ハルシネーションとは？生成AIがもっともらしい誤情報を作る原因・事例・対策をわかりやすく解説

2026年8月17日

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容を、もっともらしく生成してしまう現象です。

文章が自然で自信があるように見えても、内容まで正しいとは限りません。また、人間のように「相手をだまそう」と考えて嘘をついているわけでもありません。

ChatGPTなどの生成AIを安全に使うには、ハルシネーションが起こることを前提に、重要な事実や数字、引用、出典などを確認することが大切です。

この記事では、ハルシネーションの意味から、起こる原因、具体例、対策まで初心者向けにわかりやすく解説します。

ハルシネーションとは？

ハルシネーションとは、生成AIが事実ではない情報や、根拠を確認できない情報を、もっともらしい回答として生成する現象です。

英語では「hallucination」と呼ばれます。生成AIの信頼性を考えるうえで、知っておきたい基本用語の一つです。

たとえば、生成AIが次のような回答をする場合があります。

実在しない本や論文を紹介する
人物の生年月日や経歴を間違える
存在しないWebページや出典を提示する
入力された資料には書かれていない内容を事実のように補う

文章として違和感がないため、誤りに気づきにくい点がハルシネーションの注意点です。

AIが「嘘をつく」とは少し違う

ハルシネーションは、日常会話でいう「嘘」とは意味が異なります。

人が嘘をつく場合は、事実と違うことを認識しながら意図的に伝えることがあります。一方、生成AIには、人間と同じ意味で「事実を知っていながら相手をだます」という意思があるわけではありません。

そのため、「AIが嘘をついた」とだけ理解するよりも、「生成の過程で事実と異なる内容が作られることがある」と考える方が正確です。

なぜ生成AIはハルシネーションを起こすのか

ハルシネーションは、単純な故障だけで説明できる現象ではありません。生成AI、とくに大規模言語モデルが文章を作る仕組みや、利用できる情報、質問の条件などが関係しています。

言語モデルは次に続く言葉を予測して文章を作る

大規模言語モデルは、入力された文章やそれまでの会話をもとに、次に続く可能性が高い語句を予測しながら回答を生成します。

つまり、毎回データベースから「唯一の正解」を取り出して表示しているわけではありません。

この仕組みによって自然な文章を生成できる一方、文章としてはもっともらしくても、事実とは異なる内容が作られる場合があります。

分からないことでも推測して答える場合がある

生成AIが答えを十分に確認できない場合でも、回答を生成することがあります。

言語モデルの学習や評価の方法によっては、「分かりません」と答えるより、何らかの回答を推測する方が評価されやすくなることがあります。

そのため、不確実な内容についても断定的な文章が生成される場合があります。

情報や質問の条件が足りない場合がある

回答に必要な情報が不足している場合も注意が必要です。

たとえば、質問の対象となる時期や国、商品名、制度などが曖昧なままだと、生成AIが不足している条件を推測して回答することがあります。

また、利用している生成AIが最新情報や必要な外部情報を参照できない場合、その情報を正確に回答できるとは限りません。

そのため、質問するときは前提条件や参照資料を具体的に示すことが重要です。

ハルシネーションの具体例

ハルシネーションは、さまざまな形で現れます。

以下は仕組みを理解するための説明用の例です。

種類	生成AIの回答例	問題点
架空の出典	「○○大学の2025年の研究で証明されています」	その研究自体が存在しない
日付の誤り	「この制度は2023年4月に開始しました」	実際の開始日と異なる
架空のURL	実在しそうな公式ページURLを提示する	ページが存在しない
内容の補完	資料にない条件を事実として説明する	根拠のない情報が混ざる
矛盾	前半と後半で異なる説明をする	回答内で整合性が取れない

特に注意したいのが、架空の引用や論文、出典です。

著者名や研究機関名、論文タイトルまで具体的に書かれると、本当に存在する情報のように見えることがあります。

したがって、具体的な固有名詞が含まれているからといって、正しい情報だと判断しないことが重要です。

ハルシネーションが問題になる理由

ハルシネーションそのものだけでなく、誤った回答を人が正しいと信じて利用してしまうことが問題になります。

たとえば、生成AIの回答を確認せずに記事や資料へ掲載すると、存在しない情報を第三者へ伝えてしまう可能性があります。

また、医療、法律、契約、金銭など重要な判断に関係する情報では、誤りの影響が大きくなる場合があります。

生成AIの回答が自然で詳しいほど、「ここまで具体的なら正しいだろう」と感じることもあります。しかし、文章の自信の強さと事実の正確性は同じではありません。

重要な情報ほど、元の資料や公式情報まで確認する必要があります。

ハルシネーションを減らす5つの対策

ハルシネーションを完全になくすことを前提にするのではなく、誤情報が入りにくく、見つけやすい使い方をすることが重要です。

参照する情報を与える

最初の対策は、回答の根拠となる情報を生成AIへ与えることです。

たとえば、公式ページの内容や社内資料、調査資料などを提示し、「この資料の範囲で回答してください」と指定します。

回答の根拠となる範囲を絞ることで、自由な推測を減らしやすくなります。

分からない場合はそう答えるよう指示する

生成AIに無理に答えさせないことも大切です。

たとえば、次のように指示できます。

「以下の資料だけを根拠に回答してください。資料から確認できない内容は推測せず、『確認できません』と明記してください。」

ただし、このような指示をしただけで、すべての誤りを防げるわけではありません。最終的な確認は別に必要です。

検索やRAGを活用する

最新情報や特定の資料を参照する必要がある場合は、検索機能やRAGを活用する方法があります。

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では検索拡張生成などと呼ばれます。外部の文書やデータを検索し、その内容を生成時の参考情報として利用する考え方です。

モデル内部の情報だけに頼らず、必要な資料を取得してから回答させることで、事実性を高められる場合があります。

ただし、検索された情報自体が誤っていたり、生成AIが資料を誤って解釈したりする可能性は残ります。

出典を一次情報まで確認する

生成AIが出典を提示した場合でも、その出典が本当に存在するか確認しましょう。

特に確認したいのは、次の情報です。

公式サイトのURL
法令や制度の原文
企業の公式発表
論文のタイトルと著者
統計データの発表機関
数字や料金などの更新日

「出典があります」と生成AIが回答したこと自体を、出典の存在証明にはしないことが重要です。

重要な判断は人が確認する

生成AIは、情報整理や文章作成、アイデア出しなどを支援する便利なツールです。

しかし、回答内容の正しさについて最終的に判断する役割まで任せるのは適切ではありません。

とくに結果の誤りが大きな影響につながる場面では、専門知識を持つ人や担当者が確認する工程を設けましょう。

ハルシネーションと一緒に覚えたい関連用語

ハルシネーションを理解するときは、次の用語も知っておくと生成AIの仕組みを理解しやすくなります。

大規模言語モデル（LLM）
大量のテキストなどをもとに学習し、文章の理解や生成などを行う言語モデルです。生成AIサービスの一部で利用されています。

プロンプト
生成AIへ入力する質問や指示のことです。条件や目的、参照する資料を具体的に示すことで、回答の方向性を調整できます。

RAG
外部の文書などを検索し、取得した情報を利用して回答を生成する仕組みです。モデル内部の知識だけに依存しない方法として使われます。

ファクトチェック
文章に含まれる事実や数字、出典などが正しいかを確認する作業です。生成AIを情報収集に利用する際にも重要です。

ハルシネーションに関するよくある質問

ChatGPTだけがハルシネーションを起こすのですか？

いいえ。ハルシネーションはChatGPTだけの問題ではなく、言語モデルや生成AI全般で考慮すべき現象です。

ただし、発生のしやすさや対策機能は、利用するモデルやサービス、質問内容によって異なります。

ハルシネーションを完全になくすことはできますか？

現在の生成AIでは、ハルシネーションが起こる可能性を完全にゼロだと考えるのは適切ではありません。

検索、参照資料の指定、RAG、回答ルールの設定などで誤りを減らすことはできますが、重要な情報では人による確認も必要です。

「本当ですか？」ともう一度聞けば確認できますか？

再質問だけでは十分な確認になりません。

生成AIが最初の誤った回答を維持したり、別の誤った説明を生成したりする可能性があります。公式サイトや原典など、AIとは別の情報源で確認しましょう。

出典付きの回答なら信用できますか？

出典が表示されていても、内容の確認は必要です。

生成AIが存在しない出典を作ったり、実在する資料の内容と異なる説明をしたりする可能性があります。リンク先を開き、その資料が実際に主張を裏付けているか確認することが重要です。

まとめ