ハルシネーションとは？AI誤回答の原因と対策｜DXhacker用語集

2026.06.18

ハルシネーションとは

ハルシネーション（Hallucination）とは、生成AIが事実と異なる情報を、もっともらしい文章としてあたかも正しいかのように出力してしまう現象を指します。

「幻覚」を意味する英単語からきており、AIが学習データにない情報や曖昧な記憶を「埋める」過程で発生します。業務利用における最大のリスクの一つであり、対策とセットで理解することが必須です。

ハルシネーションを理解する3つのポイント

原因は確率的な生成プロセス：LLMは「次に来る確率の高い単語」を選ぶ仕組みのため、知識として持っていない情報も流暢に補完してしまう
「もっともらしさ」がリスク：文章が自然で説得力があるため、人間が誤回答に気付きにくい
完全には防げないが抑制可能：RAG（社内データ参照）、プロンプトでの根拠提示要求、Human in the Loopなどで発生率を下げられる

業務での発生例と対策

業務でハルシネーションが問題になる代表的な3シーンを紹介します。

法令・契約QA：法令の条文番号や判例を誤って生成 → RAGで根拠データを引かせ、必ず原典リンクを併記させる
顧客向け回答：実在しないキャンペーンや製品仕様を案内 → 回答前に社内ナレッジ照合を挟み、人による最終チェックを入れる
コード生成：実在しないライブラリ関数や引数を生成 → コードを実行環境でテストし、ドキュメントを参照させて補正する

より深く知りたい方へ

ハルシネーションは生成AI活用におけるガバナンスの中核論点で、コンプライアンスや業務リスク管理と一体で考えるのが現実的です。

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よくある質問（FAQ）

なぜAIはハルシネーションを起こすのですか？: LLMは「事実を覚えている」のではなく、学習データから単語の出現確率を推定して文章を生成します。確率的な仕組みである以上、知らない情報や曖昧な記憶を「もっともらしい単語」で埋めてしまうことが構造的に起こります。
ハルシネーションを完全に防ぐ方法はありますか？: 完全な防止は現時点では困難です。ただしRAG（社内データを参照源とする）、プロンプトでの「分からない場合はそう答える」指示、Human in the Loop（人による最終確認）の併用で発生率と影響を大きく下げられます。
業務でハルシネーションを起こさないAIはありますか？: 「絶対に起こさないAI」は現状ありません。前提として、ハルシネーションが起こることを織り込んで運用設計を組むことが現実的です。重要な意思決定や対外的な情報発信では、必ず人による確認プロセスを入れるのが安全策です。
ハルシネーション発生時のインシデント対応はどうすべきですか？: ①事象の記録、②原因の特定（プロンプト・参照源・モデル）、③再発防止策の実装、④関係者への共有、の4ステップが基本です。ハルシネーション事例を社内ナレッジ化すると、次回以降の抑制に役立ちます。