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生成AIを利用するにあたって調べてみると、「ハルシネーション」という言葉を聞くようになります。
ハルシネーションとはAIが不正確な情報や現実と異なる内容を出力してしまう問題のことであり、生成AIを利用する上では理解しておくべき事柄です。
特に、信頼性が求められるビジネスシーンでは、この問題を正しく理解し、適切に対策することが不可欠です。
本記事では、生成AIのハルシネーションがどのような現象か、発生する原因やその仕組み、そして対策方法について詳しく解説します。さらに、リスクを抑えた生成AIツールのビジネス活用法も紹介します。
生成AIにおける「ハルシネーション」とは、事実に基づかない情報を生成することをいいます。
ハルシネーションには種類があり、学習データに基づいて異なる事実を生成するものと、学習データに基づかずに情報を生成するものがあります。
これは、生成AIが自信を持って間違った事実や架空の内容をあたかも正しいもののように提供することから、「幻覚」= hallucination という意味でハルシネーションと呼ばれています。この現象は特に、言語生成AIでテキストが不正確または全くの架空の事実を提示する場合に頻繁に見られます。
この問題は、AIが膨大なデータから知識を引き出す際に、その文脈を正確に理解できないことから発生します。たとえば、AIが「架空の研究論文」や「存在しない人物」を生成するケースは、典型的なハルシネーションの一例です。
AIが契約書のテンプレートを生成する際、存在しない法律条項や不適切な法的解釈を挿入する。
法的リスクが高まる（不適切な条項が企業の法的責任を拡大する可能性）。
社内での確認プロセスが増え、業務効率の低下を招く
クライアントや第三者からの信頼を損なう可能性がある。
AIが製品仕様や実績を記載する際、事実とは異なる内容を生成する（例: 売上や顧客数の誇張）。
誤った情報が公開されることで、ブランドイメージが損なわれる。
顧客や株主への説明責任が発生し、対応に時間やコストがかかる
社内のチェック体制が不十分だと、誤情報が広がるリスクが増加する。
AIがFAQやチャットボットの回答を生成する際、製品仕様や解決策について誤った情報を提示する。
顧客サポート品質が低下し、顧客満足度が下がる。
誤った解決策を試みることで、顧客のシステムや製品が損傷する可能性がある。
サポートチームへのクレームや問い合わせが増加する。
AIが誤った統計データや架空のグラフを生成する。
意思決定が誤ったデータに基づいて行われ、事業戦略に影響が出る。
再分析や訂正作業が必要となり、業務効率が低下する。
信頼性の低下により、社内外でのAIツール利用に対する抵抗感が高まる。
AIが候補者や社員の経歴やスキルについて誤った内容を生成する。
不適切な評価や採用判断が行われる可能性がある。
候補者や社員とのトラブルや不信感が発生する。
人事部門の手動確認作業の負担が増大する。
・生成AIは事実に基づかない誤った回答を生成することがあり、それをハルシネーションという
生成AIのハルシネーション現象を理解するためには、その根本原因を把握することが重要です。この現象の背景には、学習データの質や量の限界、AIモデル自体の特性、そして人間の監視不足が絡み合っています。本章では、こうしたそれぞれの要因について詳しく解説します。
生成AIは膨大なデータを基に学習しますが、入力データに不備があると誤った知識を形成する可能性があります。データ自体が誤っていると、生成AIが生成する結果も誤ったものとなってしまいます。
特にビジネス利用では、学習データの信頼性が結果に直接影響します。正確かつ多様性のあるデータセットを用意することで、こうした問題を軽減できるためデータ収集の段階から慎重に取り組むことが、AIのパフォーマンスを高める第一歩となります。
データが古いことも誤った結果を生成する原因となります。あらゆる業界において、情報というものは時代の変化とともにアップデートされていきます。したがって古いままのデータからは現時点において正しい結果を生成することが難しいでしょう。データを常に最新状態に保っておくことが大切になります。
生成AIは、言語モデルとして確率的な予測に基づいて出力を生成します。この仕組みでは、次に来るべき単語を予測する過程で文脈を完全に理解することが困難です。モデルは学習したデータから「最もらしい」回答を生成しますが、未知の質問に対応しようとした際にハルシネーションが発生することがあります。また、高度なモデルであっても、複雑な情報の正確性を担保する能力には限界があります。
生成AIの信頼性を向上させるには、人間の監視と適切なフィードバックが不可欠です。モデルが生成したコンテンツをそのまま使用する場合、誤りが修正されず再発する可能性があります。特にビジネス利用においては、AIのアウトプットを定期的に見直し、必要に応じて修正を加える体制を構築することが重要です。運用初期には、生成内容を細かく確認し、誤りをフィードバックとして学習させることで、精度の向上を図ることが可能です。このプロセスを継続することで、AIの精度と信頼性を高い水準で維持できます。
・生成AIのデータの誤りや不足、人間の監視不足がハルシネーションの原因になる
生成AIのハルシネーションを防ぐには、根本的な原因に基づいた対策が重要です。質の高いデータセットの使用、モデルの適切なカスタマイズ、生成された内容の検証プロセスを導入することで、リスクを最小限に抑えることが可能です。
これらの方法を体系的に取り入れることで、ビジネスにおいてより信頼性の高いAI運用が可能となります。では、それぞれの具体的な対策を解説していきます。
生成AIのハルシネーションを抑えるためには、使用するデータセットの質を高めることが最初のステップです。不正確または偏ったデータがモデルの学習に使用されると、誤った情報が生成されるリスクが増大します。そのため、データ収集段階で信頼性の高い情報源を選び、データクレンジングを徹底することが重要です。また、業界固有のデータやリアルタイム情報を追加することで、AIがより正確なコンテキストを理解できるようになります。データセットの質を継続的に見直すことで、AIの出力精度を向上させ、信頼性を確保することができます。
AIモデルを特定の用途や業界に適応させる場合は、カスタマイズとファインチューニングが必要となります。ファインチューニングとは生成AIに追加学習を行わせることをいいます。
汎用モデルをそのまま使用する場合は、必要な情報を正確に反映できないことがあります。カスタマイズを行うことで、業界固有の用語やデータに特化したモデルが構築可能です。
また、ファインチューニングを定期的に行うことで、新しいデータやトレンドをモデルに反映し、最新の状態を維持することができます。こうした対策を行うことで、AIがより適切な回答を提供し、ハルシネーションの発生を大幅に減少させることができます。
生成AIのハルシネーションを防ぐためには、生成された内容を検証するプロセスを導入することが不可欠です。AIが出力した情報をそのまま使用するのではなく、社内レビューや専門家への確認依頼などを通じて正確性を確認しましょう。
また、自動検証ツールやフィルタリングアルゴリズムを組み合わせることで、大量の出力を効率的にチェックすることが可能です。このプロセスを運用の一部に組み込むことで、リスクを低減し、生成AIの信頼性を向上させることができます。
・生成AIのハルシネーション対策として、データの質向上、ファインチューニング、検証プロセスの導入等が有効
生成AIをビジネスで活用する際は、リスクを最小限に抑える工夫が重要です。不適切な利用や予期せぬエラーを防ぐために、明確なルール設定や適切な運用体制の構築が求められます。
ここからは、生成AIのリスクを低減しつつ効果的に活用するための具体的な方法について解説します。使用範囲の明確化や人間の関与、モデルのメンテナンス、生成AIツールのベンダー選定のポイントを中心に説明していきます。
生成AIを安全に活用するには、まず使用範囲を明確に定めることが必要です。例えば、AIが出力した情報をそのまま外部に公開するのではなく、内部用途に限定するなどの運用ポリシーを設定します。また、業務上重要な判断が絡む場合には、AIの役割を補助的なものにとどめ、最終判断は人間が行うなどの設計をします。
このように、使用範囲を事前に定めることで、誤った利用によるリスクを最小限に抑えることができるでしょう。
生成AIに指示を出すプロンプトの工夫で、回答精度を向上させることができます。プロンプトエンジニアリングとは、生成AI（特に大規模言語モデル）に対して最適なアウトプットを得るために、効果的で正確なプロンプト（指示や質問）を設計・構築する技術や手法を指します。プロンプトエンジニアリングは、AIを効率的に活用するための重要なスキルセットとして注目されており、
ハルシネーション対策として一定の効果があると言われています。
プロンプトエンジニアリングの詳細は下記記事をご覧ください。
→ ChatGPTでほしい回答をもらうための初心者プロンプトエンジニアリング
生成AIツールを導入する際には、ベンダー選定が重要なステップです。ツールの性能だけでなく、サポート体制やセキュリティ対策、導入事例を確認することが大切です。特に、AIのデータ取り扱い方針やプライバシー保護の仕組みを十分に検討してください。また、導入後のサポートもベンダー選定の上で重要なポイントです。
信頼できるベンダーを選ぶことで、長期的に安定した運用が可能となります。
RAGという技術の利用は、生成AIのハルシネーションを抑える上で強力な技術とされています。
RAG利用によって外部データベースや信頼性のある情報源から必要な情報を動的に取得し、それを回答に反映させる仕組みを持つためです。
RAGはモデルが直接生成するのではなく、事前に関連する情報を外部データベースや知識ベースから取得し、その情報を基に回答を生成します。こうした仕組みによって、AIが不正確な推測を行うリスクが減少します。
生成AIツールを選定する際には、RAGが利用されているものを選定基準に加えるのがおすすめです。
さらに、RAGを利用した生成AIツールの中でも、出力された情報の根拠として参照した情報源のURLや文献を同時に提供してくれるものを利用するとより安全性の高い利用が可能です。
情報源やURLを確認することにより、ハルシネーションではなく確実な情報を元に生成された情報かどうかのチェックが容易になります。
また、常に新しい技術をキャッチアップして生成AIツール自体のクオリティを高める努力をしているかどうかもサービスを見極める重要なポイントになるでしょう。
生成AIのハルシネーションは、便利なツールである生成AIの信頼性を左右する重要な課題です。その原因を理解し、適切なデータ管理やモデルチューニング、生成内容の検証プロセスを取り入れることで、リスクを大幅に軽減できます。
また、使用範囲の明確化やプロンプトエンジニアリングによる工夫、RAG利用などを行うことが、安全かつ効果的に活用する上で重要となります。生成AIをビジネスで最大限活用するためには、リスクを抑える視点を常に持って、適切に運用していく姿勢が大切です！
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