ハルシネーション（hallucination）は、近年話題となっている生成AIの重大な課題の一つです。
大規模言語モデル（LLM）によるAIは、自然な言語を生成する能力を持ちますが、時として事実に基づかない誤情報を「もっともらしく」出力してしまう現象が発生します。
この記事では、ハルシネーションとは何か、なぜ発生するのか、そしてそれをどのように検知・対処するべきかを、エンジニアやAI開発者の視点から詳しく解説します。
ハルシネーションとは何か？
ハルシネーションの定義
ハルシネーション（hallucination）とは、もともと英語で「幻覚」や「錯覚」を意味する言葉ですが、生成AIの文脈では、AIが事実と異なる情報をもっともらしく出力してしまう現象を指します。
具体例：
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実在しない人物や団体を「存在する」と答える
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文献に記載のない情報を出典付きで「紹介」する
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正しい答えが存在しない質問に対し、誤った前提で回答を創作する
なぜ問題なのか？
このようなハルシネーションが発生すると、ユーザーはその回答を信頼性の高い情報と誤解し、誤った意思決定につながるリスクがあります。
特に、医療、法律、金融、学術などの領域では致命的な影響を及ぼす可能性があります。
ハルシネーションが発生するメカニズム
大規模言語モデルの限界
生成AIは「事実」を理解しているわけではなく、膨大なテキストデータから単語や文脈のパターンを統計的に学習しているにすぎません。
そのため、以下のような状況でハルシネーションが発生しやすくなります。
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学習データにない質問に対してもっともらしい文を生成しようとする
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前提が間違っている質問に対して否定せず、その前提に基づいて回答を創作する
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質問内容があいまいであるにも関わらず、強引に整合性のある文章を出力する
人間との違い
人間であれば「知らない」「分からない」「それは事実ではない」と判断できる場面でも、生成AIはそのような否定的応答を判断するロジックを持っていないため、事実に反する内容でも「それらしく」回答してしまうのです。
ハルシネーションの実例と応用上のリスク
実際の事例
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偽の裁判所判例を引用するChatGPTの例（アメリカの実際の裁判で問題に）
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架空の論文を出典として提示するケース（学術領域で混乱を招く）
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実在しないAPIや技術名を自然に記述する例（ITドキュメント生成で発生）
リスクのある応用分野
ハルシネーションへの対処方法
1. ファクトチェックの実装
生成AIを利用する際には、出力された情報に対して人間によるファクトチェックや外部データベースとの照合を組み合わせる必要があります。
2. プロンプトエンジニアリング
「わからない場合はそう答えてください」など、明確な指示を含めたプロンプト設計により、不要な創作をある程度抑えることが可能です。
3. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用
外部の信頼できる情報ソースをリアルタイムで参照しながら回答を生成するRAG構成は、ハルシネーションを防ぐ有効な手段として注目されています。
4. モデルのチューニング
ファインチューニングや追加学習によって、特定のドメインにおける信頼性の高い応答を強化することも可能です。
開発者・利用者が知っておくべきこと
ハルシネーションは避けられない前提で運用すべき
現在の生成AIにおいて、ハルシネーションを完全に防ぐ技術は存在しません。
そのため、AIを導入・活用する際には、常にそのリスクを認識した上で設計・運用することが重要です。
ハルシネーション検知ツールの活用
最近では、AIの出力結果を検証するためのハルシネーション検知ツールも登場しており、業務用途においてはそうしたツールとの組み合わせが必須となりつつあります。
まとめ
ハルシネーション（hallucination）とは、生成AIが出力する信憑性のない創作情報を指す現象であり、以下のような重要なポイントを理解しておく必要があります：
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ハルシネーションは生成AIの構造上避けられない現象
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学習データの限界や判断ロジックの欠如が主因
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医療・法律・教育・ITなど多くの分野で重大なリスク
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RAGやファクトチェック、プロンプト設計でリスク低減が可能
今後も生成AIの進化が続く中で、ハルシネーションの制御と向き合うことはAI活用の要となります。
開発者・利用者ともにこの問題を正しく理解し、適切に対応していくことが求められます。