ハルシネーション（幻覚）とは？
ハルシネーション（Hallucination）とは、生成AIが事実とは異なる情報を、あたかも正しい情報であるかのように出力してしまう現象です。日本語では「幻覚」と訳されることもあります。
たとえば、以下のような出力はハルシネーションに該当します。
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特に注意したいのは、誤った情報を確信を持った表現で出力することです。文章自体は正確そうに見えるため、内容を確認しないまま利用してしまうリスクがあります。
なぜハルシネーションが起きるのか
ハルシネーションが発生する背景には、生成AIが文章を生成する仕組みや、学習データの特性などがあります。ここでは、主な原因を3つ紹介します。
生成AIは「確率的に次の言葉を予測する」仕組みだから
生成AIは、大量のテキストデータをもとに「次にどの言葉が続く可能性が高いか」を予測しながら文章を生成する仕組みです。
つまり、正しい情報を知っているから回答するのではなく、学習したパターンをもとに文脈に合う文章を組み立てているといえるでしょう。
そのため、学習データに含まれていない情報や不確かな情報であっても、あたかも正しいかのようなもっともらしい文章が出力されてしまうことがあります。
学習データに偏りや誤りが含まれているから
生成AIは、インターネット上の文章など、さまざまな情報を学習データとして利用します。
ただし、そこには誤った情報や古い情報が含まれている場合も少なくありません。こうした情報を学習することで、生成AIの回答にも誤りや偏りが反映される可能性があります。
最新情報や専門的な知識には対応しにくい場合があるから
生成AIには、学習データの「カットオフ（更新の締め切り）」があります。カットオフより後に発生した出来事や更新された情報は、学習データに含まれていないケースがほとんどです。
たとえば、最新のニュースや法改正について質問すると、現在の情報ではなく、古い情報をもとにした回答が返ってくることがあるでしょう。
また、医療・法律・税務などの専門分野では、必要な情報が十分に学習されているとは限りません。こうした領域では、回答の正確性に欠ける可能性があることを念頭に置いておく必要があります。
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ハルシネーションが起きやすいケース
ハルシネーションはさまざまな質問で発生する可能性がありますが、特に情報の正確性が求められる領域では注意が必要です。代表的なケースとして、以下が挙げられます。
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ケース |
具体例 |
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最新情報を尋ねる |
最新の法改正・制度変更・ニュース |
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数値・統計を尋ねる |
市場規模・調査結果・売上データ |
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専門的な知識を尋ねる |
医療・法律・税務・特定業界の専門情報 |
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出典・参考文献を求める |
論文・書籍・公式資料の引用 |
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固有名詞・人名を含む質問 |
特定の人物・企業・製品に関する情報 |
これらの情報を扱う際は、生成AIの回答をそのまま利用せず、公式サイトや公的機関の資料などの一次情報を確認することが重要です。
ハルシネーションへの具体的な対策
ハルシネーションを完全に防ぐことは難しいものの、発生するリスクを抑えるための方法はいくつかあります。ここでは、生成AIを利用する際に実践したい5つの対策を紹介します。
対策1｜重要な情報は必ず一次情報で確認する
生成AIの回答は参考情報として活用し、重要な数値や法律、事実関係については公式サイトや公的機関の資料などで確認することが基本です。
特に、外部に公開する文章や意思決定に使う情報は、AIの回答だけで判断せず、信頼できる情報源で内容を確認しましょう。
対策2｜AIに回答の根拠を求める
回答に続けて「その情報の根拠を教えてください」「どこから得た情報ですか？」と質問することで、AIが出典を示せない場合に気づきやすくなります。
ただし、AIが出典を提示した場合でも、その情報源が実在するか、内容が回答を裏付けているかをあわせて確認することが大切です。
対策3｜プロンプトで制約を設ける
プロンプトに条件を加えることで、ハルシネーションのリスクを抑える方法もあります。
たとえば、「わからない場合は『わかりません』と答えてください」「情報が不確かな場合は、その旨を明示してください」といった指示が考えられます。
ただし、プロンプトだけですべてのハルシネーションを防ぐことは困難です。リスクを抑えるための補助的な対策と考えるとよいでしょう。
対策4｜RAGを活用して参照する情報を限定する
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する前に外部のデータベースなどから関連情報を検索し、その内容をもとに回答する仕組みです。
社内マニュアルやFAQなど、信頼できる情報を参照先として設定すれば、AIが回答を生成する際に利用する情報を一定の範囲に限定できます。これにより、学習データだけをもとに回答する場合と比べて、誤った情報を生成するリスクを抑えやすくなるでしょう。
社内情報をもとに回答するAIを業務で活用する場合は、RAGによって参照する情報を整備しておくことが重要です。
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対策5｜AIの回答を人が確認するフローを設ける
AIが生成した文章や回答をそのまま利用せず、公開・利用する前に人が内容を確認することも大切です。
特に、顧客向けの回答や法律・医療など正確性が求められる情報では、内容に誤りがないかを担当者が確認しましょう。AIに任せきりにせず、人による確認を組み合わせることで、誤った情報を利用するリスクを抑えられます。
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業務でAIを活用する際の注意点
生成AIを業務で活用する際は、ハルシネーションの可能性を踏まえて使い方を考える必要があります。ここでは、AIを安全に活用するために押さえておきたい3つのポイントを紹介します。
「自信のある口調」を鵜呑みにしない
生成AIは、誤った情報であっても断定的な表現で回答することがあります。
そのため、回答の「言い切り方」だけで正確性を判断するのは避けましょう。重要な情報については、公式サイトや公的機関の資料などを確認し、回答の内容を裏付けることが大切です。
社内ルールを整備する
AIを業務で利用する場合は、あらかじめ利用方法や確認のルールを決めておくと安心です。
たとえば、「どのような業務でAIを使ってよいか」「AIが作成した文章をどこまで確認するか」など、基本的なルールを決めておくと、担当者も判断に迷いにくくなります。
AIが得意なことと苦手なことを使い分ける
生成AIには、比較的得意な作業と、ハルシネーションに注意が必要な作業があります。
たとえば、文章の言い換えやアイデア出し、構成案の作成などはAIを活用しやすい一方、最新情報の確認や法律に関する調査、正確な数値が求められる作業では、人による慎重な確認が必要です。
AIに任せる業務と人が確認する業務を分け、それぞれの特性に合わせて使い分けることで、安心してAIを業務に活用しやすくなるでしょう。
こうした注意点を踏まえながらAIを業務で活用するには、「信頼できる情報源のみを参照して回答を生成する」仕組みを持つツールを選ぶことが重要です。
自社のFAQやナレッジデータを土台にAIを動かせれば、ハルシネーションのリスクを抑えつつ、問い合わせ対応の効率化や自己解決率の向上が実現できます。
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よくある質問
Q. ハルシネーションは完全になくせますか？
現時点では、生成AIからハルシネーションを完全になくすことは難しいとされています。
RAGの活用やプロンプトの工夫によってリスクを大幅に減らすことは可能ですが、ゼロにはならないという前提で運用設計をすることが重要です。
Q. ChatGPTやClaudeでもハルシネーションは起きますか？
はい、どの生成AIでもハルシネーションは起きる可能性があります。モデルの性能が向上するほど頻度は減りますが、完全になくなるわけではありません。
特に最新情報・専門的な数値・出典の引用については、どのモデルを使う場合も確認が必要です。
Q. RAGを使えばハルシネーションはなくなりますか？
ハルシネーションのリスクを大きく減らせますが、完全になくすことはできません。
RAGでは参照先のドキュメントが古かったり、不完全だったりすると、その情報をもとに誤った回答を生成することがあります。RAGと合わせて、参照するナレッジの品質を継続的に管理することが重要です。
Q. ハルシネーションが起きやすいAIと起きにくいAIはありますか？
モデルによって傾向は異なりますが、どのモデルも完全ではありません。一般的に、最新のモデルほど精度が高くハルシネーションの頻度が下がる傾向がありますが、用途や質問の種類によって結果は変わります。
業務でAIを活用する際は、モデルの選定だけでなく、生成された回答を人が確認するフローを設けることも重要でしょう。
ハルシネーション対策に、質の高いナレッジ基盤をHelpfeelで整えましょう
ハルシネーションのリスクを減らすうえで有効な手段の一つが、AIが参照するナレッジの品質を高めることです。AIは参照した情報をもとに回答を生成するため、正確で整備されたナレッジを用意することが、誤回答の防止につながります。
Helpfeelは、社内に蓄積されたFAQやマニュアル、問い合わせ履歴を整理・管理し、AIが正確な情報を参照できる環境を整えるAIナレッジプラットフォームです。
Helpfeel独自のRAG技術を採用した「意図予測検索3」により、表現が異なる質問や曖昧な問いかけにも関連情報を的確に引き出せます。
大量の文書や専門性の高い文書も正しく理解できるため、ハルシネーションを防ぎながら正確な回答を実現できる点が特徴です。金融・医療・行政など、情報の正確性が特に求められる業界でも安心して活用できるでしょう。
問い合わせデータの分析機能も備えており、どのような情報が不足しているかを把握しながら、ナレッジの継続的な改善に役立てることもできます。
導入後は専任サポートチームによる運用支援も受けられるため、はじめてナレッジ基盤を整備する企業でも安心して進められます。導入実績は900サイト以上、検索ヒット率98%を実現しており、カスタマーサポートの効率化を多くの企業で支援してきた実績があります。
AIを業務に活用する際のハルシネーション対策として、ナレッジ基盤の整備を検討している方は、ぜひHelpfeelをご覧ください。
まとめ
ハルシネーションは、生成AIが事実とは異なる情報をもっともらしい表現で出力してしまう現象です。AIの仕組みに起因する特性であるため、完全にゼロにすることは現時点では難しいとされています。
リスクを減らすための対策を振り返ります。
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ハルシネーションを完全に防ぐことは難しいですが、「AIの回答を鵜呑みにしない運用設計」と「参照する情報の品質管理」を組み合わせることで、業務上のリスクを抑えながらAIを活用できます。
