AIハルシネーションとは？発生する原因と企業が取るべき対策を解説

AIのハルシネーションとは？

まずは、AIのハルシネーションが何を指す言葉なのか、その定義と語源から見ていきましょう。

事実に基づかない嘘を生成する

AIのハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なるもっともらしい嘘を出力する現象です。AIは学習したデータから確率的に単語を繋ぎ合わせているため、正確な情報を持っていない場合でも文章として破綻のない回答を作り出してしまいます。

検索エンジンで正しい情報を探す仕組みとは根本的に異なり、事実確認のプロセスを経ていない推測を提示しているに過ぎません。もっともらしい語り口で不正確な情報が提示されるため、知識のない利用者が誤りを信じ込んでしまうケースも少なくありません。

幻覚という意味の英単語に由来する

ハルシネーション（Hallucination）は、元来「幻覚」や「幻聴」を意味する医学・心理学分野の英単語です。AIがまるで幻覚を見ているかのように存在しない事実を堂々と語り出すことから、AI分野の専門用語として定着しました。システムが意図的にユーザーへ嘘をついているわけではなく、計算の過程で発生した誤答が人間には幻覚のように映る現象を表しています。

AIで誤情報が発生しやすい2つの条件

生成AIは、特定の条件が重なったときに事実と異なる回答を出しやすくなります。ここでは代表的な2つの条件を紹介します。

最新情報や専門知識を問われる

AIの学習期間以降に発生した最新の出来事や、高度な専門知識を問われたときにハルシネーションは発生しやすくなります。AIは自身が保持していない情報であっても、「分からない」と答える代わりに手持ちの類似データから推測してそれらしい回答を組み立てようとする傾向があります。たとえば最新の法改正の動向やニッチな業界の専門用語について尋ねると、事実と異なる情報を自信たっぷりに提示するケースが後を絶ちません。

総務省｜令和6年版情報通信白書｜生成AIが抱える課題

架空の前提条件で質問を投げる

存在しない人物や架空の歴史的事件など、事実に基づかない前提条件を与えて質問したときも誤答を引き起こします。人間であれば「その前提は間違っている」と矛盾を指摘できますが、AIは与えられた前提が正しいものとして回答を生成するのが一般的です。結果として、辻褄を合わせるためにさらに作り話を重ねてしまい、現実から大きく乖離した文章が出力されていきます。

なぜハルシネーションが起きる？

では、なぜこうした誤情報が生成されてしまうのでしょうか。背景には、AI特有の技術的な仕組みが関係しています。ここでは発生のメカニズムについて解説していきます。

学習用のデータが不足し偏っている

ハルシネーションが起きる主な原因は、AIが学習に用いたデータ自体の不足や偏りです。特定の分野に関する情報が少なかったり、インターネット上の不正確なテキストを大量に学習していたりすると、AIはその偏ったパターンを正しいものとして学習していく傾向があります。質の高い学習データを十分に読み込んでいない領域では、事実関係の紐付けが弱くなり不自然な単語のつながりを生成しやすくなります。出力される回答の正確性は、ベースとなる学習データの質と量に依存している構造です。

総務省｜令和6年版情報通信白書｜生成AIが抱える課題

確率に基づいて単語を予測している

大規模言語モデル（LLM）は、前の単語に続く確率が最も高い単語を予測して配置する仕組みで動いています。文章の意味を深く理解して論理的に回答を構築しているわけではなく、過去のデータから統計的に自然な文字列を生成しているのが実態です。そのため、文法的には非常に滑らかで人間が書いたような説得力があっても、内容の真偽が全く担保されない回答が生まれてしまいます。

質問の文脈や背景の意図を誤認する

ユーザーが入力したプロンプト（指示文）の意図をAIが正しく汲み取れなかった場合も、見当違いの回答が生成されます。質問が抽象的すぎたり、複数の解釈ができる曖昧な表現が含まれていたりすると、AIは手探りで独自の文脈を補って処理を進めるケースも珍しくありません。利用者の質問意図とAIの単語解釈にズレが生じることが、事実とは異なる情報を引き出す要因の一つに挙げられます。

AIハルシネーションによって企業が直面する3つのリスク

ハルシネーションを放置したまま業務でAIを利用し続けると、企業は思わぬ被害を受けかねません。特に注意すべき3つのリスクを解説します。

誤情報の拡散で企業の信頼を失う

AIが生成した誤情報をそのまま顧客への案内やプレスリリースに用いると、企業の信頼を大きく損なう事態に発展します。不正確な製品スペックを公開したり、存在しないサポート手順を顧客に伝えたりすれば、クレームやブランドイメージの低下につながる危険を伴います。生成AIの導入によって手軽に文章を作成できる反面、人間の目による公開前のチェック体制が甘くなりやすい点にも注意が必要です。

誤情報に基づく判断で事故を招く

業務上の意思決定プロセスにハルシネーションを含んだ情報を採用してしまうと、重大なトラブルを引き起こす事態が懸念されます。たとえばAIが作成した市場調査の架空の数値や、セキュリティの脆弱性を含んだプログラムのコードを鵜呑みにして実務を進めると、プロジェクト全体が立ち行かなくなることも珍しくありません。事実関係の裏付けを取らずに業務効率化だけを推し進めると、こうした事態を招きかねません。

意図せず他者の著作権を侵害する

AIが生成した文章や画像の中に、他者の著作物がそのまま混入してしまうリスクも存在します。学習データに含まれていた既存のコンテンツや独自の表現をAIが適切に加工せずに出力した場合、利用者が気づかないうちに著作権侵害の加害者となってしまうことも珍しくありません。意図的でなくとも企業活動において法的なトラブルに発展する可能性があり、慎重な対応が求められる領域です。

文化庁「AIと著作権に関する考え方について（文化審議会著作権分科会法制度小委員会・令和6年3月15日）」

AI利用者が実践すべきハルシネーションの防ぎ方は？

ここからは、利用者一人ひとりが今すぐ実践できる具体的な対策を見ていきます。

前提条件や背景を明確に指示する

ハルシネーションを防ぐには、AIに対する指示文で質問の対象や期間、背景を具体的に限定することが効果的です。広範な指示を避け、「2024年の日本のIT業界における動向を抽出して」のように条件を絞り込むことで、AIが過度な推測を行う余地を減らせます。知りたい情報の範囲を正確に伝えることで、AIが探索するデータの解像度が上がり、出力される回答の精度が高まりやすくなります。

専門家の役割を与えて回答を絞る

プロンプトの冒頭で「あなたは経験豊富な法務担当者です」のように特定の役割を付与すると、AIはより適切な文脈を選択して回答を生成します。役割を定義することで、AIが探索する言葉の範囲がその専門領域に限定され、無関係な情報が混入する確率を下げる効果があります。回答の目的に沿ったキャラクター設定を明確に言語化することは、専門外の情報を排除する手軽で有効な対策の一つです。

出力結果は必ず人間が事実確認する

入力時にどのような工夫を凝らしても、現時点ではハルシネーションを完全に防ぐことは難しいため、最終的な出力結果は必ず人間が一次情報に当たって事実確認を行います。官公庁の発表資料や企業の公式サイトなど、信頼できる公的なソースと照らし合わせて数値や固有名詞の真偽を検証するプロセスが欠かせません。AIはあくまで作業を効率化するための補助ツールであり、成果物の責任は最終的に人間が負うという基本ルールを徹底することが重要です。

ハルシネーションを防ぐために組織で取り組むシステム的対策

個人の工夫だけでなく、組織としての仕組みづくりもハルシネーション対策には欠かせません。ここでは、企業規模で取り組むべきシステム的な対策を紹介します。

RAG技術で自社データを参照させる

RAG（検索拡張生成）技術を導入し、AIが回答を生成する際に社内のデータベースや指定した外部ドキュメントを参照させる仕組みを構築します。AIが自身に内包された不確かな学習データに頼らず、与えられた信頼性の高い情報源だけをベースにして回答を作るため、ハルシネーションの発生を抑制しやすい設計です。社内規定や過去の製品マニュアルに基づく正確な応答が求められる場面で特に威力を発揮します。

追加学習で自社業務に特化させる

ファインチューニングなどの手法を用いて、一般的なAIモデルに対して自社特有の業界用語や過去の業務データを追加学習させます。汎用的なモデルを自社の業務ドメインに特化させることで、専門的な質問に対しても文脈を正しく捉えた精度の高い回答が得られるようになる仕組みです。初期の導入コストやチューニングの時間はかかりますが、長期的な業務効率化とリスク回避を見据えた強力な対策となります。

AI利用の社内ルールを策定する

システム面での制御と併せて、従業員がAIを安全に利用するための社内ガイドラインを策定し運用を徹底します。個人情報や機密情報の入力禁止ルールはもちろん、生成されたコンテンツを外部へ公開する際のファクトチェックの承認フローなど、具体的な手順を明文化して周知する運用です。従業員個人のITリテラシーに依存せず、組織全体で統一された基準とプロセスを設けることが、リスク管理の土台となります。

RAG機能を備えたAIプラットフォームを活用する

自社でRAGの仕組みを構築する場合、社内文書の整理やベクトルデータベースの構築、LLMとの接続など専門的な開発工数が必要になります。近年は、こうした高精度RAG機能をあらかじめ備え、複数のLLMを用途に応じて切り替えられるマルチLLM対応のAIプラットフォームを、SaaS形態で利用できるサービスも登場しています。基盤構築を自社で行わずに導入できるため、専門人材が不足している企業でも短期間で全社的なハルシネーション対策を伴うAI活用環境を整えることが可能です。

まとめ

AIのハルシネーションは、生成AIの確率的な予測アルゴリズムに起因する現象であり、現時点では完全に防ぐことが難しいとされています。発生条件や技術的な原因を正しく把握し、プロンプトの工夫と人間による事実確認を徹底する運用が安全な利用の基盤となります。しかし、個人のプロンプト工夫やルールの徹底だけでは、従業員全体の利用リスクを完全に制御することは困難なケースも珍しくありません。業務への本格導入を進めるには、仕組みとして自社データに基づいた回答を生成させるシステム的な対策を検討することが重要です。

そうしたAIプラットフォームの一つとして、丸紅I-DIGIOグループでは、GPT・Claude・Gemini・Perplexityなど複数の最新LLMに対応した法人向け生成AIプラットフォーム「まるちゃ」を提供しています。

まるちゃは、丸紅グループで月間アクティブユーザ1万人超の利用実績を持つ社内基盤を外部企業向けに展開したサービスで、メールや報告書のドラフト作成、要約・翻訳、PDF・Excel・Wordといった各種ファイルの解析、議事録作成支援、PowerPoint資料生成など、日々の業務を幅広く支援します。

料金は月額3万円（税別）からのテナント提供型で、ユーザ数は無制限のため、小規模なトライアルから全社展開まで段階的な導入がしやすく、部門ごとの利用度合いにばらつきがあってもコストを抑えながら生成AI活用基盤を整備できます。SaaS形態で提供されるため、自社で大規模なインフラやAI基盤を構築することなく、短期間で安全かつ高機能な生成AI環境を立ち上げることが可能です。