1. はじめに
AIと会話していると、まるですべてを理解し、正確な情報を返してくれているように感じます。自然な言葉遣い、豊富な知識、即座の応答、そのすべてが「信頼できる存在」に見えるかもしれません。
しかし、AIは時に「それらしく見えるけれど事実ではない情報」を提示することがあります。これが、いわゆるハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象です。見た目は正確でも、根拠がなく、誤った情報が含まれていることがあります。
本記事では、AIとの対話においてこのハルシネーションを防ぐための具体的な方法や実践的なテンプレートを紹介します。専門知識がなくても使えるよう、できるだけわかりやすく、再現性のある形でまとめました。
- 本記事はCopilot向けに書いていますが、 ChatGPT でも基本概念は同じです
- 基本Copilotに直接聞いてまとめたメモです。参考になれば幸いです
2. ハルシネーションとは
AIにおけるハルシネーションとは、AIが「それらしく見えるけれど事実ではない情報」を作り出してしまう現象です。たとえば、実在しない人物や出来事をもっともらしく説明したり、正しい情報と間違った情報を混ぜて新しい文章を作ってしまうことがあります。これは、AIが文章を作るときに「次に来そうな言葉」を予測して組み立てる仕組みを持っているため、内容の正確さよりも文章の自然さを優先してしまうことが原因の一つです。そのため、AIの答えを使うときは、信頼できる情報源で確かめることが大切です。
3. どんな時にハルシネーションは発生するのか
3-1. 情報が不足しているとき
学習データにそのテーマの情報が少ない、または全くない場合、AIは推測で穴を埋めようとし、誤情報を生成しやすくなります。
3-2. 質問が曖昧または不完全なとき
条件や背景が不明確だと、AIは勝手に前提を補ってしまい、事実と異なる内容を作る可能性が高まります。
3-3. 最新情報や変化の大きい分野
ニュース、株価、天気、法改正など、変化が早い情報は学習時点と現実の差が大きくなり、誤答が増えます。
3-4. 複雑な推論や長い因果関係が必要なとき
多段階の推論や長文生成では、途中の小さな誤りが連鎖して最終的に事実と異なる結論になることがあります。
3-5. 学習データの偏りや誤り
元データにバイアスや誤情報が含まれていると、それがそのまま出力に反映されます。
4. ハルシネーション防止策
事実と推測を分け、根拠・出典・自信度％を示し、不明な場合は「わからない」と答えてください。
ハルシネーション防止策として、上記の文章を 質問する文章の最後に付ける のが一番効果的です。理由は、この一文が「回答のルール」を明確に指定する役割を持つためで、冒頭に置くよりも質問内容を書き終えた直後に加えるほうが、質問本体とルールがセットで理解されやすくなります。
例えば、質問の後に、ハルシネーション防止の文を挿入します。
明日の名古屋の天気を教えて。
事実と推測を分け、根拠・出典・自信度％を示し、不明な場合は「わからない」と答えてください。
5. この文章を付ける意味
このルールは、AIが答えるときに必ず「確認の手順」を踏むように指示する働きがあります。
5-1. 「事実」と「推測」を分ける
効果：推測を事実のように混ぜて言うミスを減らせる
- この街の人口はたぶん5万人です
× 事実か推測かわからない - 人口は4万8千人（2020年調査）です。今は増えていると思われます
〇 分けているので誤解しにくい
5-2. 「根拠」を示す
効果：なぜそう答えたのかを確認できる
根拠を言えない場合、「あれ？これは怪しい」と気づける
5-3. 「出典」を示す
効果：あとで自分や他の人が元の情報をチェックできる
出典が怪しければ、その情報も怪しいと判断できる
5-4. 「自信度％」をつける
効果：無理に答えを作らず、誤情報を出すリスクを減らせる
わからないときに正直に言うことは、正確さを守る上で大切
5-5. まとめイメージ
この文章は、AIに「答えを出す前に安全チェックをするフィルター」を付けるようなものです。
- フィルター1 → 事実と推測の区別
- フィルター2 → 根拠の確認
- フィルター3 → 出典の提示
- フィルター4 → 自信度でリスク表示
- フィルター5 → 不明なら答えない
この複数のフィルターを通すことで、ウソや思い込み（ハルシネーション）をかなり減らせます。
6. ハルシネーションを減らすための工夫
ハルシネーション防止の他の方法として、ルール文追加以外にもいくつかのアプローチが組み合わせられます。
6-1. 質問をできるだけ具体的にする
質問があいまいだと、AIは広く推測しやすくなります。 条件や背景を入れると、答えを出す範囲が絞られ、事実ベースになりやすい。
- ×「日本の歴史を教えて」
- 〇「日本の明治時代の主要な出来事を3つ、年代順に教えて」
6-2. 時点やバージョンを指定する
情報は時間とともに変わります。特に数値や仕様は「いつ時点の話か」が重要。
- 2025年時点の最新データで教えてください
- ソフトウェアバージョン 3.12基準で説明してください
6-3. 複数ソースでクロスチェックする
一つの情報源だけだと、そこが間違っていた場合に気づけません。複数の信頼できる資料を参照することで、誤情報を減らせます。
- 同じ数字・事実が別の出典でも一致しているか確認
- 学術・公式・業界団体など信頼性の高いところを優先
6-4. 段階的に答えてもらう
いきなり最終回答を出すと、途中の推論が正しいか確認しづらい。途中経過（理由や計算式）を見れば、間違いに早く気づけます。
- まず根拠となる事実を列挙してから、結論を出してください
6-5. 制約条件や視点を明示する
範囲や前提を限定すると、無関係な情報を混ぜるリスクが減る。
- 日本国内のデータに限定してください
- 公式発表の情報のみで説明してください
6-6. 自分で“安全弁”を設ける
受け手側が「鵜呑みにしない」仕組みを持つと、最終的な判断ミスを防げる。
- 回答に出典リンクがある場合は必ず確認する
- 不明確な点があれば追加で質問して補う
6-7. まとめ
事実と推測を分け、根拠・出典・自信度％を示し、不明な場合は「わからない」と答えてください。
は、とても強力な“内部チェック”になります。それに加えて、質問の精度アップとクロスチェックを習慣化すると、さらにハルシネーションは減らせます。
実は過去記載した記事と連携して利用すると、ハルシネーション防止にもなります。
AIにうまく質問するコツ「ゴール＋条件＋形式」で精度アップ！
7. さいごに
AIはとても便利ですが、たまに「もっともらしいけれど間違った答え＝ハルシネーション」をしてしまうことがあります。本記事で紹介した「事実と推測を分ける」「理由や出典、自信度を示す」「わからないときはそう答える」というルールを質問の最後につけると、誤情報を減らせます。さらに、質問を具体的にしたり、いつ時点の情報かを指定したり、複数の信頼できる情報源で確認すれば、精度はもっと高くなります。AIの答えを上手に使うには、受け取る側の工夫と確認が大切です。
AIとの会話術は別記事にも整理しています。下記「記事まとめ」から、併せてご参照ください。