生成AIの導入が進む中で、便利さの一方で注目されているのが「ハルシネーション（Hallucination）」という現象です。
これは、AIが事実ではない情報を、あたかも正確なように生成してしまう現象を指し、ビジネスの現場では誤情報の拡散・法的トラブル・信頼失墜などの深刻なリスクにつながる可能性があります。
本記事では、ハルシネーションの基本的な仕組みから、企業における具体的なリスク、そして誤情報を防ぐための実践的な対策までをわかりやすく解説します。
そもそも「ハルシネーション」とは何か？
「ハルシネーション」とは、AIが実際には存在しない情報や事実をあたかも本物のように生成し、提示してしまう現象のことを指します。
たとえば、AIに企業の最新ニュースを尋ねた際に、実際には発表されていない製品やサービスを勝手に創り出し、ユーザーに誤解を与えてしまうケースがあります。これは、AIが自分の「知識」から推測し、情報をつなぎ合わせてしまうことが原因です。
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ハルシネーションの種類
生成AIが誤った情報を生成する「ハルシネーション」には、2つのタイプがあります。それぞれのタイプは、異なる原因に基づき、異なる影響をもたらします。ここでは、ハルシネーションの種類を分かりやすく解説します。
内在的ハルシネーション
内在的ハルシネーションは、生成AIが自身の内部構造や学習データとは異なる回答をしてしまう現象のことです。学習データ内の情報を誤って組み合わせたり解釈することで発生します。
外在的ハルシネーション
外在的ハルシネーションは、AIが外部データや外部情報を誤って利用する現象のことです。これは、AIがインターネットからリアルタイムに情報を取得し、その中で信頼性の低い情報を利用したり、無関係なデータを誤って使用した場合に発生します。
なぜハルシネーションが起こるのか？
ハルシネーションは、生成AIが「確率的なテキスト生成」を行う仕組みから生じます。AIは大量のデータを学習し、ユーザーからの質問に最も適切だと思われる言葉や文を生成しますが、その際に「最もありそうな回答」を作るため、事実確認をせずに文脈上自然な回答を生成してしまうことがあります。特に以下の場合にハルシネーションが発生しやすいです。
不明確な質問に対する回答
AIは「意味を理解する」のではなく、入力に対して「もっともらしい応答文」を予測して生成する仕組みです。そのため、曖昧で情報が不足している質問でも、無理に答えを作り出そうとする傾向があるので、質問はできるだけ具体的・明確にすることを心掛けることが大切です。
不明確な質問への回答には「断定的でない表現」や「わからないと答える能力」を持たせる研究が進行中です。
学習データにない情報
AIは過去に与えられた情報（トレーニングデータ）からパターンを学んでいます。データに存在しない事実や出来事は、知らないにもかかわらず、自然な言葉で答えようとするため、ハルシネーションが起きます。
最新情報にはWeb接続型のAI（RAGなど）を活用したり、「そのデータはいつ時点か」「どの情報源か」を確認できるプロンプト設計が重要になります。
トレーニングデータの偏り
AIはインターネットや書籍などから収集された大量のテキストを学習していますが、その元データに偏りがある場合、事実とは異なる結論を出すことがあります。与えられたデータが「事実」とは限らないことを判断できないので、公平性を保つためには、意図的に中立性・多様性を担保する必要があります。
学習データの品質・分布を監査するデータクレンジングや、バイアス除去・調整モデルの導入も必要でしょう。
ハルシネーションが企業にもたらすリスクとは？
ハルシネーションは信頼性や業務効率に直接影響を与える可能性があり、無視できないリスクとなっています。ここでは、ハルシネーションが企業にもたらす具体的なリスクをケースごとにわかりやすく解説します。
誤情報提供による顧客トラブル
リスク内容：
AIチャットボットが顧客に誤った情報を提供し、混乱やクレームにつながるリスクがあります。製品仕様の誤説明や利用方法の誤案内、価格やキャンペーン情報の誤伝達、契約条件やポリシーの誤解、技術サポートでの誤対応、法律・規制情報の誤認、多言語対応での誤翻訳など、さまざまな場面で問題が発生しやすくなります。
社内文書の誤作成・誤伝達
リスク内容：
AIを使った議事録の自動生成や社内ドキュメント作成で、重要な内容が誤って記録される可能性があります。会議の議事録では、発言内容が正確に記録されず、責任の所在が曖昧になる、または決定事項が誤って伝達されるなど。特に法務文書や契約書の場合、条項の表現が曖昧になったり、当事者の権利義務が誤って記載されたりすることで、法的リスクが発生する可能性もあります。
法的リスク：虚偽情報による訴訟の可能性
リスク内容：
AIが誤情報を提供し、それが顧客や取引先に損害を与えた場合、企業は法的責任を問われる可能性があります。特に金融業界や医療業界ではその影響が深刻です。
金融分野では、AIが誤った投資アドバイスを行い、顧客が資産を失った場合、損害賠償請求を受ける可能性があります。医療分野では、AIが誤った診断や治療法を提示し、患者の健康に悪影響を与えた場合、医療過誤として訴訟に発展する恐れもあります。
機密情報の漏えいリスク
リスク内容：
生成AIはユーザーが入力した情報を学習データとして活用することがあり、これにより企業の機密情報が意図せず第三者に漏洩するリスクが存在します。
特にクラウド型AIを使用する場合、入力データは外部サーバーに保存され、AI開発企業やそのパートナー企業のアクセス対象となる可能性があります。
たとえば、社内会議の議事録、未発表の製品情報、顧客リスト、財務データなどがAIに入力された場合、それが学習データとして保持され、他のユーザーに類似の回答として提示される危険性も考えられます。
企業が講じるべき具体的な対策
生成AIのハルシネーションは、企業にとって信頼性やブランドイメージに影響を与えるリスクをもたらします。リスクを完全に排除することは難しいものの、適切な対策を講じることで、その影響を最小限に抑えることが可能です。企業が実践すべき具体的な対策を解説します。
AI利用ポリシーの明確化
社内ガイドラインの策定：社員が生成AIを使用する際のルールを明確にします。「業務上の秘密情報はAIに入力しない」「AIが生成したコンテンツは必ず人間が確認する」といった基本的なルールを文書化し、全社員に周知します。
AI利用範囲の限定：社内ツールや社外向けサービスで使用するAIの用途を明確にし、不必要な利用を防ぎます。
顧客対応には一定の品質が求められるため、FAQ対応やメール返信の下書きにのみ生成AIを使用し、法務書類の作成には利用しないといった制約を設けます。
データの取り扱い管理
社外秘データの保護：生成AIに機密情報を入力しないように徹底します。
社内会議の議事録、顧客リスト、財務データなどはAIへの入力を禁止にすると良いでしょう。
データの削除設定：クラウド型AIを利用する場合は、データが保存されない設定を確認し、可能であればデータの自動削除を設定します。Google WorkspaceやMicrosoft 365など、企業向けツールではデータ保持ポリシーを確認しましょう。
AI出力内容の確認・監査
人間によるレビュー体制：AIが生成したコンテンツは必ず人が確認し、誤情報や不適切な表現が含まれていないかチェックします。特に顧客対応や法的文書は二重確認を行うことが重要です。
アラート機能の活用：一部の生成AIツールには、信頼性の低い回答に対して警告を表示する機能があります。これを有効にすることで、誤った回答を未然に防止できます。
社内教育・トレーニングの実施
リスクを理解させる教育：AIがハルシネーションを起こす可能性や、実際に問題が発生した事例を社内で共有し、従業員が危機感を持つようにします。
実践的なトレーニング：特定のシナリオでAIを使用し、正しい使い方や注意すべきポイントを体験的に学べるワークショップを実施します。
コンプライアンス体制の強化
AI監査担当者を配置：AI利用における法的リスクを管理し、万が一のトラブル発生時に迅速に対応できる体制を整えます。
内部監査の定期実施：生成AIが業務にどのように使用され、リスクが発生していないかを定期的に監査します。特にデータ漏洩リスクや法的リスクの発生状況をチェックしましょう。
まとめ
本記事では、生成AIの弱点である「ハルシネーション」について、概要から具体的なリスク、企業が講じるべき対策まで解説しました。ハルシネーションは、生成AIが現実に存在しない情報を信頼性のあるように生成してしまう現象であり、企業活動において重大な問題を引き起こす可能性があります。しかし、対策を徹底することでリスクは大幅に軽減できます。生成AIは、正しく使えば業務効率を向上し、イノベーションを促進する強力なツールです。リスクを理解し、使用することで生成AIの持つ可能性を最大限に引き出しましょう。
