ハルシネーションとは？生成AIが嘘をつく原因から事例、対策まで徹底解説

ハルシネーションとは？生成AIが「もっともらしい嘘」をつく現象

ハルシネーションとは、ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）が、事実に基づいていない情報や、文脈と無関係な内容を、あたかも事実であるかのように生成する現象を指します。 AIがまるで「幻覚」を見ているかのように、もっともらしい嘘をつくことから、このように呼ばれています。

例えば、実在しない人物の経歴を詳細に語ったり、起きていない事件を報道された事実のように述べたりするケースがこれに該当します。 生成された文章は非常に流暢で説得力があるため、人間がその誤りに気づきにくい点が大きな問題です。

このハルシネーションは、生成AIをビジネスなどで活用する上で避けられない課題とされており、その信頼性に関わる重要な問題として、原因の解明や対策の研究が進められています。

ハルシネーションの語源は「幻覚」

「ハルシネーション（Hallucination）」という言葉は、もともと英語で「幻覚」や「錯覚」を意味する単語です。 主に医学や心理学の分野で、実際には存在しないものを見たり、ない音を聞いたりする知覚の異常を指す言葉として使われてきました。

この言葉がAIの分野で使われるようになったのは、生成AIが作り出す「もっともらしい嘘」が、まるで人間が幻覚を見ている状態と似ているためです。 AIが事実に基づかない情報を、確信を持っているかのように出力する様子を、この「幻覚」という言葉で表現しているのです。

なぜ今、ハルシネーションがビジネスで問題視されるのか？

近年、生成AIのビジネス活用が急速に進むにつれて、ハルシネーションは単なる技術的な課題ではなく、深刻なビジネスリスクとして認識されるようになりました。 その最大の理由は、誤った情報が企業の意思決定や顧客対応に使われることで、経済的な損失や信用の失墜に直結する危険性があるためです。

例えば、AIが生成した架空の市場データを基に経営戦略を立ててしまったり、顧客からの問い合わせに誤った製品情報を回答してしまったりするケースが考えられます。 このような事態は、企業の評価や信頼性を大きく損なう可能性があります。

また、AIが生成した誤情報が外部に漏れ、SNSなどで拡散されれば、企業のブランドイメージを大きく傷つけることにもなりかねません。 このように、AIの回答を鵜呑みにすることが重大な問題を引き起こす可能性があるため、ビジネスにおけるハルシネーション対策の重要性が高まっています。

【具体例】実際にあったハルシネーションの事例

ハルシネーションは、時に笑い話では済まされない深刻な事態を引き起こします。特に、専門的な知識が求められる分野や、企業の公式な発表の場で発生した事例は、社会に大きなインパクトを与えました。

ここでは、実際に起きてしまったハルシネーションの有名な事例を2つご紹介します。これらの事例から、AIが生成する情報の危うさと、人間によるファクトチェックの重要性を具体的に見ていきましょう。

海外弁護士が実在しない判例を引用した事件

2023年、アメリカ・ニューヨークで、ある弁護士が航空会社の乗客の訴訟において、ChatGPTを使用して作成した準備書面に、実在しない過去の判例を複数引用していたことが発覚しました。 弁護士はChatGPTが提示した架空の判例の存在を疑わず、そのまま裁判所に提出してしまったのです。

当然ながら、相手方の航空会社や裁判官が存在しない判例を指摘したことで問題が明らかになりました。この事件は、専門家でさえAIの生成したもっともらしい嘘を見抜けなかった事例として、世界中に衝撃を与えました。

結果として、この弁護士と所属法律事務所は、裁判所から制裁金を科される事態となりました。専門的な業務における安易なAIの利用が、いかに深刻な結果を招くかを示す象徴的な事件と言えるでしょう。

Googleの発表会でAIが誤情報を回答

2023年2月、Googleが当時開発中だった対話型AI「Bard」のプロモーション動画で、ハルシネーションが発生し、大きな話題となりました。 動画の中で、Bardは「ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡がもたらした新発見は？」という質問に対し、「太陽系外惑星の写真を史上初めて撮影した」という趣旨の回答を生成しました。

しかし、太陽系外惑星の最初の写真を撮影したのは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡ではないため、この回答は誤りでした。この間違いはすぐに専門家などから指摘され、大々的に報じられました。

自社の重要な発表会でAIが誤情報を回答したという事実は、Googleの親会社であるAlphabetの株価が一時的に急落するほどのインパクトを与えました。 この一件は、トップレベルのIT企業であってもハルシネーションの制御が困難であることを示し、AI開発の難しさを浮き彫りにしました。

ハルシネーションの主な種類

一口にハルシネーションと言っても、その「嘘」のつき方にはいくつかの種類があります。AIがどのようにして事実と異なる情報を生成するのか、そのパターンを知ることは、ハルシネーションを理解し、対策を立てる上で非常に重要です。

ここでは、ハルシネーションを大きく2つの種類に分けて解説します。それぞれの特徴を理解し、AIからの情報を見極める目を養いましょう。

内在的ハルシネーション：学習内容と矛盾する嘘

内在的ハルシネーション（Intrinsic Hallucination）とは、AIが学習したデータ（ソース情報）の内容と矛盾する情報を生成してしまう現象を指します。 つまり、AIが「知っているはず」の知識とは違う、間違った回答をしてしまうケースです。

例えば、学習データに「日本の首都は東京です」という情報が含まれているにもかかわらず、AIが「日本の首都は京都です」と回答してしまうような場合がこれに該当します。

このタイプのハルシネーションは、学習データ内の情報をAIが正確に参照・反映できなかった場合に発生します。元となる情報が存在するため、事実との照合（ファクトチェック）が比較的行いやすいという特徴があります。

外在的ハルシネーション：完全に情報を捏造する嘘

外在的ハルシネーション（Extrinsic Hallucination）は、学習データには存在しない、全く新しい情報をAIが捏造してしまう現象です。 こちらは、内在的ハルシネーションよりも悪質で、見抜くのが難しい場合があります。

先ほどの弁護士の事例で、実在しない判例をAIが作り出したのが、まさにこの外在的ハルシネーションの典型例です。 学習データの中に存在しない情報を、あたかも事実であるかのように創作してしまうのです。

このタイプのハルシネーションは、元となる情報源がAIの学習データ内に存在しないため、それが事実かどうかを検証することが困難です。 そのため、より深刻な問題を引き起こす可能性が高いと言えるでしょう。

なぜハルシネーションは発生するのか？主な3つの原因

生成AIが、なぜ事実に基づかない「もっともらしい嘘」をついてしまうのでしょうか。その原因は一つではなく、AIの学習データ、AI自体の仕組み、そして私たちユーザーの使い方といった、複数の要因が複雑に絡み合っています。

ここでは、ハルシネーションが発生する主な3つの原因を掘り下げて解説します。これらの原因を理解することで、AIとの上手な付き合い方が見えてくるはずです。

原因1：学習データの問題（質・量・鮮度）

生成AIの回答精度は、その頭脳の元となる学習データの質と量に大きく依存します。 学習データに問題があれば、それがハルシネーションの直接的な原因となります。

主な問題点としては、以下のようなものが挙げられます。

• データの質：学習データに誤った情報や偏った意見（バイアス）が含まれていると、AIはそれを正しいものとして学習してしまいます。
• データの量：特定の分野に関する学習データが不足していると、AIはその分野について不完全な知識しか持てず、結果として誤った情報を生成しやすくなります。
• データの鮮度：学習データが古い場合、AIは最新の出来事や情報を反映できず、古い情報に基づいた回答をしてしまうことがあります。

このように、AIの知識の源であるデータセット自体が、ハルシネーションを生み出す土壌となっているのです。

原因2：生成AIの仕組み上の限界

ハルシネーションは、現在の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）が持つ根本的な仕組みそのものに起因するという側面もあります。 AIは人間のように言葉の意味を「理解」して対話しているわけではありません。

AIは、膨大な学習データから単語と単語のつながりのパターンを学び、「次に来る確率が最も高い単語」を予測して文章を生成しています。 この仕組み上、事実としての正しさよりも、文法的に自然で、もっともらしい文章の流れを優先してしまう傾向があるのです。

つまり、AIの目的は「正しい答えを出すこと」ではなく、「最もそれらしい文章を作ること」にあると言えます。このAIの性質が、事実とは異なるもっともらしい嘘、すなわちハルシネーションを生み出す大きな原因となっています。

原因3：プロンプト（指示）の曖昧さ

ハルシネーションの原因は、AI側だけに存在するわけではありません。私たちユーザーがAIに与える指示（プロンプト）の曖昧さも、AIを混乱させ、ハルシネーションを引き起こす一因となります。

プロンプトが曖昧だったり、前提条件が不足していたりすると、AIはユーザーの意図を正確に汲み取ることができません。 その結果、AIは文脈を独自に解釈し、不足している情報を自ら補おうとして、事実とは異なる情報を生成してしまうことがあります。

例えば、単に「日本の経済について教えて」と質問するよりも、「2023年の日本のGDP成長率について、内閣府の発表データを基に教えて」と具体的に指示する方が、AIはより正確な回答を生成しやすくなります。明確で具体的なプロンプトを心がけることは、ハルシネーションを防ぐ上で非常に重要です。

ハルシネーションが引き起こす3大リスク

生成AIが作り出す「もっともらしい嘘」は、単なる間違いでは済まされない、深刻なリスクをはらんでいます。特にビジネスや社会活動での利用が進む現代において、その影響は個人レベルにとどまらず、社会全体に及ぶ可能性も否定できません。

ここでは、ハルシネーションが見過ごせない理由である3つの大きなリスクについて解説します。これらのリスクを理解し、AIを安全に活用するための意識を高めましょう。

リスク1：誤情報の拡散による社会的混乱

ハルシネーションがもたらす最も広範なリスクは、誤った情報が社会に拡散し、混乱を引き起こす可能性です。 AIによって生成された説得力のある偽情報が、SNSやニュースサイトなどを通じて瞬く間に広がる危険性があります。

一度拡散された誤情報は、たとえ後から訂正されたとしても、その影響を完全に取り除くことは非常に困難です。 特に、災害時や選挙期間中などに悪意を持って偽情報が生成・拡散されれば、社会的なパニックや世論操作につながる恐れも指摘されています。

このように、AIが生成した一つの嘘が、社会全体の安定を揺るがしかねない重大なリスクとなり得るのです。

リスク2：ビジネスにおける経済的損失と信用の失墜

企業活動においてハルシネーションは、直接的な経済的損失や、長年かけて築き上げてきた信用の失墜につながる重大なリスクです。 AIの誤った回答を基に下された経営判断は、ビジネスに深刻なダメージを与える可能性があります。

例えば、AIが生成した不正確な市場分析レポートを信じて新製品を開発したり、誤った法解釈に基づいて契約書を作成したりすれば、多大な金銭的損失を被る可能性があります。また、顧客への対応にAIを利用し、誤った情報を提供してしまえば、顧客満足度の低下はもちろん、企業のブランドイメージや社会的信用を大きく損なうことになります。

ビジネスの世界では、一つの間違いが命取りになることも少なくありません。ハルシネーションは、その引き金になり得る非常に危険なリスクなのです。

リスク3：AI技術そのものへの信頼性低下

ハルシネーションの問題が頻繁に発生すると、人々は生成AIという技術そのものに対して不信感を抱くようになります。 「AIの言うことは信用できない」という認識が広まれば、便利なはずのAI技術の社会実装や健全な発展が妨げられる恐れがあります。

AIは、医療、教育、研究開発など、さまざまな分野で社会に貢献する大きな可能性を秘めています。しかし、その根幹である「信頼性」が揺らいでしまえば、せっかくの技術も宝の持ち腐れになりかねません。

ハルシネーションは、個別のAIサービスの評価を下げるだけでなく、AIというエコシステム全体の成長を阻害するリスクもはらんでいるのです。

【利用者向け】明日から使えるハルシネーション対策5選

生成AIのハルシネーションは、現時点の技術では完全になくすことは難しいとされています。 しかし、私たち利用者側が使い方を工夫することで、そのリスクを大幅に軽減することは可能です。

AIを「魔法の道具」ではなく「賢いアシスタント」と捉え、その特性を理解した上で上手に付き合っていくことが重要です。ここでは、誰でも明日から実践できる、ハルシネーションへの具体的な対策を5つご紹介します。

対策1：具体的で明確なプロンプトを指示する

ハルシネーションを防ぐための第一歩は、AIへの指示（プロンプト）をできる限り具体的かつ明確にすることです。 曖昧な質問は、AIが文脈を誤って解釈し、不正確な情報を生成する原因となります。

質問する際には、以下の点を意識すると良いでしょう。

• 背景情報を含める：何についての質問なのか、その背景を伝える。
• 文脈を定義する：どのような観点からの回答を求めているかを指定する。
• 制約条件を与える：回答の形式や文字数、含めてほしい要素などを具体的に指示する。

例えば、「マーケティングについて教えて」ではなく、「中小企業がSNSを活用して3ヶ月で認知度を上げるための、具体的なマーケティング手法を3つ提案してください」のように、AIが迷わないような明確な指示を出すことが重要です。

対策2：「出典を明記して」と指示する

AIに回答を生成させる際に、「回答の根拠となった情報源や出典を明記してください」とプロンプトに加えることも有効な対策の一つです。これにより、AIが完全に根拠のない情報を生成しにくくなる効果が期待できます。

出典が提示されれば、その情報が信頼できる公的機関のデータなのか、あるいは個人のブログ記事なのかを判断できます。そして、提示された出典を実際に確認することで、情報の真偽を確かめる「ファクトチェック」が容易になります。

ただし、AIが架空のURLや存在しない論文を出典として提示する可能性もゼロではありません。そのため、提示された出典自体も鵜呑みにせず、必ず自分の目で確認することが大切です。

対策3：「わからない場合は回答しないで」と制約を設ける

生成AIは、知らないことであっても何とか答えようとして、結果的に嘘をついてしまう傾向があります。この性質を逆手に取り、プロンプトに「もし情報が不正確な場合や、わからない場合は、推測で回答せずに『わかりません』と答えてください」という一文を加えてみましょう。

このような制約を設けることで、AIが無理に回答を創作しようとするのを抑制する効果が期待できます。AIに対して「知らない」と正直に言える選択肢を与えることは、不正確な情報に振り回されないための重要なテクニックです。

特に、専門性の高い内容や、最新の情報を尋ねる際には、この「逃げ道」を作ってあげることで、より誠実な回答を引き出しやすくなります。

対策4：生成された情報は必ずファクトチェックを行う

最も重要かつ基本的な対策は、「AIが生成した情報は鵜呑みにせず、必ず人間がファクトチェックを行う」という心構えを持つことです。 生成AIはあくまで下書きやアイデア出しを補助するツールであり、最終的なアウトプットの正しさを保証するものではありません。

特に、統計データ、歴史的な事実、専門的な情報など、正確性が求められる内容については、必ず公的機関のウェブサイトや信頼できる専門書のデータベースなど、別の情報源で裏付けを取る習慣をつけましょう。

AIの回答をコピー＆ペーストでそのまま利用するのは非常に危険です。最終的な内容に責任を持つのは、AIではなく利用者である人間自身であるということを常に忘れないようにしましょう。

対策5：複数のAIサービスで回答を比較・検証する

一つのAIサービスからの回答を信じ込むのではなく、同じ質問を複数の異なる生成AIサービス（例えば、ChatGPT、Gemini、Claudeなど）に投げかけ、その回答を比較・検証するのも有効な方法です。

それぞれのAIは、学習データやアルゴリズムが異なるため、得意な分野や回答の癖も異なります。もし、全てのAIが共通の回答をすれば、その情報の信憑性は比較的高いと判断できるかもしれません。逆に、AIによって回答がバラバラな場合は、そのトピックがまだ情報として確立されていないか、ハルシネーションが発生しやすい分野である可能性が考えられます。

医者がセカンドオピニオンを求めるように、AIにも「セカンドAIオピニオン」を求めることで、情報の偏りや誤りを発見しやすくなり、より客観的な視点を得ることができます。

【開発・運用者向け】ハルシネーションを抑制する技術的アプローチ

ハルシネーションへの対策は、利用者側の工夫だけでなく、AIを開発・運用する側での技術的な取り組みも不可欠です。AIモデルの精度を高め、より信頼性の高い応答を生成するために、世界中の研究者やエンジニアが様々なアプローチを試みています。

ここでは、ハルシネーションを抑制するための代表的な3つの技術的アプローチについて、その仕組みと効果を解説します。

RAG（検索拡張生成）で外部の正確な情報を参照させる

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、日本語で「検索拡張生成」と訳され、ハルシネーション対策として非常に注目されている技術です。 この仕組みは、生成AIが回答を作成する際に、あらかじめ用意された信頼性の高い情報源（データベースや社内文書など）をリアルタイムで検索し、その検索結果を基に回答を生成するというものです。

AIが自身の内部知識だけに頼るのではなく、外部の正確な情報を「カンニング」しながら回答するイメージです。これにより、AIが学習していない最新の情報や、特定の専門分野に関する正確な情報に基づいた回答が可能になり、ハルシネーションを大幅に抑制することができます。

ユーザーからの質問に関連する情報を外部から動的に取得し、それを根拠として回答を生成するため、事実に基づいた信頼性の高い応答が期待できるのです。

ファインチューニングで特定の知識を追加学習させる

ファインチューニングは、既存の汎用的な大規模言語モデルに対して、特定の専門分野や業務に特化した、質の高いデータを追加で学習させる手法です。日本語では「微調整」と訳されます。

例えば、法律相談用のAIを開発する場合、一般的なWeb上の情報だけでなく、法律の条文や過去の判例といった専門的なデータセットを追加学習させます。これにより、AIはその特定分野の知識を深め、より専門的で正確な回答を生成できるようになり、結果としてその分野におけるハルシネーションの発生を減らすことができます。

汎用的なモデルを、特定のタスクに特化した「専門家」へとチューニングしていくイメージです。このアプローチは、AIの応答の質と専門性を高める上で非常に効果的です。

RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）で精度を高める

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、その名の通り「人間からのフィードバック」を利用してAIを強化する学習手法です。 このアプローチは、ChatGPTの精度向上にも用いられています。

具体的には、まずAIに同じ質問に対して複数の回答パターンを生成させます。次に、人間の評価者がそれらの回答を「良い」「悪い」「より適切」といった基準でランク付けします。AIは、この人間からのフィードバック（評価）を報酬として受け取り、「より高い評価を得られる回答」を生成するように学習を繰り返していくのです。

このプロセスを通じて、AIは事実に基づいた、より安全で人間にとって有益な回答スタイルを学んでいきます。人間が教師役となってAIの振る舞いを導くことで、ハルシネーションのような不適切な出力を抑制する効果が期待されています。

まとめ：ハルシネーションを正しく理解し、生成AIを安全に活用しよう

本記事では、生成AIが「もっともらしい嘘」をつく現象であるハルシネーションについて、その原因から具体的な事例、そして利用者・開発者双方の対策までを網羅的に解説しました。

ハルシネーションは、生成AIの仕組みに根差した課題であり、現時点での完全な解決は困難です。 しかし、そのリスクを正しく理解し、AIの回答を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行うという基本的な原則を守ることで、多くの問題は回避できます。

生成AIは、私たちの仕事や生活を豊かにする強力なツールです。ハルシネーションという弱点を理解した上で、具体的なプロンプトの工夫や複数のAIでの検証といった対策を講じながら、賢く、そして安全にAIの恩恵を享受していきましょう。