Google、AIで偽レビューを迅速検知　年間1.7億件超を阻止

地域密着型の飲食店や個人商店にとって、Google マップや検索の口コミはある意味で死活問題です。ライバル店による嫌がらせの低評価や、業者を使ったサクラ投稿に頭を抱えてきた店舗オーナーも少なくありません。

こうした不正レビューの急増に対し、Google は新たな機械学習アルゴリズムを導入し、対策を強化しています。同社が公表したデータによると、2023 年には 1 億 7000 万件以上の規約違反レビューをブロックまたは削除しました。これは前年比で 45% の増加となります。

パターン分析で組織的サクラをあぶり出す

Google が処理する店舗情報の更新は、営業時間や口コミなどを含めると 1 日あたり約 2000 万件に達します。この膨大なデータから不正を見極めるため、新しいアルゴリズムは時間経過に伴う行動パターンを分析する手法を取り入れました。

具体的には、短時間での異常な星 1 や星 5 評価の急増、あるいは複数の店舗ページに同じ文面が使い回されているケースを自動で検知します。実際に、報酬を支払って虚偽の高評価を書かせていた組織的な詐欺スキームをこのシステムで特定し、拡散を未然に防ぐことができたといいます。

文字の口コミにとどまらず、2023 年には違反動画の検出数も前年から 1400 万件増加しました。さらに、店舗オーナーになりすましてビジネスプロフィールを不正に乗っ取ろうとする試みも 200 万件以上阻止したと報告されています。

なぜ重要か

店舗を運営する事業者にとって、アルゴリズムの検知精度向上は歓迎すべき動きです。悪意のある誹謗中傷やサクラ行為が迅速に排除されれば、純粋な商品やサービスの質で勝負しやすくなります。ただし、過信は禁物です。自動判定が高度化しても、正当な顧客の不満レビューが誤って消されたり、逆に巧妙なステマがすり抜けたりするリスクは残ります。日頃から口コミの推移を監視し、不審な動きがあれば報告する運用は依然として欠かせません。

業界全体を見渡すと、この対策は生成 AI の普及に対抗するための必然的な防衛策と言えます。いまや自然なレビュー文面を大量に自動生成することは極めて容易になっており、文章の意味内容だけで不正を見抜くのは限界に近づいています。Google が文章そのものだけでなく、投稿のタイミングや重複傾向といった「振る舞いのパターン」に着目したのは極めて理にかなったアプローチだと評価できます。

とはいえ、これはいたちごっこに過ぎない側面もあります。悪質な業者が投稿間隔を空けたり分散させたりして検知をすり抜ける手法にシフトすれば、再び見破るのは難しくなるでしょう。1 億 7000 万件の排除という数字は対策の成果であると同時に、検索エコシステムを脅かす不正コンテンツの深刻さを物語っています。