生成AIにおけるハルシネーションの原因と防止策：正確性を高めるために知っておくべきこと

生成AIは、文章の生成や質問応答、画像生成など多彩な用途で活用されており、日常業務から教育現場、福祉分野まで幅広く浸透しています。しかし、その中でもしばしば問題視されるのが「ハルシネーション（幻覚）」の発生です。これは、AIがあたかも正しい情報のように虚偽の内容を生成してしまう現象です。この記事では、ハルシネーションが起こる要因と、それを防ぐために必要な対策について詳しく解説します。

この情報が役立つ方

本記事は以下のような方々に特に有益です：

• 企業で生成AIを活用しようとしている開発者やプロジェクトマネージャー
• メディア関係者やライターで、AIを使って記事やコンテンツを生成している方
• 教育機関で生成AIを使った教材開発を検討している先生や研究者
• 行政や福祉機関でアクセシブルな情報発信を目指す広報担当者
• 情報の正確性に敏感な法務、医療、金融関連の専門職の方

多様な分野でAIの導入が進む今、誰もが「正確で信頼できるAI活用」の基礎知識を持つことが重要です。

ハルシネーションとは何か？

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を生成し、それを一見もっともらしく提示してしまう現象を指します。たとえば、存在しない論文を出典として提示したり、実際には存在しない人物の発言を引用するようなケースが該当します。これは「誤情報」とは異なり、AI自身が内部的に論理的に矛盾しないように構築した“嘘”であるため、見抜くのが難しい点が特徴です。

この現象は特に以下のような文脈で起こりやすい傾向にあります：

• 正解が存在しない質問に対して無理に回答を生成する場合
• トレーニングデータに含まれない事象に対して類推を行った結果
• 曖昧な命令文や曖昧なプロンプトを与えられたとき

ハルシネーションは特に高リスク分野（医療、法律、金融、教育など）でのAI活用時に重大な影響を及ぼすため、慎重な扱いが求められます。

なぜ生成AIでハルシネーションが起こるのか？

生成AIは、過去に学習した大量のテキストデータをもとに、次に来る単語や文のパターンを予測する仕組みで動いています。これは「確率的な言語モデル」に基づいており、文脈に対してもっとも“らしい”応答を生成することを目的としています。

つまり、AIは正解を「知っている」のではなく、「もっともらしい言語パターンを作る」ことに特化しているのです。このアプローチには以下のような限界があります：

• 事実確認を行う能力がない：AIは生成時点でデータベース照会やリアルタイムの情報検証を行いません。
• 情報源が曖昧：学習時に利用されたデータの出典が明確でないため、どこから得た情報なのかがわかりません。
• 長文生成による整合性の欠如：長い文章を生成すると、文全体としての一貫性を保つために誤情報が混入しやすくなります。
• 言語の曖昧性：人間が用いる自然言語には多くの解釈が可能な表現が存在し、AIが誤った文脈解釈をすることがあります。

これらの要素が組み合わさることで、AIはあたかも本当のように見える誤情報を生成する「ハルシネーション」を引き起こしてしまうのです。

ハルシネーションを防ぐための具体的な対策

ハルシネーションのリスクを軽減するためには、AIの設計や運用、利用時のプロンプト設計においていくつかの工夫が必要です。

1. 明確かつ具体的なプロンプト設計

曖昧な命令ではなく、以下のように具体的な形式で指示を出すことで誤解を防ぎます。

悪い例：「AIの進化について教えてください」
良い例：「2024年以降に発表された主要な生成AIモデルと、その社会的影響について3点挙げてください」

2. 外部データベースや検索ツールとの連携

AI単体ではなく、信頼できるデータベースや検索エンジンと組み合わせることで、情報の検証精度が向上します。たとえば、Web検索を用いてリアルタイムの情報を補足する構成が有効です。

3. ファクトチェック機能の導入

AIが生成した文章に対して、人間によるファクトチェックや、専用の検証アルゴリズムを適用する体制を整えることが重要です。特に法的・学術的用途では欠かせません。

4. 出典明示と確認の習慣化

出典の提示を求めるプロンプトを使い、提示された出典が実在するかどうかを確認する習慣をつけましょう。

例：「出典付きで、実在する研究論文のみを紹介してください。」

まとめ：信頼できるAI活用のために

生成AIの進化は目覚ましく、その利便性はますます高まっています。しかし、ハルシネーションという課題に正面から向き合わなければ、その活用は一歩間違えば誤情報の拡散という危険を伴います。