ハルシネーションとは、生成AIが「もっともらしさを優先して続きを作ることで起きるズレ」です。

この記事で分かること

• ハルシネーションが「バグ」ではなく「仕組み上自然なこと」である理由
• 「自然さ」と「正しさ」が別物であることの重要性
• 情報不足のときほどズレやすい理由と、実務での向き合い方

生成AIを使っていると、こんな場面に出会います。文章は自然で、言い回しも滑らか。前後の流れも読めているように見えます。それなのに、内容がところどころズレています。

やっかいなのは、そのズレ方です。明らかにおかしければ気づけます。実際に多いのは、「すごく自然だけれど、少し違う」という形です。

存在しない資料名をそれっぽく挙げる。確認していない数字を自然に置く。制度やルールをもっともらしく説明する。こうした現象を、ハルシネーションと呼びます。

ひとことで言うと、ハルシネーションは生成AIが「もっともらしさを優先して続きを作ることで起きるズレ」です。仕組みが分かると、生成AIを怖がりすぎず、過信もせずに使えるようになります。

ハルシネーションは「壊れた挙動」ではありません

生成AIにとって、自然な文章を続けようとするのは基本動作です。第1回でも見たように、生成AIは「次にもっともらしいものを出していく仕組み」でした。

人間なら、答えが分からない場所で「そこは分かりません」と止まれます。生成AIは初期設定のまま使うと、その場所でも止まりません。それまでの流れから自然そうな続きを作り、そのまま書き進めます。

ハルシネーションは「バグ」ではなく、生成AIの基本動作をそのまま進めた結果です。

会社名のあとに部署名が続きそうなら、それっぽい部署名を置きます。書籍名が必要そうなら、それっぽいタイトルを作ります。典型的な説明が求められていそうなら、一般的にありそうな説明を返します。「嘘をつこう」としているわけではありません。文脈に対して自然な答えを返そうとしすぎた結果です。

「自然さ」と「正しさ」は別物です

生成AIは、自然な文章を作れます。ですが、自然であることと正しいことは違います。

文章の流れは自然、口調も適切、形式もきれい。それでいて中身の一部が事実と違う。これが普通に起きます。

生成AIが強いのは、自然に見える形に整えることです。現実世界の事実を保証することは、別の話です。この2つを同じだと思って使うと、確認すべき場所を見落とします。生成AIをうまく使う人ほど、両者を分けて見ています。

さらに言えば、流暢に答えられることと、正確に知っていることも別です。 人間は分からないことを話すとき、どこかで言いよどみます。ですが生成AIは、分からないことでも文体が崩れません。だからなおさら「分かっていそう」に見えます。

ハルシネーションの怖さは、内容が間違うことだけではありません。間違っていても、見た目が整いすぎていることにあります。

情報が足りないときほど、ズレは起きやすい

生成AIがズレやすい場面には、共通点があります。必要な情報が足りていないときです。

• 最新情報が必要なのに与えられていない
• 社内ルールや社内文脈が必要なのに持っていない
• 固有名詞や数字の正確性が必要なのに確認材料がない
• 条件が曖昧なまま答えを出そうとしている

こういうとき、生成AIは「情報が足りないので止まります」ではなく「文脈から自然そうなものを作ります」に寄ります。

危険なのは、数字、日付、固有名詞、法令名、出典、URLです。文章全体の流れは自然なのに、数字が1つ違うだけで意味が変わります。

問いそのものが広すぎたり曖昧だったりしても同じです。「どうすれば売上が上がりますか」のように条件が少なすぎる依頼では、ありそうな一般論が返ってきます。これも広い意味ではハルシネーションに近いズレです。

ハルシネーションは「前提にして使う」

ハルシネーションがあるなら危なくて使えない、と感じるかもしれません。ですが実務では、そこまで極端に考えなくて構いません。

決めるべきなのは、ハルシネーションをゼロにする方法ではなく、起きうる前提でどこに使うかです。

要約、議事録のたたき台、メール文面化、比較の初稿、構成整理、アイデアの幅出し。こうした用途では使いやすくなります。人が最後に目を通せるからです。

一方、最終的な事実確定、数字の確定、法律や制度の断定、対外発表の確定文、出典つきの説明。こうしたものは、人が確認する前提で扱います。

問題は「ハルシネーションがあること」ではなく、ありうると分かっていて最終確定までAIに任せてしまうことです。

生成AIがズレる大きな理由のひとつは、持っていない情報まで自然さで補おうとすることでした。であれば、必要な情報を渡すか、取りに行けるようにすればよいことになります。ここから、検索やRAG、メモリ、ツール連携といった仕組みの話につながります。

ハルシネーションと「単なる間違い」は何が違うのか

よくある疑問

ハルシネーションはゼロにできますか？

完全にゼロにはできません。仕組み上、もっともらしさで続きを作る動きは基本動作の一部です。ゼロを目指すより、起きる前提でどこに使うかを決めるほうが現実的です。

どんなときに特に起きやすいですか？

数字・日付・固有名詞・法令名・URLなど、正確性が求められる領域が特に危険です。また、問いが広すぎる・曖昧なときも「ありそうな一般論」に寄りやすくなります。

RAGを入れればハルシネーションはなくなりますか？

RAGは情報不足を減らす仕組みであり、ハルシネーションのリスクを下げます。ただしゼロにはなりません。検索のズレや古い資料の参照など、別の原因でズレることもあります。

まとめ

• ハルシネーションはバグではなく、「もっともらしさで続きを作る」という基本動作の延長で起きます
• 「自然さ」と「正しさ」は別物で、流暢な出力でも事実確認は必要です
• 情報不足のときほどズレやすいので、RAGや検索で情報を渡すか、「最後は人が確認する」場所を決めます

次回の記事は「プロンプトで何が変わるのか」です。

今回の記事では、生成AIが自然さを優先して続きを作ること、その結果としてズレが起きること、情報が足りないときほどズレやすいことを説明しました。次回は、こちらの指示でどこまで変えられるのかについて掘り下げます。