AIハルシネーションとは？発生原因・事例・11の対策を解説

AIハルシネーションは、生成AIが誤った内容や存在しない情報を、確信に満ちたトーンで回答してしまう現象です。本記事では、AIハルシネーションの原因、5つの事例、および業務への影響を解説し、一般ユーザーと企業が取り入れられる11のAIハルシネーションの解決方法をまとめました。

AIハルシネーションとは、生成AIが誤った情報や捏造した内容、またはデータソースと一致しない出力を、確信を持った口調で回答する現象であり、「もっともらしい嘘」とも呼ばれます。AIハルシネーションの原因は、モデルの生成メカニズムに深く関係しています。生成AIはトレーニングデータとコンテキストに基づいて次の単語を予測するため、データ不足、誤ったデータ、あるいは背景が欠落した質問に対しては、存在しない内容を補完してしまいます。例えば、実在しない論文の著者や出典を捏造するといったケースが挙げられます。

ここでは、AIハルシネーションを引き起こす5つの一般的な要因について解説します。

AIハルシネーションの原因1：モデルが確率に基づいてテキストを予測する

生成AIツールは、直前の文章から次に出現する単語の確率を計算し、段階的に文を組み立てます。モデルの目的は文法規則に適合したコンテンツを生成することであり、回答のプロセスで事件、人物、数値の実在性を必ずしも照合するわけではないため、不正確な情報が出力される可能性があります。

AIハルシネーションの原因2：トレーニングデータの不備や情報の陳腐化

モデルの回答はトレーニングデータに依存しています。もしデータが特定の分野を網羅していなかったり、誤りを含んでいたり、直近の出来事を反映していなかったりする場合、既存の情報をもとに回答が推測されます。これは、速報ニュース、製品価格、法改正など、常に変動するテーマにおいて顕著に表れます。

AIハルシネーションの原因3：複雑なコンテキストの把握が困難

入力されたコンテンツに複数の異なる視点や課題が含まれている場合、AIが前後の文脈を維持できなくなり、回答が論点から逸れてしまうことがあります。

AIハルシネーションの原因4：プロンプトの曖昧さや誤った前提の存在

質問自体に誤った前提が含まれている場合、モデルもその前提を踏襲して回答を生成することがあります。例えば、存在しない本の章構成を尋ねた場合、モデルが独自に章のタイトルを作り出してしまうケースがあります。

AIハルシネーションの原因5：知らないことを認めず、回答する傾向がある

一部のAIは、ユーザーの質問に合致するコンテンツを優先的に生成するよう設計されています。データが不足している状況でも回答を続けようとするため、この出力メカニズムにより、推測された内容が確信を持ったトーンで出力され、「もっともらしい嘘」になってしまいます。

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AIハルシネーションの事例は、テキスト、データ、URL、画像などさまざまな場面で発生します。以下に5つのよくある状況をまとめました。

AIハルシネーションの事例1：実存在しない人物や事件の捏造

AIが似たような人名や事件を組み合わせて情報を補完するため、ユーザーはデータが実在すると錯覚してしまいます。

AIハルシネーションの事例2：存在しない文献、事例、URLの提示

リサーチ資料に対する回答の中で、著者の名前、論文のタイトル、出版年などが独自に組み合わされることがあります。例えば、ChatGPTのAIハルシネーションにより、形式だけは規則に沿った文献ソースが生成されたものの、Google Scholarでその文献が見つからないといったケースがあります。

AIハルシネーションの事例3：誤った製品情報の生成

製品情報が更新された際、AIが過去の古いデータを参照してしまい、公式サイトとは異なる回答をすることがあります。例えば、有料であるはずの機能を無料と誤って記載し、ユーザーの購買判断に悪影響を及ぼす恐れがあります。

AIハルシネーションの事例4：相関関係と因果関係の混同

2つのデータが同時に変動しているのを確認すると、一方の要因が他方をもたらしたと誤認することがあります。例えば、特定の期間における検索数と売上が同時に増加した際、AIが検索数の増加が売上の成長を引き起こしたと断定してしまうケースがあります。

AIハルシネーションの事例5：事実と異なる画像の生成

画像生成モデルは、人物、文字、場所、オブジェクトの構造を誤って表現することがあります。例えば、世界地図の生成を求められた際、AIが存在しない地名を描画してしまうことがあります。

AIハルシネーションは、企業の意思決定への悪影響、ブランド信用の失墜、業務プロセスの遅延などを引き起こす可能性があります。

企業の意思決定への影響

企業が社内データの整理にAIを活用する際、不正確な内容が含まれていると適切な判断を下せなくなるため、モデルに入力するデータの正確性は極めて重要です。

ブランド信用の失墜

AIが生成した誤った情報を公式サイトに公開してしまうと、消費者はブランドのデータソースに疑問を抱くようになります。さらに、人物、著作権、偏見などが絡む場合は、AI倫理やAI道徳に関する問題へと発展する可能性もあります。

業務プロセスの遅延

AIハルシネーションが発生すると、ファクトチェック、修正、再実行にかかる時間が増加します。例えば、開発者がAIによって生成された存在しない関数を使用した場合、後からエラーの切り分けを行わなければならず、本来のプロジェクトの進捗が遅れてしまいます。

AIハルシネーションを防ぐには、質問条件の補足、データソースの制限、段階的なファクトチェックから始めることが効果的です。以下に6つの解決策をまとめました。

明確な背景と時間範囲を提供する

質問する際は、利用シーン、地域、データの期間を補足し、AIが不足している条件を勝手に補完するのを防ぎます。例えば、製品価格を調べる際には、台湾エリアと2026年8月のプランを指定します。

AIが参照できるデータを指定されたものに限定する

ドキュメント、URL、表などを提供し、指定された内容のみに基づいて回答するよう指示することで、モデルがトレーニングデータを引用したり独自に推測したりする状況を減らします。

情報不足の際は推測せずに回答しないよう求める

プロンプト内で、データが不足している場合には「確認できない」と回答し、どのような情報が足りていないかを指摘するよう求めます。これにより、回答を完成させるために存在しない内容が作り出されるのを防ぎます。

事実、推論、提案を明確に区別する

AIに対し、回答を事実、推論、提案に分けて出力するよう要求します。ユーザーは、どの内容にデータ的根拠があり、どの内容がモデルの判断に基づいているかを確認できるため、情報の混同リスクを低減できます。

アクセス可能なオリジナルのソースの提示を求める

AIに元となるURL、ファイル名、発信元組織の記載を求め、回答を得た後も実際にソースを開いてページが存在するかどうかを確認し、内容がAIの主張を裏付けているかを照合します。

複雑な問題を複数の検証ステップに分解する

質問をデータ整理、ソース検証、内容比較、結論生成などのステップに分解し、各ステップが完了するごとに結果を確認することで、誤った情報が最終的な回答まで紛れ込むリスクを軽減します。

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企業が生成AIハルシネーションのリスクを軽減するには、データベースの定期的な更新、モデルのルール設定、テストの実施、および人的レビューを取り入れた管理プロセスの構築などがアプローチとして挙げられます。

社内ナレッジベースの継続的な更新

企業は製品、価格、規程、内部文書を定期的に更新し、期限切れのコンテンツを削除することで、モデルが最新のデータを取得できるようにし、古い情報の引用によるAIハルシネーションを軽減します。

モデルの回答範囲を制限する

モデルが社内ナレッジベースまたは指定されたドキュメントのみに基づいて回答するように設定し、データベースに存在しない質問を受けた場合は生成を停止させます。

固定の出力フォーマットを確立する

回答、データソース、更新日などの指定された項目に沿って出力するよう要求することで、生成されたAIハルシネーションのその後の検証をスムーズに行うことができます。

モデルのテストとエラーモニタリングの実施

企業は実際の質問を用いてモデルをテストし、誤った回答、発生頻度、問題の種類を記録しながら、データやプロンプトの調整を継続的に行い、同様のAIの不具合が繰り返されるのを防ぎます。

人的レビューとフィードバックプロセスの維持

財務、法律、医療、外部発信に関わる内容については、担当者が確認した上で使用する必要があります。例えば、カスタマーサポートが返金に関する説明を生成する場合、会社の規程や注文データを事前に突き合わせて確認することが求められます。

以下に、AIの不具合の発生、ソースの検証、フェイクニュースとの違い、悪影響に関するよくある質問をまとめました。

AIハルシネーションは完全に防ぐことができますか？

現時点で完全に防ぐことはできませんが、データソースの限定、質問の分割、ソースの検証、および人的レビューを活用することで発生確率を下げることができます。

なぜChatGPTは堂々と誤った情報を回答してしまうのですか？

ChatGPTは単語の出現確率に基づいて回答を生成するため、データが不足している場合でも情報を補完しようとします。その結果として、もっともらしい嘘が生じます。

AIにソースの提示を求めれば間違いは起きませんか？

AIにソースの提示を求めても間違いが起きる可能性はゼロではありません。ユーザー自身が元のページにアクセスしてソースの実在を確認し、内容がAIの主張を支持しているかを照合する必要があります。

AIハルシネーションとフェイクニュースの違いは何ですか？

AIハルシネーションは主にモデルの生成プロセスにおいて発生する誤りですが、フェイクニュースはメディア、ウェブサイト、SNSなどを通じて拡散される不実の内容です。ただし、AIハルシネーションが記事として加工され拡散されることで、フェイクニュースの一部となることもあります。

人工知能の不具合はどのような悪影響をもたらしますか？

人工知能ハルシネーションは、誤った意思決定、ブランド信用の失墜、作業時間の増加、情報の誤伝などを引き起こす可能性があり、こうしたAI特有の問題は企業がAIを導入する際に必ず直面する課題となります。

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