記事のファクトチェック5工程｜誤情報を世に出さない

生成AIが原稿を書けるようになって変わったのは、記事ができあがる速さだけではありません。むしろ大きく変わったのは、誤情報の生まれ方です。かつての誤りは「調べ足りなかった」「写し間違えた」という不足や不注意から生じていました。いまは違います。生成AIは、存在しない統計、実在しない制度名、少しだけ取り違えた数値を、本物と区別できない自然な文章のなかに混ぜて出してきます。文体は整っていて、断定調で、ときには出典まで添えてくる。読み返しただけでは違和感が立たないのです。だからこそ、書いたあとに「なんとなく確認する」のではなく、工程として決めておくファクトチェックが必要になりました。本記事では、検証対象の抜き出しから出典の格付け、一次情報への遡り、突き合わせ、記録と承認までの5工程を具体的に説明し、あわせて引用と転載の線引き、チェックシートの作り方、公開後に誤りが見つかったときの訂正フローと訂正表記、責任者の置き方までを整理します。

生成AIで変わったのは「誤情報の作られ方」

これまで記事の誤りは、調べ足りなかったか、写し間違えたか、そのどちらかでした。原因が単純なので、対策も単純です。もう一度調べ直し、数字を見比べれば見つかります。生成AIが混ぜてくる誤りは、性質が違います。特徴的なのがパッチワーク型で、別々の制度の要件、別々の調査の数値、別々の企業の事例を、あたかもひとつの事実であるかのようにつなぎ合わせてしまうのです。個々の断片はどこかに存在した情報なので、部分的に検索すると「近いもの」が見つかり、確認したつもりになってしまいます。

この種の誤りが実害につながった例は、すでに公になっています。カナダのエア・カナダでは、自社サイトのチャットボットが遺族割引の適用条件について誤った案内をし、2024年に同社の賠償責任を認める判断が下されました。理由は「利用者がチャットボットの案内を信頼したのは合理的だった」というものです。発信したのが人かAIかは受け手にとって関係がない——この考え方は、記事という発信物にもそのまま当てはまります。

国内でも、金融庁が2026年3月3日に公表した「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」がハルシネーションのリスクに触れ、生成AI活用にあたってのガバナンス体制の整備を論点に挙げています。監督官庁が体制の話をしている段階だと理解しておくと、社内で「確認工程に時間を使う」ことの説明もしやすくなります。忘れてはいけないのは、誤情報による損失は記事1本では終わらないという点です。ひとつの数値が誤っていたと分かれば、同じサイトの他の記事の数値も疑われ、積み上げた信頼が一度に目減りします。

ファクトチェックとは何を確かめる作業か

最初に整理しておきたいのが、校正・校閲・ファクトチェックの役割分担です。校正は誤字脱字や表記ゆれ、体裁を整える作業。校閲は文意の通りや論理の飛び、表現の適切さを見る作業。そしてファクトチェックは、記述された事実が原典と一致しているかを確かめる作業です。3つは重なる部分もありますが、担当者の頭の使い方はまったく別で、同じ人が同時に3役をやると必ずどれかが甘くなります。

ファクトチェックの対象になるのは、真偽が決まる記述だけです。「導入企業は前年比で増えている」は対象、「導入は前向きに検討したい」は対象外。意見・評価・見通しは事実ではないので、正しいか間違っているかを問えません。ただし意見にも「根拠として挙げた事実」が含まれることが多く、その部分は検証対象になります。原稿を読みながら、事実・意見・推測の3つに色分けする感覚を持つと、抜き出しの精度が上がります。

もうひとつ重要なのが、言い切りの強さです。同じ内容でも「〜です」と断定するのか「〜とされています」と留保するのかで、記事が負うリスクは変わります。検証で原典まで確認できたものは断定し、傾向として言われているだけのものは留保表現に落とす。この使い分けを編集ルールとして決めておくと、確認できていない事実がうっかり断定調で世に出る事故を減らせます。留保表現は逃げではなく、確認の到達点を読者に正直に伝える手段だと考えてください。

ファクトチェック5工程の全体像

ファクトチェックが属人化しやすいのは、「気をつけて確認する」という曖昧な指示のまま運用されているからです。ベテランは経験で怪しい箇所を嗅ぎ分けますが、その嗅覚は引き継げません。工程に分解しておけば、誰が担当しても同じ順番で同じ深さまで確認できます。以下の5工程が、実務でそのまま回せる最小構成です。

工数の目安を持っておくと、運用に組み込みやすくなります。8,000字前後の記事なら、検証対象は多いときで30〜50件になります。1件あたりの照合が1〜2分で済むものが大半なので、原典が見つからない数件に時間を取られる想定で、1本あたり1時間前後を最初の見積りに置くとよいでしょう。ここは記事のテーマによって大きく振れるため、実際に数本測って自社の相場を出すのが確実です。

工程1：検証すべき記述を抜き出す

抜き出しの対象は決まっています。数値（割合・金額・件数・期間）、固有名詞（企業名・サービス名・人名・制度名・法律名）、日付（施行日・公表日・改定日）、因果の断定（〜によって〜が起きる）、引用（他社記事や報告書からの引き写し）。この5種類を機械的に拾えば、検証対象の大半は網羅できます。カテゴリを決めておくのが大事で、「怪しいところを探す」という探し方をすると、書いた本人の思い込みがそのまま漏れになります。

拾い方は、原稿に印をつけていく方式でも、別のシートに転記する方式でも構いません。転記のほうが確認の抜けが見えるので、慣れないうちはシート方式を推奨します。この抜き出し作業自体は生成AIが得意な領域で、原稿を渡して「検証が必要な記述だけを種別つきで一覧化させる」使い方は有効です。ただしAIの抜き出しにも漏れがあるため、AIの一覧を出発点にして人が追加するという順序で使ってください。

見落としやすいのは、出典が書かれていない曖昧な表現です。「〜と言われています」「一般に〜が主流です」「多くの企業が〜している」といった書き方は、検証しないまま書ける便利な逃げ道になっています。これらは出典なしの断定と同じ扱いで拾い上げ、根拠が出せないなら削るか、範囲を限定した書き方に直します。抜き出し一覧に「出典なし」という判定欄を設けておくと、こうした記述が自動的に浮かび上がります。

工程2：出典の信頼度を4段階で格付けする

出典はすべて同格ではありません。同じ「70%」という数値でも、省庁の統計に載っているのか、ベンダーの自社調査なのか、誰かのまとめ記事に書かれていたのかで、記事が背負うリスクはまるで違います。実務では次の4段階に仕分けると判断が速くなります。格付けの目的は出典の良し悪しを決めることではなく、どこまで遡る必要があるかを見極めることです。

段階	出典の例	扱い方
A：一次・公的	省庁の統計・白書、法令原文、裁判の公表資料、企業の公式発表・IR	そのまま出典として明記できる。到達目標はここ
B：準一次	業界団体の調査、査読付き論文、公的機関の委託調査報告書	調査主体・時期・対象を確認したうえで出典にできる
C：ベンダー・企業資料	ツールベンダーの自社調査、支援会社のホワイトペーパー、導入事例	誰の調査かを明記して使う。数値の性質を読者に伝える
D：個人発信・まとめ	個人ブログ、まとめ記事、SNS投稿、生成AIの出力そのもの	出典にはしない。原典を探す手がかりとしてのみ使う

実務でいちばん判断に迷うのはCのベンダー資料です。自社に有利な結論が出るように設計されている可能性があるため、鵜呑みにはできません。かといって使えないわけでもなく、業界の最新動向はベンダー資料にしか載っていないことも多いのです。使うときは調査主体・調査時期・サンプル数・回答者の属性を確認し、本文でも「〇〇社の調査によると」と主体を明示します。誰が何を目的に測った数字なのかを読者に見せるのが、Cを安全に使う条件です。

Dは出典にしないのが原則です。ここを守るだけで事故は大きく減ります。生成AIの出力もDに含まれることに注意してください。AIが「経済産業省の調査によると」と書いてきても、それはAIが言っているだけで、経済産業省が言った証拠にはなりません。Dの情報は「そういう数字があるらしい」という探索のヒントとして扱い、必ず原典を探す工程に送り込みます。

工程3：一次情報まで遡って原典を確認する

誤情報が広まる典型的な経路が孫引きです。ある記事が調査結果を要約し、次の記事がその要約を引き、さらに次の記事がそれを引く。3段階目には、母数の条件や調査時期といった注釈が落ちて、数字だけが独り歩きしています。検索して同じ数値を載せた記事が5本見つかったとしても、それは5つの根拠ではありません。原典は1つで、残り4本は複製にすぎない。複数ソースで一致したから正しい、という判断は孫引きの前では通用しないのです。

遡り方には定石があります。数値なら「調査名＋pdf」「発表元の組織名＋統計名」で検索して報告書そのものを探す。法令なら条文を e-Gov 法令検索で確認する。学術的な主張なら Google Scholar で原著論文を探す。企業の発表なら自社サイトのニュースリリースやIR資料にあたる。中間の記事に書かれた要約ではなく、発表した主体が自分の言葉で書いた文書を見るのがゴールです。到達したら、その文書のURLと公表日をメモに残します。

遡れない記述が必ず残ります。ここが分岐点です。原典が見つからないものは、①書くのをやめる、②出典を「〇〇社の記事による」と明記して限定的に書く、③留保表現に落とす、のいずれかを選びます。危ないのは、見つからないまま断定調で残してしまうことです。原典に到達できていないという事実は工程1の一覧に記録し、判断した根拠まで残しておけば、あとから振り返れます。確認できなかったことを確認できたと扱わない、これがファクトチェックの背骨です。

工程4：数値・固有名詞・日付を1つずつ突き合わせる

原典にたどり着けば終わりではありません。原典と原稿の記述が本当に一致しているかを、粒度まで落として照合します。数値なら、単位・母数・調査時点・集計範囲の4点を確認します。「導入率70%」が、全企業のうち70%なのか、回答企業のうち70%なのか、従業員1,000人以上の企業に限った70%なのかで、意味は別物です。原典に書かれた条件を落とした要約は、それ自体が誤情報になります。

よく起きるズレを型として覚えておくと、目が止まるようになります。%とポイントの混同（「10%増えた」と「10ポイント上がった」は別）、桁の取り違え（億と兆、百万円と千円）、年度と暦年の混同（2025年度は2026年3月まで）、増減の基準年のずれ、調査対象が特定業界に限定されているのを全産業のように書いてしまう一般化。どれも書いている本人には見えにくく、読者や取引先には見える種類のミスです。

• 「前年比10%増」と原典にあるのに「10ポイント増」と書き換えてしまう
• 回答企業ベースの割合を、業界全体の割合として一般化して書く
• 2025年度の統計を「2025年の数字」と書き、時期の指す範囲がずれる
• 制度が改称・統合されているのに、旧名称のまま現行制度として説明する
• 社名の「株式会社」の位置や、サービス名の表記（大文字小文字・スペース）を正式名称と違えて書く

固有名詞は、正式名称と表記まで合わせます。制度名は改称や統合が起きているものがあり、旧名称で書くと現行制度を知らないことが露呈します。人物の肩書きは時点で変わるため、「〇〇年時点」を添えるか、記事の性質に応じて肩書きを外します。地味な作業ですが、固有名詞のズレは専門性への信頼を最も早く損なう箇所です。原典の表記をコピーして貼るのが、いちばん確実な照合方法になります。

工程5：記録を残し、責任者が最終確認する

確認したのに記録がない、という状態は実務ではよくあります。困るのは半年後です。数値の誤りを外部から指摘されたとき、記録がなければ「どこを見て確認したのか」を追えず、原因の切り分けができません。残すのは4つだけで十分です。確認に使ったURL・確認日・確認者・判定。この4項目があれば、原典側の更新で数値が変わったのか、こちらの転記ミスなのかを区別できます。

そして責任者を1人決めます。「チーム全員で確認する」という運用は、実際には誰も最終確認をしていない状態になりがちです。役割としては、執筆者（抜き出しと一次照合）、チェック担当（別の人が突き合わせ）、最終責任者（判定と公開可否）の3層に分けるのが扱いやすい形です。書いた人が自分でチェックすると、思い込みが二重に通ってしまうため、少なくとも突き合わせは別の人が担当します。

最終責任者は、全件を見直す人ではありません。抜き出し一覧の判定欄を見て、留保表現に落とした記述と原典に到達できなかった記述だけを確認し、その状態で公開してよいかを判断する役です。責任の所在が明文化されていること自体が、工程を守らせる力になるという側面もあります。誰の名前が最後に入るのかが決まっていれば、途中の工程を飛ばしにくくなるのです。

AIがつくる「もっともらしい嘘」の4つの型

生成AIの誤りには繰り返し現れる型があります。型を知っていれば、原稿のどこを疑うかの当たりがつき、抜き出しの精度が上がります。実務で頻出するのは次の4つです。

1. でっち上げ型：存在しない調査名・報告書名・論文を出典として提示する。→ 調査名そのもので検索し、報告書が実在するかを見る
2. パッチワーク型：別々の制度や調査の断片をつなぎ、1つの事実のように語る。→ 要件が複数の制度から混ざっていないかを条文で確かめる
3. 時点ずれ型：廃止・改定済みの旧仕様を現行として説明する。→ 施行日・改定日・機能の提供状況を公式情報で見る
4. もっともらしい丸め型：実数に近いが微妙に違う数値を自然な断定調で書く。→ 原典の数値と桁・単位・小数点まで一致するかを照合する

特に厄介なのが4つめの丸め型です。数値が原典と大きく違えば違和感が出ますが、68.3%が「約70%」になり、それが次の段落で「7割超」に化ける、といった小さな移動は目に留まりません。生成AIは自然な日本語に寄せる過程でこうした丸めを行いがちなので、数値は原典からコピーして貼るという運用に切り替えるのが対策になります。丸めるなら、丸めたことが分かる書き方（約・およそ）で統一します。

時点ずれ型は、生成AIを使う記事でとりわけ出やすい型です。AIツールの機能や料金プランは数か月で変わるため、学習時点の情報が現行と食い違います。ツール名・機能名・価格に触れる記述は、公式のヘルプやリリースノートで現物を確認するところまで工程に含めてください。記事の公開日に有効だった情報であることが分かるよう、本文に確認時点を書き添えるのも有効な手です。

AIをファクトチェック側に使うときの作法

では、ファクトチェックそのものにAIを使えるのか。答えは「使えるが、判定は任せられない」です。同じモデルは同じ誤りを一貫して肯定する傾向があるため、書かせたAIに「この内容は正しいですか」と尋ねても、確認にはなりません。もっともらしい肯定が返ってきて、確認したという錯覚だけが残ります。AIをチェック側に置くときは、判定させず、作業をさせるという線引きが要点です。

有効な使い方は3つあります。1つは検証対象の抜き出し。原稿を渡して数値・固有名詞・日付・断定表現を種別つきで一覧化させれば、人の見落としを補えます。2つめは確認用の質問づくり。各記述について「何を確認すれば真偽が決まるか」を書き出させると、照合の観点が整理できます。3つめは別モデルによるクロスチェックで、複数のAIに同じ質問をして食い違う箇所を洗い出す使い方です。食い違い自体が、疑う場所を教えてくれます。

あなたは記事のファクトチェック担当です。以下の原稿から、事実確認が必要な記述だけを抽出してください。
出力は表形式で、列は「記述（原文のまま）／種別（数値・固有名詞・日付・法制度・因果の断定・引用）／確認方法（どの一次情報を見れば真偽が決まるか）／原稿内に出典が示されているか（あり／なし）」。
真偽の判定はしないでください。判定は人が行います。
出典が示されていない断定表現（「〜と言われています」「多くの企業が〜」等）も必ず拾ってください。
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（ここに原稿を貼り付け）

検索機能つきのAIに「出典URLを添えて」と指示する使い方も広がっていますが、ここにも落とし穴があります。提示されたURLが実在しない、あるいは実在するが該当の記述が書かれていない、というケースが起こります。URLは必ず開いて、該当箇所を目で確認する。この一手間を省くと、出典つきの誤情報という最も見つけにくい形の誤りが記事に残ります。

引用と転載の線引き：著作権法32条の実務

ファクトチェックと隣り合わせで押さえておきたいのが、他者の著作物をどこまで記事に載せられるかという線引きです。著作権法32条1項は、公表された著作物は引用して利用できるとし、その引用が「公正な慣行に合致」し「引用の目的上正当な範囲内」であることを求めています。実務上は、引用の必要性、自分の記述が主で引用が従である主従関係、どこが引用かが分かる明瞭区別、そして出典の明示——この4点を満たす形に整えるのが基本です。

誤解が多いのは、出典を書けば何でも載せられるという理解です。出典明示は必要条件のひとつにすぎません。自分のオリジナルの記述を伝えるうえで引用が必要不可欠か、という観点が抜けていると、量的にも質的にも引用が主になった「実質的な転載」になります。Webからの引用では、サイト名と該当ページのURLまで示すのが実務の作法です。引用部分は引用ブロックで囲み、地の文と視覚的に区別します。

一方、32条2項は別の扱いを定めています。国や地方公共団体などが一般に周知させることを目的として作成し公表した広報資料、調査統計資料、報告書などは、転載を禁止する旨の表示がない限り、説明の材料として新聞紙・雑誌その他の刊行物に転載できるとされています。1項の引用より広い利用が認められる余地があるということです。ただし禁止表示の有無や利用規約の条件は資料ごとに違うため、白書や統計を扱うときは、その資料の利用条件のページを確認する習慣をつけてください。

• 引用は「必要性・主従関係・明瞭区別・出典明示」の4点を満たす形に整える。出典を書けば自由に使える、ではない
• 他サイトの図表は、画像をそのまま転載せず、数値を出典明記のうえ自作の表・グラフにするのが安全側の運用
• 官公庁の資料は32条2項の転載規定や各サイトの利用規約で条件が異なる。資料ごとに利用条件のページを確認する
• 生成AIが出力した文章に他者の表現がそのまま含まれている可能性がある。長い一致がないか検索で確認する

チェックシートの作り方と運用の工数

5工程を毎回同じ深さで回すには、シートに落とすのが確実です。列は多くしすぎないのがコツで、実際に使われるのは記述／種別／出典URL／信頼度（A〜D）／確認日／確認者／判定の7列程度です。判定は「確認済み」「留保表現に変更」「削除」「原典未到達」の4択にすると、最終責任者が見るべき行が一目で絞れます。列を増やすほど埋められなくなり、シート自体が形骸化します。

• 数値はすべて原典からコピーして貼り、単位・母数・調査時点まで一致を確認した
• 固有名詞は正式名称・表記を原典と照合した（制度名の改称、社名の表記を含む）
• 出典の信頼度がDの記述は残っていない（原典に遡ったか、削除・留保にした）
• 原典未到達の記述は判定欄に記録し、留保表現か削除の判断を済ませた
• 引用箇所は引用ブロックで区別し、サイト名とURLを明記した
• AIツールの機能・料金に関する記述は、公式ヘルプやリリースノートで現状を確認した
• 確認URL・確認日・確認者を記録し、最終責任者が判定欄を確認して公開可否を決めた

運用を軽くする工夫もあります。全記述を同じ厳しさで扱うのではなく、信頼度がCとDの記述、そして記事の主張を支える数値だけを重点確認するという強弱をつける方法です。公的統計から直接引いた数値は転記ミスの確認だけで済みますが、ベンダー資料の数値は主体と条件の確認まで必要になります。かける時間を配分し直すだけで、同じ工数でも記事の安全度は上がります。

定着させるには、シートを記事テンプレートの一部にしてしまうのが早道です。原稿ファイルの末尾にチェック欄を置き、それが埋まっていない原稿は公開申請に進めない、という運用にします。別の場所にある別のツールは使われなくなる——ナレッジ管理でよく言われることですが、ファクトチェックのシートも同じです。書く場所と確認する場所を近づけるほど、続きます。

公開後に誤りが見つかったときの訂正フロー

どれだけ工程を整えても、誤りが世に出ることはあります。そのときに慌てないためには、影響度に応じた対応を事前に決めておくことです。判断を現場のその場の感覚に委ねると、軽微な誤字に大げさなお詫びを出したり、逆に重要な数値の誤りを黙って直したりといった、ちぐはぐな対応になります。

影響度	誤りの例	対応
軽微	誤字脱字、表記ゆれ、リンク切れ	その場で修正。訂正表記は不要。更新履歴に残す
事実の誤り	数値・日付・固有名詞・制度の説明が違う	修正し、記事内に訂正表記を掲載。修正日を明示
重大	読者の判断・行動に影響する誤り、他社の権利や評価に関わる誤り	速やかに修正し訂正表記を掲載。関係先への連絡と再発防止策の記録まで行う

手順の型は「止血→原因特定→訂正→周知→再発防止」の5段です。まず誤った記述が読まれ続けるのを止める（該当箇所の修正または一時的な非公開）。次に、なぜ通ったのかを工程に照らして特定する。そのうえで訂正内容を確定し、訂正表記を出す。最後に、抜けた工程を埋める形でチェックリストを更新します。原因を工程のどこかに特定できないうちは、再発防止策は書けません。担当者の注意不足で終わらせないことが肝心です。

速さと正確さの両立にも触れておきます。訂正は早いほうがよいのですが、内容を確かめずに出すと再訂正が必要になり、信頼をさらに削ります。実務では、該当箇所の応急修正は即時、訂正表記の公開は原典再確認のあとという二段構えが現実的です。この順序を決めておけば、誤りに気づいた担当者が単独で判断に迷う時間をなくせます。

訂正表記の書き方とサイレント修正の是非

記事を黙って直すサイレント修正が許される範囲は、限定的に考えるべきです。誤字脱字、表記ゆれ、リンクの差し替え、読みやすさのための語句調整——ここまではその場の修正で問題ありません。一方で、数値・日付・固有名詞・制度の説明・因果関係といった事実の誤りは、黙って直すべきではありません。すでにその記述を読んで判断した人がいるかもしれない、という前提に立つからです。

訂正表記の型は決まっています。記事末尾または該当箇所に、①訂正日、②誤っていた記述、③正しい記述、④お詫びの一文を置きます。たとえば「【訂正】2026年7月27日、公開時に『導入率は約70%』と記載していましたが、正しくは『回答企業のうち68.3%』です。読者の皆さまにお詫びし、訂正いたします」という形です。順序は原因の説明→訂正内容→謝罪が読みやすく、言い訳を長く書かないほうが誠実に伝わります。

避けたいのが、生成AIの利用を理由に持ち出すことです。「AIが誤った情報を出力したため」と書いても、読者から見れば発信者の確認不足に変わりありません。エア・カナダの判断が示したのも同じ論点でした。訂正表記では原因を工程の言葉で説明し（例：一次情報への照合が漏れていた）、何を変えるのかまで書く。訂正は失点の告白ではなく、確認体制を持っていることの証明にもなり得ます。

よくある質問

ファクトチェックはどこまでやれば十分といえますか？

「すべての記述を原典で確認した」が理想ですが、現実の運用では強弱をつけます。目安として、①記事の主張を支える数値、②法制度・仕様の説明、③固有名詞、④他社に言及する記述——この4つは全件を一次情報で確認します。それ以外の一般的な説明は、出典の信頼度がDになっていないかの確認で足ります。重要なのは「どこまでやったか」が記録として残っていることで、線を引いた基準を明文化しておけば、社内でも説明できます。

AIを使って書いたと明記すれば、誤情報の責任は軽くなりますか？

軽くならないと考えるべきです。エア・カナダの事例では、チャットボットの案内であっても企業の責任が認められました。記事も同じで、発信主体は媒体を運営する側です。AI利用の明記は透明性の面で意味がありますが、免責の効果を期待するものではありません。むしろ「AIを使っている」と明記するなら、それに見合う確認体制を持っていることのほうが問われます。工程と責任者を決めておくことが、実質的な備えになります。

社内に専門家がいない領域の記事は、どう確認すればよいですか？

3つの手が現実的です。1つは、一次情報だけで書ける範囲に記事のテーマを絞ること。公的統計や法令原文、公式仕様の範囲であれば、専門家がいなくても照合できます。2つめは、外部の専門家に監修を依頼し、確認した範囲を記事内に明示すること。3つめは、断定を避けて出典を前面に出す構成にすることです。いずれの場合も、確認できていない部分を確認できたように書かないことが最低線になります。

まとめ

生成AIによって誤情報は「不足から生まれるもの」から「自然な文章に混ざって出てくるもの」に変わりました。読み返しで気づけない誤りに対しては、工程で対抗するしかありません。検証対象を抜き出し、出典を4段階で格付けし、一次情報まで遡り、単位や母数まで突き合わせ、記録を残して責任者が承認する。この5工程を決めておけば、担当者が誰でも同じ深さの確認ができます。あわせて、引用と転載の線引き、チェックシートの置き場所、訂正フローと訂正表記、最終責任者——このあたりを先に決めておくと、誤りが見つかったときの対応が慌てずに済みます。ファクトチェックは記事を疑う作業ではなく、記事の主張を安心して言い切れるようにする作業です。まずは次に公開する1本で、検証対象の抜き出し一覧を作るところから始めてみてください。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。