【2025年版】生成AIのハルシネーションの原因と予防策・対策を紹介！

「生成AIを使いこなしたいけど、回答の信頼性が低くてうまく活用できない」

業務効率化のために生成AIを導入したものの、ハルシネーションの対策に時間を取られていませんか。

ハルシネーションを対策をすることで、生成AIをスムーズに活用でき、信頼性の高い情報を業務に役立てることができます。

この記事では、ハルシネーションの対策について詳しく解説します。生成AIの強みを活かしながら、正確な情報を活用したい方は、ぜひ参考にしてください。

ハルシネーションとは？

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や誤った回答を生成してしまうことです。

誤った情報は企業にとって信頼性や業務効率の低下、クレームや訴訟に繋がる可能性もあるため、事前に対策が必要です。

ハルシネーションは大きく4つに分類される

ハルシネーションは大きく分けて4つに分類されます。

ハルシネーションの種類

内容

具体例

事実ハルシネーション

実際には存在しない情報を事実として提示

法律関連の質問に対し、「〇〇法第50条に記載されています」と答えるが、実際にはその条文が存在しない

文脈ハルシネーション

文脈の流れや関連性を正しく理解できず、誤った情報を組み合わせて生成

「コーヒーの作り方を教えて」と指示した際に、「まずお湯を沸かして、紅茶のティーバッグを準備します」と、紅茶の作り方を混同

構造ハルシネーション

AIが正しい文法や形式で文を生成する一方で、内容の構造や論理に矛盾がある現象

数学的な論理を問う質問で、正しい計算手順が提示されているように見えるが、答えが間違っている

創造的ハルシネーション

AIが創造的に見える回答を生成する際に、実際には存在しない概念や情報を勝手に作り上げる

架空の歴史上の出来事や人物を語る

このように生成された情報に誤りが生じることがあるので、取り扱いには注意が必要です。

ハルシネーションの例

ハルシネーションの例としては以下があります。

• カスタマーサポートにおける誤回答

• マーケティングコンテンツでの誤情報

• 人材採用における誤った候補者評価

• サプライチェーン管理での誤データ出力

詳しく見ていきましょう。

カスタマーサポートにおける誤回答

AIを活用したカスタマーサポートでは、チャットボットがあります。チャットボットでハルシネーションが発生すると、実際に存在しないサービスや手続きを案内する可能性があります。

このような誤回答は顧客の不信感を招き、企業の信頼を損ねる原因となるでしょう。

マーケティングコンテンツでの誤情報

マーケティングコンテンツの作成でハルシネーションが発生すると、事実と異なる情報を含んだ記事や広告を作成してしまう可能性があります。

SEO記事作成ではAIが根拠のないデータから文章を生成すると、誤情報を拡散されるリスクに繋がります。

人材採用における誤った候補者評価

人事採用でハルシネーションが発生すると、履歴書や面接データを分析する際に、適切でない判断を下してしまう可能性があります。

AIを活用した採用管理システムでは、フォーマットの選択肢に惑わされやすい欠点があります。優秀な候補者がいても、応募書類のスタイルが合わないだけでAIのリストに載らず、見逃してしまうことも考えられるでしょう。

また、採用では書類では判断できない対人関係や人柄なども評価が必要です。人間的な要素はAIでの判断は困難であるため、優秀な人材を見逃す可能性もあります。

サプライチェーン管理での誤データ出力

サプライチェーン管理とは、材料の調達から製品の製造、顧客に届けるまでの一連の流れのことです。

サプライチェーン管理で生成AIを活用すると、誤ったデータによって企業のコスト増加や機会損失につながる可能性があります。

例えば、AIが「来月は需要が増える」と誤って予測し在庫を多く仕入れすぎたり、「需要が減る」と誤予測し、在庫が足りず販売機会を逃すことも考えられるでしょう。

ハルシネーションが起こる原因

ハルシネーションが起こる原因は以下の4つです。

• トレーニングデータの質と偏り

• 文脈理解と知識範囲の限界

• プロンプトの不明確さ

• 間違った統計による誤回答

詳しく見ていきましょう。

1. トレーニングデータの質と偏り

生成AIは学習データに基づいて回答を生成します。学習するデータに誤情報や偏りが含まれると、そのまま生成される可能性があります。

また、学習したデータが古い内容であると、リアルタイムでない情報を生成してしまうことになりかねません。

生成AIは情報の正誤や新旧を判断できる能力はないため、生成した情報を確かめるようにしましょう。

2. 文脈理解と知識範囲の限界

AIは文脈をある程度理解できるようになっていますが、完全に把握するわけではありません。文脈の理解を誤ると、意図していない情報を生成する可能性があります。

また、専門的な知識には限界があり、不確かな情報を生成してしまうこともあります。

3. プロンプトの不明確さ

生成AIの出力はプロンプト(質問文)に左右されます。

ユーザーの質問が曖昧だったり、答えが存在しない内容であると、AIは不完全な情報から無理に回答を生成してしまいハルシネーションを起こしかねません。

プロンプトは内容を細かく指示し、的確な内容で出力することでハルシネーションを防ぐことができます。

4. 間違った統計による誤回答

生成AIでは統計的なパターンをもとに文章を生成しますが、推測や統計が間違っていると、実際に存在しないデータを作り出してしまうこともあります。

信頼性の低いデータを使用したり、古いデータを取り込んだりすると誤回答を生成してしまうでしょう。

ハルシネーションを起こさないための4つの対策

ハルシネーションの対策としては、「ハルシネーションが起きることを前提としたサービス設計」が大切です。具体的な対策は以下であるため検討してみましょう。

• トレーニングデータの品質管理と精査

• フィードバックループの活用

• 人間の目による確認

• 明確なルール設定

詳しく見ていきましょう。

トレーニングデータの品質管理と精査

ハルシネーション対策ではトレーニングデータの品質管理と精査が大切です。

生成AIが出力する内容は学習データに依存しているため、データベースの見直しを行うことで正確な回答を生成できます。具体的には以下を検討してみましょう。

• 古い情報を取り除き新しいデータを確保する

• 正確・信頼性の高いソースを活用する

• 様々な場所から情報を確保する

情報を生成する際は、「2024年までの正確なデータを基に回答を生成してください」など、プロンプトを工夫することで正しい情報を得ることができるでしょう。

フィードバックループの活用

フィードバックループとは、フィードバックを繰り返して結果を増強させていく取り組みのことです。検索フェーズ、生成フェーズを繰り返すことでより回答の制度を高めることができるでしょう。

また、AIが出力した誤情報を検知して修正するシステムを導入することで、ハルシネーションの発生を抑えることに繋がります。

人間の目による確認

生成AIが出力した情報を人間が必ず検証するプロセスを取り入れることで、誤情報の流出を防ぐことができます。このような方法を「ヒューマン・イン・ザ・ループ」といい、システムと人間の共存が欠かせません。

生成AIが苦手な部分(意思決定や判断、感情面など)を人間が補うことで、正確な情報を生成できるでしょう。

明確なルール設定

生成AI利用にあたっての社内ルールやチェック体制の設定は、ハルシネーションの対策になります。ルールとしては以下のポイントを抑えるとよいでしょう。

• 事実のみでの回答を生成する

• 出典を提示する

• 言葉の表現ルールを定める(絶対などの確定的表現を避けるなど)

これらのルールをツールだけでなく、活用する従業員へ教育を行うことでハルシネーションの対策になるでしょう。

ハルシネーションが起こってしまった場合の3つの対策

ハルシネーションは起こる前提でサービス設計をすることが大切ですが、もし起こってしまった場合は以下のように対策を行いましょう。

• 誤情報の迅速な特定と修正

• ユーザーや関係者への迅速な通知と対応

• 専門家への相談

以下で詳細を解説します。

誤情報の迅速な特定と修正

ハルシネーションが起きてしまった場合、いかに素早く特定し修正するかが重要です。誤情報が拡散されると信頼性が低下するため、以下のような対策が必要です。

• リアルタイム監視システムを導入する(誤情報を検出する)

• フィードバック機能を活用する(ユーザーが誤情報を報告できるボタンを作成)

同じことを起こさないよう、トラブルの原因を追求し予防に努めましょう。

ユーザーや関係者への迅速な通知と対応

影響を受けたユーザーには正しい情報を迅速に通知することで、誤情報による混乱を最小限に抑えられます。

誤情報を発信した場合は、SNSやプレスリリースを活用し速やかに修正情報を発信しましょう。

専門家への相談

ハルシネーションが発生した際に、すぐに相談できる生成AIの専門家と連携していれば、迅速な対応が可能となり被害を抑えられます。

AIは膨大なデータを学習していますが、専門的な判断が必要なケースでは人間の知識が欠かせません。信頼できる専門家のフォローは企業の信頼維持に繋がるでしょう。

ハルシネーションにおけるよくある質問

ここからはハルシネーションにおけるよくある質問に答えていきます。

• ハルシネーションがトラブルになるケースは？

• ハルシネーションを防ぐプロンプト作成のコツは？

以下で詳細を解説します。

ハルシネーションがトラブルになるケースは？

ハルシネーションがトラブルになるケースは以下が挙げられます。

• ビジネス文書の作成・活用

• 医療・法律分野

• 教育・学習支援

特に上記では情報の正確性が求められるため、ハルシネーションの対策が必要となるでしょう。

ハルシネーションを防ぐプロンプト作成のコツは？

ハルシネーションを防ぐプロンプト作成のコツは以下になります。

コツ

例

具体的な指示を出す

質問内容を明確に細かく指定する

出力形式を決める

回答をニュアンス・箇条書きなど希望している形式を指定する

背景情報を提供する

関連情報や補足情報を加えてより詳しく指定する

役を割り振る

○○の専門家、などAIに役を割り振り認識しやすいようにする

プロンプトはできるだけ詳しく、細かく指示することでAIが文章を認識しやすくなります。希望に沿った情報を生成できるよう、プロンプトも工夫してみましょう。

生成AIのハルシネーションに関する相談はスパイクスタジオにお任せください

生成AIのハルシネーションに関する相談はスパイクスタジオにお任せください。

ハルシネーションを対策し、生成AIを安全に活用するには専門的な知識や経験が欠かせません。スパイクスタジオではAIの専門家が在籍しているため、ハルシネーションの軽減に努めることができます。

また、スパイクスタジオでは伴走型DX支援をしており、専門家の支援を受けながら企業にAIを浸透させることができます。

ハルシネーション対策や企業での生成AIの導入をお考えの方は、ぜひスパイクスタジオにご相談ください。