近年は、AIによる反社チェックサービスを提供する企業が増えています。
現在のところ、対象企業や対象者のネガティブワードを一括検索した結果を報告するサービスが多いようです。
ただ、同姓同名者の記事も検出してしまう為、同人との特定までは、まだ難しい部分もあります。
以下は、メディア情報を心配したクライアントからの案件で、逮捕歴のある人物と同じ市内で暮らし、年齢まで同じ、と言う同姓同名者の調査依頼です。
調査の結果、当時風評が広がった事から当人の家族が町内会で、その逮捕者と「別人である」事の証明を行った、との近隣住人の回答を得た為、別人と判明しました。
なお、メディアでは、町内会でその方の無実証明が行われた事は記事になっていません。
記事は事実かもしれませんが、真実ではない、と言う事です。
先日も7年前に暴力沙汰で捕まった暴力団員と同姓同名者の調査を行いましたが、7年前の対象者を知る方への取材で別人と確認しました。
既述の様に、現時点でのAIによるチェックの多くは、メディア記事の検索結果を情報として報告しており、現地調査はしていません。
例えば、対象者が昨日何色の上着を着ていたかを知るのは、その人と家族、そして、その日に会った人だけです。
当社の調査は現地にて、その方々を探し、問う事で判断をしています。
ローテクの極みとも言えますが、まだまだハイテクに負けていない手法です。
なお、私自身はAIを否定する気はありません。
なぜなら、調査の方向性を決める参考にはなっている、と思っているからです。
