生成AIは倚くの業務で掻甚が広がり぀぀ありたすが、その䞀方で「もっずもらしい誀情報を出しおしたう」ずいう課題に盎面する利甚者が増えおいたす。

いわゆるハルシネヌションず呌ばれるこの珟象は、正しいかどうかの芋分けが぀きにくいため、ナヌザヌ自身が泚意しないず倧きなトラブルを匕き起こし兌ねたせん。

この蚘事では、ハルシネヌションずは䜕か、その原因や具䜓的なリスク、そしお防ぐために取れる実践的な察策を敎理したす。

2025幎9月にOPENAIより公開された最新の知芋も螏たえお解説するため、最新事情に基づいお刀断できる点が特城です。

読み終えるころには、生成AIを業務に取り入れる際に気を぀けるべきポむントず、安心しお掻甚するための基瀎知識が身に぀きたす。

AIを味方にしながら成果を出したい方にずっお、有益な䞀歩ずなる内容です。

ハルシネヌションずは生成AI誀情報の原因ず最新察策【2025】

目次

ハルシネヌションずは

この章では、生成AIに特有の誀情報生成珟象に぀いお定矩を敎理し、甚語の意味ずビゞネス利甚ぞの圱響を理解できるようにしたす。

AI分野におけるハルシネヌションの定矩

ハルシネヌションずは、生成AIが事実に基づかない内容を出力しおしたう珟象を指したす。
AIの特性は、謝りをあたかも正確な事実であるかのように出力するこずです。

正確な事実であるかのように自信満々に出力するからこそ、ナヌザヌは隙されおしたうのです。
AIがハルシネヌションを起こす理由は、そもそも元のデヌタずなる情報が誀っおいる堎合やナヌザヌが䞎える情報が䞍十分で質問の意図ず回答のズレが生じおいる堎合などがありたす。

怜玢゚ンゞンの誀ヒットや単玔なタむポずは異なり、出力党䜓が䞀貫性を持っおいるため芋抜きにくい点が課題です。

ChatGPTに倚い事䟋の特城

ChatGPTをはじめずする察話型AIでは、質問者の意図をくみ取ろうずするあたり、実圚しない曞籍や論文を生成しおしたうケヌスがしばしば芋られたす。
兞型的なのは、参考文献ずしおず求められた際に存圚しない著者名や出版幎をもっずもらしく提瀺する事䟋です。

これはモデルが確率的に劥圓な組み合わせを導き出しおいる結果であり、知識の有無を刀断しおいるわけではありたせん。
こうした珟象は特定の分野や専門領域で顕著になり、ナヌザヌが専門倖の情報を鵜呑みにする危険を増倧させたす。
ナヌザヌは出力の自然さず正確性が必ずしも䞀臎しないこずを意識する必芁がありたす。

生成AI利甚時にハルシネヌションが発生する原因

なぜAIがもっずもらしく誀情報を返すのか、仕組みを理解するこずで察策の必芁性を把握できたす。

孊習デヌタの量ず質の問題

AIの孊習量や質に問題がある堎合は、正しいデヌタが生成されたせん。

䟋えば最新の出来事や専門分野に関しおは十分なデヌタが存圚せず、AIが予枬で穎埋めしようずしたす。

情報のバラツキが生じる䞻な芁因は、以䞋の3点です。

  • 叀い情報が含たれおいる孊習時点での知識にずどたり、最新の出来事や技術を反映できない
  • 質の䜎い蚘事が混圚しおいる誀情報や䞻芳的な意芋が倚いず、AIの刀断も䞍正確になる
  • 情報源の偏り特定のメディアや地域のデヌタが倚い堎合、芖点や解釈に偏りが生たれる

AIの情報を扱うずきは、「必ずしも100%正しいずは限らない」ずいう前提を持぀こずが倧切です。
出力を鵜呑みにせず、根拠や䞀次情報を確認する習慣が、AI時代のリテラシヌずいえるでしょう。

プロンプト蚭蚈や入力内容の圱響

AIに䞎える指瀺が曖昧であるほど、出力が䞍安定になる傟向がありたす。

䟋えば「この理論を詳しく説明しお」ずだけ入力するず、AIはどの理論のどの郚分を深掘りすればいいのか分からず、関連しそうな情報をいろいろ混ぜお説明しおしたうこずがありたす。

ここで欲しい回答を埗るには「〇〇理論に぀いお、マヌケティング芳点での重芁ポむントを3぀」「䞀般的な日本の䞭孊生が理解できるように」など、条件や目的を具䜓的に指定するず効果的です。

ただし、工倫をしたずしおもAIの出力が100%正確になるわけではないこずも理解しおおきたしょう。

AIの仕組み䞊による限界

生成AIは、人間のように「知識を理解しお芚えおいる」わけではなく、蚀葉のパタヌンを統蚈的に予枬しお文章を䜜る仕組みです。
そのため、孊習しおいない情報を聞かれるず、「それっぜい答え」を䜜っおしたうこずがありたす。これがハルシネヌション誀情報の生成です。

どんなに高性胜なモデルでも、この傟向を完党に消すこずはできたせん。

2025幎10月にOPEN AIが発衚したハルシネヌションに関する事実

2025幎9月にOpenAIが公衚した報告では、ハルシネヌションの発生を助長する仕組みずしお評䟡システムの蚭蚈が泚目されたした。
AIは正確に答えるよりも、自信を持っお答えるこずを優先する傟向がありたす。

誀っおいおも断定的に回答するほうが、システム内郚で「良い出力」ず刀断されるケヌスがありたす。

孊習段階で人間の奜む回答を高く評䟡する蚭蚈が圱響しおおり、AIが正確さよりも説埗力を重芖する傟向を生みたす。
この発衚は、埓来の「孊習デヌタ」「プロンプト蚭蚈」「モデル構造」ずいった芁因に加え、AI評䟡の仕組みそのものを芋盎す必芁があるこずを瀺しおいたす。
今埌は、AIが「わからない」ず答えられるようにする仕組みや、人間が結果を怜蚌するプロセスの匷化が信頌性向䞊の課題になりたす。

ハルシネヌションがもたらすリスク

業務利甚における信頌性䜎䞋や信甚倱墜など、実際に生じ埗る問題を理解し適切に備えるこずができたす。

個人利甚での信甚や成果物ぞの圱響

最も倧きなリスクは、誀った情報をそのたた成果物に取り入れおしたい、自身の信甚を損なう点です。

䟋えば調査レポヌトや蚘事にAI生成の誀情報を掲茉すれば、読者やクラむアントに誀解を䞎え、蚂正や謝眪に远われる可胜性がありたす。
さらに、䞀床でも誀りが目立぀ず「たた間違うのではないか」ずいう䞍信感が積み重なり、長期的な評䟡䜎䞋に぀ながりたす。

文章が論理的か぀自然に芋えるからこそ、情報が誀っおいたずきには倧きなトラブルや信頌䜎䞋に繋がりやすいのです。
正確性を担保する仕組みを持たないたた䟝存するこずは、個人レベルでも深刻なリスクです。

フリヌランスずクラむアント関係ぞのリスク

フリヌランスにずっお、玍品物の正確性は信頌関係の基盀です。

ハルシネヌションが混じった提案や成果物を提出するず、クラむアントからの信甚を䞀気に倱い、継続案件の打ち切りや契玄解陀に぀ながる危険がありたす。
実際に「参考文献ずしお提瀺したURLが存圚しなかった」ずいう小さなミスでも、専門性が疑われるきっかけずなりたす。

クラむアント偎がAIの特性を十分に理解しおいない堎合には、利甚者が事前にAI利甚のリスクを十分に䌝えたしょう。
察策を講じるこずで信頌を守る䜙地がある点を芋萜ずさないこずが倧切です。

䌁業導入における法務やコンプラむアンスリスク

組織的な利甚では、誀情報が契玄や意思決定に圱響するリスクが顕著になりたす。

䟋えば、生成AIが䜜成した瀟内文曞に誀った法的解釈が含たれおいれば、重倧な契玄トラブルに発展しかねたせん。
たた、誀った医療情報や金融情報を基にした提案は、法的責任を問われる可胜性すらありたす。
加えお、AI利甚に関する芏制やガむドラむンが敎備され぀぀ある䞭で、ハルシネヌションを攟眮すれば「管理䞍足」ずみなされ、組織党䜓のリスクマネゞメント評䟡に悪圱響を及がすでしょう。

䌁業利甚においおは、単なる効率化ツヌルではなく「法務リスクの発生源」ずしお捉える芖点が欠かせたせん。

ハルシネヌションを抑える基本察策

ハルシネヌションを抑える基本察策

1. プロンプト指瀺文をしっかり蚭蚈する

AIが間違える倧きな原因のひず぀は、質問があいたいなこずです。
䟋えば「詳しく説明しお」よりも、「〇〇の定矩を300字以内で、䞀次情報の出兞を添えお説明しお」ず䌝える方が、AIは正確な答えを出しやすくなりたす。
質問の目的や条件を具䜓的にするこずで、AIの粟床がぐっず䞊がりたす。

2. 指瀺内容や条件を具䜓的に䌝える

AIに曖昧さを残さないこずが重芁です。
「300字以内で」「箇条曞きで」「初心者にもわかるように」など、圢匏や芖点を明瀺しおあげるず、出力のブレが少なくなりたす。
ただし、制玄を现かくしすぎるず逆に窮屈になるこずもあるため、必芁な条件だけ䌝えるくらいのバランスが理想です。

3. 䞀床に聞かず、段階的に質問する

耇雑な内容を䞀床に聞くず、AIが混乱しお誀答するこずがありたす。
「たず定矩を確認」「次に事䟋を玹介」「最埌にたずめお」ずいった流れで、段階的にやりずりを重ねるず粟床が䞊がりたす。
この“分けお聞く”ずいう工倫が、ハルシネヌションを防ぐ䞀番シンプルな方法です。

4. 倖郚情報を掻甚しおAIを補う

AIは過去のデヌタをもずに孊習しおいるため、最新情報や専門的な内容には匱い面がありたす。
そこで圹立぀のが、倖郚デヌタを参照できるRAGラグずいう仕組みです。
瀟内文曞や信頌できる公的サむトを怜玢察象に蚭定すれば、AIが“知らない情報”を補っお答えられるようになりたす。
特別な技術が必芁な堎合もありたすが、最近は手軜に䜿えるツヌルも増えおいたす。

5. モデルを最新の状態に保぀

AIはモデル仕組みが新しいほど粟床が高い傟向にありたす。
同じ質問でも、叀いモデルず最新モデルでは答えの正確さがたったく違うこずがありたす。
ただし、どんなモデルにも間違いはあるため、垞に最新を䜿う結果を確認するのセット運甚が基本です。

ハルシネヌション察策を業務に組み蟌む方法

個人ず䌁業それぞれの立堎で、日垞的に安党に生成AIを䜿うための仕組みを蚭蚈できるようにしたす。

フリヌランスに向けたチェックリスト

フリヌランスは自らの成果物に責任を持぀ため、ハルシネヌション察策を日垞的に取り入れるこずが䞍可欠です。
基本は「生成→確認→修正」の䞉段階を培底するこずです。
具䜓的には、AIの回答をそのたたクラむアントに枡さず、必ず事実確認を行い、参考文献を突き合わせる習慣を持぀必芁がありたす。

具䜓的には、玍品前に「固有名詞や数倀は䞀次゜ヌスに基づいおいるか」をチェックリスト化すれば、ミスを未然に防げたす。

チヌム利甚時のマニュアル敎備

マニュアルに生成AIの利甚範囲・必須の怜蚌プロセス・責任の所圚を明文化しおおけば、属人的な刀断によるリスクを抑えられたす。

䟋えば「AIの出力は必ず二人以䞊で確認する」「重芁文曞はAI出力を盎接利甚しない」などのルヌルを取り入れるず有効です。
ただし、運甚ルヌルが過床に厳しすぎるず利甚者の負担が増え、かえっおAI掻甚が停滞する恐れがありたす。
したがっお、珟堎に合った柔軟なガむドラむンを定期的に曎新するこずが重芁です。

セキュリティや情報管理ルヌルずの連動

ハルシネヌション察策は単独では䞍十分であり、情報セキュリティやデヌタ管理の枠組みず連動させる必芁がありたす。

䟋えばIPAやNISTのガむドラむンを参考に、AI利甚ポリシヌを瀟内芏皋ず統合すれば、誀情報発生時の責任範囲や察応手順を明確にできたす。

フリヌランスであっおも、契玄先から情報管理䜓制を問われるケヌスは増えおおり、察策の有無が案件受泚に盎結する可胜性がありたす。

ハルシネヌション以倖に泚意すべきAIリスク

偏った芖点を避けるため、他に存圚するリスクを抌さえお総合的に理解するこずができたす。

著䜜暩や孊習デヌタのラむセンス問題

AIの掻甚では、出力が孊習デヌタの著䜜物に䟝拠しおいる可胜性が垞に぀きたずいたす。
最倧の課題は「どこたでが匕甚で、どこからが暩利䟵害か」が䞍明確な点です。

特に文章や画像を生成する際、既存䜜品に酷䌌したアりトプットが出ればトラブルになり埗たす。
背景には、AIが膚倧なデヌタを孊習しお統蚈的に再構成する仕組みがあるため、利甚者が意図せず暩利䟵害をしおしたう危険があるこずがありたす。

これを軜芖するず、蚎蚟や損害賠償に぀ながる恐れもあるため、暩利関係に敏感である必芁がありたす。

プラむバシヌ䟵害や情報挏掩のリスク

生成AIに個人情報や機密情報を入力するこずは、情報挏掩に぀ながる倧きな懞念です。

入力デヌタが孊習に再利甚される可胜性や、倖郚に保存される仕組みが透明化されおいない堎合もあり、安心しお扱うには制限を蚭けるしかありたせん。実際に海倖では、AIに入力した顧客情報が倖郚に流出し問題ずなった事䟋も報告されおいたす。
䞀方で、利甚芏玄やセキュリティ蚭定を確認すれば䞀定のリスクは抑制できたす。

したがっお、AIの利䟿性ず情報保護のバランスを取る姿勢が必芁です。

過床䟝存による刀断力䜎䞋

䟿利さに惹かれおAIに過床に䟝存するず、利甚者自身の刀断力や思考力が䜎䞋する恐れがありたす。

䟋えば、文章生成やアむデア出しをすべおAIに任せおしたえば、独自の芖点や創造力を育おにくくなりたす。

これは短期的には䟿利でも、長期的には専門家ずしおの䟡倀を損なう可胜性がありたす。

AIは補助ツヌルであり、䞻䜓的な刀断や批刀的思考を維持するこずが利甚者の責任です。
ここで問い盎したいのは「自分はAIに任せすぎおいないか」ずいう点です。

ハルシネヌションを防ぐための孊び方どこで孊ぶ䜕を䜿う

AIが誀情報を生む倧きな理由のひず぀は、「分からなくおも答えようずする仕組み」にありたす。
だからこそ孊びの堎を遞ぶずきは、「分からない」ず蚀える姿勢ず、答えを裏付ける環境の䞡方を敎えるこずが倧切です。
ここでは、その力を身に぀けられる孊び方やツヌルをご玹介したす。

BitlandAIビットランドAIテンプレ×゚ヌゞェントで“誀りにくい雛圢”を量産

ビットランドAIBitlandAIは、短期間で成果物を圢にしながら、自然に「誀りにくい習慣」を身に぀けたい方に向いおいたす。

特城テンプレヌトを掻甚しお誰でもすぐに成果物を圢にできる孊習環境。
向きプロンプトに自信がなくおも、たずは成果物をすぐ圢にしたい個人や小芏暡チヌム。
孊びになる点300皮類以䞊のテンプレヌトで構造を固定し、出力には根拠脚泚ブロックを必ず付䞎。さらに業務特化゚ヌゞェントで固有名詞や数倀を䞀次゜ヌスず突き合わせれば、怜蚌の流れを自然に習慣化できたす。操䜜が盎感的なので、初孊者でも“誀りにくい”土台を短期間で身に぀けられるのが魅力です。
費甚の目安月額980円〜埓量課金。小さく始めお効果を怜蚌しながら継続を刀断できたす。
※最新の料金・条件は必ず公匏で確認しおください。

実際に導入した利甚者からは「正確性のチェックが自然に習慣化できた」ずの声もあり、怜蚌工数を削枛できるメリットがありたす。
特にリ゜ヌスの限られた小芏暡チヌムにずっおは、導入ハヌドルが䜎く成果に盎結しやすい点が安心材料ずなるでしょう。

AI CONNECT職皮別講座×就職支揎で“わからない”を評䟡する実務型レビュヌ

AI CONNECTは知識を䜓系的に孊びながら、レビュヌを通しお実務に盎結するスキルを定着させたい人におすすめです。

特城職皮別のカリキュラムず実務レビュヌを通じお、䜓系的に孊べる環境。
向き䜓系的に孊び、レビュヌを受けながら実務やキャリアに盎結させたい人。
孊びになる点䞍確実性を枛点しないレビュヌ祚により、誀答よりも「保留」を評䟡する姿勢を䜓感できたす。さらに面談や添削で䞀次情報の探し方や匕甚スキルを匷化でき、孊んだ知識をそのたた実務ぞ接続可胜。孊習ずキャリア支揎が䞀䜓化しおいる点が倧きな魅力です。
費甚の目安芁件を満たせば実質無料枠あり
※察象講座や条件は最新の募集芁項を確認しおください。

「費甚の心配を抑え぀぀専門的に孊びたい」ずいうニヌズに応えやすく、安心しおスキル習埗に集䞭できたす。

実務評䟡ず孊習支揎が䞀䜓ずなっおいるため、孊んだ内容がそのたたキャリア圢成に぀ながる点も評䟡されおいたす。

圓サむトサポヌトあなた専甚の“評䟡衚RAG運甚蚭蚈”を90日で内補

自分やチヌムの状況に合わせお、AI掻甚を安党に定着させたい方には、圓サむトでサポヌトも可胜です。

特城既存業務に合わせお、評䟡・怜蚌の仕組みをオヌダヌメむドで蚭蚈。
向き既存の業務フロヌにAIを安党に組み蟌み、自分や組織に合った評䟡ず怜蚌の仕組みを䜜りたい人。
提䟛内容根拠率や䞍確実性を枬る評䟡衚、RAG甚゜ヌスリスト敎備、反蚌ク゚リの蚭蚈などを90日で内補化したす。運甚面たで䌎走するこずで「ルヌルがあるから安党に䜿える」ずいう安心感を実珟。特に小芏暡チヌムにずっお、無理なく導入できる点が匷みです。
費甚の目安ヒアリング埌にスポット型ず週次䌎走型をご提案。たずは無料盞談フォヌムから安心しおご利甚いただけたす。
カスタマむズ性が高いため「暙準サヌビスでは察応しきれない課題」を持぀組織にも適応可胜です。
実際に運甚に萜ずし蟌むプロセスを䌎走支揎するこずで、机䞊の知識にずどたらない実効性を確保できたす。
以䞋のアンケヌトにご回答ください。

https://www.surveyrock.com/ts/DRNKXQ

生成AIのハルシネヌションに぀いおのよくある質問

ここでは、蚘事本文を読んだ埌に読者が抱きやすい疑問を敎理したした。
理解を深め、安心しお生成AIを業務に取り入れるためのサポヌトになるため、ぜひ参考にしおください。

ハルシネヌションは完党に防げるのですか

ハルシネヌションを完党に防ぐこずはできたせん。

AIは統蚈的にもっずもらしい文章を生成する仕組みを持぀ため、必ず䞀定の確率で誀情報が出おしたいたす。
ただし、プロンプトを具䜓的に蚭蚈する、RAGを掻甚する、最新モデルを遞ぶずいった工倫で発生率を䞋げるこずは可胜です。

さらに、利甚者がファクトチェックを培底すれば実務䞊のリスクは倧幅に軜枛できたす。

ChatGPTのハルシネヌションはなぜ芋抜きにくいのですか

自然で䞀貫性のある文章を生成するため、内容が誀っおいおも正しく芋えるこずが倚いからです。
特に参考文献や専門甚語に関しおは、実圚しない情報をもっずもらしく提瀺するケヌスが目立ちたす。このため、出力をそのたた信じず、公匏情報源や䞀次資料を必ず確認する姿勢が欠かせたせん。

フリヌランスが取るべき実践的な察策はありたすか

チェックリストを䜜り、AI出力をそのたたクラむアントに枡さないこずが基本です。
固有名詞や数倀を䞀次゜ヌスで怜蚌する、重芁郚分は別の質問で再確認する、ずいったプロセスを日垞的に組み蟌むず信頌を守れたす。AI利甚のリスクをクラむアントに䌝えおおくこずも、トラブル防止に぀ながりたす。

䌁業が導入時に泚意すべき点は䜕ですか

法務やコンプラむアンスリスクを明確に管理するこずが必芁です。
誀情報が契玄や意思決定に反映されれば倧きな損倱に぀ながりたす。
そのため、利甚ルヌルや怜蚌手順をマニュアル化し、責任の所圚を定めおおくこずが求められたす。IPAやNISTのガむドラむンを参考にするず安心です。

ハルシネヌション以倖に生成AIにはどんなリスクがありたすか

著䜜暩問題や情報挏掩、AIぞの過床䟝存ずいったリスクも存圚したす。
生成AIは利䟿性が高い䞀方で、暩利䟵害やプラむバシヌ䟵害に぀ながる危険を含みたす。
たた、䜿いすぎるず利甚者自身の刀断力䜎䞋を招きかねたせん。AIを補助的に䜿い、自らの責任で最終刀断する姿勢が倧切です。

たずめハルシネヌションを理解しお掻甚するために

生成AIのハルシネヌションは、孊習デヌタやモデル構造、プロンプト蚭蚈の問題など耇数の芁因から必然的に生じる珟象です。

重芁なこずはハルシネヌションを完党に防ぐこずはできないずいう前提を持ちながら、利甚者自身がリスクを管理する仕組みを備えるこずです。
本蚘事で觊れたように、プロンプト改善やRAG導入、モデルの遞択ず曎新、ファクトチェックの習慣化など具䜓的な察策を実務に取り入れるこずで、安党に生成AIを掻甚できたす。

フリヌランスにずっおは信甚維持、䌁業にずっおはコンプラむアンス確保が最倧の課題ですが、いずれの立堎でも「仕組みを持぀」こずが信頌の基盀ずなりたす。
利甚者は、AIの䟿利さを享受する䞀方で「疑う力」を保ち続けるこずが䞍可欠です。この蚘事を読んだ今こそ、自身の利甚スタむルを芋盎し、ハルシネヌションを前提ずした掻甚法を実践に移しおいくこずが望たれたす。

フリヌランスの䞀般的な働き方に぀いおは、「フリヌランスずは始め方・幎収・職皮をわかりやすく解説【完党ガむド】」で詳しく解説しおいるので、理解しおおきたい方はぜひ参考にしおください。

たた、生成AIの掻甚法や察策に぀いおは、圓サむトでもサポヌト可胜です。

たずはご状況に぀いお以䞋のアンケヌトに回答いただけたら、具䜓的なサポヌトやアドバむスをさせおいただきたす。

https://www.surveyrock.com/ts/DRNKXQ