生成AIのハルシネーション対策｜業務で嘘を減らす方法プロンプト設計とファクトチェック体制で精度を高める実践ガイド

生成AIを業務で活用したいが「嘘をつく」リスクが心配——そんな悩みを抱える企業担当者は少なくありません

本記事では、生成AIが事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」の原因を解説し、業務利用時に精度を高めるための具体的な対策をお伝えします。プロンプト設計の工夫、組織的なファクトチェック体制の構築、そしてRAG（検索拡張生成）の活用まで、中小企業でも実践できる方法を網羅しています。生成AIを安全かつ効果的に業務に取り入れるための参考にしてください。

ハルシネーションとは——なぜ生成AIは「嘘」をつくのか

ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない誤った情報をあたかも真実であるかのように出力してしまう現象を指します。英語で「幻覚」を意味するこの言葉は、AIが存在しない情報を「見ている」かのように振る舞うことから名付けられました。

AI inside社が2024年に実施した調査によると、生成AIの活用にあたって技術的な課題に不安を感じている企業担当者のうち、59.2%が「誤情報の生成（ハルシネーション）」を最大の懸念として挙げています。これはセキュリティリスク（54.9%）や回答品質の一貫性の欠如（54.3%）を上回る結果でした。

総務省と経済産業省が2024年4月に策定した「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」でも、ハルシネーションは生成AIによって顕在化したリスクの代表例として明記されています。同ガイドラインでは、技術的な対策が検討されているものの完全に抑制できるものではないため、ユーザーは生成AIの出力した答えが正しいかどうかを確認することが望ましいと指摘しています。

ハルシネーションが発生する主な原因は3つあります。1つ目は学習データの限界です。生成AIは学習時点までのデータに基づいて回答を生成するため、それ以降の出来事や最新情報には対応できません。2つ目は学習データの曖昧さや誤りです。インターネット上には正確な情報と誤った情報が混在しており、AIはその正誤を判断できません。3つ目は生成の仕組み自体にあります。生成AIは統計的に確率の高い単語を組み合わせて文章を作成するため、文脈上「もっともらしい」が事実とは異なる回答を生成してしまうことがあるのです。

ハルシネーションがビジネスにもたらすリスク

業務で生成AIを活用する際、ハルシネーションを放置することは深刻な問題につながります。実際に、社内会議資料にAIが出力した調査結果を引用したところ、存在しない統計データが入っていたという失敗事例や、AIで調べた商品名を書類に記載したら実在しないものだったという事例が報告されています。

こうした誤情報に基づいて意思決定を行った場合、業務上のミスや顧客対応の失敗につながり、大きな損失や企業の信頼失墜を招く恐れがあります。特に顧客向けサービスで生成AIを活用する場合、誤った情報を提供してしまうと、企業の信用問題に発展しかねません。

また、生成AIを使い始めた結果、「逆に確認作業で手間が増えてしまった」と嘆く担当者も少なくありません。ハルシネーションへの対策なしに導入を進めると、期待した効率化が実現できないばかりか、かえって業務負荷が増加してしまうリスクがあるのです。

一方で、AI inside社の調査では、効果的な生成AI活用のために求められる要素として「ハルシネーション対策」が55.5%で第2位にランクインしています。多くの企業がこの課題を認識し、対策の必要性を感じていることがわかります。

プロンプト設計で精度を高める——すぐに実践できる5つの工夫

ハルシネーションのリスクを低減するために、まず取り組むべきはプロンプト（指示文）の工夫です。曖昧な指示はハルシネーションの大きな原因となるため、明確で具体的なプロンプトを設計することが重要です。

1つ目の工夫は「事実ベースで」という条件を付けることです。「〇〇について教えてください」という漠然とした質問ではなく、「〇〇について、事実ベースで、一次情報を優先して回答してください」と指定することで、AIが推測で回答することを抑制できます。

2つ目は参照するデータを限定することです。「2020年以降の内閣府や総務省の公開資料に基づいて」のように、対象データ自体を信頼できるものに限定しておく方法が有効です。これにより、信頼性の低い情報源からの引用を防ぐことができます。

3つ目は出典の明記を求めることです。「必ず出典を明記してください」「参照元のURLを提示してください」といった指示を加えることで、回答の根拠を確認しやすくなります。出典が示されない場合や、示された出典が存在しない場合は、ハルシネーションの可能性が高いと判断できます。

4つ目は「わからない場合はその旨を答えて」という条件を加えることです。生成AIは質問に対して何らかの回答を返そうとする傾向があるため、この指示によって、確信のない推測を防ぐことができます。

5つ目は存在確認を最初に行うことです。「〇〇は実在しますか？」「〇〇という調査データは存在しますか？」と、まず存在確認を求めてから詳細を質問するアプローチが効果的です。

組織的なファクトチェック体制を構築する

プロンプトの工夫だけでは、ハルシネーションを完全に防ぐことはできません。組織として、AIの出力を検証する体制を構築することが不可欠です。

まず、生成AIのアウトプットは「下書き」や「たたき台」として位置づけ、最終的には人間が内容を精査し、責任を持つという運用ルールを明確にすることが重要です。AIが生成した情報を鵜呑みにせず、必ず担当者がファクトチェックを行うプロセスを業務フローに組み込みましょう。

具体的なファクトチェックのポイントとしては、まず数値データや統計情報については必ず一次情報源を確認することが挙げられます。AIが「〇〇省の調査によると」と示した場合でも、実際にその調査が存在するかどうか、引用された数値が正確かどうかを確認する必要があります。

また、「〜のようです」「〜とされています」といった曖昧な言い回しには特に注意が必要です。このような表現がある場合、AIが確信を持てずに推測で回答している可能性が高いと考えられます。

さらに、AIに対して「この内容の根拠は？」と問い直す習慣をつけることも有効です。根拠を求めることで、AIがどのような情報に基づいて回答を生成したのかを把握でき、検証の精度が向上します。

品質管理のプロセスを明確化し、定期的に回答の品質評価を実施することで、生成精度の安定性と信頼性を継続的に維持することが大切です。

RAG（検索拡張生成）でハルシネーションを抑制する

より根本的なハルシネーション対策として注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術です。

RAGは、生成AIが回答を作成する前に、外部の信頼できるデータベースから関連情報を検索し、その情報を根拠として回答を生成する仕組みです。従来の生成AIが学習データのみに基づいて回答するのに対し、RAGは「検索」と「生成」の2つのステップを組み合わせることで、より正確で最新の情報に基づいた出力が可能になります。

RAGの最大のメリットは、回答の根拠が明確になることです。どのデータに基づいて回答が生成されたかを示すことができるため、ユーザーは情報の正確性を検証しやすくなります。また、外部データベースを更新するだけで最新情報を反映できるため、モデル自体を再学習させる必要がなく、運用コストを抑えられる点も魅力です。

社内情報を活用したRAGを構築することで、自社の規定やマニュアル、過去の事例などに基づいた正確な回答を生成することが可能になります。顧客からの問い合わせ対応や社内のナレッジ共有など、正確性が求められる業務領域での活用が進んでいます。

ただし、RAGを導入する際には、参照するデータベースの品質管理が重要です。古い情報や誤った情報がデータベースに残っていると、そのまま回答に反映されてしまうため、定期的なデータ更新と品質チェックが必要になります。

御社で今すぐ取り組める5つのアクション

ここまでの内容を踏まえ、御社で今すぐ実践できる具体的なアクションをまとめます。

1つ目は、社内での生成AI利用ガイドラインを策定することです。プロンプトの書き方のルール、ファクトチェックの必須項目、AIの出力をそのまま外部に出さないといった基本ルールを明文化し、全社員に周知しましょう。

2つ目は、用途に応じた使い分けを明確にすることです。アイデア出しや下書き作成など創造性が求められる場面と、正確性が重視される場面では、生成AIの活用方法や検証の厳格さを変える必要があります。

3つ目は、ファクトチェック担当者を設置することです。重要な文書やお客様向けの情報については、AIの出力を必ず担当者が確認するフローを構築しましょう。

4つ目は、プロンプトテンプレートを整備することです。よく使う業務用途ごとに、ハルシネーション対策を組み込んだプロンプトのテンプレートを用意しておくことで、誰でも一定の品質で生成AIを活用できるようになります。

5つ目は、定期的な振り返りを実施することです。生成AIの出力に問題があった事例を収集し、原因と対策を検討する場を設けましょう。継続的な改善により、組織全体のAIリテラシーが向上します。

生成AI活用の次のステップへ——GXOがお手伝いします

ハルシネーション対策は、生成AIを業務で安全に活用するための必須条件です。しかし、プロンプト設計やファクトチェック体制の構築、RAGの導入など、すべてを自社だけで進めるのは容易ではありません。

GXOでは、180社以上の企業様に対してAI・DX支援を行ってきた実績があります。生成AIの導入から運用ルールの策定、社員向けの研修、さらにはRAGを活用した業務システムの構築まで、御社の状況に合わせた伴走型の支援を提供しています。

「生成AIを導入したいが、どこから始めればいいかわからない」「すでに使っているが、品質管理に課題を感じている」——そうしたお悩みをお持ちでしたら、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

生成AIのハルシネーションは完全に防ぐことはできませんが、適切な対策を講じることでリスクを大幅に低減できます。プロンプト設計の工夫、組織的なファクトチェック体制の構築、そしてRAGの活用という3つのアプローチを組み合わせることで、生成AIを安全かつ効果的に業務に取り入れることが可能です。

重要なのは、生成AIを「万能なツール」ではなく「人間をサポートするツール」として位置づけ、最終的な判断と責任は人間が持つという姿勢を忘れないことです。

生成AIの導入・活用でお困りのことがあれば、GXOにお気軽にご相談ください。

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