<h1>ハルシネーションとは？概要と最新の原因と対策を解説</h1>
<h1>ハルシネーションとは？概要と最新の原因と対策を解説</h1>
<p>生成AI（大規模言語モデル：LLM）を利用すると、<strong>「ハルシネーション」<strong>と呼ばれる現象が問題となることがあります。ハルシネーションとは、AIが</strong>事実に基づかない誤った情報をもっともらしく生成してしまう</strong>現象です (<a href="https://qbei.isotop.jp/archives/3413">1</a>)。例えば、実在しない人物や架空のデータを本物のように答える、自信たっぷりに嘘をつくケースが典型です。この現象はAIモデルが膨大な学習データから単語や文の出現確率を予測して生成を行う際、誤った情報が混入してもその真偽判断ができないために発生します 。<br>
最新の調査では、最先端のモデルでも0.1〜数％のハルシネーション率があり、完全な排除は現状では困難とされています  (<a href="https://www.azalio.io/overcoming-ai-hallucinations-with-rag-and-knowledge-graphs">2</a>)。学術的にも「LLMは数学・計算機理論上、ハルシネーションを完全に避けるのは原理的に難しい」と指摘されており、開発段階で排除するのは至難の業です 。しかしビジネス利用では<strong>誤情報混入のリスク</strong>を防ぐことが最優先となります。実際、国内調査でも「年商500億円以上の大企業218社」の58%が生成AI利用において最大の懸念をハルシネーションと回答 。総務省・経産省のAIガイドラインでもハルシネーションは明確にリスクとして挙げられており 、企業や行政はこの問題に敏感に対応しているのが現状です。</p>
<h2>ハルシネーションの原因と背景</h2>
<p>ハルシネーションが起こる根本原因は、生成AIが学習したデータと<strong>ユーザーの質問内容・時点の情報</strong>とのギャップにあります。多くの汎用LLMはインターネット公開情報を学習しているため、「企業固有の最新情報」や「個人の非公開データ」などは扱えません。このため、独自情報への回答を試みると、存在しない答えがAI内部で捏造されがちです (<a href="https://news.panasonic.com/jp/press/jn241003-2">3</a>)。パナソニック コネクトの例では「生成AIは企業固有情報に答えられないため、間違った回答（ハルシネーション）をする」と明示されており 、同社はその対策として外部信頼情報（ナレッジグラフ）を参照して解決しています。このように、情報の不完全さ・時点のズレ・モデルの推論アルゴリズムが結びつくことで、「もっともらしいが誤った答え」が生成されやすくなります。また、質問への曖昧な答えを避けようとするモデルの性質上、何とか回答しようとして事実と異なる内容を出力することもあります。</p>
<h3>ハルシネーションの分類</h3>
<p>研究ではハルシネーションを<strong>内在的</strong>（学習データと矛盾した出力）と<strong>外在的</strong>（学習データにない情報を生成）に分類する考え方が提案されています 。例えば「ウソの電話番号を作り出す」のは典型的な外在的ハルシネーションです。いずれの場合も、「人ではないAI自身に正誤判断能力がない」点が共通原因です。現状の生成AIは学習データに含まれた誤情報や偏りにも影響されるため、完全ゼロの誤出力は技術的に困難と言われています 。そのため、信頼性が特に求められる医療・法務・金融分野では、人間の検証プロセスや運用ルールによる二重チェックが必須とされています。</p>
<h2>企業・組織の対策事例：最新の取り組み比較</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%8F%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%A8%E3%81%AF-%E6%A6%82%E8%A6%81%E3%81%A8%E6%9C%80%E6%96%B0%E3%81%AE%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E3%81%A8%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC/abstract-%E3%83%8F%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E5%AF%BE%E7%AD%96-1757823553974.png" alt="ハルシネーション対策のイメージ"></p>
<p>近年、多くの企業や組織がハルシネーション対策に着手しています。下表では代表的な例をご紹介します。これらは技術的アプローチの違い（RAGや多モデル比較、AI検証機能など）と、それぞれの特徴・効果をまとめたものです。</p>
<h3>ハルシネーション対策技術・取り組み事例（主要企業比較）</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>企業・組織</th>
<th>対策技術/アプローチ</th>
<th>主な特徴・効果</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>吉積情報</strong> (WorkAIzer)</td>
<td><strong>マルチLLM併用 &#x26; 回答比較</strong></td>
<td>Gemini、GPT-3.5、Claude、Haikuなど複数モデルの回答結果を並列比較し、矛盾や誤情報を検出する (<a href="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000069271.html">4</a>)。 単一モデルより精度が向上し、 ハルシネーション抑制（複数モデルの相互評価で信頼性アップ）。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>NEC</strong></td>
<td><strong>生成AI出力検証機能</strong>（元文書比較）</td>
<td>生成元の文書（原資料）とAI生成文を自動比較し、矛盾があればハイライトして“幻覚”を検出 (<a href="https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2409/19/news061.html">5</a>)。 要約処理にも活用可能で、人手による検証負担を軽減。RAGとの組み合わせで出典提示も可能 。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>パナソニック コネクト</strong></td>
<td><strong>RAG + ナレッジグラフ参照</strong></td>
<td>独自の「観察駆動型AIエージェント」がユーザー質問を解決する際、社内外データではなく体系化されたナレッジグラフを参照 。 これにより、必要な情報を高速かつ適切に取得でき、ハルシネーション率を低減 。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Dell Technologies</strong></td>
<td><strong>検索拡張生成（RAG）</strong></td>
<td>「Dell AI Factory with NVIDIA」においてRAG機能を活用 (<a href="https://www.dell.com/ja-jp/blog/ai-8">6</a>)。NVIDIAのソフトで社内データを参照しLLMを補強することで、応答品質を向上しハルシネーションを抑制 。高品質かつ最新データで回答生成が可能。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Helpfeel</strong></td>
<td><strong>制御可能なAI（Search型FAQ + RAG）</strong></td>
<td>検索型FAQプラットフォームに適用。生成AIを“檻の中の猛獣”的に扱う「制御可能なAI」概念で開発 (<a href="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000334.000027275.html">7</a>) 。 未学習AIのハルシネーション発生を抑え、正確な情報提供を実現（政策機関や金融機関への展開を想定）。</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>これらの例から分かるように、<strong>主にRAG（検索拡張生成）<strong>や</strong>検証機能の強化</strong>を中心に対策技術が開発されています。RAGはあらかじめ社内外の信頼情報を検索してモデルに提供するもので、前述した通り回答元の根拠を提示できるので事実誤りを減らせます 。また、複数モデルの回答を比較する手法や、知識グラフを用いた外部参照で精度を高める取り組みも増えています。</p>
<h2>ハルシネーション対策の技術・手法</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%8F%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%A8%E3%81%AF-%E6%A6%82%E8%A6%81%E3%81%A8%E6%9C%80%E6%96%B0%E3%81%AE%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E3%81%A8%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC/abstract-%E8%AA%A4%E6%83%85%E5%A0%B1%E5%AF%BE%E7%AD%96-1757823595837.png" alt="誤情報対策のイメージ"></p>
<p>上記企業例に見られる主な対策技術には以下があります。</p>
<ul>
<li><strong>RAG（Retrieval-Augmented Generation）</strong>：AI回答前に関連知識を検索・取得し、それをモデルに反映させて応答を生成。これにより最新・社内データを参照しつつ回答できるため、誤情報生成が大幅に減少します  。多くの企業が自社データベースの構造化とRAG導入に取り組んでいます（HelpfeelやDellなど）。</li>
<li><strong>マルチモデル併用</strong>：一つのAIモデルではなく複数モデル（複数のLLM）を同時に使用し、各モデルが出す回答を比較します。異なるモデルを組み合わせることで誤答を相互に検証し、より信頼性の高い出力を選択できます 。吉積情報の「WorkAIzer」はこの考え方を採用し、CLI API不要で複数モデルを扱える点が特長です。</li>
<li><strong>AI出力検証・矛盾検出機能</strong>：NECのように、元データと生成出力を自動で比較し、矛盾する箇所を指摘する仕組みがあります 。特に要約や翻訳の場面で誤報を減らす効果が報告されており、ヒューマンチェックの負担軽減につながります。</li>
<li><strong>ナレッジグラフ利用</strong>：従来のテキスト検索ではなく、情報をノードとエッジで表現したナレッジグラフをRAGに使う手法です。パナソニックはこれを実装し、膨大な文章から情報を探す代わりにグラフ探索で高速化・正確化しています 。情報同士の関係性も考慮できるため、誤った回答が出にくくなります。</li>
<li><strong>リアルタイム検出／修正</strong>：富士通などが研究する「幻覚検出技術」（FlyBS法やAIトラスト技術）もあります。生成された文章をAI側で検証し「幻覚か否か」をリアルタイム判定する仕組みで、サービス提供前に誤出力だけを除外できます。富士通は対話型AIの信頼性向上を目的とした検出技術を開発 (<a href="https://global.fujitsu/ja-jp/local/blog/article/2024-01-25-01">8</a>)しています。</li>
<li><strong>ハイブリッドAI構築</strong>：生成AIだけでなく決定論的なルールAIも組み合わせ、有害な出力を制御する「ハイブリッド」アプローチです。保険的に生成AIを利用し、可能性の高い誤答をルールベースでチェックする仕組みを複数社が検討中です（富士通の提言にも見られます※ ）。</li>
</ul>
<p>これらの技術は単独ではなく組み合わせて用いられることが多く、いずれも<strong>外部データ参照や検証プロセスの導入</strong>により誤情報発生を抑制します  。一方で、RAG導入にはデータベース整備や検索コスト、モデル改修が必要で、運用にも一定の投資が必要です。また、特定のドメインやルールに依存すると新たなバイアスを生む可能性もあるため、対策導入時には「いつでも人間が最終チェックできる体制」を整えるなど運用面でのガバナンスも重要です。</p>

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<h2>注意点・課題</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%8F%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%A8%E3%81%AF-%E6%A6%82%E8%A6%81%E3%81%A8%E6%9C%80%E6%96%B0%E3%81%AE%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E3%81%A8%E5%AF%BE%E7%AD%96%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC/abstract-%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%82%AF%E7%AE%A1%E7%90%86-1757823638125.png" alt="リスク管理のイメージ"></p>
<p>ハルシネーション対策は急速に進んでいるものの、完全な解決策はまだありません。上記のような対策を用いても、AI出力の信頼度は状況によって変動し続けるため、ユーザーは「<strong>AIが間違う可能性がある</strong>」前提で運用すべきです 。産業界でも「生成AIの回答に対して常に検証を併用する」ことが推奨されており、複数モデルやRAGで補強しつつも、最終判断は人が行う仕組みが大半です。<br>
さらに、RAGやナレッジグラフの注力度増加により<strong>コスト</strong>や<strong>運用負荷</strong>も増大します。例えばRAGのための大容量ベクトルDB構築やデータ整形作業、各モデルへのアクセスコストなど、システム整備にかなりの投資が必要です。企業は長期的コストと効果を見据え、<strong>適切なガバナンス</strong>の下でツールを選定・利用する必要があります。</p>
<p>また、ハルシネーション以外にも生成AIには個人情報漏洩やバイアス拡大など複合的リスクがあります。AI研究者も「ハルシネーションを防ぐ万能薬は現状存在しない」と認めており 、モデルや手法の<strong>限界</strong>を明示しながら運用する態勢が求められています。その意味でも、政府・業界ガイドラインが示すように、生成AI導入に当たってはリスク管理の一環としてハルシネーション対策を実施しつつ、常に検証・学習を繰り返す姿勢が不可欠です。</p>
<h2>まとめ</h2>
<p>生成AIの「ハルシネーション」は、AIが幅広い業務に浸透する中で避けて通れない課題です。最新の対策技術としては、<strong>RAG（検索拡張生成）<strong>を中心とした外部情報参照機構や、<strong>多角的な回答比較／検証機能</strong>などが注目されています。企業各社は自社ニーズに応じてこれらを組み合わせ、誤情報混入を防ぐ施策を前倒し導入しています。とはいえ現在の技術では補助的な対策にとどまるため、最終的には人の目によるチェックと</strong>リスクを負う企業側の責任ある運用</strong>が鍵となります。閲覧・利用者も「AIは間違うもの」と心得て併用するのがベストプラクティスです。それでもなお、ハルシネーション対策を適切に講じることは、企業競争力や信頼性維持のために不可欠な取り組みとなっています  。</p>
<p><strong>参考資料</strong>：企業プレスリリースや業界レポートから、製品・技術の具体例や効果を紹介しました     。 (各社の公式情報や報道など一次情報を参照しています。)</p>

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