トゥレーン大学のEugina Leung助教授とシカゴ大学のOleg Urminsky教授による研究チームが、GoogleやChatGPTなどの検索エンジンとAIチャットボットが利用者の既存の信念を強化する現象を科学的に解明した。
研究は2025年3月24日にProceedings of the National Academy of Sciencesに発表され、約10,000人の参加者を対象とした21の研究（うち14は事前登録済み）を実施した。
実験では、コロナウイルス、原子力エネルギー、ガソリン価格、犯罪率、ビットコイン、カフェインなどのトピックについて、Google、ChatGPT、AI搭載Bingを使用して検索を行わせた。
研究結果は、利用者が自分の既存の信念を反映する検索用語を使用し、検索エンジンやAIチャットボットが狭く関連性の高い回答を提供することで「狭い検索効果」が生じることを示した。
この現象により利用者は「ラビットホール」に陥り、より偏った情報に接することになる。
研究チームは、アルゴリズムベースの介入がユーザーベースの介入より効果的であることを実証し、より広範囲の検索結果を提供するアルゴリズムの修正が利用者の信念更新を促進する可能性があると結論付けた。
From: 
The Scientific Reason Why ChatGPT Leads You Down Rabbit Holes
【編集部解説】
この研究結果は、私たちが日常的に使用している検索エンジンやAIチャットボットの根本的な問題を浮き彫りにしています。トゥレーン大学とシカゴ大学の共同研究チームが約10,000人を対象に実施した大規模調査により、検索行動における「狭い検索効果」が科学的に実証されました。
特に注目すべきは、21の研究のうち14が事前登録済みという点です。これは研究の透明性と信頼性を高める重要な要素で、結果の偏りを防ぐ科学的手法として評価されています。
興味深いのは、参加者の大多数が意図的にバイアスのかかった検索を行っているわけではないという点です。つまり、私たちは無意識のうちに自分の信念を反映する検索語を選択し、結果として偏った情報に触れることになっているのです。
この現象が特に深刻なのは、現在の検索アルゴリズムが「関連性の高さ」を最優先に設計されているためです。GoogleやChatGPT、AI搭載Bingなどのプラットフォームは、ユーザーが入力した語句に最も適合する結果を提供しようとするため、結果的にユーザーの既存の信念を強化する情報ばかりが表示されることになります。
研究チームが試行した興味深い実験結果があります。ユーザーに「異なる視点を考慮するよう促す」「複数の検索を実行するよう提案する」といった行動変容アプローチ（ユーザーベースの介入）は効果が限定的でした。一方で、アルゴリズム自体を修正し、検索語の偏りに関係なく幅広い視点の記事を提供するよう調整した場合、ユーザーはより穏健な見解を採用し、行動変容への開放性を示したのです。
この発見は、テクノロジー業界にとって重要な示唆を含んでいます。現在のAI技術の進歩により、パーソナライゼーションはますます精緻化していますが、それが同時に情報の多様性を制限している可能性があるということです。
実際、研究では興味深い発見もありました。AI搭載Bingは狭い質問をより一般的なものに再構成する傾向があることが判明しています。これは、AI技術が確証バイアスを軽減する可能性を示唆する重要な発見です。
長期的な視点で考えると、この問題は民主的な議論の基盤である「共通の事実認識」を脅かす可能性があります。特に、政治的・社会的に分極化が進む現代社会において、検索技術が意図せずエコーチェンバー効果を増幅させているとすれば、その影響は計り知れません。
一方で、この研究は解決策も示唆しています。検索アルゴリズムの設計を行動科学の知見に基づいて改良することで、より公正で多様な情報アクセスを実現できる可能性があるのです。これは、AI企業にとって技術的な挑戦であると同時に、社会的責任を果たす機会でもあります。
規制面では、この研究結果が今後のAI規制議論に影響を与える可能性があります。特に、検索アルゴリズムの透明性や、情報の多様性を確保するための技術的要件について、新たな基準が求められるかもしれません。
【用語解説】
狭い検索効果（Narrow Search Effect）
利用者が自分の既存の信念を反映する検索用語を使用し、検索エンジンやAIが関連性の高い狭い範囲の結果を提供することで、利用者の既存の信念が強化される現象である。
ラビットホール（Rabbit Hole）
インターネット上で情報を検索している際に、関連する情報を次々と辿っていくうちに、当初の目的から逸れて深く掘り下げてしまう状況を指す。アリスの不思議の国のウサギの穴に由来する表現である。
エコーチェンバー効果（Echo Chamber Effect）
同じような意見や信念を持つ人々が集まる環境において、異なる視点に触れることなく、自分たちの考えが反響し合って強化される現象である。
確証バイアス（Confirmation Bias）
自分の既存の信念や仮説を支持する情報を選択的に収集し、反対する情報を無視または軽視する認知バイアスの一種である。
事前登録研究（Preregistered Study）
研究者が実験を開始する前に、仮説、方法論、分析計画を公開登録する研究手法。結果の偏りや後付けの解釈を防ぐ科学的透明性を確保する方法である。
アルゴリズムベース介入（Algorithm-based Intervention）
ユーザーの行動変容に依存せず、検索アルゴリズム自体を修正することで情報の多様性を確保する手法である。
【参考リンク】
OpenAI（外部）
ChatGPTを開発したAI研究企業。GPT-4をはじめとする大規模言語モデルの開発を推進
トゥレーン大学フリーマン・スクール・オブ・ビジネス（外部）
研究の主著者Eugina Leung助教授が所属するニューオーリンズの名門ビジネススクール
シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネス（外部）
共同研究者のOleg Urminsky教授が所属する世界有数のビジネススクール
米国科学アカデミー紀要（PNAS）（外部）
1915年創刊の権威ある総合科学学術雑誌。今回の研究が掲載された
Microsoft Bing AI（外部）
Microsoftが開発したAI搭載検索エンジン。研究で狭い質問を一般化する機能が確認
【参考記事】
The narrow search effect and how broadening search promotes belief updating（外部）
トゥレーン大学とシカゴ大学による原著論文。狭い検索効果を実証した権威ある学術研究
We’ve outsourced our confirmation biases to search engines（外部）
Ars Technicaによる研究解説記事。検索エンジンの確証バイアス外部化現象を解説
Research Notes: Eugina Leung
トゥレーン大学フリーマンスクールの公式ニュース。Eugina Leung助教授の研究業績と論文発表について報告している4。
【編集部後記】
この研究結果を読んで、ご自身の検索行動を振り返ってみませんか？普段GoogleやChatGPTを使う際、無意識のうちに答えを決めつけた質問をしていることはありませんか？
例えば「○○のメリット」と検索するか「○○のデメリット」と検索するかで、得られる情報は大きく変わります。
私たちinnovaTopia編集部も、この記事を執筆する過程で改めて自分たちの情報収集方法を見直すきっかけになりました。皆さんは、より多角的な視点を得るために、どのような検索の工夫をされていますか？ぜひSNSで教えてください。
