# ＣＩＮＣ（4378） ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに間違った情報が出ていないか確認可能にする「AI誤情報チェック機能」開発のお知らせ

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/4378/disclosure/20260604562641
種別: その他開示
開示日: 2026-06-04
Komoriの読み（0-100）: 46
企業ページ: https://komori.app/company/4378

## 何が変わったか

CINCが、生成AIの回答に自社や製品・サービスの誤情報が含まれていないかを確認する新機能を、社内のAI検索最適化ツールに追加した。複数の生成AIへ同時に質問し、回答を7段階で判定して引用URLとともに確認できる。

## 会社が挙げた理由

生成AIの普及に伴い、企業が把握しにくい誤情報リスクが顕在化しており、クライアントの現状把握から施策実行後の効果測定までを一貫して支援するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: AI誤情報チェック機能、AI検索最適化（GEO/LLMO）ツール、AI検索最適化（GEO/LLMO）コンサルティング
- 相手先: not_disclosed
- 相手先の概要: not_disclosed
- 当社との関係: not_disclosed
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 開発済み・ツールに追加済み（具体的な日付はnot_disclosed）
- 適用分野: 企業・自社プロダクトの生成AI上の情報確認、AI検索最適化（GEO/LLMO）
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: 東京都港区虎ノ門1丁目21-19 東急虎ノ門ビル6階
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 7段階の判定ラベルで回答を識別；5つの生成AIサービスに質問を一斉送信
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: 世界経済フォーラム『グローバルリスク報告書2026年版』

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「『AI 誤情報チェック機能』を開発した」」「社内の AI 検索最適化（GEO/LLMO）ツールに追加しました」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「契約・決議に関する記載なし」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「「開発したことをお知らせいたします」「ツールに追加しました」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「表題「『AI誤情報チェック機能』開発のお知らせ」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「開発した」「ツールに追加しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「可能です」「表示されます」「支援が可能になります」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 相手先なし（原文: 「相手先に関する記載なし」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 相手先なし（原文: 「相手先に関する記載なし」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: なし（原文: 「相手先に関する記載なし」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「子会社・役員・大株主等の相手先に関する記載なし」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「導入先・提供先に関する記載なし」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 効果の実測値（原文: 「「7段階のラベルで自動判定」「5つのサービスに質問（プロンプト）を一斉送信」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「期間実績・時点残高・予測値・累計値の記載なし」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「世界経済フォーラムの『グローバルリスク報告書 2026 年版』」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「7段階のラベル」「5つのサービス」；効果測定の具体的数値・時期は記載なし」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「AI検索最適化（GEO/LLMO）コンサルティングサービスの支援」「クライアントのビジネスの成長に貢献」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「AI検索最適化（GEO/LLMO）コンサルティングサービスの支援」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「社内のAI検索最適化（GEO/LLMO）ツール」「AI検索最適化（GEO/LLMO）コンサルティング」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「社内の AI 検索最適化（GEO/LLMO）ツールに追加しました」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「CINC、『AI誤情報チェック機能』を開発」「社内の…ツールに追加」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「株式会社CINC…は、『AI誤情報チェック機能』を…追加しました」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する優位性表現なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「地理的範囲に関する記載なし」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「利用実績に関する記載なし」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: なし（原文: 「競合比較に関する記載なし」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「AI誤情報チェック機能」「ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Mode・AI Overviews」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 様式が混在（原文: 「「各位」「会社名・代表者名・コード番号・問合せ先」と、添付のプレスリリース形式が混在」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「見えない誤情報リスク」「スムーズなサポートが可能」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「生成AIが誤った情報を回答するリスク」「ハルシネーションによる誤情報の回答」」）