2026/10/30
今更聞けないAI知識
AIはなぜ、もっともらしく間違えるのか――ハルシネーションを見抜く確認の習慣
なめらかな文章が「正解」とは限らない
次のような架空の場面を考えてみましょう。社内制度についてAIに質問したところ、返ってきた説明は簡潔で、言葉遣いも自然でした。ところが元の規程を開いてみると、利用時間が違い、存在しない申請条件まで書かれています。文章だけを読んでいたら、そのまま信じてしまいそうです。
一言で答えると、ハルシネーションとは、AIがもっともらしいものの、事実とは異なる内容を出すことです。事実の誤りだけでなく、実在しない研究やURL、根拠のない詳細を、事実のような形で示す場合もあると説明されています（出典: IBM）。AWSも、基盤モデルが利用者の質問に対して生成する、不正確または誤解を招く出力と説明しています（出典: AWS）。
ここでいうハルシネーションは、人が意図的につく嘘とは違います。AIに「相手をだまそう」という人間の意図がある、と考える必要はありません。また、医療上の「幻覚」と同じ現象を指しているわけでもありません。生成された内容に根拠がなくても、文法や構成が整っているため、正しい説明のように見えるという出力上の問題です。
身近なたとえなら、表紙や目次がきれいに整った案内冊子を思い浮かべると分かりやすいでしょう。冊子の見た目が整っていることと、中の電話番号や受付時間が正しいことは別です。生成AIの文章も同じで、「読みやすいか」と「事実が原文に一致しているか」は、分けて確かめる必要があります。
だからといって、すべての回答を疑って利用をやめる必要はありません。文章の整理や下書きとして受け取り、重要な固有名詞、日付、数値、条件、出典を確認するという役割分担が現実的です。AIの流ちょうさを正確さの証明にしないことが、ハルシネーションを理解する最初の一歩になります。
単語の続きを予測する仕組みと誤り
文章を生成するAIの土台となる「大規模言語モデル」は、入力された文脈を手がかりに、次に続きそうなトークンを予測して回答を組み立てます。トークンとは、文章を処理するために分けた単語や記号などの単位です。大量の文章から見つけたパターンを使い、統計的に自然に見える続きを選んでいく仕組みだと説明されています（出典: IBM）。
この仕組みでは、「文章として続きやすいこと」と「現実の事実に合っていること」が必ずしも一致しません。IBMの資料では、生成AIは何が真実かを判断してから文章を作るのではなく、学習データで観察したパターンに基づいて、もっともらしい出力を予測するとされています（出典: IBM）。学習とは文章のパターンを取り込む段階であり、回答時に原資料を一件ずつ読み直している、という意味ではありません。
スマートフォンの入力候補を、少し規模の大きなたとえとして考えてみます。「会議室の利用は」と入力した後には、「予約が必要です」「午後5時までです」といった表現が続いても不自然ではありません。しかし、文章として自然に続く候補が、目の前の会社の規程と一致するとは限りません。生成AIでは、この自然な続きを作る力が長い文章全体に及ぶため、根拠のない条件まで整った説明として読めてしまうことがあります。
原因は一つではありません。資料では、学習データに誤りや偏り、情報の不足がある場合のほか、与えられた文脈が足りない場合、質問の意味が曖昧な場合なども誤った出力につながり得ると説明されています（出典: IBM、AWS）。AIに渡していない社内ルールを正確に補えるとは期待できませんし、同じ名称の制度が複数あれば、別の情報と混ざる可能性も考える必要があります。
「AIは知識を持っている」という日常的な言い方は便利ですが、人と同じ形で事実を理解し、真偽を判断していると受け取ると誤解が生じます。回答を見るときは、自然な文の背後にある根拠が何かを確かめられるか、という視点を持つとよいでしょう。
会議室案内で見る、下書きと事実確認の境界
ここからは架空の例です。ある会社には、会議室Bの利用案内を社内向けに作る仕事があるとします。原文には「利用時間は平日の9時から17時まで」「管理担当は総務部施設係」「予約は前営業日の17時までに社内予約表へ記入」と書かれています。飲食、休日利用、予約の取り消し方法については記載がありません。
AIを使う前は、担当者が原文を読み直し、必要な情報を抜き出して案内文を手で作っていました。この方法では、原文を確認する工程と文章を整える工程を同じ人が続けて行います。案内の更新が必要になるたび、どの条件を掲載するか考え直す場面もあるでしょう。
AIを補助に使う場合は、原文を渡して案内文の下書きを作らせます。ただし、出力された文に「会議室内は飲食禁止です」「当日でも空室なら予約できます」と書かれていたとしても、そのまま採用はできません。どちらも社内ではありそうな規則ですが、この架空の原文には書かれていないからです。読みやすい文章に、一般的な会議室のイメージから作られた条件が混ざる例として考えられます。
確認の境界は、次のように分けられます。
| 作業段階 | AIで補助できる部分 | 人が確かめる部分 |
| --- | --- | --- |
| 原文の整理 | 指定項目を抜き出した下書き | 抜き出し内容が原文にあるか |
| 案内文の作成 | 見出しや文章の読みやすさを整える | 利用時間と担当者と予約条件 |
| 公開前の確認 | 表記の統一や確認項目の提示 | 記載のない条件が追加されていないか |
この流れでは、AIに正解を一任するのではなく、文章を整える作業を補助させます。担当者は、利用時間、担当者、予約条件という重要項目を原文と照合します。記載のない飲食ルールなどは、推測で埋めず「原文に記載なし」と扱います。
この例の要点は、AI導入前の作業を丸ごと置き換えないことです。原文の確認まで省くのではなく、手作業で文章を組み立てていた部分を下書き生成に変え、人は事実確認に注意を向けます。役割を分けておけば、自然な文章を得ながら、もっともらしい追加情報を公開してしまう危険を抑えやすくなります。
「不明」を残す入力文と照合の手順
ハルシネーションへの備えは、AIへの入力文、つまりプロンプトを具体的にするところから始められます。AWSの資料でも、背景情報や文脈、例を加え、具体的で直接的なプロンプトを書くことが、より的確な回答につながる方法として紹介されています（出典: AWS）。ただし、具体的な指示を出せば誤りがゼロになる、という意味ではありません。
会議室案内の架空例なら、次のような入力文が考えられます。
以下の原文だけを根拠に、社内向けの会議室利用案内の下書きを作ってください。
利用時間、管理担当者、予約条件を項目別に整理してください。
原文に書かれていない内容は推測で補わず、「原文に記載なし」と書いてください。
各項目の後に、根拠として使った原文の箇所を短く示してください。
文章を整えることより、原文との対応が分かることを優先してください。
原文：
会議室Bの利用時間は平日の9時から17時までです。管理担当は総務部施設係です。予約は前営業日の17時までに社内予約表へ記入してください。
「原文だけを根拠にする」「記載がなければ不明とする」「根拠箇所を示す」という条件を入れると、確認する場所が見えやすくなります。「間違えないでください」とだけ頼むより、AIが使ってよい情報の範囲と、情報がない場合の書き方を指定する形です。それでも出力を無条件に正しいとは扱わず、最後は原文に戻ります。
照合するときは、回答を最初から最後まで漠然と読み直すより、確認項目を分けるほうが進めやすいでしょう。会議室案内なら、利用時間、担当者、予約期限、予約方法の順に原文と比べます。原文にない飲食や休日の説明が加わっていないかも確認します。根拠として示された文章が、実際の原文と一致するかを見ることも欠かせません。
回答に出典URLが付いている場合も、リンクが表示されたことだけで確認を終えないようにします。IBMの資料では、実在しないURLや研究を事実のように示す出力もハルシネーションに含まれると説明されています（出典: IBM）。URLが実際に開けるか、ページの運営元はどこか、リンク先に回答を支える記述があるかを人が確かめます。実在するページでも、回答と無関係な内容なら根拠にはなりません。
よくある誤解をほどく五つの視点
ハルシネーションという言葉を知ると、「AIは嘘をつくものだ」とまとめたくなるかもしれません。しかし、嘘という表現には、事実を知りながら意図的に隠すという人間の行為が含まれます。生成AIの問題を理解するには、意図ではなく、出力と根拠が一致しているかに注目するほうが適切です。
また、AIが出す誤りのすべてをハルシネーションと呼ぶわけではありません。IBMの資料では、AIの誤りは不正確な分類、古い事実、偏った提案、論理上の誤りなどを含む広い概念であり、ハルシネーションは、その中でも根拠のない内容や作られた情報をもっともらしく生成する種類だと整理されています（出典: IBM）。AWSの資料にも、事実誤認、誤分類、矛盾など複数の形が挙げられています（出典: AWS）。
| よくある誤解 | 実際の見方 | 取るべき行動 |
| --- | --- | --- |
| AIが意図的に嘘をついた | 意図ではなく出力に根拠があるかが問題 | 元資料との一致を調べる |
| 読みやすい文章なら正しい | 文章の自然さと事実の正確さは別 | 数値や条件を項目別に確認する |
| 検索結果が付けば必ず正しい | URLや引用自体が誤る可能性もある | 出典の実在と該当箇所を確認する |
| 不明と言うよう頼めば誤りはなくなる | 指示は助けになるが保証ではない | 不明の扱いを指定し出力も照合する |
| AIの誤りはすべてハルシネーション | 誤りには分類ミスや矛盾などもある | 問題の種類を見分けて対処する |
検索機能を伴う仕組みも、確認を助ける方法にはなります。AWSは、外部から取得した関連情報を大規模言語モデルの回答に組み合わせる検索拡張生成を、回答の精度を高める方法として説明しています（出典: AWS）。それでも、検索された資料が質問に合っているか、生成された要約が資料の内容を正しく反映しているかという確認は残ります。「検索した」という工程と「裏付けが取れた」という結果は同じではありません。
AIエージェントのように、複数の処理を連続して進める仕組みでは、一つの誤った情報が後の処理の前提になる場合があります。IBMは、最初の出力に含まれたハルシネーションを後続の処理が検証済みの事実として扱い、誤りが連鎖する可能性を説明しています（出典: IBM）。初心者がすぐ高度な仕組みを使う必要はありませんが、「次の作業へ渡す前に根拠を確認する」という考え方は、通常の文章作成にも役立ちます。
明日から変えられる、回答の受け取り方
ハルシネーションを知った後に変えたいのは、AIへの質問回数よりも、回答を受け取った後の動きです。すべての文を同じ重さで調べようとすると負担になります。まずは、間違った場合に人の判断や行動を変えてしまう項目を見つけます。日付、数値、料金、固有名詞、利用条件、引用、出典URLなどが候補になります。
確認の強さは用途に合わせます。文章の言い換え案やアイデア出しなら、出力を「提案」と明示し、採用する内容を人が選べばよいでしょう。社内案内のように人の行動を左右する文章では、規程や原文との照合が必要です。医療、金融、法律など判断を誤った場合の影響が大きい分野では、AIの回答だけで決めず、公式資料や適切な専門家へ確認する姿勢が欠かせません。IBMも、ハルシネーションは特に影響の大きい分野で信頼性を妨げる課題であり、減らすことはできても完全には排除できないと説明しています（出典: IBM）。
明日から使える確認の流れは、次の五つです。
1. AIに渡した原文と、渡していない情報の境界を意識します。
2. 回答から、日付、数値、固有名詞、条件、出典を拾います。
3. それぞれを原文または信頼できる一次資料と照合します。
4. 原文にない内容は、推測で補わず不明として残します。
5. 公開や送信の前に、誤った場合の影響が大きい箇所を人が読み直します。
大切なのは、AIの文章を「正解」か「不正解」かだけで受け取らないことです。下書きとして使える部分、根拠を確認すべき部分、情報不足として残す部分に分ければ、必要以上に不安を感じずに利用できます。AIが流ちょうに答えたという事実は、確認の終点ではなく、確認を始める合図だと考えるとよいでしょう。
最初の練習には、公開前の社内案内など、元の文書を自分で確認できる題材が向いています。一つの原文をAIに要約させ、数値、担当者、条件の三点だけでも対応箇所を探してみてください。どこまでが原文にあり、どこからが補われた表現なのかを見分ける経験が、別の題材を扱う際の基準になります。
参考情報
- What Are AI Hallucinations? | IBM（2023年9月1日公開、2026年7月31日更新、2026年10月30日取得）
- What Are AI Hallucinations? | AWS（資料内に公開日の記載なし、2026年10月30日取得）