KPMGがAI報告書を撤回：AIがAIについて書いたら、引用の9割が「幻覚」だった

問題の発端は、AIによる文章の検出と分析を行う調査会社GPTZeroが、レポート内の45件の引用を精査したことでした。その結果は非常に厳しいものでした。

• 正確で検証可能な引用はわずか5件（約11%） のみで、それらは意図した情報源を正しく参照していました。
• 28件の引用は、完全に捏造された内容か、実在しない情報源を示すようにタイトルが言い換えられたものでした。
• 12件の引用は曖昧すぎるか欠陥があり、GPTZeroでは情報源の存在すら確認できませんでした。
• これら45件の引用によって裏付けられていた事実主張のうち、約半数が虚偽または誤った帰属によるものとみられました。

最も顕著な例の一つは、東日本旅客鉄道（JR東日本）がカスタマーサポートにエージェンティックAIを活用しているという主張でした。しかし、その引用元として示されたのは、エージェンティックAIという用語が広く認識されるよりもはるか以前の、2019年のプレスリリースでした。 また、別の引用では「CEOの55%がAIを最重要投資分野と位置付けている」としていましたが、これはKPMG自身が公開しているCEO調査のデータと矛盾するものでした。

名指しされた組織が次々と反論

フィナンシャル・タイムズが独自にKPMGのレポートの内容を検証したところ、複数の著名な組織が自社のAI活用に関する記述を否定するか、不正確であると認めました。報道によると、レポートの内容に異議を唱えた組織は以下の通りです。

• UBS – スイスの大手銀行であるUBSは、投資顧問、リスク管理、コンプライアンス監視にAIエージェントを導入したと描写されました。UBSはこれを「事実に反する」として全面的に否定しました。
• 英国国民保健サービス（NHS） – レポートはNHSの関連組織と大規模なエージェンティックAI導入を結びつけましたが、外部からの検証でこれも否定されました。
• スイス連邦鉄道（SBB） – レポートは、SBBがAIエージェントを駆使した「統合的モビリティ・オーケストレーター」に変貌したと主張しました。SBBはこの説明を「正確ではない」と確認しています。
• ロンドン交通局（TfL） – ロンドンの公共交通機関であるTfLも、問題となったケーススタディに名指しされた組織の一つです。

KPMGはこれらの疑惑を受け、調査のためレポートを公開停止にしました。

GPTZeroの見解：単なる編集ミスではない「AIの幻覚」

GPTZeroは、これらの誤りを単純な編集上のミスとは見なしませんでした。調査会社は、広範囲にわたる虚偽の引用や捏造された事例を、AIの「幻覚」、つまり生成AIモデルがもっともらしく見えるが事実とは異なる、あるいは完全に捏造された出力を生成する現象によるものだとしたのです。

GPTZeroはまた、このような事態の背景にあるものを表現する新しい言葉を提唱しました。「バイブ・サイティング（Vibe Citing、雰囲気で引用すること）」です。この概念は、AIツールが特定のストーリーを裏付けるよう指示されたとき、実際の情報源を示すのではなく、「それらしく感じる」引用を生成してしまうことを示唆しています。 KPMGのケースでは、学術的に厳密であるか、ジャーナリズム的に信頼できると感じられるものの、実際に調べてみるとどこにも辿り着かない参考文献群がこれに該当しました。

同社の調査は、このレポートの構成が、適切な人間による検証を受けなかったために、AIの多大な支援を受けたものであるという結論に達しました。幻覚を見ている脚注、誤って帰属された統計、実在しないケーススタディの組み合わせは、AIのアウトプットが最小限の監視のもとで公開された調査プロセスの実態を描き出していたのです。

大きな構図：KPMGの一ヶ月前に起きたEYカナダの撤回劇

KPMGのインシデントは、孤立した出来事ではありませんでした。2026年5月、KPMGのレポートが精査を受けるほんの数週間前に、EYカナダはAIの幻覚に関する大規模な問題をGPTZeroから指摘されたことを受け、『ポイント・オブ・アタック：ロイヤルティシステムにおけるサイバー脅威と不正の解明（Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems）』と題するサイバーセキュリティレポートを撤回していたのです。

EYのレポートでは、27件の参考文献のうち16件（約60%）が捏造されていたことが判明しました。その中には、「ロイヤルティ経済レポート」という実在しないマッキンゼー・アンド・カンパニー（コンサルティング会社）のドキュメントへの引用も含まれていました。 また、GPTZeroはレポートの内容の72%がAIによって生成されたものと推定しました。

EYカナダは、当該レポートをウェブサイトから削除し、公開に至った経緯について精査中であると表明しました。 KPMGのケースと同様に、この撤回は、世界最大級のプロフェッショナルサービス企業が、実証的に誤った情報を含むマーケティング資料を、レビュー工程で気づかずに公開してしまったという深刻な疑問を提起しました。

両方のインシデントは、ビッグ4（世界4大会計事務所）と呼ばれるような巨大企業の構造的な脆弱性を暴露しました。AIに関するソートリーダーシップ（思想的リーダーシップ）を発信しようと競うあまり、彼らは自らが記事にしているまさにそのツールに過度に依存するようになり、時に気まずく、評判を大きく損なう結果を招いているのです。

プロフェッショナルサービスとAI支援リサーチへの教訓

2026年にEYとKPMGで相次いだ撤回劇は、単なる孤立した広報問題ではありません。これは、信頼性が通貨であるあらゆる知識集約型産業への警告です。

プロフェッショナルサービス企業は長年にわたり、クライアントに対して「責任を持ってAIを導入せよ」と助言してきました。 その同じ企業が、AIが幻覚を見て生成したリサーチレポートを、こともあろうにAIをテーマとして発表していたことが露呈したのです。この矛盾は、信頼されるアドバイザーとしての彼らの権威を根本から揺るがします。KPMGのレポートは、内部用の草稿や影響力の低いブログ投稿などではありませんでした。それは、顧客体験と新興テクノロジーにおける自社の専門性を示すことを目的とした、フラッグシップとなるグローバル研究だったのです。

この一連の出来事は、非対称性の拡大を浮き彫りにしています。生成AIは、洗練され、引用が豊富なリサーチレポートを数分で作成できます。しかし、そのすべての主張を検証し、すべての脚注を原典までたどるには、依然として人間の多大で熟練した労働時間が要求されるのです。両方のケースでGPTZeroが用いた手法、すなわちすべての引用を主張された元の情報源と手作業で照合するという手法は、まさにこの「検証のギャップ」こそが、致命的な誤りが紛れ込む場所であることを示しました。

2026年以降にリサーチを発表する組織にとって、教訓は明白です。AIは文章の作成を加速させることはできても、検証を代用することはできないのです。事実確認のステップを省略することで節約できる時間は、レポートの撤回、しかも存在しない情報源を引用していたことが発覚した場合の風評被害という代償と比べれば、あまりに小さいのです。