株式会社TIMEWELLの濱本です。
近年、人工知能（AI）の急速な発展に伴い、多くの利便性がもたらされる一方で、「ハルシネーション」と呼ばれる現象が大きな話題となっています。ハルシネーションとは、AIが意図せず、あたかも事実のように見える最もらしい嘘を生成してしまう現象を指します。実際、ChatGPTやGeminiといった最新の大規模言語モデル（LLM）でも、この現象が見受けられ、ユーザーに混乱や誤解を与えるケースが報告されています。たとえば、ある質問に対して回答に誤った情報が含まれていたり、実在しない著作名やデータが提示されるという事例があり、正確な情報が求められる場面では深刻な問題となる場合があります。しかし、ハルシネーションが全く無意味な現象であるとは限らず、一方では斬新なアイデアを生む可能性や創造性の源として評価される一面もあります。
今回取り上げるOpenAI社の論文「ハルシネーションは何で起きるのか」では、ハルシネーションの発生に影響を与える二つの側面―事前学習段階でのデータの性質とその後の自己学習における評価システム―に着目し、具体的な事例とともにそのメカニズムを解説しています。
本記事では、この論文の内容をもとに、AIがなぜ「最もらしい嘘」を吐いてしまうのか、そしてその解決策や今後の活用方法について、専門的な知見をわかりやすい言葉で詳しく解説していきます。読者の皆さんには、現代のAI技術が抱える複雑な問題点を知るとともに、未来の可能性についても考えるきっかけとなるはずです
ハルシネーションが示すAIの挑戦 ― 最もらしい嘘の背後にある真実 AIの学習プロセスと評価方法が生むハルシネーション問題 解決策と未来の展望 ― ハルシネーションを生かすか抑制するか まとめ ハルシネーションが示すAIの挑戦 ― 最もらしい嘘の背後にある真実
AIの開発が進む中で、ハルシネーション現象は避けがたい問題として注目されています。ハルシネーションとは、AIが事実と異なる情報をあたかも正確であるかのように回答する現象です。たとえば、安野高弘氏が自らの著作について質問した際、ChatGPTは一部の正しい著作を示しつつも、実際には存在しない短編小説のタイトルを提示しました。Geminiでは逆に、欠落していたはずの著作を補完しつつも、別の部分で実際には存在しない作品のタイトルを出すなど、どちらも「一見正しそう」な嘘を生成する結果となり、利用者に混乱をもたらしています。これらの事例は、AIが持つ言語パターンの学習と、インターネット上の情報の不確実性が複雑に絡み合っていることを示しており、その根本原因に迫ることが急務です。
まず、ハルシネーションの定義に立ち返ると、これは単に誤った情報を出すだけでなく、信頼性があり、説得力のある形で出力される嘘なのです。たとえば、有名な作家である安野高弘氏の著作リストを求めた際、ChatGPTは正しい複数の著作を提示する一方で、「始める力」という本が抜け落ち、またGeminiは全く存在しない「コンテクストオブザデッド」と称する作品について、あたかもその存在が確かであるかのように記述しました。このような現象は、ユーザーに「信頼できるAI」としての信用を与える一方、同時に誤情報による混乱を招きかねません。
問題の根底には、AIが大量のテキストデータを学習するというプロセスがあります。インターネット上から収集された膨大なデータは必ずしも正確ではなく、時には誤った情報や偏った情報が含まれています。さらに、たとえ学習データそのものが完全に正確であったとしても、AIは確率的なパターン学習によって次に出現する単語を予測するため、本質的にランダム性や不確実性が混じり込みます。たとえば、人物の誕生日のように、多種多様なパターンが存在し、明確なルールが存在しない情報に対しては、正しくパターンを引き出すことが困難です。犬と猫の画像のような分類タスクなら明確な境界線が引けるのに対し、人名や誕生日のような、個々のケースごとに大きく異なるデータに対しては、単に確率的な推論に頼ることになるため、このような不正確な結果が生まれてしまうのです。
また、学習データの収集方法自体が、信頼性の低い情報を含む可能性を内包しています。インターネット上には、正確な情報と誤った情報が混在しており、AIはそれらを区別するための絶対的な基準を持ってはいません。そのため、膨大なデータの中から「一見正しそうな」パターンを学習する過程で、誤った情報が取り入れられてしまう可能性が高いのです。そして、このような問題は、いかに大量のデータを学習させても根本的に解決できないという側面を持っています。
さらに、AIが生成するテキストの信頼性を左右するのは、事前学習だけではなく、その後の自己学習（フィードバック学習）も大きな役割を果たしています。自己学習の段階では、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）と呼ばれる手法が用いられ、ベースモデルを現実の課題に合わせて微調整する作業が行われます。ここでの評価方法が、AIの回答にどのような影響を与えるかも非常に重要な要素として指摘されています。従来の評価方法では、正解か不正解かという単純な基準が採用され、分からない場合に「分からない」と答えることが評価されないため、AIは不確かな情報であっても適当に答えることで高得点を狙うような傾向に陥ってしまいます。実際、あるベンチマークテストでは、古いモデルであるO4 Miniが正解率では高いものの、ハルシネーションの割合が新しいGPT5シンキングMiniよりも低いという結果が示され、評価方法の問題が露呈しました。
このような背景の中で、AIが「一見正しそうな嘘」を生成する現象は回避が難しいという現実がありますが、実際には、創造性や斬新なアイデアを生み出す際には、多少のハルシネーションが有用な場合もあります。しかし、信頼性が最も求められる分野においては、利用者が誤った情報に惑わされるリスクが大きいため、その抑制は急務です。以下に、ハルシネーションの問題点とその背景について、最も重要なポイントを箇条書きでまとめます。
AIは事実と異なる情報を、あたかも正しいかのように提示してしまう現象がハルシネーションである
膨大なテキストデータの学習過程において、完全なパターンを抽出できない情報が存在する
自己学習の評価方法が、「分からない」という回答を低評価するため、適当な回答を促してしまう
評価方法の問題により、最新のモデルでも依然としてハルシネーションのリスクが存在する
創造的なアイデアを生む場合には、ハルシネーションが逆に有用となる可能性もある
このように、ハルシネーション現象は単なる技術的な欠陥ではなく、AIの学習プロセスや評価体系の根本的な問題と密接に関連しています。つまり、どれほどモデルの性能が向上しても、評価方法の歪みや学習データの不完全さが影響する限り、この現象は完全にはなくならないということです。今後のAI開発においては、このような課題を正しく捉え、どのように対処していくべきかが、技術の成熟に向けた鍵となるでしょう。読者の皆さんには、最新のAI技術が抱える現実の問題と、そこに内在するジレンマについて深く理解していただけることを願っています。
AIの学習プロセスと評価方法が生むハルシネーション問題
AIがハルシネーションという現象を起こす一因として、まず挙げられるのは「事前学習」の段階におけるデータ収集とパターン学習の限界です。大規模な言語モデルは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを用いて、言語の統計的パターンや文脈を学習します。AIはそのプロセスの中で、各単語がどのような順番で用いられるか、どのような文脈で特定の情報が出現するかを学びます。しかし、その学習データには、必ずしも正確な情報だけでなく、誤った情報や偏った情報も含まれているため、AIは確率的に「最もらしい」次の単語を予測するにとどまってしまいます。
たとえば、人の誕生日のような情報は、多くの人々についてさまざまな日付が存在し、明確な論理的パターンが存在しません。したがって、どれだけデータを集めても、正しいパターンとして学習するのは難しく、統計的な推測に頼ることになるのです。このため、安野高弘氏の著作リストのような具体的な情報に対しても、AIは学習データに基づいた確率的な推論を行い、誤った回答や不完全な情報を提示してしまいます。
さらに、AIのもうひとつの重要な学習ステージである「自己学習」や「フィードバック学習」も、ハルシネーションの発生に影響を及ぼしています。具体的には、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）と呼ばれる手法で、人間のフィードバックを利用してモデルを微調整します。しかし、この評価プロセスにおいて、従来は正解か不正解かという単純な基準が採用され、「分からない」といった回答選択肢が事実上評価から排除される環境がありました。その結果、AIは不確実な状況でも自信を持って、あるいは無理にでも具体的な回答を出すように学習していくのです。
具体的な例として、試験のペーパーテストで「ABCDの4択問題」が出題された場合を考えてみましょう。もし問題に自信がなく、「分からない」と答えた場合、採点システムでは得点が付かず、逆に間違った回答を選ぶことによってランダムに点を獲得する可能性が高まります。つまり、AIは「分からない」という選択肢が評価されない環境下では、リスクをとって適当な答えを出す方が得策だと判断してしまうのです。実際、評価の仕組みが正確さよりも回答を出すこと自体に重きを置く結果、最新のGPT5シンキングMiniモデルでは、正確な回答よりもむしろ「適当に」答えを作り上げる傾向が強まる結果となりました。
評価方法の問題は、パフォーマンス指標としての「正解率」や「得点」のみに依存している点にもあります。正解であればプラスの評価、不正解であればマイナスのペナルティという単純なシステムは、AIが本来持つ「分からない」という謙虚さを奪ってしまい、結果として不正確な情報を出す比重を増してしまいます。つまり、現行の評価方法では、AIが正しく判断できない情報に対しても、あたかも自信をもって回答するように誘導されるという問題があります。
このような学習と評価のプロセス全般を見ると、ハルシネーション現象は単に「データの問題」ではなく、評価システム自体が抱える根本的な欠陥とも言えます。評価システムが、未知の情報に対して「分からない」という回答を許容せず、適当な答えを促進する仕組みにあるため、AIは結果として誤った情報を生成するリスクを抱えてしまうのです。これが、ハルシネーションという「最もらしい嘘」を量産してしまう大きな要因となっています。評価方法の改革が必要とされる理由は、まさにこの点にあります。
また、評価の仕組みを見直す試みとして、回答の正確性のみならず、回答に対する信頼性や曖昧さを正しく評価する方法が検討されています。具体的には、正解であればプラスの評価、不正解であっても誤った情報を出すリスクに対しては大きなマイナス評価を与え、分からない場合には中立的な評価（ゼロ点）とすることで、正確さよりも無理に答えを出すインセンティブを排除する仕組みが提案されています。こうした評価基準の変更により、AIが不明確な情報については「分からない」と回答することが推奨され、結果としてハルシネーションの発生が抑制される可能性が高まります。
以上のように、AIのハルシネーション問題は、事前学習段階におけるデータの不完全性と、自己学習における評価システムが複雑に絡み合って引き起こされる現象です。学習プロセスのどの段階でエラーが生じ、どのような仕組みがそのエラーを助長しているのか、深く理解することが、今後のAI改善の鍵となるでしょう。読者には、この問題の根本的な原因と、評価システムの欠陥について、十分に考察していただきたいと思います。そして、技術が進む中で、ハルシネーションという現象をどのように解決するかが、AIの未来に大きな影響を与えることを認識していただければ幸いです。
解決策と未来の展望 ― ハルシネーションを生かすか抑制するか
これまでの議論から明らかになったのは、AIが生じるハルシネーション現象には、事前学習と自己学習の両方に根拠があるという点です。しかし、この問題に対処するための解決策もいくつか提案されています。まず第一に、評価システムの根本的な見直しが急務です。現状の評価方法は、正解・不正解だけで採点するという単純なシステムに偏っており、結果としてAIは「分からない」発言を避け、むしろ適当な答えを導き出すことに重きを置かれてしまいます。そこで、評価基準を再設計し、正確な情報を得るために「分からない」と答える選択肢に対しても十分な評価を与える仕組みを導入する必要があります。具体的には、下記のような基準設定が考えられます。
正解の場合：＋1点
不正解の場合：－3点
分からない場合：0点
このような評価方式に変更することで、AIは無理に適当な答えを出すよりも、正直に「分からない」と回答する方が好ましい行動となり、結果としてハルシネーションの発生が抑制されると考えられます。実際、OpenAI社の論文でも、そのような評価システムの改良により、GPT5シンキングMiniのハルシネーション率が大幅に低下した事例が示されています。たとえば、従来のモデルではハルシネーション率が75％に達していたのに対し、評価基準の改革を経た結果、26％にまで減少したという報告もあるのです。
また、ハルシネーションが全体として悪いものばかりではなく、創造的な発想やブレインストーミングの際には、一種の自由な発想プロセスとして活用できる可能性も指摘されています。たとえば、小説やシナリオのアイデアを生み出す際には、あえて既存の情報枠にとらわれず、あり得ない設定や新規性のあるコンセプトを提示することで、斬新な発想を引き出す効果が期待できるのです。このような応用例では、ハルシネーションという現象自体がむしろプラスに働く場合もあるため、完全に撲滅するのではなく、必要に応じて制御可能な形にすることが望ましいとされています。
さらに、今後のAI技術の発展においては、評価システムだけでなく、事前学習データの質そのものの向上も重要なテーマとなります。AIが学習する際に、より信頼性の高いデータソースを選別し、誤情報や偏った情報の影響を最小限に抑える仕組みが整備されれば、ハルシネーションのリスクは大幅に減少するでしょう。しかし、インターネット上の全ての情報が正しいわけではない現実を踏まえると、どれほど精度の高いデータを用いても、完全にこの現象を排除することは難しいと考えられます。そこで、今後はAIが「分からない」と正直に回答できる柔軟なシステムと、誤った回答を極力抑えるための評価方法の二本柱によって、この問題に挑むことが求められます。
利用者側もAIの限界を理解し、生成された情報を鵜呑みにするのではなく、複数の情報源を参照するなど、慎重な利用方法を取ることが重要です。企業や開発者、学術界などが連携し、ハルシネーションの発生メカニズムやその対策を深く研究することで、信頼性の高いAIシステムの実現に近づけると期待されています。さらに、OpenAI社が示すように、状況に応じてハルシネーションを歓迎する場合と、抑制すべき場合を使い分ける柔軟なシステム設計が今後の課題となるでしょう。これにより、創造的な分野での利用と、正確性が求められる業務での利用の双方に対応できるAIが出現する可能性が広がります。
未来に向けた展望として、今後のAIモデルは、単なる知識の提示のみならず、ユーザーの意図や状況に応じた柔軟な「思考」プロセスを持つようになると予想されます。これにより、現状のような一律な回答ではなく、よりコンテキストに即した、そして利用者が期待する信頼性と創造性を両立させた回答が実現できるはずです。こうしたシステムは、教育、医療、法務といった正確性が特に要求される分野でも、安心して利用できる大きな可能性を秘めています。
このように、ハルシネーションの問題は、解決策が今まさに模索されているテーマであり、評価システムの改革、学習データの精査、さらには利用環境全体での対策が今後の鍵となるでしょう。読者の皆様には、現代のAIが抱える難題と、その改善に向けた取り組みを通じて、AIがどのような未来に向けて進化していくのかを感じ取っていただき、今後の技術動向に注目していただきたいと思います。
まとめ
今回の記事では、「ハルシネーション」と呼ばれるAI特有の現象について、詳細にそのメカニズムと背景、さらには解決策について解説してきました。まず、ハルシネーションとはAIがあたかも事実であるかのような最もらしい嘘を生成する現象であり、その背景には、学習データの不完全性と、自己学習における評価システムの歪みが大きく影響していることを明らかにしました。また、評価システムの改良やデータの精査、さらには活用場面に応じた柔軟な対応が求められるとともに、創造的なアイデア出しの場面でハルシネーションがプラスに働く可能性も指摘されました。
今後のAIの発展においては、技術の正確性と創造性の両立が重要なテーマとなるでしょう。読者の皆様には、本記事が現代AIの抱える複雑な課題を理解する一助となり、信頼性と革新性の両面で進化する未来のAIに期待を寄せるきっかけとなれば幸いです。