生成AIを業務に取り入れる企業が増えていますが、「AIが嘘の情報を答えることがある」という話を聞いて、導入をためらう方も多いでしょう。この現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、生成AI活用における避けられない課題です。AIはまるで事実のように、説得力のある偽情報を作り出すことがあります。

しかし、適切な知識と対策を講じることで、ハルシネーションのリスクは十分に管理可能です。本記事では、ハルシネーションの発生原因から、企業が直面するリスク、具体的な対策方法までわかりやすく解説します。

本記事を通して、生成AIを安全にビジネスで活用するための知識を身につけ、その可能性を最大限に引き出しましょう。

ハルシネーションとは生成AIの「幻覚」

ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報や、存在しないデータを事実であるかのように出力する現象です。日本語では「幻覚」や「妄想」と訳されます。具体的には、実在しない書籍や論文を引用したり、架空の人物や出来事を創作したりする例が挙げられます。生成AIは大量のデータから学習し文章を生成しますが、その過程で事実と創作の境界線が曖昧になり、ハルシネーションが発生すると考えられています。

ハルシネーションの発生原因

生成AIがハルシネーションを起こす背景には主に3つの要因があります。学習データの不足や偏り、AIへの指示があいまいなこと、AIの設計に起因する問題です。これらの要因が複雑に絡み合うことで、AIは事実とは異なる情報を生成します。各要因について見ていきましょう。

学習データの不足・偏り

生成AIの精度は、学習したデータの質と範囲に左右されます。学習データに不足や偏りが生じると、AIは不完全な情報に基づいて回答を生成せざるを得ず、ハルシネーションのリスクが高まります。特に、最新技術や専門知識といった学習データに乏しい分野では、古い情報や不正確な情報が出力されやすい傾向にあります。

プロンプト（AIの指示文）のあいまいさ

プロンプトが曖昧な場合、AIは意図を正確に理解できず、誤った情報を生成する可能性があります。たとえば「リンゴについて教えて」という指示では、栄養価、品種、歴史など、解釈の幅が広いため、AIが期待と異なる情報を提供する事態も起こりえます。指示が曖昧であることは、AIが質問者の意図を誤解し、ハルシネーションを引き起こす主な要因の1つです。そのため、AIに指示を出す際は、具体的かつ明確なプロンプトを心がける必要があります。

生成AI自体の問題

生成AIは、学習データ中の単語の出現頻度や関連性に基づき、入力された質問に対し、統計的に「もっともらしい」単語を繋ぎ合わせて文章を生成します。したがって、文法的に正しく、人間が自然に使うような言葉を生成できますが、もっともらしさと正確性は、必ずしも一致しません。また、AIは回答困難な質問に対しても、学習データに基づく情報を出力しようとするため、不確かな情報を提示する場合があります。知識がない領域でもっともらしい回答を生成しようとする特性は、ハルシネーションの根本的な原因です。

ハルシネーションの種類と具体例

ハルシネーションには、大きく分けて「内在的ハルシネーション」と「外在的ハルシネーション」の2種類があります。これらはそれぞれ異なる特徴や発生メカニズムを持ち、適切な対策方法も異なります。それぞれのタイプがどのような状況で発生しやすいのかを把握しておくことで、より的確なハルシネーション対策が講じられるようになります。

内在的ハルシネーション｜学習データとの矛盾

内在的ハルシネーションとは、AIが持っている知識や学習データと矛盾する誤情報を出力する現象です。たとえば「東京タワーの高さは何メートルですか？」に対して「400メートル」と回答する、といったケースがあります。実際の高さは333メートルであり、これは内在的ハルシネーションの典型例です。学習データの解釈ミスや情報の混同が原因で、特に数値や固有名詞などの事実関係でよく見られます。このタイプのハルシネーションは学習アルゴリズムの改善や正確なデータの補強によって減らすことが可能です。事実確認が比較的容易なため、検証作業を行うことで対処できます。

外在的ハルシネーション｜学習データ外の創作

外在的ハルシネーションとは、生成AIが学習データに含まれていない情報について創作や推測に基づいて回答を生成することです。AIが知らない情報について「知らない」と答えず、自ら作り出した情報を提供してしまう現象です。最新情報や専門的な内容など、AIの知識範囲外にある質問において顕著に現れます。

生成AIは、学習データの中で、統計的に繋がりやすい言葉を繋げて回答を生成します。そのため、学習されていないデータでも、もっともらしい言葉を繋げて回答を作成してしまい、「創作」してしまうことがあります。このタイプは検証が難しいため、特に注意が必要です。最新の業界動向やニッチな専門分野について質問する際は、AIの回答を鵜呑みにせず、別の情報源で確認することをおすすめします。

ハルシネーションによる企業のリスク

生成AIのハルシネーションは、企業活動において信頼性の低下や経済的損失など、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。業務に生成AIを導入する際は、これらのリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることが重要です。以下では、ハルシネーションが企業に与える影響について解説します。

誤情報の拡散による信頼性の低下

生成AIが出力した誤情報をそのまま公表すると、誤った情報が広まり、企業の信頼性が損なわれる恐れがあります。特に企業の公式見解として発信された情報は信頼性が高いと見なされるため、多大な影響を与えます。たとえば、生成AIを用いて作成した商品説明に事実と異なる性能や機能が含まれていた場合、顧客からのクレームや返品の原因となります。また、健康や安全に関する誤った情報は、利用者の健康を害する可能性もあるでしょう。誤情報の発信は、企業の信頼を損ない、ブランドイメージの低下につながります。

間違ったデータによる経済的損失

生成AIによる誤った情報や予測を基に経営判断を行うと、企業は経済的損失を被る恐れがあります。AIが予測した需要予測に誤りがあれば、過剰在庫を抱えたり、逆に商品が品切れして販売機会を逃したりする問題に発展します。また、不正確な市場分析に基づいて製品開発を進めると、途中での大幅な仕様変更や発売時期の遅延が発生し、競合に市場を奪われることもあります。経営判断にAIの分析を取り入れる際は、必ず他の情報源と突き合わせて確認する姿勢が大切です。

ハルシネーションの発生を防ぐための方法

生成AIによるハルシネーションを予防するためには、プロンプトの工夫、RLHF、RAGといったアプローチがあります。これらの方法を適切に活用することで、AIの出力の信頼性を高め、誤情報の生成を防ぐことが可能です。ここでは主な3つの方法について説明します。

1.プロンプトの工夫｜指示の曖昧さによるハルシネーションに有効

生成AIから正確な回答を得るためには、AIに与える指示の内容が重要です。プロンプトを入力する際は、質問内容を具体的かつ明確に記述する、回答に求める形式や範囲を明示する、「確信がない場合は『わからない』と答えること」などの工夫を盛り込むようにしましょう。指示を具体的にすることで、AIの解釈の幅を狭め、ハルシネーションのリスクを減らせます。

一例としては、「この業界の最新トレンドは？」というような漠然とした指示ではなく、「2025年の日本国内の小売業界における主要なデジタルマーケティングのトレンドを3つ、それぞれの具体例と共に挙げてください。確信がない場合は、その旨を明記してください」のように指示すると、より信頼性の高い回答を得られます。

2.RLHFの導入｜学習データの不足・偏りによるハルシネーションに有効

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間のフィードバックを活用して生成AIの精度を向上させる手法です。専門知識を持つ人がAIの回答を評価・修正することで、ハルシネーションの発生を抑制します。

製品情報を扱うAIを例に考えてみましょう。もしAIが「製品Aの消費電力は1000Wです」と誤った回答をした場合、スタッフがマニュアルを確認し、正しい数値（500W）をAIにフィードバックします。このような修正作業を繰り返すことで、AIはより正確な回答を学習できます。

RLHFを導入する際は、以下のポイントを意識すると良いでしょう。

• 評価基準を明確にする：回答の正確性、表現の適切さ、倫理的な観点など、具体的な評価項目を定める
• 継続的にフィードバックを与える：毎日、毎週など、定期的な頻度で評価と修正を行う
• 専門知識を持つ人が関与する：製品情報であれば商品開発部門のスタッフ、医療情報であれば医師など、専門家が監修する

RLHFを適切に取り入れることで、生成AIの回答精度を向上させ、誤った情報の拡散を防ぐことができます。特に顧客対応や社内業務でAIを活用する企業にとって、AIの信頼性向上は非常に重要です。RLHFの導入により、質の高いAIの運用が実現します。

3.RAGの実装｜生成AI自体の問題に起因するハルシネーションに有効

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが回答を生成する前に、社内データベースや外部情報源から関連データを検索し、参照する仕組みです。AIが単独で推測するのではなく、確実な情報をもとに回答を生成できるため、ハルシネーションの可能性を低減できます。

たとえば、製品マニュアルや業務資料をデータベース化しておけば、「製品Aの保証期間は？」という質問に対し、AIは関連する公式情報を検索して回答できます。

RAGを導入する際は、以下のポイントを意識すると良いでしょう。

• 最新情報を維持する：日次、週次、月次など、情報の種類に応じて更新頻度を定め、責任者を明確にする
• 検索対象を適切に選定する：公開情報だけでなく、信頼性の高い社内資料や専門家の査読済み論文などを優先的に参照する
• 検索結果のフィルタリングを行う：キーワードだけでなく、文脈や情報の信頼性など、多角的な指標に基づいて関連性の高い情報を抽出する

RAGを活用すれば、AIの回答の正確性を向上させるだけでなく、社内ナレッジを最大限に活かすことができます。カスタマーサポートや技術サポートの分野など、迅速かつ正確な対応が必要な分野に適しています。

企業でのハルシネーション対策

ハルシネーションを防ぐには、技術的なアプローチだけでなく、組織全体での取り組みも欠かせません。ここでは、企業として実施すべき2つの対策を紹介します。自社の状況に合わせて適切に導入することで、生成AIの不確実性を抑えつつ、そのメリットを最大限に引き出せます。

1. ファクトチェックの徹底

生成AIの出力をそのまま使うのではなく、重要な情報については必ず検証する文化を組織内に根付かせましょう。特に経営判断や戦略に影響する内容は、複数の信頼できる情報源（公的機関、業界専門誌など）で裏付けを取ったり、該当分野の専門家による監修を行う体制が必須です。

社内全体で情報の正確性を重視する風土を作り、AIの提案を鵜呑みにせず、判断材料の一つとして活用する考え方をチーム内で共有することが大切です。日常業務に組み込むことで、ハルシネーションのリスクを軽減できます。

2. 生成AIのマニュアルを作成

組織内で生成AIを活用する際のマニュアル整備も、ハルシネーション対策として有効です。マニュアルには、ハルシネーションの定義と事例、組織として認める利用範囲と制限を明確に記載しましょう。また、ハルシネーション発見時の報告・修正プロセスを定めておけば、問題発生時にも混乱なく対応できます。

そのほかにも、「顧客向け文書は必ず人間が確認すること」「法務・財務関連の判断はAIの回答だけを証拠にしないこと」など、具体的な指針を記載すると効果的です。こうした取り組みにより、組織全体でのAI活用の質を高め、問題発生の確率を低下させることができます。

ハルシネーション以外の生成AIが抱えるリスク

生成AIの問題点はハルシネーションだけではありません。企業が生成AIを活用する際には他にも考慮すべき課題があります。

特に重要なのは倫理面での側面です。適切な制約がないと、AIは差別的な表現を含む文章や、特定の政治的主張を強く含むコンテンツを生成することがあります。こうした内容が企業名で発信されると、ブランド価値を大きく損なう可能性があります。また機密情報や個人データの取扱いも無視できない問題です。実際に、画像やテキストデータがAI学習に利用される事例が報告されており、情報漏洩の可能性があります。

こうしたリスクを軽減するため、企業は以下の対策を講じるべきです。

• 社内向けAI利用ガイドラインの策定
• プロンプト入力時の留意点に関する定期的な研修の実施
• 情報漏洩対策ツールの導入
• 明確な利用方針と監視体制の確立

このような対策を実施することで、生成AIを効果的に活用するための環境を整えることができます。

まとめ｜生成AIの可能性を最大限に引き出すために

生成AIは、業務効率化や顧客体験の向上を実現する強力なツールです。しかし、ハルシネーションという課題が、その可能性を最大限に引き出す障壁となっています。この課題を解決するには、以下の3つの対策が必要です。

1. プロンプト設計の最適化
   具体的な指示をAIに与えることで、意図が正確に伝わり、より正確で分かりやすい情報が得られます。たとえば、「日本の〇〇について、小学生でもわかるように3つに分けて説明してください」といった指示を出すことが有効です。
2. RLHFやRAGの導入
   人間のフィードバックや外部データを活用することで、AIの精度が向上し、業務における信頼性が高まります。
3. 組織全体での検証文化とガイドライン整備
   AIの出力結果を鵜呑みにせず、人間の目で確認する文化を根付かせることで、AIを安全かつ効果的に活用できる環境が整います。

これらの対策を講じることで、生成AIは単なる文章生成ツールを超え、ビジネスの意思決定やクリエイティブな業務を支援する心強いパートナーとなります。AIの得意分野である大量データの処理や反復作業の自動化と、人間の創造性や倫理的判断をうまく組み合わせることで、その能力を最大限に引き出すことができます。

生成AIを戦略的に活用し、その力を企業活動に取り入れるための第一歩は、ハルシネーション対策の実施から始まります。本記事を参考に、生成AIを自社のビジネスに取り入れてみてはいかがでしょうか。