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精度90%！NECが開発したAIハルシネーション検知技術とビジネス応用
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「ChatGPTの回答、本当に正しいの？」そんな不安を抱えたことはありませんか。実は、生成AIは時として事実に基づかない情報を堂々と生成してしまう「ハルシネーション」という問題を抱えています。海外では訴訟にまで発展した事例も。本記事では、日本の最先端技術から個人でできる対策まで、AIの信頼性を確保するための最新情報を徹底解説します。
生成AIが私たちの仕事や日常に急速に浸透する一方で、その出力結果を無条件に信じることの危険性が浮き彫りになっています。AIがもっともらしい嘘をつく現象、「ハルシネーション」です。この脅威は、単なる笑い話では済まされず、すでに現実のビジネスシーンで深刻な損害や法的な問題を引き起こしています。本セクションでは、まずハルシネーションの基本的な知識と、それがもたらす具体的なリスクについて、実際の事例を交えながら深掘りしていきます。
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように自信を持って生成する現象を指します。AIは人間のように「知っている」わけではなく、膨大な学習データから統計的に最も可能性の高い単語の連なりを予測して文章を生成します。そのため、学習データに誤りが含まれていたり、データが不足している領域について質問されたりすると、AIは知識の隙間を「もっともらしい嘘」で埋めようとするのです。
ハルシネーションは、単純な間違いから意図的な創作まで、様々な形で現れます。海外の専門機関Infomineo社の分析によると、ハルシネーションは主に以下の4種類に分類されます[2]。
| 種類 | 説明 | 具体例 |
| 事実ハルシネーション | 実際には存在しない情報を事実として提示する。 | 存在しない論文の引用、歴史上の出来事の捏造など。 |
| 文脈ハルシネーション | 質問の意図や文脈を誤解し、的外れな回答を返す。 | 「AIの医療利用」について尋ねたのに「画像生成AI」の話をする。 |
| 構造ハルシネーション | 箇条書きを求める質問に長文で答えるなど、回答の形式を間違える。 | 期待されたフォーマットを無視した回答。 |
| 創造的ハルシネーション | 科学的な質問に対し、存在しない理論や用語を創り出す。 | AIが「創造性」を発揮し、完全に架空の概念を生成する。 |
これらのハルシネーションは、AIとの対話において頻繁に発生しうるものであり、その出力を利用する際には常に注意が必要です。
ハルシネーションが発生する根本的な原因は、生成AIの仕組みそのものに内在しています。第一に、AIの学習データの問題が挙げられます。インターネット上から収集された膨大なデータには、誤情報や偏った意見、さらにはフィクションも含まれており、AIはそれらを区別なく学習してしまいます。第二に、AIは情報の正確性よりも、文脈の自然さや流暢さを優先して回答を生成する傾向があります。その結果、もっともらしい文章を組み立てる過程で、事実が歪められてしまうことがあるのです。さらに、GPT-4が2023年4月まで、最新のGPT-5ですら2024年10月頃までの情報しか学習していないといった「知識のカットオフ」も、最新情報に関するハルシネーションの一因となっています[3]。
ビジネスの世界では、ハルシネーションは単なる「間違い」では済みません。企業の信頼を失墜させ、経済的な損失や法的な責任問題にまで発展するリスクをはらんでいます。実際に、海外ではすでにハルシネーションが原因で企業や個人が訴訟に巻き込まれるケースが発生しています。
2023年、アメリカの弁護士がChatGPTを使って作成した準備書面に、存在しない6つの判例が引用されていたことが発覚しました。弁護士はAIが生成した情報を鵜呑みにしてしまい、結果として裁判所から5,000ドルの罰金を科される事態となりました[3]。この事例は、専門的な業務においてAIの出力を検証せずに利用することの危険性を明確に示しています。
また、あるラジオ司会者が、自身が「財団の資金を横領した」という虚偽の情報をChatGPTに生成されたとして、開発元のOpenAIを名誉毀損で提訴する事件も起きています[3]。AIが生成した誤情報が、個人の評判やキャリアに深刻なダメージを与えかねないことを示す象徴的な事例と言えるでしょう。これらの事例から、企業はAIを利用する上で、その出力結果に対する検証プロセスを確立することが不可欠であるという教訓を得ることができます。
生成AIの信頼性をいかにして確保するか。この重要な課題に対し、日本の技術が新たな突破口を開きました。2025年10月7日、NECは生成AIの「ハルシネーション」をリアルタイムで高精度に検知する画期的な技術を発表しました[1]。この技術は、AIの出力を鵜呑みにするリスクを大幅に低減し、より安全なAI活用を実現する鍵として、国内外から大きな注目を集めています。本セクションでは、このNECの最新技術が持つ驚くべき性能と、それがもたらすビジネスへのインパクトについて詳しく解説します。
従来のハルシネーション対策が、出典元のURLを提示するに留まっていたのに対し、NECの新技術は一歩踏み込み、AIが生成した文章と元のデータを「文章単位」で比較・検証します。これにより、具体的にどの部分が不正確なのかをピンポイントで特定できるようになりました。
この技術の核心は、生成された文章と元の参照データを比較し、対応関係を詳細に分析する点にあります。AIが生成した文章の中に、参照元のデータには存在しない内容、つまり「原文にない内容」が含まれている場合、システムがそれをハルシネーションの可能性がある箇所として瞬時にハイライト表示します。ユーザーは、AIの回答全体を精査する代わりに、指摘された箇所を重点的に確認するだけで済むため、検証作業の負担が劇的に軽減されます。このリアルタイムでのフィードバックは、AIとの対話的な作業効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
この技術のもう一つの特筆すべき点は、その驚異的な精度です。NECが実施したテストによると、人間が自力でAIの出力全体を検証する場合、確かな検証ができる確率は55～60%程度に留まっていました。しかし、この新技術を用いることで、その精度は85～90%にまで向上することが確認されています。この精度の飛躍的な向上を支えているのが、NECが独自に開発した「ハルシネーション学習用のデータ拡張技術」です。この先進的なアプローチは、その独創性と有効性が高く評価され、自然言語処理分野の難関国際学会であるACL 2025にも採択されています[1]。
NECのハルシネーション検知技術は、特定の業界に限定されず、幅広いビジネスシーンでの応用が期待されています。特に、情報の正確性が事業の根幹をなす分野において、その価値は計り知れません。
例えば医療現場では、医師が問診情報から電子カルテを生成する際に、AIの記述が元の情報と一致しているかを確認したり、患者への投薬内容を過去の症例やガイドラインと照合したりする用途が考えられます。金融業界では、金融商品のセールストークを作成する際に、法律や規制に抵触する表現が含まれていないかを自動でチェックできます。また、法務分野では、契約書ドラフトを作成する際に、過去の契約書や社内ルールとの比較を行い、矛盾点や誤りを瞬時に発見することが可能になります[1]。これらの分野では、一つのミスが致命的な結果を招きかねないため、本技術はまさに「セーフティネット」としての役割を果たします。
より一般的な業務においても、本技術は大きな効率化をもたらします。例えば、生成AIを活用して契約書のドラフトを作成した後、この技術を使って過去の類似契約や最新の社内規定と自動的に比較・検証させることができます。これにより、法務担当者は煩雑な確認作業から解放され、より戦略的な業務に集中できるようになります。NEC自身も、スイスの子会社であるAvaloq社において、本技術を用いたソリューションの運用を既に開始しており、その有効性は実証済みです。今後、日本を含む世界中の市場に向けて、この画期的なソリューションが展開されていくことが期待されます[1]。
ハルシネーションとの戦いは、日本国内だけの課題ではありません。世界中の企業や研究機関が、AIの信頼性を向上させるための革新的なアプローチを模索しています。特に海外では、複数のAIモデルを連携させたり、組織的な対策を徹底したりすることで、この問題に立ち向かおうとする動きが活発化しています。本セクションでは、海外の先進的な取り組みと、そこから学べるビジネス応用のヒントを探ります。
単一のAIモデルに依存することのリスクが明らかになる中、複数のAIを連携させて情報の精度を高める「マルチモデル・オーケストレーション」という考え方が注目されています。この分野の先駆者である海外の調査会社Infomineo社は、「B.R.A.I.N.™」という独自のプラットフォームを開発しました[2]。
「B.R.A.I.N.™」プラットフォームの最大の特徴は、特定のAIモデルに依存しない「LLMアグノスティック」な設計にあります。このプラットフォームは、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeといった、それぞれ特性の異なる複数の主要な言語モデルを同時に実行します。そして、各モデルから得られた出力を相互に比較・検証（クロスバリデーション）することで、情報の偏りをなくし、単一モデルでは見逃してしまうようなハルシネーションを効果的に検出します。いわば、AIの世界で「セカンドオピニオン」ならぬ「マルチプルオピニオン」を自動で取得するようなものです。
Infomineo社のアプローチは、単にAI同士を競わせるだけではありません。最終的な情報の信頼性を担保するのは、専門的な知識を持つ「人間」の役割であると強調しています。プラットフォームが提示した多角的な分析結果をもとに、人間のアナリストが最終的な事実確認と文脈判断を行うことで、AIの弱点を補完します。この「人間とAIの相乗効果」こそが、戦略的な意思決定に耐えうる、極めて精度の高い情報を生み出す鍵となります。AIの自動化能力と人間の批判的思考力を組み合わせることで、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えることができるのです[2]。
先進的な技術を導入するだけでなく、組織全体でAIのリスクを理解し、適切に管理するための体制を構築することも同様に重要です。海外の先進企業では、以下のような地道な取り組みが実践されています。
まず基本となるのが、社内でのAI利用に関する明確なガイドラインの策定です。どのような業務でAIを利用して良いのか、機密情報の入力は禁止する、出力結果を外部に公開する際のルールなどを具体的に定めます。そして、そのガイドラインを全従業員に周知徹底するための研修やリテラシー教育が不可欠です。「AIは間違うもの」という前提知識を共有し、ハルシネーションの具体例やリスクについて学ぶことで、従業員一人ひとりの危機意識を高めることができます[3]。
AIからの出力は、あくまで「下書き」や「たたき台」と位置づけ、必ず人間が内容を検証するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。特に、数値データや固有名詞、専門的な情報については、公的機関のウェブサイトや専門家の論文、信頼できる報道機関の記事など、一次情報源にあたってファクトチェックを行うことを徹底すべきです。この地道な確認作業こそが、ハルシネーションによる損害を防ぐ最も確実な方法と言えるでしょう[3]。
最先端の検知技術や組織的な対策も重要ですが、私たち一人ひとりが日々の業務の中でAIとの付き合い方を工夫することでも、ハルシネーションのリスクは大幅に軽減できます。高価なツールや専門知識がなくても、今日からすぐに実践できる具体的なテクニックが存在します。本セクションでは、AIへの指示の出し方（プロンプト）の工夫と、無料で使える便利な機能の活用法という、2つの実践的なアプローチをご紹介します。
AIの回答の質は、質問の仕方、つまりプロンプトの内容に大きく左右されます。曖昧な質問はハルシネーションを誘発しやすいため、より具体的で明確な指示を出すことが、正確な回答を引き出すための第一歩です。
AIに対して、単に「〇〇について教えて」と質問するのではなく、回答の形式や含めるべき要素を具体的に指定することが非常に有効です。例えば、以下のような指示を加えてみましょう。
このように具体的な制約を設けることで、AIが自由に「創作」する余地を狭め、事実に基づいた回答を生成するように誘導することができます。
AIは時として、知らないことでも知っているかのように振る舞おうとします。この傾向を抑制するために、プロンプトに「もし情報が不確かな場合や、質問に答えられない場合は、無理に回答を生成せず『わかりません』と答えてください」という一文を加えてみましょう。この「魔法の言葉」は、AIに対して正直であることを促し、不確かな推測に基づくハルシネーションを生成するのを防ぐ効果があります。AIに「知らない」と言わせる勇気を持つことが、結果的により信頼性の高いやり取りにつながるのです[3]。
Googleが提供する生成AI「Gemini」（旧Bard）には、ハルシネーション対策として非常に強力な「ダブルチェック」という機能が無料で搭載されています。これは、AIの回答をワンクリックでGoogle検索にかけ、その内容を検証できるという画期的なものです。
Geminiで回答を生成した後、回答の下に表示される「G」のアイコンをクリックするだけで、ダブルチェック機能が作動します。すると、Geminiは自身の回答内容をGoogle検索の結果と照合し、その内容を裏付ける、あるいは矛盾するウェブページを自動で探し出してくれます。これにより、ユーザーは手動で検索エンジンを開いてファクトチェックを行う手間を大幅に省くことができます[3]。
ダブルチェック機能の優れた点は、その検証結果の分かりやすさにあります。検証が完了すると、Geminiの回答文が色分けでハイライトされます。
ユーザーは、特にオレンジ色で示された部分に注意を払い、提示された参照リンクを確認することで、ハルシネーションの可能性を効率的に見抜くことができます。この機能は、AIの回答を批判的な視点で見る習慣を身につけるための、強力なトレーニングツールとも言えるでしょう。
生成AIとハルシネーションについて、多くの人が抱く疑問にプロの目線からお答えします。
A1. 現状の技術では、ハルシネーションを完全にゼロにすることは極めて困難です。
ハルシネーションは、生成AIが「次の単語を予測する」という基本的な仕組みに起因する問題です。AIは真実を理解しているわけではなく、膨大なデータから学習したパターンに基づいて、もっともらしい文章を生成しているに過ぎません。OpenAIが2025年9月に発表した研究でも、最新のGPT-5モデルですらハルシネーションを完全には防止できないと報告されています[3]。そのため、NECの検知技術やGeminiのダブルチェック機能などを活用し、「発生するもの」という前提で、いかにしてリスクを管理・低減していくかという視点が重要になります。AIの出力を鵜呑みにせず、常に人間による最終確認を行うことが、安全な活用の鍵となります。
A2. 最も効果的で、今日からすぐに実践できる対策は「プロンプトの工夫」と「ファクトチェックの習慣化」です。
まず、AIに質問する際に「出典を明記してください」「もし情報が不確かであれば『わかりません』と答えてください」といった具体的な指示（プロンプト）を加えることで、AIが嘘をつきにくくなります。次に、AIからの回答、特に固有名詞や数値、専門的な情報については、必ず信頼できる情報源（公式サイトや公的機関の発表など）で裏付けを取る習慣をつけましょう。GoogleのGeminiに搭載されている「ダブルチェック機能」は、このファクトチェック作業を効率化してくれるため、個人ユーザーにとって非常に強力なツールです。この2つを徹底するだけで、ハルシネーションに騙されるリスクを大幅に減らすことができます。
A3. 今後は、より高度で専門的な領域に特化した検知技術と、複数のAIが協調して検証する「マルチエージェントシステム」のような方向に発展していくと考えられます。
NECの技術が医療や金融といった専門分野での活用を目指しているように、今後は各業界の専門知識や規制を学習し、より文脈に応じた高度な誤り検知が可能になるでしょう。また、Infomineo社の取り組みのように、複数の異なるAIモデルがお互いの回答をクロスチェックし、議論を通じて情報の精度を高めていくような、より自律的な検証システムも登場すると予測されます。将来的には、AIが生成するだけでなく、その内容の信頼性までをAI自身がある程度保証してくれる、そんな時代が来るかもしれません。しかし、当面はAIと人間の協業によるファクトチェックが主流であり続けるでしょう。
本記事では、生成AIが抱える「ハルシネーション」という深刻なリスクと、その最前線の対策技術について多角的に解説しました。AIが自信を持って生成する「もっともらしい嘘」は、ビジネスにおける訴訟問題や個人の名誉毀損にまで発展する危険性をはらんでいます。この問題に対し、国内ではNECが文章単位で誤りをリアルタイム検知する画期的な技術を開発し、医療や金融といった専門分野での活用に道を開きました。一方、海外では複数のAIモデルを連携させてクロスチェックを行うInfomineo社のような先進的な取り組みも始まっています。しかし、最も重要なのは、私たち利用者一人ひとりがAIの出力を鵜呑みにしないことです。プロンプトを工夫してAIに正直さを促したり、Geminiのダブルチェック機能を使ったり、そして何よりも信頼できる情報源でファクトチェックする習慣を身につけることが、AIという強力なツールを安全に使いこなすための鍵となります。本記事で紹介した知識と技術を活用し、AIの嘘に惑わされることなく、その真の価値を引き出していきましょう。
[1] NEC (2025). "生成AIの回答の誤りをリアルタイムで高精度に検知する技術を開発". NEC 報道発表資料. https://jpn.nec.com/rd/technologies/202506/index.htmllink
[2] Infomineo (2025). "Stop AI Hallucinations: Detection, Prevention & Verification Guide 2025". Infomineo. https://infomineo.com/artificial-intelligence/stop-ai-hallucinations-detection-prevention-verification-guide-2025/link
[3] WEEL (2025). "生成AIのハルシネーションとは？種類・事例・原因・対策を徹底解説". WEEL. https://weel.co.jp/media/hallucinationlink