程度でした。
理由: 偶然の50%よりはやや高かったため

AIを使った詐欺にだまされて、自分を責めてしまう。研究では、恥ずかしさから誰にも話せないことが、支えを得る壁になっていた

直す前: 実験では、注意して見ようとしてもAIの偽動画はほとんど見抜けませんでした。
直した後: 実験では、偽動画への注意を促しても、見分ける成績は上がりませんでした。
理由: 実験で確かめたのは、注意を促したときの効果だったため

自分の作品がAIの学習に使われたか知る方法はある？研究では外から確かめるのは難しく、文化庁は「断る技術的な措置」を挙げている

直す前: AI学習用のデータベースを販売する予定が推認される場合、措置を回避した収集は、ただし書に当たり得る
直した後: 情報解析に使えるデータベースの著作物を将来販売する予定が推認される場合、措置を回避した収集は、ただし書に当たり得る
理由: 文化庁の考え方の文言に合わせたため

選挙のディープフェイクに惑わされないために。研究では、見抜く目より「手口を先に知る」「共有前に止まる」が役に立っていた

直す前: 選挙運動や、特定の候補者を当選させないための活動でネットに載せる文書に
直した後: 選挙運動や、選挙期間中に特定の候補者を当選させないための活動でネットに載せる文書に
理由: 表示の義務は選挙期間中の活動が対象のため

選挙のディープフェイクに惑わされないために。研究では、見抜く目より「手口を先に知る」「共有前に止まる」が役に立っていた

直す前: 選挙運動用のウェブサイトには、連絡先の表示が法律で求められています。
直した後: 総務省の解説では、選挙運動にウェブサイトなどを使う人は、電子メールアドレスなどの連絡先を表示することになっています。
理由: 総務省の解説の表現に合わせたため

顔認証やAIカメラで自分の顔が登録されている？顔のデータは個人情報で、登録の有無は運営者に開示を求められる

直す前: 利用停止などの請求の要件を緩める方針が示されています。
直した後: 利用停止などの請求の要件を緩めることが定められました。
理由: 改正法は成立済みで、方針ではなく決まった内容だったため

レポートや宿題にAIを使ったら不正？国の指針では「そのまま提出」が不適切、使える範囲は授業ごとに決まる

直す前: 文部科学省は、AIの出力をほぼそのままレポート等として提出することを「不適切」な例に挙げ、規約や評価基準によっては不正な行為に当たるとしている。
直した後: 文部科学省は、AIの出力をそのままレポート等として提出することを「不適切」な例に挙げ、使い方によっては不正な行為になるとしている。
理由: 文部科学省の資料の表現に合わせたため

レポートや宿題にAIを使ったら不正？国の指針では「そのまま提出」が不適切、使える範囲は授業ごとに決まる

直す前: ツール名・入力した指示・日付などを、本やネットから引用するときと同じように書く方法が例に挙がっています。
直した後: ツール名・入力した指示や出力・日付などを明記させる方法が例に挙がっています。
理由: ガイドラインの例示に合わせたため

会社の情報や個人情報をAIに入力してしまった。あとからできるのは、会話の削除と社内への早めの報告

直す前: 期限の目安は、会社が知ってから3〜5日以内です。
直した後: 速報の目安は、会社が知ってから3〜5日以内です。
理由: 3〜5日は報告全体の期限ではなく、速報の目安だったため

会社の情報や個人情報をAIに入力してしまった。あとからできるのは、会話の削除と社内への早めの報告

直す前: 個人情報保護委員会も、IDとパスワードの組み合わせを財産的被害のおそれがある情報の例に挙げています。
直した後: 個人情報保護委員会も、送金や決済ができるサービスのIDとパスワードの組み合わせを、財産的被害のおそれがある情報の例に挙げています。
理由: 例に挙がっているのは送金・決済ができるサービスに限られるため

AIの影響で仕事や契約を失った。再就職の研究では、早めに「探し方の支援」と人の支えを得るのが近道だった

直す前: 職探しに時間を使い、助けになる人と話していた人ほど、再就職していた（失業中の314人、2015年）
直した後: 職探しに時間を使う、助けになる人と話すといった対処をしていた人ほど、再就職していた（失業中の314人のうち3か月後に答えた123人、2015年）
理由: 再就職を確かめられたのは、3か月後に答えた123人だったため

AIで仕事を失ったあと、生活と自信を立て直したい。研究では、仕事がくれていた「時間・人・役割」を補うことが手がかりだった

直す前: 多くの人は時間をかけて回復します。
直した後: 生活の満足度は、時間とともに元の水準に近づいていく傾向がありました。
理由: 研究で示されたのは生活の満足度の傾向で、言い過ぎだったため

AIで作った文章や画像を仕事で使っても大丈夫？文化庁の考え方では「既存の作品に似ていないか」の確認が出発点

直す前: 注意したいのは、AIを使うと、本人が元の作品を知らなくても侵害になり得る点です。
直した後: 注意したいのは、元の作品がAIの学習に使われていた場合、本人がその作品を知らなくても侵害になり得る点です。
理由: 侵害になりうるのは元の作品が学習に使われていた場合のため

AIで作った文章や画像を仕事で使っても大丈夫？文化庁の考え方では「既存の作品に似ていないか」の確認が出発点

直す前: 故意や過失がなければ、受ける措置は差止め（使うのをやめる請求）にとどまり、損害賠償や刑事罰の対象にはならないと考えられています。
直した後: 故意や過失がなければ、損害賠償や刑事罰の対象にはならないと考えられています。ただし、差止めや、使用料に相当する額の返還を求められることはあり得るとされています。
理由: 「差止めにとどまる」と「使用料相当額の返還はあり得る」が矛盾していたため

AIの声の電話で、家族だと思って振り込んでしまった。すぐやることと、お金が戻る可能性がある制度

直す前: 全国銀行協会は、銀行への連絡とあわせて必ず警察にも届け出るよう案内しています。
直した後: 金融庁も、警察と振込先の金融機関の両方に連絡するよう案内しています。
理由: 案内の出どころを金融庁の説明に改めたため

仕事でAIに作らせた文章や資料、そのまま出して大丈夫？研究では、もっともらしい間違いが混ざっていた

直す前: ただ、多くの職場では、AIを使っても提出した人や部署が中身に責任を持つ前提で動いています。
直した後: ただ、自動化への頼りすぎを調べたレビューでは、「最終的な責任は使う人にある」と意識することが、頼りすぎを減らす工夫として挙げられています。
理由: 根拠のない一般論を、レビューに書かれた内容に置き換えたため

自分の絵をAIにまねされた。文化庁の考え方では「作風」と「表現」で分かれる

直す前: 限界: 2024年3月15日時点の小委員会の考え方で、法的な拘束力はなく、裁判例もまだ乏しいとされています。
直した後: 限界: …法的な拘束力はありません。生成AIと著作権を直接扱った裁判例は、取りまとめの時点でまだないとされていました。
理由: 資料では裁判例は「乏しい」ではなく「まだない」とされていたため

自分の絵をAIにまねされた。文化庁の考え方では「作風」と「表現」で分かれる

直す前: プロ・アマを問わず使え、弁護士が対応策を助言します。
直した後: クリエイターなど文化芸術活動に携わる人が使え、弁護士が対応策を助言します。
理由: 相談窓口の対象を公式の記載に合わせたため

自分で書いたのに、AI判定ツールで「AIが書いた」と言われた。判定は証拠になるほど正確ではなかった

直す前: 英語を母語としない人の作文91本のうち、平均61.3%が7つの判定ツールで誤って「AI」とされた。
直した後: 英語を母語としない人が書いた英語の作文91本を、7つの判定ツールが誤って「AI」とした割合は平均61.3%だった。
理由: 英語の作文での結果で、平均の意味もあいまいだったため

自分で書いたのに、AI判定ツールで「AIが書いた」と言われた。判定は証拠になるほど正確ではなかった

直す前: 教育・研究者5人が、AIの使い方5段階を見分けた正答率（偶然と同程度、2025年）
直した後: 医療シミュレーション教育の教育・研究者5人が、AIの使い方5段階を見分けた正答率（偶然と同程度、2025年）
理由: 対象は医療シミュレーション教育の専門家だったため

AIに仕事を奪われるのは本当？職業ごとの研究では、多くの仕事は「なくなる」より「変わる」

直す前: ウェブ開発、金融アナリスト、翻訳者などの一部の専門職では、2023年の推計より影響の度合いが上がっています。
直した後: ウェブ・マルチメディアの開発者、金融アナリスト、ソフトウェアの専門職など、デジタル化の進んだ一部の専門職では、2023年の推計より影響の度合いが上がっています。
理由: 例に挙がっている職業を出典に合わせたため

「AIで簡単に稼げる」副業の勧誘は本物？講座の相談は5年で約3倍、契約前に見る3つの点

直す前: よくある流れは、安い入口商品のあと、Web会議で高額な講座を勧められる形。月額だけ示され、総額は数十万円から100万円を超えることもある。
直した後: SNS広告などで知った事業者から、Web会議で高額な講座を勧められる相談が見られる。総額が数十万円から100万円を超えた例もある。
理由: 出典にない流れの説明を、公表内容に合わせたため

「AIで簡単に稼げる」副業の勧誘は本物？講座の相談は5年で約3倍、契約前に見る3つの点

直す前: 相談の約半分に「解約」が含まれます。（49.2% 2025年度の相談のうち「解約」に関するもの）
直した後: （削除）
理由: 出典で確認できない数字だったため削除し、公表の件数・金額に差し替え

「AIで簡単に稼げる」副業の勧誘は本物？講座の相談は5年で約3倍、契約前に見る3つの点

直す前: 電話やWeb会議で勧誘された（電話勧誘販売）: 書面を受け取った日から数えて8日以内
直した後: 電話で勧誘された（電話勧誘販売。国民生活センターによると、Web会議での勧誘も当たる場合がある）: 法律で決められた書面を受け取った日から数えて8日以内
理由: Web会議の勧誘がいつも電話勧誘販売に当たるわけではないため

「AIで簡単に稼げる」副業の勧誘は本物？講座の相談は5年で約3倍、契約前に見る3つの点

直す前: 特定商取引法に定める契約書面が渡されていないときも、クーリング・オフが可能です。
直した後: 書面を受け取っていなければ、期間が過ぎていないと扱われる場合があります。
理由: 言い切りを避け、消費者庁の説明に合わせたため

「AIで簡単に稼げる」副業の勧誘は本物？講座の相談は5年で約3倍、契約前に見る3つの点

直す前: 国民生活センターは、教育訓練給付制度など公的な支援の情報も検討するよう勧めています。
直した後: 国民生活センターは、広告や勧誘の内容だけで判断せず、契約の前に講座の内容や難易度を細かく確かめるよう勧めています。
理由: 国民生活センターの勧めの内容に合わせたため

ChatGPTに個人情報や会社の情報を入力しても大丈夫？入力したデータの行き先と、学習を止める設定

直す前: ここを取り違える人が多いことが、研究でもわかっています。
直した後: 学習を止める設定そのものを知らない利用者が多いことも、研究で報告されています。
理由: 研究が示したのは、設定そのものを知らない人が多いことだったため

顔写真が勝手にAIで加工されて広まった。ディープフェイク被害のあとは「証拠・報告・相談」の3つ

直す前: 本人の同意がないディープフェイクの被害は、海外の調査で数%から14%あまりの人が経験していました。
直した後: 本人の同意がないディープフェイクの被害は、海外の調査で2%あまりから14%あまりの人が経験していました（調べ方や対象で差があります）。
理由: 出典の数字の幅に合わせ、調べ方による差を補ったため

顔写真が勝手にAIで加工されて広まった。ディープフェイク被害のあとは「証拠・報告・相談」の3つ

直す前: 回答者は平均すると「犯罪とすべき行為だ」と考えていました。
直した後: 回答者は全体として、こうした行為を有害だと考えていました。
理由: 調査で示されたのは「有害」という評価だったため

顔写真が勝手にAIで加工されて広まった。ディープフェイク被害のあとは「証拠・報告・相談」の3つ

直す前: 14%超という数字は、この論文が紹介している先行研究（Flynnら 2022）のものです。
直した後: 14%超という数字は、同じ研究者らによる別の調査（Flynnら 2022）のもので、ディープフェイク以外の加工画像も含みます。
理由: 14%超にはディープフェイク以外の加工画像も含まれるため