生成AIのハルシネーションとは？原因から対策まで徹底解説【2026年最新版】

はじめに

ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIを使っていて、こんな経験はありませんか？

• 「AIが出力した情報を信じて使ったら、実は間違っていた」
• 「存在しない論文や統計データを自信満々に引用された」
• 「もっともらしく見えるのに、よく調べたら事実と異なっていた」

これらはすべて「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、生成AI特有の現象です。2026年1月現在、生成AIは企業活動から個人の日常業務まで幅広く活用されるようになりましたが、このハルシネーションは依然として大きな課題として残っています。

本記事を読むことで、以下のことがわかります。

• ハルシネーションの定義と発生する仕組み
• 2025年に発表された最新研究から見る原因
• 企業や個人が直面する具体的なリスク
• 実践的な対策方法と見抜くためのポイント
• 2026年のトレンドと今後の展望

生成AIのハルシネーションとは？基本概念を初心者向けに解説

ハルシネーションの定義

ハルシネーション（Hallucination）とは、もともと医学や心理学で使われる「幻覚」「幻影」を意味する言葉です。生成AIの文脈では、AIが事実に基づかない情報や存在しないデータを、あたかも真実であるかのように自信を持って出力してしまう現象を指します。

特に厄介なのは、ハルシネーションによって生成された情報が、文法的に正しく、論理的で説得力があるように見えてしまう点です。一見するとまったく問題ないように感じられるため、利用者が誤りに気づかずに信じてしまうケースが少なくありません。

人間の「幻覚」との違い

人間が経験する幻覚とAIのハルシネーションは、現象として似ているものの、発生メカニズムはまったく異なります。

項目	人間の幻覚	AIのハルシネーション
原因	脳の知覚異常や精神状態	統計的な言語予測の限界
認識	本人は現実と信じる	AIは真偽を判断できない
再現性	状況により変化	同じ条件で再現可能
対処法	医療的介入が必要	プロンプト改善や検証で軽減

なぜ「もっともらしい嘘」が生まれるのか

生成AIは本質的に「次に来る言葉を予測する」仕組みで動いています。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから学習したパターンを基に、「この文脈ではこの単語が続く確率が高い」という統計的予測を繰り返して文章を生成します。

しかし、これは事実を検索しているわけではなく、あくまで「もっともらしい文章」を作成しているだけです。そのため、学習データに含まれていない情報や、曖昧な情報について質問された場合でも、文脈的に自然な言葉を組み合わせて回答してしまい、結果的に説得力のある誤情報（ハルシネーション）が生じてしまうのです。

ハルシネーションの種類と代表的なパターン

ハルシネーションは大きく分けて2つのタイプに分類されます。それぞれ発生する仕組みと特徴が異なるため、理解しておくことが対策につながります。

内在的ハルシネーション（Intrinsic Hallucinations）

内在的ハルシネーションとは、AIが参照した元の情報と矛盾する内容や、誤って解釈した情報を生成してしまう現象です。

具体的な例としては、以下のようなケースがあります。

• 記事の要約を依頼したときに、元の記事にはない情報を付け加えてしまう
• 文書の内容を誤って解釈し、本来とは異なる意味で要約する
• 与えられた文脈内で矛盾した情報を生成する

これは、AIがプロンプトの内容を正確に理解できておらず、文脈の中で矛盾した情報を生成していることが原因です。特に複雑な質問や長い文脈においては発生する可能性が高くなります。

外在的ハルシネーション（Extrinsic Hallucinations）

外在的ハルシネーションとは、学習データに存在しない情報を、あたかも事実であるかのように生成してしまう現象です。

代表的な例には以下があります。

• 存在しない研究論文や書籍を引用する
• 架空の統計データや数値を提示する
• 実在しない企業名や商品名を創作する
• 起きていない歴史的事件を詳細に説明する

こうした現象が起きる背景には、生成AIが現実世界のできごとを適切に理解・認識できていないことが挙げられます。プロンプトの文脈を超えた外部情報に対して、学習データを誤って記憶している場合などが原因となります。

ハルシネーションが発生する6つの主要原因

2025年9月にOpenAIが発表した最新研究をはじめ、複数の研究機関の調査から、ハルシネーションが発生する主な原因が明らかになっています。これらを理解することで、より効果的な対策が可能になります。

1. 学習データの質と量の問題

生成AIが参考とする学習データの量や質によってハルシネーションが起こることがあります。AIの学習データの多くはインターネット上で取得・閲覧できるさまざまなデータです。そのため、情報そのものに誤りがある場合、抽出する情報にも誤りが含まれることになります。

特に「知識の端（はしっこ）」にある情報、つまり有名な人物や一般的な事実に比べて、マイナーな人物の詳細情報やニッチな専門知識などは、学習データ内での出現頻度が低いため、AIは正確に覚えられません。このような情報について質問されると、推測で答えるしかなくなり、ハルシネーションにつながります。

2. 学習データの曖昧さ

OpenAIが2025年9月に公開した論文「Why Language Models Hallucinate」では、ハルシネーションが残る原因として「学習データの曖昧さ」が挙げられました。

AIはインターネット上の膨大なテキストを読んで学習しますが、データのほとんどが「有名な人物」の情報ばかりで、一部の情報しか書かれていないものもあります。もし質問された情報が曖昧だったり、わずかしかデータがなかったりすると、AIは推測で答えるしかなくなり、ハルシネーションが発生します。

3. プロンプト（指示）の問題

生成AIの出力精度は、ユーザーが入力するプロンプト（指示文や質問文）の質に大きく左右されます。指示が曖昧だったり、誘導的な内容が含まれていたりすると、AIは文脈を誤って解釈し、整合性を保つために回答を創作してしまう可能性が高まります。

具体的には、以下のようなケースが挙げられます。

• プロンプトに主語や目的語が抜けている場合、AIが不足している情報を補完して回答を作成してしまう
• 曖昧な質問に対して、AIが推測で答えを生成してしまう
• 複数の解釈が可能な指示に対して、意図しない方向で回答が作成される

4. AIモデル自体の構造的限界

AIの仕組み自体にも限界があります。たとえば、人間にとっては簡単な「文字数を数える」という作業も、AIの仕組み上、苦手な場合があります。AIの構造が特定の情報を正確に処理するのに適していない場合にも、ハルシネーションは発生します。

5. 評価方法の問題

2025年9月のOpenAI研究では、「評価方法の問題」も重要な要因として指摘されました。現在の評価基準では「わからない」と答えると不利になるため、AIは不確実でも推測して答える傾向があります。

論文では、AIを「試験を受ける学生」に例えています。もしテストで「正解なら1点、不正解や無回答は0点」というルールだったら、学生は分からない問題でも勘で答えて正解する可能性に賭けたくなるでしょう。AIもこれと同じく、「分かりません」と答えることには点をくれない評価システムのため、正直に「分からない」と答えるよりも、推測してでも回答するように学習してしまうのです。

6. 文脈重視の設計

生成AIは、学習データ中の単語の出現頻度や関連性に基づき、入力された質問に対し、統計的に「もっともらしい」単語を繋ぎ合わせて文章を生成します。したがって、文法的に正しく、人間が自然に使うような言葉を生成できますが、もっともらしさと正確性は必ずしも一致しません。

また、AIは回答困難な質問に対しても、学習データに基づく情報を出力しようとするため、不確かな情報を提示する場合があります。知識がない領域でもっともらしい回答を生成しようとする特性は、ハルシネーションの根本的な原因です。

ハルシネーションがもたらす企業と個人へのリスク

企業が直面する深刻なリスク

ハルシネーションは、企業や個人の信頼を一瞬で損なう可能性がある深刻な課題です。実際に以下のような事例が報告されています。

• 訴訟リスク： AIが生成した誤情報を基に顧客対応を行い、企業が訴訟される事例が発生しています
• 信用失墜： 社内会議資料にAIが出力した調査結果を引用したら、存在しない統計データが入っていた
• 業務効率の低下： 誤情報のファクトチェックに時間がかかり、逆に確認作業で手間が増えてしまう
• 意思決定のミス： 誤ったデータ分析結果に基づいて重要な経営判断を行ってしまう

特にビジネスにおいて情報精度は、信用を築くうえで重要なポイントのひとつです。生成AIが出力した誤った情報を鵜呑みにして深刻な影響を受けないためにも、誤情報リスクと回避方法を理解しておくことが大切です。

個人利用での注意点

個人でChatGPTやGeminiを使う場合も、以下のようなリスクがあります。

• レポートや論文で存在しない文献を引用してしまう
• 健康や法律に関する誤った情報を信じて行動してしまう
• SNSで誤情報を拡散してしまう
• プログラミングで動作しないコードを信じて実装してしまう

ハルシネーションを見抜くための7つのチェックポイント

生成AIの出力内容が正確かどうかを判断するために、以下のチェックポイントを活用しましょう。

1. 具体的な数値や固有名詞を確認する： 統計データ、人名、企業名、書籍名などは必ず一次情報源で確認
2. 引用元や参考文献をチェックする： 提示された情報源が実在するか、内容が正確に引用されているかを検証
3. 専門的な内容は専門家に確認する： 医療、法律、金融などの専門分野の情報は必ず専門家に相談
4. 複数の情報源で裏付けを取る： 同じ情報が信頼できる複数のソースで確認できるかチェック
5. 最新情報は検索で確認する： AIの知識カットオフ以降の情報は、必ず最新の検索で確認
6. 矛盾がないか確認する： AI自身の回答内で矛盾している箇所がないかチェック
7. 常識と照らし合わせる： 明らかに非常識な内容や不自然な表現がないか確認

個人ができる5つのハルシネーション対策

1. プロンプトを具体的かつ明確にする

生成AIから正確な回答を得るためには、AIに与える指示の内容が重要です。プロンプトを入力する際は、以下の工夫を盛り込むようにしましょう。

• 質問内容を具体的かつ明確に記述する
• 回答に求める形式や範囲を明示する
• 「確信がない場合は『わからない』と答えること」などの制約を加える

例えば、「この業界の最新トレンドは？」というような漠然とした指示ではなく、「2025年の日本国内の小売業界における主要なデジタルマーケティングのトレンドを3つ、それぞれの具体例と共に挙げてください。確信がない場合は、その旨を明記してください」のように指示すると、より信頼性の高い回答を得られます。

2. ファクトチェックを習慣化する

AIの回答をそのまま使用せず、必ず以下の確認を行いましょう。

• 重要な事実は信頼できる情報源で確認する
• 統計データは元の調査報告書やデータベースで確認する
• 引用された文献が実在するか確認する
• 専門的な内容は専門家や公式ドキュメントで確認する

3. 複数のAIモデルで比較検証する

2026年1月現在、主要な生成AIには以下があります。

AIモデル	特徴	ハルシネーション傾向
ChatGPT（GPT-4/GPT-5）	汎用性が高く会話能力に優れる	創造的だが時に過剰に推測
Claude	長文処理と慎重な回答が得意	比較的ハルシネーションが少ない
Gemini	Google検索との連携が強い	事実確認能力が高い傾向

同じ質問を複数のAIに投げかけて、回答を比較することで、誤情報を見抜きやすくなります。

4. RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用する

RAGとは、AIが回答する前に関連する文書を検索・取得し、それを参照しながら回答を生成する仕組みです。これにより、最新情報や特定のドメイン知識に基づいた、より正確な回答が得られます。

ただし、2025年時点の研究では「RAGだから安全というわけではない」ことも明らかになっています。取得したドキュメントが間違っていたり、モデルがうまく根拠を参照できなかったりすると、RAG構成でもハルシネーションが発生します。

5. AIリテラシーを向上させる

生成AIの仕組みや限界を正しく理解することが、最も重要な対策です。以下の知識を身につけましょう。

• 生成AIは「知識データベース」ではなく「文章生成エンジン」である
• ハルシネーションは技術的な制約であり、完全には防げない
• AIの知識カットオフ日を把握し、最新情報は別途確認が必要
• AIは確率的に言葉を選んでいるため、同じ質問でも回答が変わることがある

企業が導入すべきハルシネーション対策とガバナンス

1. 利用ガイドラインの策定

企業で生成AIを安全に活用するためには、明確な利用ガイドラインが必要です。以下の項目を含めることが推奨されます。

• 生成AIの使用が許可される業務と禁止される業務の明確化
• 出力結果の確認プロセスとファクトチェックの義務化
• 機密情報や個人情報の入力禁止
• 公開前の複数人によるレビュー体制
• 問題発生時のエスカレーションフロー

2. ガードレール（Guardrails）の実装

ガードレールとは、LLMの入出力に対してルールや制約を適用し、危険な内容やポリシー違反の出力をブロック・修正する仕組みです。2025年時点では、LLM本体＋ガードレール＋RAG/グラウンディングの組み合わせで安全性を高めるのが主流パターンとなっています。

3. 段階的な導入とPoCの実施

いきなり全社展開するのではなく、以下のステップで段階的に導入することが成功のポイントです。

1. パイロット導入： 特定部署や業務で小規模に開始
2. 効果測定： 業務効率化の効果とハルシネーション発生率を測定
3. フィードバック収集： 現場からの問題点や改善要望を収集
4. ガイドライン改善： 実際の使用状況に基づいてルールを最適化
5. 段階的拡大： 成功事例を共有しながら展開範囲を広げる

4. 社員教育とリテラシー向上

実際の企業事例では、以下のような取り組みが効果を上げています。

• 定期的な社内勉強会やワークショップの開催
• 成功事例と失敗事例の共有
• プロンプトエンジニアリングの基礎教育
• ハルシネーション検知トレーニング

5. 検証体制の構築

2025年から2026年にかけて、ハルシネーションを自動的に検知・評価する専用モデルも登場しています。これらのツールを活用することで、人手によるチェック負担を軽減しながら、精度を高めることができます。

2026年の生成AIトレンドとハルシネーション対策の進化

推論モデルの登場とハルシネーション

2025年には「推論モデル」と呼ばれる新型の生成AIが注目を集めました。しかし、日本経済新聞の報道によると、新型の生成AIにも従来型同様に間違いやウソが多いという調査報告が相次いでいます。

つまり、モデルの性能が向上してもハルシネーションの問題は完全には解決していないのが現状です。むしろ、より複雑な推論を行うことで、新たなタイプのハルシネーションが発生する可能性も指摘されています。

主要AIモデルの2026年動向

2026年1月時点での主要AIモデルの状況は以下の通りです。

• ChatGPT： 週間アクティブユーザー約8億人を維持し、依然として市場リーダー
• Gemini： Google エコシステムとの統合により、月間6億人以上のユーザーを獲得
• Claude： 月間約3,000万人のユーザーで、特に長文処理とコーディングで評価が高い

企業活用の最新トレンド

2025年から2026年にかけて、日本企業の生成AI活用は本格的な導入・実装フェーズに移行しています。

• 全社展開の加速： 大手企業を中心に、全社員への生成AI提供が進む
• 業務効率化の実績： 月22万時間以上の労働削減効果を試算する企業も
• AI中心開発： システム開発への生成AI活用を前提とした開発手法の採用
• カスタマイズの進化： 業界特化型、企業専用の生成AIモデルの開発

今後の技術的進展

2026年以降、以下のような技術進化が期待されています。

• 自己検証能力の向上： AIが自分の回答の信頼度を評価できる機能
• 不確実性の表現： 「確信度80%」のように、回答の確実性を明示する機能
• ベンチマークの標準化： ハルシネーション率を測定する統一的な評価基準
• マルチモーダルAIの精度向上： 画像・動画・音声を含む総合的な理解能力の向上

生成AI活用の成功事例とハルシネーション対策

大手金融機関の事例

ある大手金融機関では、全社横断でAI活用を進め、業務効率約30％向上を実現しました。成功のポイントは以下です。

• 段階的な導入と現場フィードバックの重視
• 専門知識がなくても使える環境整備
• 厳格なファクトチェック体制の構築
• 社員のAIリテラシー向上プログラム

製造業での活用事例

製造業では、生成AIを活用したマニュアル作成・設計支援が拡大しています。大量の技術文書から必要な情報を抽出し、設計者向けのレポートを自動生成する仕組みが構築されています。

ただし、専門的な技術情報については、必ず専門家による最終確認を行う体制を整えることで、ハルシネーションによるリスクを最小化しています。

中小企業での実践例

地方の印刷会社がChatGPTを用いて顧客メールの下書きや提案文書を生成することで、担当者の業務時間を週5時間削減した事例があります。

小規模組織でも、以下の工夫でハルシネーション対策を実施しています。

• 重要な情報は必ず複数人でチェック
• テンプレート化できる業務から開始
• 失敗事例を社内で共有し、再発防止

まとめ

生成AIのハルシネーションについて、2026年1月時点の最新情報をもとに徹底解説してきました。重要なポイントを以下にまとめます。

• ハルシネーションとは： AIが事実に基づかない情報を、もっともらしく生成してしまう現象
• 完全な防止は困難： 現在の技術では、ハルシネーションをゼロにすることは不可能
• 主な原因： 学習データの問題、プロンプトの曖昧さ、評価方法の限界など複数要因が存在
• 2つのタイプ： 内在的ハルシネーション（矛盾）と外在的ハルシネーション（創作）がある
• 企業リスク： 訴訟、信用失墜、意思決定ミスなど深刻な影響の可能性
• 対策の基本： プロンプトの工夫、ファクトチェックの徹底、複数AIでの検証
• 企業導入時： ガイドライン策定、段階的導入、社員教育が重要
• 2026年のトレンド： 全社展開の加速、業務効率化の実績蓄積、技術の継続的進化

今日から始められること：

1. 生成AIを「知識データベース」ではなく「アシスタント」として使う意識を持つ
2. 重要な情報は必ず一次情報源で確認する習慣をつける
3. プロンプトに「確信がない場合は『わからない』と答えて」を加える
4. 社内で生成AI活用の成功例と失敗例を共有する
5. 最新の研究動向や技術トレンドを定期的にチェックする

生成AIは、適切に活用すれば業務効率化や創造性の向上に大きく貢献するツールです。ハルシネーションというリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることで、安全かつ効果的に活用していきましょう。

注意書き

本記事は2026年1月時点の情報に基づいて作成されています。生成AI技術は急速に進化しているため、今後の技術革新により、ハルシネーションの発生率や対策方法が変化する可能性があります。

また、本記事で紹介した情報は一般的な知識の提供を目的としており、特定の状況における専門的なアドバイスを意図したものではありません。企業での生成AI導入や重要な判断を行う際は、必要に応じて専門家にご相談ください。

ハルシネーションに関する最新の研究成果や技術動向については、OpenAI、Anthropic、Googleなどの公式発表、および学術論文を随時ご確認いただくことをおすすめします。

最終更新日：2026年1月
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