「ハルシネーションしないでください」（“Do not hallucinate”）とは、AIが嘘の生成をするのを防ぐ効果があると話題になっているプロンプトです。
近年、ChatGPTなどの生成AIが業務に浸透する一方、もっともらしい嘘（誤情報）を出力する「ハルシネーション」に悩むという声も少なくありません。「ハルシネーションしないでください」という指示は、本当に有効なのでしょうか？
この記事では、なぜAIが嘘をつくのかという原因から、プロンプト設計のコツやハルシネーション対策まで解説します。AIの特性を正しく理解し、業務効率化を目指しましょう。
目次
ハルシネーションとは？
ハルシネーションという言葉の意味と、具体例を見ていきましょう。
ハルシネーションの意味
ハルシネーションとは、「幻覚」を意味する英単語「Hallucination」が語源であり、事実とは異なる内容や根拠のない嘘を、AIがあたかも「もっともらしい事実」のように生成してしまう現象を意味します。
AIを日常生活で利用する際はもちろん、正確性がキモになるビジネスや専門領域では特に警戒が必要です。
ハルシネーションの具体例
AIによるハルシネーションは、以下のような重大トラブルにもつながりかねません。
- 架空のニュース： 企業の最新情報を尋ねた際、存在しないイベントや人物名を回答。
- 医療情報の誤り： 実在しない薬品名や治療法を「有効である」として提案。
- 存在しない事例：法律上重要な書類に架空の事例を含めて作成。
AIは自信満々に嘘の情報を生成することがあるため、ファクトチェックや情報源の精査は必要不可欠です。
ハルシネーションが起きる原因は？
ハルシネーションを防ぐためにも、なぜ起こるのかを知っておく必要があるでしょう。
（1）「確率」で言葉を紡いでいるから
大規模言語モデル（LLM）は、事実のデータベースではなく、「次に来る言葉を確率で予測するモデル」です。 膨大な学習データをもとに「最もありそうな続き」を出力しているに過ぎないため、事実確認（ファクトチェック）の機能は持ち合わせていません。
そのため、情報源が不確かな場合でもそれらしい推測を混ぜて回答してしまうのです。
（2）学習データの限界
AIの知識は学習データに依存します。
そのため、データが古かったり偏りがあったりすると、最新情報やニッチな分野で誤回答をするリスクが高まってしまうのです。
ハルシネーションがビジネスにもたらすリスク
ビジネスでAIを活用する際、ハルシネーションは単なる「ミス」ではすみません。
- 誤ったデータに基づく意思決定
- 顧客への誤情報の提供
- 架空の権利侵害による法的責任
これらはブランドイメージの失墜や信頼の喪失に直結します。「AIの出力は常に疑う」という姿勢と検証体制が必須です。
「ハルシネーションしないでください」と指示すれば嘘は防げる？
結論から言うと、「一定の効果はあるが、完全ではない」といえそうです。 「嘘をつかないで」「事実のみを教えて」と指示することで、生成される情報の精度が向上するケースはありますが、以下の理由から限界がある考えられます。
AIは「知らない」と言いたがらない
AIには「質問に対して可能な限り答えようとする」性質があります。
知識が不足している場合でも、「分かりません」と答えるより、過去の学習パターンから推測して「もっともらしい答え」を生成することを優先しがちです。 また「何が事実で、何が推測（幻覚）か」を完全には区別できません。
そのため「ハルシネーションしないでください」という指示だけで誤情報を防ぐことは難しいのが現状です。
ハルシネーションを減らす対策5つ
ここからは、ハルシネーションを可能な限り少なくするための対策を紹介します。
（1）プロンプトを具体的にする（5W1H）
質問が曖昧だと、AIは推測で穴埋めを始めます。
× 悪い例：「補助金について教えて」
○ 良い例：「2025年に新築住宅を建てる際、個人が利用できる国の補助金について教えて」
このように前提条件を絞り込むことで、回答のブレを防ぐことができます。
（2）RAG（外部情報の参照）を活用する
RAGとは、AIに「カンニングペーパー（外部の信頼できるデータベース）」を持たせる技術です。 AI自身の記憶だけに頼らず、指定した社内データや最新ニュースを参照して回答させるため、根拠のない推測を大幅に減らせます。ただし、参照元データが間違っていると意味がないため、データの質には注意が必要です。
（3）グラウンディング（根拠付け）
AIに対し、「社内マニュアルの記述のみに基づいて回答せよ」といった制約を課すことです。回答の根拠となるソースを明示させることで、情報の信頼性を担保します。
（4）ファインチューニング（追加学習）
特定の業界用語や社内ルールをAIに追加で学習させる手法です。専門分野に特化した「専用の脳」を作ることで、的はずれな回答を抑制します。
（5）ガイドライン策定と教育
従業員に対し、「AIは嘘をつく可能性がある」という前提を教育し、ファクトチェックの手順を定めたガイドラインを周知させましょう。
対策をしてもハルシネーションが防げないときの確認フロー
ハルシネーションをなるべく減らすためには、どのような確認フローを踏むべきでしょうか？
出典元・URLの真偽を直接確認する
生成AIの回答が事実に基づいているかを判断するには、提示された出典やURLの内容を、ユーザー自身の手で確認することが最も確実です。
例えば、参考文献として提示されたリンクを実際にクリックし、リンク先が有効であるか、そして記載内容がAIの回答と一致しているかを必ず照らし合わせましょう。
実在しないURLや架空の文献を、あたかも正当な根拠であるかのように提示することは、ハルシネーションの典型的な例です。情報源の信頼性や情報の更新日時（鮮度）を一次情報にあたって確認することで、誤情報に基づく意思決定ミスを未然に防ぐことができます。
複数のAIモデルでクロスチェック（比較検証）する
特定のAIの回答に確証が持てない場合は、複数の異なるAIサービスを用いて同じ質問を行い、それぞれの出力内容や提示される情報源が一致するかを比較検証（クロスチェック）することもおすすめです。
例えば、ChatGPTとGeminiの両方に同じ問いを投げかけることで、回答の相違点や不自然な点が浮き彫りになることがあります。仮に一方のAIがハルシネーションを起こしていても、もう一方のAIは正しい根拠を提示してくれることも。
こうしたAI同士のクロスチェックに加え、最終的に人間が評価・判断する体制を整えることで、誤情報によるリスクを大幅に低減できるでしょう。
回答内容を信頼できる外部ソースで裏付ける
AIが提示した情報は、必ず外部の信頼性の高い情報源を用いて裏付けを取りましょう。
例えば、AIがある業界のトレンドについて解説した場合、実際の業界ニュースや公的機関の報告書と照らし合わせ、その内容が正確であるかを確認する必要があります。自力での判別が難しい専門的な内容については、専門家や第三者機関の見解も参考にしましょう。
ファクトチェックを習慣化し、情報の信頼性を担保することで、業務や重要な意思決定においても安全にAIを活用できるようになります。
ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による介在）を導入する
様々な技術的対策を講じても、ハルシネーションを完全にゼロにすることは困難です。そのため、AIを活用するプロセスの中に、必ず人間がチェックを行う工程を組み込む「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」の考え方を導入しましょう。
人間の目で最終確認を行うことで、AIが見落とした誤りを修正することができます。これは単なる生成物のチェックにとどまりません。データの収集段階や継続的なモデルのアップデートなど、あらゆるプロセスで人間からのフィードバックを反映させることで、AI運用の精度と安全性を高めていくことができるでしょう。
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「ハルシネーションしないでください」という指示だけで、AIの誤情報生成を完全になくすことは難しいものです。だからこそ、ファクトチェックする工程は欠かせません。
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