Hallucination（ハルシネーション）とは？生成AIのリスクと実務的な抑制策を分かりやすく解説

2026年3月6日掲載

生成AIのビジネス活用において、最大の技術的課題とされるのが「Hallucination（以下：ハルシネーション）」です。ハルシネーションは、AIが事実に基づかない情報を精緻に出力することを指し、業務利用における信頼性の障壁となっています。本記事では、ハルシネーションが引き起こされる構造的な要因を整理した上で、企業が導入・運用フェーズで講じるべき具体的な抑制策を解説します。

この記事の監修者

ソフトバンク株式会社
IT統括 AIテクノロジー本部 AI&データ事業推進統括部 Axross事業部サービス開発課
中村亮太

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Hallucination（ハルシネーション）とは？

生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも根拠があるかのように出力する現象をハルシネーションといいます。実在しない情報を「見えている」かのように回答することから、日本語では「幻覚」と訳されます。ハルシネーションが起きる要因は、生成AIのテキスト生成を支える核となる技術、LLM（大規模言語モデル）の構造そのものにあります。

「真偽」ではなく「確率」で動いている（次単語予測）： AIは情報の正しさを検証しているのではなく、「統計的に次に続く確率が高い単語」をつなげて文章を作ります。事実よりも「文章としての自然さ」を優先するため、精巧なな嘘が生成されやすくなります。
情報の「空白」を埋めてしまう（補完性） 学習データにないこと（最新ニュースや機密情報など）を問われた際、AIは「知らない」と答えるのではなく、内部にある知識の断片を組み合わせて「もっともらしい回答」を構成してしまいます。これが「捏造」や「補完」と呼ばれる挙動です。

ビジネスシーンにおける具体的なリスク

ビジネスの意思決定や顧客対応に生成AIの技術を組み込む際、ハルシネーションは組織に対して多面的なリスクをもたらします。

1. 業務現場での「不透明な根拠」による効率低下

AIの回答には必ずしも「どの情報、どの規定の何ページに基づいているか」を明示できるわけではありません。そのため、人間が後からその回答の正誤を再確認する「裏取り作業」が発生する場合、かえって確認工数が増大し生産性が低下するという本末転倒な事態を招きます。

2. 法的責任とコンプライアンスのリスク

カスタマーサポートなどで、AIが最新の社内規定にない「架空の契約条件」を提示してしまうケースなど、社内データと連携していない場合、一般的な知識で「補完」して答えてしまうリスクがあります。これにより企業のガバナンスを危うくし、長年築いたブランド価値を根底から揺るがす結果につながりかねません。

3. 「非公開データ」の欠落による判断ミス

経営企画や事業開発において、AIが生成した架空の統計データや市場動向を引用することで、誤った投資判断や戦略策定を行うリスクがあります。これは、定量的な根拠を必要とするビジネスシーンにおいて極めて重大な懸念事項です。

ハルシネーションを抑制するための技術的アプローチ

ハルシネーションを完全にゼロにすることは困難ですが、適切な技術構成によりコントロールすることが可能です。最近では「外部データとの連携」によって精度を高めるアプローチが主流となりつつあります。

1. プロンプトエンジニアリングによる「行動制限」

最も手軽な対策として、AIへ役割を与えたり、指示文に「資料にないことは答えない」「不明な場合は『分かりません』と答える」といった制約を加えます。AIが無理に情報を補完して「もっともらしい嘘」を付く挙動を、言葉の指示で抑制します。

2. 出典（ソース）表示による「検証性の担保」

回答の根拠となった情報の「出典元」が明記されるAIサービスを利用することで、ユーザーが即座に一次情報を確認できるようになります。これにより、AIの解釈ミスを見逃すことによる業務トラブルを未然に防ぎます。

3. RAGやMCPによる「外部連携」

AIの記憶に頼らず、信頼できる「正しいデータ」を直接参照させる、最も確実な対策です。

◼︎RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）

AIが回答を生成する前に、外部の信頼できる情報を自ら検索し、その知識を付け足して回答を生成する仕組みです。これにより、AIの記憶にはない最新の社内規定や専門資料に基づいた、根拠のある回答が可能になります。情報の「検索」と「生成」を組み合わせることでリスクを最小限に抑えます。

◼︎MCP（Model Context Protocol）

生成AI（LLM）を社内のデータベースやSaaS（Slack, Google Drive など）とつなぐための新しい共通規格です。AIが「最新の数値」や「実際のファイル内容」をリアルタイムに直接取得できるようになるため、情報の鮮度不足によるリスクを大幅に抑制することが可能になります。

これらを組み合わせ、AIの回答を少しずつ「事実に根ざしたもの」へと近づけていくことが、現在のビジネスシーンにおけるAI活用のアプローチとなっています。

適切なAI活用を支える運用ガバナンス

こうした技術的な対策を講じても、ハルシネーションのリスクを完全にゼロにすることはできません。そのため、組織として以下の「運用ルール」をセットで検討することが不可欠です。

1. Human-in-the-Loop＝ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による最終検証）

AIの学習や意思決定のプロセスに人間が介入し、フィードバックを与える「人間参加型」の設計を指します。対外的な回答や契約に関わる重要業務において、専門知識を持つ担当者が「最終的な責任者」として介在する設計です。AIを「完結したシステム」ではなく、人間と共存する「実務パートナー」として位置付け、AIの出力を人間が最終承認するワークフローを徹底することが、組織としての安全性を担保します。

2. ガイドラインの策定とリテラシー教育

全従業員に対し、AIの特性とリスクを正しく理解させる教育を実施します。「AIはもっともらしい嘘をつく可能性がある」という前提に立ち、出力結果を鵜呑みにせず、常に一次情報で事実確認（ファクトチェック）を行う文化を醸成します。技術だけに頼らず、利用者のリテラシーを底上げすることが、予期せぬトラブルを防ぐ多層的な防御策となります。

AI活用を加速させるために

人間にも記憶違いがあるように、ハルシネーションは生成AIの避けられない特性ですが、現在は技術と運用の両面からそのリスクをコントロールできる段階にあります。むしろ、こうしたAIの「不完全さ」を理由に導入を停滞させることは、AIを使いこなす競合に後れを取り、自社の競争力を低下させるという別のリスクを招きかねません。

ビジネス現場でお客さまが直面するこうした課題に対し、ソフトバンクでは、導入のしやすさや用途に合わせた多角的なソリューションを展開しています。

回答の根拠を即座に確認できる検索型AIの「Perplexity Enterprise Pro」や、RAGの精度向上に不可欠な、社内データの構造化と精度検証を効率化する「TASUKI Annotation RAGデータ作成ツール」。MCPに対応した次世代の自律汎用型AIエージェント「AGENTIC STAR」といった高度な選択肢を用意しています。

こうした技術面に加え、AI・DX推進に必要なスキルを学べる「Axross Recipe for Biz」や、社内でのスムーズな活用を促すルール作りから現場への浸透まで、定着支援全般をトータルで提供することで、企業のAI活用を実務レベルで支えます。

ソフトバンクは、単なるツールの提供にとどまらず、業務選定から運用ルールの定着まで、お客さまの課題に伴走します。リスクをコントロールしながら、AIの可能性を確かなビジネスの力へ変えていく挑戦を支えていきます。

AIによる記事まとめ

Hallucination（ハルシネーション）とは、生成AIが事実に基づかない情報をもっともらしく出力する現象です。文脈の自然さを優先する仕組みが原因で、ビジネスでは誤判断や法的リスクを招く恐れがあります。対策としてRAG等の技術活用や、人間が介在する運用ルールの徹底が不可欠であり、特性を理解した制御がAI活用の鍵となります。

※上記まとめは生成AIで作成したものです。誤りや不正確さが含まれる可能性があります。