「この情報、本当に合ってる…？」AIを使って調べ物をしたり、レポートを作成したりするとき、そんな風に感じたことはありませんか？

最近よく耳にする「ハルシネーション」

これは、AIがまるで事実かのように、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう現象のことです

便利なはずのAIに騙されてしまっては、元も子もありませんよね

この記事では、なぜAIがハルシネーションを起こすのか、その原因から、具体的な見分け方、そして今日から使えるハルシネーションを防ぐための「対策プロンプト」まで、どこよりも分かりやすく徹底解説します

AIを賢く、そして安全に使いこなして、情報に振り回されないスキルを身につけましょう！

そもそもAIの「ハルシネーション」って何？～信じちゃいけない、AIの”もっとらしい嘘”～

「ハルシネーション（Hallucination）」という言葉は、もともと「幻覚」を意味する医学用語です

AIの文脈では、AIが事実に基づいていない情報を、あたかも真実であるかのように生成する現象を指します

まるでAIが幻を見ているかのように、もっともらしいけれど誤った情報や、存在しない情報を堂々と提示してくることがあるのです。

これが厄介なのは、AIが生成する文章があまりにも自然で説得力があるため、多くの人がそれが誤りであることに気づきにくい点です

特に、私たちが普段から慣れ親しんでいるチャットボットや文章生成AIなど、対話形式で情報を得られるツールでは、つい相手（AI）の言うことを信じてしまいがちです。

日常にあふれるハルシネーションの具体例（SNS、課題、情報収集シーンなど）

ハルシネーションは、私たちの身近な場面でも発生し得ます

気づかないうちに、あなたもAIの”もっとらしい嘘”に触れているかもしれません

• 課題やレポート作成での落とし穴

例えば、歴史上の出来事についてAIに質問したとします

AIはスラスラと解説を生成してくれるかもしれませんが、その中には実際には起こっていない架空の出来事や、日付・人物名が微妙に間違っている情報が紛れ込んでいることがあります

これを鵜呑みにしてレポートに書いてしまうと、大変なことになりますよね

• SNSやネット情報の拡散

 AIが生成した誤った情報が、SNSを通じてあっという間に拡散されてしまうケースも考えられます

「AIが言っていたから正しいはず」という思い込みが、デマの拡散に拍車をかける可能性があります

特に、衝撃的なニュースやセンセーショナルな話題ほど、ハルシネーションを含んだ情報が広がりやすい傾向があります。

•   新しい知識やスキルの学習時

プログラミングのコードをAIに生成させたり、未知の分野についてAIに解説を求めたりする際も注意が必要です

AIは、存在しない関数や誤った手順を、さも正しいかのように提示することがあります

初心者の場合、その誤りに気づくのは非常に困難です

• 日常的な調べ物

「今日の天気は？」「近所のおすすめのカフェは？」といった簡単な質問でも、AIが古い情報や誤った情報に基づいて回答してしまうことがあります

特に地域情報や最新情報に関しては、ハルシネーションが起こりやすいと言われています

これらの例からもわかるように、AIの回答を無条件に信じるのは危険です

ハルシネーションの存在を意識し、常に「本当に正しい情報なのか？」と疑問を持つ姿勢が重要になります

なぜAIはハルシネーションを引き起こすの？3つの主な原因

では、なぜAIはこのような”もっとらしい嘘”をついてしまうのでしょうか？

主な原因は以下の3つに集約されます

1. 学習データの限界と偏り

AIは、インターネット上に存在する膨大な量のテキストデータや画像データを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりする能力を獲得します

しかし、その学習データ自体に問題がある場合、AIの回答も不正確になる可能性があります

• 情報の鮮度:

AIの学習データは、ある特定の時点までの情報しか含まれていません

そのため、最新の出来事や変化の速い情報（例えば、新しい法律や科学的発見など）については、誤った古い情報を回答してしまうことがあります

• データの質と正確性

学習データには、誤った情報、偏った意見、あるいは意図的に作られたフェイクニュースなどが含まれている可能性も否定できません

AIはこれらの情報も「知識」として学習してしまうため、結果としてハルシネーションを引き起こす原因となります

• データの偏り（バイアス）

学習データが特定の地域、文化、性別、意見などに偏っている場合、AIの回答もその偏りを反映したものになることがあります

これにより、公平性を欠いた情報や、特定の視点に偏った”もっとらしい嘘”が生成されるリスクがあります

2. AIモデルの仕組み的な問題（確率に基づいた単語予測）

現在の主流である大規模言語モデル（LLM）は、人間のように情報を「理解」しているわけではありません

基本的には、入力された文脈（プロンプト）に対して、次に来る確率が最も高い単語を予測し、それを繋ぎ合わせて文章を生成しています

この仕組みが、ハルシネーションの一因となります

AIは「事実として正しいか」よりも「文法的に自然で、もっともらしいか」を優先して単語を選んでしまう傾向があるのです

そのため、学習データの中に存在しない情報や、論理的に矛盾する内容であっても、それっぽく聞こえるように言葉を紡ぎ出してしまうことがあります

例えば、「空を飛ぶピンクの象」という突拍子もない質問をしたとしても、AIは学習データの中から関連性のありそうな言葉を拾い集め、「ピンクの象は、かつておとぎ話の中で空を飛ぶ存在として描かれていました…」といった、もっともらしいけれど完全に架空の話を作り上げてしまう可能性があるのです

3. プロンプト（指示）の曖昧さ

AIに与える指示や質問、すなわち「プロンプト」の内容も、ハルシネーションの発生に大きく影響します

プロンプトが曖昧だったり、情報が不足していたりすると、AIは何を答えるべきか迷い、結果として不確実な情報や推測に基づいた情報を生成しやすくなります

• 質問が広すぎる

「日本の歴史について教えて」のような漠然とした質問では、AIはどの時代や出来事に焦点を当てるべきか判断できず、情報の取捨選択が難しくなり、結果的に誤情報を含む可能性があります

• 前提条件が不足している:

特定の文脈や背景情報を伝えずに質問すると、AIはユーザーの意図を正確に汲み取れず、見当違いの回答や不正確な情報を生成してしまうことがあります

• 矛盾した指示

プロンプトの中に矛盾する内容が含まれていると、AIは混乱し、どちらの指示に従うべきか判断できず、結果として支離滅裂な回答やハルシネーションを引き起こすことがあります

これらの原因を理解することは、ハルシネーション対策の第一歩となります

その情報、本当に正しい？ハルシネーションを見抜くための実践テクニック

AIが生成した情報がハルシネーションかどうかを見抜くためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります

ここでは、実践的なテクニックを紹介します

「あれ？」と思ったら！見分けるための5つのチェックポイント

AIの回答に少しでも違和感を覚えたら、以下の5つの点をチェックしてみましょう

1. 情報源は明確か？

信頼できる情報は、通常、その根拠となる情報源が示されています

AIに情報源を尋ねてみましょう。「その情報はどこからのものですか？」「参考にしたウェブサイトや文献はありますか？」といった質問です

もしAIが情報源を明確に答えられない、あるいは曖昧な回答しかしない場合は、ハルシネーションの可能性があります

ただし、AIが提示する情報源自体がハルシネーションである可能性もゼロではありません

提示されたURLが実際に存在するか、信頼できる機関のものかを確認することも重要です

2. 内容に矛盾はないか？

AIが生成した文章の内部で、論理的な矛盾や一貫性のない部分がないかを確認します

例えば、前半でAと述べているのに、後半でそれに反するBを述べているような場合です

また、同じ質問を少し表現を変えて再度行い、前回と矛盾する回答が返ってこないかもチェックポイントです

3. 不自然なほど詳細、または曖昧すぎないか？

ハルシネーションの中には、不必要に詳細すぎる情報や、逆に具体性に欠ける曖昧な表現が多く見られることがあります

例えば、歴史上の人物の逸話について尋ねた際に、誰も知らないような細かすぎるエピソード（しかも裏付けがない）を語りだしたり、逆に核心部分をぼかしたような言い回しに終始したりする場合です

このような場合も、疑ってかかる必要があります

4. 他の信頼できる情報と一致するか？（ファクトチェックの重要性）

これが最も重要なポイントの一つです

AIが提示した情報を鵜呑みにせず、必ず他の信頼できる情報源（公式サイト、専門機関のウェブサイト、書籍、学術論文など）と照らし合わせて、内容が一致するかを確認しましょう

これを「ファクトチェック」と呼びます

複数の情報源で確認し、内容に食い違いがないか、あるいはAIの情報だけが他と著しく異なっていないかなどを慎重に検証します

5. 一般常識や倫理観と照らし合わせて違和感はないか？

生成された情報が、私たちの持つ一般常識や倫理観から大きくかけ離れていないかを確認することも大切です

あまりにも非現実的な内容や、差別的・攻撃的な表現、法的に問題のある内容などが含まれている場合は、ハルシネーションである可能性が高いだけでなく、その情報を利用すること自体にリスクが伴います

自分でできる！ファクトチェックの具体的なステップ

ファクトチェックは、ハルシネーションを見抜く上で非常に有効な手段です

以下のステップで進めてみましょう

• キーワードの特定:

 AIの回答の中から、特に重要と思われるキーワードや固有名詞、数値データなどを抜き出します

• 複数の検索エンジンやデータベースで検索

特定したキーワードを使って、Googleなどの検索エンジンや、専門分野のデータベース（学術論文データベースなど）で検索します

• 信頼できる情報源の選択

検索結果の中から、公式サイト、公的機関、報道機関、大学や研究機関など、信頼性の高い情報源を選びます

個人のブログや匿名の掲示板の情報は慎重に扱いましょう

• 情報の比較・検証

複数の信頼できる情報源の内容を比較し、AIの回答と一致するか、矛盾がないかを確認します

特に、数値データや日付、専門用語の定義などは注意深くチェックします

• 情報源の評価

情報源がいつ更新されたものか、誰が発信している情報なのかも確認しましょう

情報が古い場合や、発信元に偏りがある場合は、その情報をどこまで信頼できるか検討が必要です

手間がかかるように感じるかもしれませんが、このファクトチェックの習慣を身につけることが、AI時代を生き抜く上で非常に重要になります

AIをコントロール！ハルシネーションを防ぐ「対策プロンプト」完全ガイド

ハルシネーションを100%防ぐことは難しいものの、AIへの指示、つまり「プロンプト」を工夫することで、その発生リスクを大幅に減らすことが可能です

ここでは、具体的な対策プロンプトのテクニックを紹介します

プロンプトエンジニアリングの基本：「明確さ」と「具体性」

効果的なプロンプトを作成するための基本は、「明確さ」と「具体性」です

AIに対して、何を、どのように、どの程度の情報量で答えてほしいのかを、できるだけ曖昧さを排除して伝えることが重要です

• 具体的で明確な指示を与える

曖昧な質問ではなく、「〇〇について、△△の観点から、3つのポイントで説明してください」のように、具体的に指示します

• コンテキスト（背景情報）を提供する

AIが回答を生成するために必要な背景情報や文脈を、プロンプトに含めます

これにより、AIはユーザーの意図をより正確に理解しやすくなります

• 期待する出力形式を指定する

回答の形式（箇条書き、表形式、特定の文体など）を指定することで、AIはより的確な情報を生成しやすくなります

効果絶大！ハルシネーション対策プロンプト10選

以下に、ハルシネーション対策に有効な具体的なプロンプトの例を10個紹介します

これらを組み合わせて使うことで、より信頼性の高い回答を引き出すことができます

• 情報源の提示を求めるプロンプト

例: 「〇〇について説明してください。その際、回答の根拠となった情報源（URLや参考文献など）を必ず明記してください。」

ポイント: AIに情報源を意識させることで、事実に基づいた回答を促します

• 「わからない場合は『不明』と答えてください」プロンプト

 例: 「△△に関する最新の研究動向を教えてください。もし情報が不確かであったり、存在しない場合は、無理に回答せず『不明です』と答えてください。」

ポイント: AIが知ったかぶりをして嘘をつくのを防ぎます

• 役割を与えるプロンプト

  例: 「あなたは歴史学の専門家です。江戸時代の庶民の食生活について、専門的な知識に基づいて詳しく解説してください。」

ポイント: 特定の役割を与えることで、その役割に沿った、より正確で専門的な回答を引き出しやすくなります

• 段階的に質問するプロンプト

例: (1回目)「再生可能エネルギーの種類をリストアップしてください。」 (2回目)「その中で、太陽光発電のメリットとデメリットをそれぞれ3つ挙げてください。」

ポイント: 一度に多くの情報を求めず、段階的に質問を深めていくことで、AIが情報を整理しやすくなり、ハルシネーションのリスクを低減できます

• 複数の選択肢から選ばせるプロンプト (限定的な質問)

例: 「日本の首都は東京、京都、大阪のどれですか？選択肢の中から一つだけ選んで答えてください。」

ポイント: 回答の範囲を限定することで、AIが自由に創造（ハルシネーション）する余地を減らします

• 否定的な指示を含めるプロンプト

例: 「新しいスマートフォンのレビューを書いてください。ただし、価格に関する情報は含めないでください。また、個人的な意見や憶測も述べないでください。」

ポイント: AIに「してはいけないこと」を明確に伝えることで、不確実な情報や望まない情報の生成を抑制します

• 最新情報を指定するプロンプト (可能な範囲で)

例: 「2024年以降のAI技術の進展について、重要なトピックを3つ挙げてください。情報源も併せて示してください。」

ポイント: AIの学習データが古い場合があるため、可能な範囲で情報の鮮度を指定します

ただし、AIがアクセスできる情報には限界があることを理解しておく必要があります

• 思考プロセスを説明させるプロンプト (Chain-of-Thought)

例: 「複雑な数学の問題を解いてください。その際、答えだけでなく、どのようにその答えに至ったのか、思考のステップを一つ一つ丁寧に説明してください。」

ポイント: AIに回答の論理的な道筋を示させることで、誤った推論によるハルシネーションを発見しやすくします

• 複数のAIで同じ質問をしてみる (クロスチェック)

これはプロンプト自体ではありませんが、有効なテクニックです

同じ質問を異なる種類の生成AI（例: ChatGPT、Gemini、Claudeなど）に投げかけ、回答を比較します

もし回答が大きく異なる場合は、いずれか、あるいは両方がハルシネーションを起こしている可能性があります

ポイント: 一つのAIの回答を鵜呑みにせず、複数の視点から検証します

• グラウンディング（特定の情報源を参照させる）プロンプト

例: 「以下の提供されたテキストに基づいて、〇〇について要約してください。テキストに書かれていない情報は含めないでください。[ここに参照させたいテキストを貼り付ける]」

ポイント: AIの回答を、指定した信頼できる情報源に「接地（グラウンディング）」させることで、外部の不確かな情報に基づくハルシネーションを防ぎます

これらのプロンプトはあくまで一例です

目的に応じて組み合わせたり、アレンジしたりして活用してみてください

さらに高度なテクニック：RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？

より高度なハルシネーション対策として注目されているのが、RAG (Retrieval Augmented Generation) という技術です

これは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、事前に信頼できる情報源（社内データベースや専門文献など）から関連情報を検索（Retrieval）し、その検索結果に基づいて回答を生成（Generation）する仕組みです

RAGを活用することで、AIは学習データに含まれていない最新の情報や、特定の専門分野の正確な情報に基づいて回答できるようになり、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます

企業などが独自のチャットボットやAIシステムを構築する際に、このRAGの技術が積極的に導入されています

個人で利用する際には、特定の文書ファイルをアップロードして、その内容に基づいて質問に答えさせる機能を持つAIツールなどが、簡易的なRAGの仕組みを利用していると言えるでしょう

ハルシネーションと賢く付き合うために～AI時代の情報リテラシー向上術～

AIがますます進化し、私たちの生活に浸透していく中で、ハルシネーションと無縁でいることは難しくなっています

大切なのは、ハルシネーションの存在を理解し、それと賢く付き合っていくための情報リテラシーを身につけることです

AIは万能じゃない！限界を理解することの重要性

まず認識すべきなのは、現在のAIは決して万能ではないということです

AIは驚くほど高度な処理ができますが、人間のように真の意味で「理解」したり「思考」したりしているわけではありません

あくまでも、学習データとアルゴリズムに基づいて、確率的に最もそれらしい回答を生成しているに過ぎません

このAIの「限界」を理解していれば、AIの回答を盲信することなく、常に一定の距離感を保ちながら活用することができます

「AIがこう言っているから絶対に正しい」という考え方は非常に危険です

AIはあくまで便利な「道具」の一つであり、その道具の特性や限界を知った上で使うことが求められます

鵜呑みにしない！批判的思考（クリティカルシンキング）を鍛えよう

AIが生成した情報に限らず、あらゆる情報に対して「本当にそうだろうか？」「他の可能性はないだろうか？」「根拠はなんだろうか？」と多角的に問いを立て、客観的に吟味する能力、すなわち批判的思考（クリティカルシンキング）がますます重要になっています

特にAIのハルシネーションは、巧妙に事実らしさを装っているため、批判的な視点なしには見抜くことが困難です

情報を鵜呑みにせず、一度立ち止まって考える習慣をつけましょう

情報源の信頼性を確認したり、複数の情報を比較検討したりするプロセスは、まさに批判的思考の実践です

AI利用時の注意点：ハルシネーション以外のリスク（プライバシー、著作権など

AIの利用には、ハルシネーション以外にも注意すべきリスクが存在します

• プライバシー侵害

AIに個人情報や機密情報を入力すると、それが学習データとして利用されたり、意図せず外部に漏洩したりするリスクがあります

取り扱いに注意が必要です

• 著作権侵害

AIが生成した文章や画像が、既存の著作物の盗用や模倣にあたる可能性も指摘されています

特に商用利用する際には、著作権に十分配慮する必要があります

• セキュリティリスク

悪意のある第三者がAIを悪用して、フィッシング詐欺のメールを生成したり、マルウェアを作成したりする可能性も考えられます

• 倫理的な問題

AIが差別的な表現や偏見を助長するような情報を生成したり、人間の仕事を奪うのではないかといった倫理的な議論も活発に行われています

これらのリスクも念頭に置き、責任あるAIの利用を心がけることが大切です

これからのAIとの共存：私たちが持つべき心構え

AIは、私たちの社会や生活をより豊かで便利なものにしてくれる可能性を秘めたテクノロジーです

ハルシネーションのような課題はありますが、それを乗り越え、AIと賢く共存していくためには、私たち一人ひとりが以下の点を意識することが求められます

• 学び続ける姿勢

AI技術は日進月歩で進化しています

新しい情報や知識を積極的に学び、AIに関する理解を深め続けることが重要です。

• 主体的な判断力

AIに全てを委ねるのではなく、最終的な判断は人間が責任を持って行うという意識を持ちましょう

AIはあくまで意思決定を助けるツールです

• 倫理観を持つ

AIをどのように利用すべきか、その利用が社会や他者にどのような影響を与える可能性があるのか、常に倫理的な視点から考えることが大切です

• 建設的な対話

AIのメリット・デメリットについて、多様な人々とオープンに議論し、より良いAIのあり方を探求していく姿勢が求められます

まとめ：AIの「ハルシネーション」を理解し、未来の情報社会を賢く生き抜こう

本記事では、AIのハルシネーションについて、その原因から見分け方、そして具体的な対策プロンプトまで詳しく解説してきました

ハルシネーションは、AIを利用する上で避けては通れない課題の一つです

しかし、その仕組みや特性を正しく理解し、適切な対策を講じることで、リスクを最小限に抑え、AIの持つ大きな可能性を引き出すことができます

重要なのは、AIの言葉を鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持ち、ファクトチェックを怠らないことです

そして、効果的なプロンプトエンジニアリングの技術を身につけ、AIを賢くコントロールすることです

AIは私たちの強力なパートナーとなり得ますが、そのためには私たち自身が情報リテラシーを高め、主体的にAIと向き合っていく必要があります

この記事が、皆さんがAIとのより良い関係を築き、未来の情報社会を賢く生き抜くための一助となれば幸いです