これまでの連載では、AI を業務に活かす具体的な方法と、利用時のリスクをお伝えしてきました。本日からは少し趣を変えて、経営者として知っておくと AI の使い方が一段深まる「重要用語」を、一つずつ掘り下げるシリーズをお届けします。

第1回のテーマは「ハルシネーション」です。基礎シリーズでも軽く触れましたが、これは AI と付き合う上で最も理解しておくべき概念と言って差し支えありません。言葉だけ知っているのと、仕組みまで理解しているのとでは、AI の使い方の安全性が大きく変わります。

ハルシネーションとは何か

ハルシネーション（hallucination）とは、もともと医学・心理学の領域で「幻覚」を意味する言葉です。AI の文脈では、AI が事実と異なる情報を、あたかも本当のことのように自信たっぷりに答えてしまう現象を指します。

たとえば、実在しない法律名を「○○法第○条によれば」と引用したり、架空の統計数値を「総務省の調査によると」と述べたり、存在しない参考文献を提示したりするケースが典型的です。怖いのは、見た目の文章としては非常に自然で説得力があるため、知識がないと簡単に信じてしまう点にあります。

なぜ AI はハルシネーションを起こすのか

ここを理解しておくと、「どこで嘘が出やすいか」が予測できるようになります。

AI は「答え」を考えているのではなく「次の言葉」を予測している

私たち人間は、まず答えを思い浮かべて、それを言葉にして相手に伝えます。一方、現在主流の AI は「これまでの文脈から、次に来る確率が最も高い言葉」を一つずつ選んで出力している仕組みです。極めて単純化すると、超高性能な「言葉の予測機械」と捉えると分かりやすいでしょう。

つまり、AI は「事実かどうか」を判断しているのではなく、「自然な文章として成立するかどうか」を判断しているだけです。だからこそ、文章として自然に流れる方向に進んでしまい、結果として実在しない情報をもっともらしく組み立ててしまうわけです。

「分かりません」と言うのが苦手

AI は学習データの中から答えを組み立てるため、学習していない領域や、データが少ない分野でも、無理に答えを作ろうとする傾向があります。人間なら「知らない」と素直に言える場面でも、AI は何かしらそれっぽい答えを返してしまう ― これがハルシネーションの最大の温床です。

ハルシネーションが起きやすい場面の見極め方

仕組みが分かると、「どこで嘘が出やすいか」が事前に予測できます。経営者として押さえておきたいのは、以下の4つです。

① 数字を聞いたとき

統計数値、市場規模、シェア率、売上順位など、具体的な数字を聞くと、AI は実在しない数字をでっち上げる確率が高いです。「○○業界の市場規模は約3兆2,000億円です」と自信たっぷりに答えても、その数字の出所が架空という場合があります。

② 固有名詞・人名・書名を聞いたとき

特定の専門家の名前、書籍のタイトル、論文の出典などは、AI が捏造しやすい代表的な領域です。実在しない著者・実在しない書名がそれっぽく出てくることがあります。

③ 法律・制度・補助金に関する情報

法律の条文、補助金の要件、税制の詳細など、正確性が問われる公的情報ほど、AI の回答を鵜呑みにすると危険です。法律名や条文番号が微妙に間違っているケースが頻発します。

④ 最新の情報

AI は学習時点までの情報しか持っていません。それより新しい出来事を聞かれると、過去の情報を組み合わせて「推測」を答えてしまうことがあります。「最近の○○について教えて」という質問は、最も嘘が混ざりやすい質問です。

実務でハルシネーションを見抜くための3つの習慣

仕組みと出やすい場面が分かれば、対策は具体化できます。経営者として身につけておきたい習慣は次の3つです。

習慣① 数字・固有名詞は必ず一次情報で裏付ける

AI が出してきた数字や固有名詞は、そのまま使う前に、必ず公式サイトや一次情報で確認する。これは絶対のルールにすべきです。具体的には、官公庁の発表、業界団体の公式統計、新聞各社の報道など、出所が明らかなソースに当たります。AI の出力には参照元が示されないことが多いため、「これはどこの数字ですか?」と AI に確認しても、ハルシネーションの場合は架空の出典まで作り上げてくるので注意が必要です。

習慣② 同じ質問を別の AI にも投げてみる

複数の AI に同じ質問をすると、答えが食い違うことがあります。これがハルシネーション発見の有力なサインです。事実であれば、どの AI も似た答えを返すはずです。逆に、AI ごとにバラバラな数字や名前が出てくる場合は、いずれも怪しいと判断するのが安全です。

習慣③ 「自信ありそう」を信用しない

AI の文章は、誤情報のときほど自信たっぷりに見える傾向があります。「断定的に言い切っている=正しい」ではないと心得ておくことが重要です。むしろ「○○の可能性があります」「私の知る範囲では」といった慎重な言い回しが出てきたときの方が、AI 自身も確信が薄い領域を扱っている可能性があります。

組織で AI を使うときのチェックフロー

個人で気をつけるだけでなく、社員が AI を使う場合は会社としての確認フローを決めておくと安全度が一気に上がります。難しいことは要りません。以下のような簡単なルールで十分です。

社外に出る文書（提案書・契約書・公式発表など）で AI を使う場合は、(1)数字と固有名詞は必ず人間が一次情報で確認、(2)法律・制度に関する記述があれば法務または専門家のチェックを通す、(3)上記2点が完了するまで決裁を上げない ― この3つを決めておけば、ハルシネーション起因のトラブルはほぼ防げます。

逆に、社内で完結する下書きやアイデア出しの段階では、むしろ AI のスピードを活かして、検証は最後にまとめてやる方が効率的です。すべてに最大級の警戒をかけると、AI を使うメリットが消えてしまいます。

ハルシネーションは「欠陥」ではなく「特性」

最後に、視点を一つ提示しておきます。ハルシネーションは AI の欠陥ではなく、現在の AI が持つ “特性” として理解するのが正しい捉え方です。

なぜなら、AI が「次に来る言葉を予測する」仕組みである以上、ハルシネーションは原理的に完全には消えないからです。技術の進歩で発生頻度は下がっていきますが、ゼロにはなりません。

ということは、AI を業務に組み込むうえで本当に重要なのは、「ハルシネーションが起きる前提」で運用設計を組むことです。起きないことを期待するのではなく、起きても問題にならない使い方をする ― これが AI を長く安全に使い続ける経営者の構えです。

次回予告

次回は、「プロンプトエンジニアリング」を中小企業の経営者目線で深堀します。AI に良い答えを出させる「指示の出し方」を、どこまで突き詰めるべきか・どこからは過剰か、現実的な線引きをお届けする予定です。

本日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。

まとめ

ハルシネーションの本質は、AI が「事実」ではなく「次に来る言葉」を予測している仕組みに起因する原理的な現象です。数字・固有名詞・法律・最新情報の4領域で特に起きやすく、見抜くには「一次情報で裏付け」「複数AIで照合」「自信ありそうを信用しない」の3習慣が有効です。

そして最も大切なのは、ハルシネーションを「欠陥」と見るのではなく、AI の特性として受け入れたうえで運用を設計することです。関西ぱどでは、こうした AI の本質を理解しながら実務で使いこなす力を養う「AI Bootcamp」を開講予定です。用語を知るだけでなく、実際に手を動かしながら「見抜ける目」を養いたい方は、ぜひご検討ください。