ハルシネーション

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容を、あたかも正しいかのようにもっともらしく出力してしまう現象です。英語で「幻覚」を意味する言葉が語源で、AIが実在しない情報や誤った事実を、自信ありげに生成してしまう様子を表します。AIを業務で使ううえで、必ず理解しておくべき性質です。

ハルシネーションとは

ハルシネーションは、生成AIの仕組みそのものに由来する現象です。生成AIは、事実を調べて答えているわけではありません。学習した膨大なテキストから「もっともそれらしい言葉のつながり」を予測して、文章を組み立てています。

この仕組みは、自然で流暢な文章を生み出す一方で、「それらしいが間違っている」内容も同じように作り出してしまいます。知らないことでも、もっともらしい文章を生成できるため、利用者は誤りに気づきにくくなります。文章が自信ありげで整っているほど、かえって信じてしまいやすい、という厄介さがあります。

なぜ業務で注意が必要なのか

ハルシネーションが業務で問題になるのは、誤った情報がそのまま使われると、判断ミスや信頼の失墜につながるからです。とくに、数値や固有名詞、規程やルールに関わる内容で誤りが起きると、影響は大きくなります。

AIで文章を書く以上、取り違えや誤りは避けたいものです。だからこそ、AIの出力は「完成品」ではなく「下書き」と捉え、最終確認は人が行う運用が基本になります。流暢さに惑わされず、事実を確かめる姿勢が欠かせません。

ハルシネーションを抑える方法

ハルシネーションを完全になくすことはできませんが、リスクを下げる方法はあります。

• 人による確認: AIの出力を下書きとして扱い、最終確認は人が行う
• 正しい文脈を与える: 回答の根拠となる社内文書を渡す（RAGなど）と、推測で埋める余地が減る
• 質問を具体的にする: 曖昧な指示ほど、AIが推測で補い誤りやすくなる
• 根拠を示させる: どの情報に基づいた回答かを示させると、検証しやすくなる

なかでも効果的なのが、正しい文脈を与えることです。AIが「知らないこと」を推測で埋めるのがハルシネーションの一因なので、答えの根拠となる正確な情報をあらかじめ渡しておけば、その範囲では誤りが起きにくくなります。

Flowbaseとハルシネーション対策

Flowbaseは、現場の業務を画面録画するだけで、AIが手順・スクリーンショット・説明文のそろった業務マニュアルを自動生成します。そして、作ったマニュアルを文脈として、チャットでAIに質問できます。

このとき、AIは一般論や推測ではなく、渡された自社のマニュアルの記述に基づいて回答します。答えの根拠がマニュアルにあるため、ハルシネーションのリスクを抑えつつ、回答が正しいかをマニュアルと照らし合わせて確認できます。AIの便利さを活かしながら、誤りを減らす運用を支えます。