生成AIハルシネーション対策完全ガイド｜原因からプロンプト・出典確認まで実務で使える方法

「生成AIの回答がたまに嘘っぽくて、そのまま実務で使うのは不安を感じる」

「ChatGPTなどを試しているが、出典のない回答が多くて困っている」

「ハルシネーションチェックの手順が整っていない」

ビジネスの現場では、生成AIを業務効率化に取り入れる動きが急速に広がっています。

しかし、出力された情報の事実確認に手間がかかり、かえって負担が増えるケースが少なくありません。

一方で、適切なプロンプトを活用すれば、誤情報を防ぎつつ安全にAIを使いこなす体制を作ることは十分可能です。

この記事では、ハルシネーションの原因と対策を、AI研修実績4,000名以上を誇る株式会社メイカヒットが詳しく解説します。

読み終わる頃には、実務で使える安全なプロンプトとファクトチェックの正しい手順を実践できるようになるでしょう。

生成AIで起きるハルシネーションとは？まず知るべき前提

生成AIを業務で安全に活用するためには、まずハルシネーションという現象の全体像を正しく理解しておく必要があります。

知るべき前提は以下の3つです。

それぞれ見ていきましょう。

ハルシネーションの定義

生成AIのハルシネーションとは、事実とは異なる情報をまるで真実のように生成する現象を指します。

大規模言語モデル（LLM）は「次にくる確率が高い言葉」を繋げて文章を作る仕組みです。よって、内容の真偽を判断しているわけではありません。

具体的には、存在しない法律の解説文を作成したり、架空の人物ついて詳細に語り出すことがあります。

専門メディアの解説でも言及される通り、出力結果を確かな情報として扱わず、事実確認を行う工程が欠かせません。

AIのハルシネーションが起きる背景

ハルシネーションが起きる背景には、生成AIの「ユーザーの期待に応えようとする性質」があります。

AIは質問に対して「回答しない」よりも「文章を完成させる」ことを優先するよう学習されているためです。

学習データにない未知の情報や、最新のニュースを問われた際にも、過去のデータから推測してそれらしい回答を生成してしまいます。

AIの性質と知識のギャップが、ハルシネーションを生む大きな背景となっているのです。

実務で問題になる誤情報の例

生成AIによる誤情報が実務で問題となるのは、企業の信用失墜や第三者への実害に直結する点にあります。

 AIの回答を事実と信じ込み、そのまま顧客への案内や会議用スライドへ活用してしまうリスクが伴うからです。

実際にカナダの航空会社では、AIが誤った返金規約を顧客に案内して企業側が責任を問われる事例が起きました。

大きなトラブルや偽情報の拡散を防ぐためにも、出力結果を人の目で厳密に確認する体制づくりが必要です。

LLMの仕組みから見るハルシネーションの正体

ハルシネーションがなぜ起こるのかを根本から理解するには、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを知ることが重要です。

確認すべきポイントは以下の3つです。

それぞれ見ていきましょう。

次の単語を確率で予測する仕組み

AIが文章を作成する仕組みは、次に来る確率が高い単語を順番に選んで繋げるというものです。

入力された文脈を細かく区切り、過去の学習データから最も自然な言葉の続きを統計的に計算しているからです。

たとえば「空が」という言葉の次には、統計的に「青い」が来る確率が高いと判断して繋げているに過ぎません。

事実関係よりも「文章としての自然さ」が優先されているため、仕組みをよく把握した上で活用しましょう。

正確性より自然さが優先される理由

LLMの学習プロセスでは、事実の正確さよりも文章の自然さが優先されやすい傾向があります。

人間にとって読みやすい文章を作るよう設計され、自然な続きを生成するほど高く評価される仕組みだからです。

結果として、事実確認が難しい質問に対しても、もっともらしい回答を作り出す現象が起こります。

正確な情報を生成しづらい理由を理解することが対策の第一歩です。

情報不足がハルシネーションを生む構造

AIが特定の知識を持っていない場合、ハルシネーションのリスクは飛躍的に高まります。

AIは「わからない」と答えるのが苦手で、無理に推測して情報の空白を埋めようとするからです。

たとえば、社内限定の機密プロジェクトについて質問しても、AIは一般的なビジネス知識を組み合わせて「それらしい回答」を捏造してしまいます。

誤りを未然に防ぐためには、質問の前提条件を明確に伝える対策が有効です。

ハルシネーションの原因

生成AIが事実と異なる回答を出力してしまう背景には、指示の出し方やAIの仕組みなどさまざまな要因が存在します。

ハルシネーションの主な原因は以下の5つです。

それぞれ見ていきましょう。

プロンプトが曖昧・誘導的

生成AIへの指示であるプロンプトが曖昧・誘導的だと、事実とは異なる誤った回答を引き出す原因になります。

質問の前提となる情報が不足していると、システムが推測で空白を補って文章を完成させようとするからです。

たとえば、倒産していないのに「A社が倒産した理由は何？」といった事実に反する誘導的な質問は、誤情報を引き出しやすくします。

対策としては、前提条件を明確にし、AIが勝手な推測をしないように縛りをかける必要があります。

出典なし出力と検証不足

根拠となる情報源が示されていない回答をそのまま信用すると、誤情報が混入するリスクが高まります。

ChatGPTなどのツールは事実に基づかない内容でも、非常に説得力のある文章を作ってしまうからです。

出典を確認せずに業務の資料へ書き写してしまい、後から間違いが発覚して深刻なトラブルになるケースがよくあります。

政府のガイドラインでも注意喚起されている通り、出力結果を鵜呑みにせず事実確認を行う活用が求められます。

プロンプトで防げない運用上の問題点

質問の書き方をどれほど丁寧に工夫しても、組織の運用体制が整っていなければ誤情報の拡散は防ぎきれません。

AIへの過信やチェック手順の未整備など、人間の行動や意識から生まれる隠れた問題が残ってしまうからです。

責任の所在が不明確なまま現場の判断で導入し、間違った情報を顧客へ案内して企業の信用を失う失敗が該当します。

誤った意思決定によるトラブルを防ぐため、業務の流れを見直して運用上のルールを管理する対策が欠かせません。

学習データの不足・偏りによる影響

人工知能が学習したデータ自体に偏りや不足がある場合、出力される内容が不正確になりやすいです。

特定の分野に関する情報が足りない状態や、誤った知識を含んだデータを土台にして文章を作っているからです。

たとえば外国や限定された地域の情報に偏ったデータで学習したモデルは、多様性に欠ける不適切な表現を出力する恐れがあります。

データの偏りによって生じる限界を認識し、特定の分野ではAIを過信しないことが、賢いハルシネーション対策と言えます。

LLMの仕組み上避けられない限界

LLMの構造上、ハルシネーションを完全に防ぐのは困難です。

確率統計に基づいた生成アルゴリズムである以上、一定の確率で「間違った予測」が発生することは避けられないためです。

ハルシネーションを受け入れて技術の進化を待つのではなく、間違える前提での「チェック体制」を構築することが現実的です。

「AIは間違えるものである」という前提に立つことが、最も強力なハルシネーション対策のスタンスとなります。

【コピペOK】ハルシネーションを防ぐ即効プロンプト集

コピペするだけでハルシネーションを防ぐ工夫されたプロンプトをお伝えします。

具体的なプロンプトは以下の3つです。

それぞれ見ていきましょう。

「わからない場合は答えない」指示

AIが不確かな推測で回答を作成するのを防ぐには、「わからない場合は答えない」というルールを明示します。

質問の前提となる情報が不足していると、システムが空白を埋めようと無理に推測してしまうからです。

具体的には、以下のプロンプトをコピーしてご活用ください。

※活用場面の例：社内資料の作成や、数値・法律など誤りが許されないテーマを扱う場面

回答の範囲を制限する効果的な方法を実践すれば、ハルシネーションの発生リスクを抑えることに繋がります。

情報源を限定する対策プロンプト

回答の根拠となる情報源をあらかじめ指定しておく対策も、誤情報の混入を防ぐ有効な方法です。

参照するデータを社内文書などに限定すれば、システムが無根拠な情報を補完するのを防げるからです。

参照範囲を固定する具体的なプロンプトは以下のとおりです。

※活用場面の例：マニュアルの要約や、資料にない情報を作られると困るFAQ作成などのケースで有効

生成AIの参照元を特定のデータに固定するルールを設ければ、出力された内容の事実確認が容易になります。

出力後に自己検証させるプロンプト例

出力された内容に対して、システム自身に自己検証させるプロンプトを取り入れるアプローチも有効です。

批判的で客観的な視点を持たせることで、非現実的な出力や論理の破綻を見つけやすくなるからです。

矛盾や弱点を洗い出させる具体的なプロンプトは以下のとおりです。

※活用場面の例：企画書のたたき台作成や、一見正しいように見える文章の矛盾を早期に発見したい場面

第三者の立場から客観的に評価させる仕組みを作り、ChatGPTなどのツールを安全に活用する体制を整えましょう。

出典つき回答を出すためのチェック手順【実務フロー】

実務で安心して生成AIを利用するには、出力された情報が正しいか確認する手順を整える必要があります。

具体的な実務フローは以下の3つです。

それぞれ見ていきましょう。

出典を明示させる質問の書き方

生成AIから出典付きの回答を得るためには、プロンプトの段階で出力形式をコントロールする対策が効果的です。

追跡可能な回答を引き出して実務で実践するための、具体的な手順を紹介します。

URL・固有名詞を確認する

AIが提示したURLや固有名詞には、ハルシネーションが混ざるリスクがあります。

一見本物に見えるURLでも、クリックするとエラーになったり、全く別のサイトへ飛んだりするケースです。

生成された名称やリンクは必ずブラウザで検索し、実在するかどうかを「1つずつ」確認する必要があります。 

特に、数値、日付、人物名、法律名は間違いやすいため、この4項目に絞って重点的にチェックするのが実務のコツです。

AI＋人の手で行うファクトチェックの流れ

最終的なハルシネーション対策は、AIと人間の共同作業によるファクトチェックです。

安全に情報を発信するための実務フローは以下のとおりです。

AIで下書き→AIで一次検品→人間が最終承認という3段構えのフローを定型化することが重要です。 

完全な自動化は避け、最終的な責任は人間が負う体制を整えることで、ビジネスでの安全なAI活用が実現します。

ハルシネーションを減らすツールと仕組みの選択

誤情報の発生を防ぐためには、利用するAIツールやシステムの仕組みを正しく選ぶ視点が欠かせません。

ツールや仕組みの選択肢は以下の3つです。

それぞれ見ていきましょう。

NotebookLMがハルシネーションに強い理由

Googleが提供するNotebookLMIは、ハルシネーション対策として非常に優れている設計になっています。

ユーザーがアップロードした資料に基づいた回答のみを生成する、仕組みだからです。

回答には資料のどの部分を参照したかを示す引用タグが付きます。ワンクリックで原文を確認できるため、嘘を見抜くのが非常に容易です。

用意した情報の範囲内だけで回答を作るため、ハルシネーション対策として実務へ取り入れやすい選択肢です。

RAGが必要になる業務ケース

社内規定や独自の顧客データなど、AIが学習していない最新の独自情報を扱いたい場合はRAGの導入が必要です。

RAGとは、質問に関連する社内文書を瞬時に検索し、内容をAIに読み込ませてから回答させる仕組みのことです。AIの「記憶」に頼らず、常に「最新の事実」に基づいた回答が可能になります。

社内の規程や製品の仕様書など、頻繁に内容が更新されて根拠の提示が求められる業務へ向いています。

ハルシネーションを技術的に最小化し、社内ヘルプデスクやナレッジ共有を自動化する際には、RAGの構築が標準となります。

ChatGPT・Geminiの使い分け基準

目的の作業内容に合わせてChatGPTとGeminiを使い分けるのが効果的な方法と言えます。

それぞれのAIが持つ外部ツールとの連携機能や、得意とするデータ処理の分野が異なっているからです。

両者の特徴と使い分けの基準を以下の表にまとめました。

ハルシネーション対策の目的	ChatGPTが向く作業	Geminiが向く作業	使い分け判断ポイント（出典・検証のしやすさ）
出典つき回答を出したい	Web上の一次情報を探し、URL付きで根拠を並べる	Google内の資料（Drive/Docs等）を参照して根拠を揃える	根拠がWeb（外部）ならChatGPT／根拠が社内（Google内）ならGemini
誤情報を減らすチェック手順を回したい	「出典提示→根拠抜粋→矛盾チェック」など検証プロンプトを回す	既存文書の整合確認やドラフト作成を繰り返す	検証を“プロンプトで手順化”するならChatGPT／“社内文書に沿う”ならGemini
RAGが必要な業務に近いか	外部情報も含めて複数ソースを集めて比較・整理	社内ナレッジ（Google環境）を参照して回答を安定させる	参照すべき情報が更新され続けるならRAG/社内DB寄りの運用が有効
最終成果物を早く作りたい	調査→要点整理→結論まで一気通貫で構造化	文書作成（メール/議事録/提案書の下書き）をGoogleで完結	調査・比較・構造化が主ならChatGPT／文書作成・整形が主ならGemini

ツールの強みを理解して適切に選ぶ判断が、誤情報を減らしつつ業務の効率を高めるポイントです。

ハルシネーションに関するよくある質問

なぜ最新モデルでもハルシネーションが起きるのですか？

データベースから事実を探すのではなく、過去の学習データに基づき確率的に次に来る単語を予測する仕組みだからです。最新モデルであっても、文脈の空白を埋めるために確率的にありそうな嘘を違和感なく自然に生成してしまいます。

ChatGPTに「ハルシネーションしないでください」と指示すれば防げますか？

単に「ハルシネーションしないで」と指示するだけではAIに意図が正しく伝わらず、完全に防ぐことはできません。「事実のみを記述して」「わからない場合は答えない」など、条件を明確にして具体的な言葉で指示を指定しましょう。

Geminiでもハルシネーション対策は必要ですか？

ハルシネーションは生成AIに共通する課題であり、Geminiを利用する場合でも当然ながら対策は欠かせません。AIの種類に関わらず、学習データの偏りや曖昧な指示によってもっともらしい誤情報が発生するリスクがあります。

ハルシネーションは完全になくせますか？

現在の技術や確率的に文章を生成するAIの仕組み上、ハルシネーションの発生を完全に防ぐことは困難と言えるでしょう。しかし具体的なプロンプトの設計や人間によるファクトチェックを行うことで、発生リスクを大幅に軽減できます。

出典つきで回答させることはできますか？

プロンプト内に「必ず出典や情報源を明記してください」と出力に関する条件を追加することで、対応が可能です。またRAG技術を活用すれば、信頼できる外部のデータベースを検索させながら出典つきの精度の高い回答を得られます。

業務利用で最低限やるべきハルシネーション対策は何ですか？

まずはプロンプトの指示を具体的にし、出力された内容を必ず人間の目でファクトチェックすることが重要です。さらに利用範囲の制限や責任の所在を定めた社内ガイドラインやマニュアルを、組織全体で整備しておく必要があります。

プロンプト対策とRAGはどちらを先に導入すべきですか？

まずはコストがかからず手軽で即効性があり、日々の業務ですぐに実践できるプロンプトの工夫から始めるべきです。対策を実施しても出力精度に限界を感じた段階で、システム的なアプローチであるRAGの導入を検討してください。

ハルシネーションが起きやすい質問の特徴はありますか？

学習データが不足しがちな最新の出来事や、高度な専門知識を問うような質問において誤情報が生成されやすくなります。また存在しない情報を前提とした質問や、5W1Hが欠けた文脈が読み取りにくい指示を出した場合も危険と言えます。

まとめ｜ハルシネーション対策を仕組み化し、業務で安心して使える体制を整えよう

ハルシネーションの原因を正しく理解し、適切な対策を知ってからの業務活用がとても大切です。

ルールなしに利用すると誤情報が拡散し、かえって業務の負担を増やしかねません。

「AIの回答が嘘っぽくて不安だが、どう防げばいいかわからない」

「出典のない回答に困っており、チェック手順を早く整備したい」

「RAGなどの仕組みが必要なのか、まずは何から始めるべきか悩んでいる」

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