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【解説】生成AIのハルシネーション対策と求められる人的素養

【解説】生成AIのハルシネーション対策と求められる人的素養

2026年1月26日 生成AIにより作成　東京都 校正

生成AI（大規模言語モデル）は、非常に強力なツールである一方で、事実とは異なる情報をさも真実であるかのように生成する「ハルシネーション（幻覚）」という課題を抱えています。この問題に対処するためには、技術的な対策だけでなく、それを利用する人間に求められる資質が極めて重要になります。

本記事では、ハルシネーションを抑制するための具体的な実施事項と、利用者が備えておくべき経験・スキル・知識について解説します。

ハルシネーションを抑制するための実施事項

ハルシネーションを完全にゼロにすることは現在の技術では困難ですが、以下の手法を組み合わせることで、その発生率を大幅に下げることが可能です。

  1. RAG（検索拡張生成）の活用
    AIモデルが持つ知識だけに頼らず、外部の信頼できるデータベースや文書から情報を検索し、その内容を基に回答を生成させる手法です。「根拠となる資料」をAIに与えることで、事実に基づかない回答を劇的に減らすことができます。
  2. プロンプトエンジニアリングの工夫
    AIへの指示（プロンプト）において、「わからない場合は『わからない』と答えてください」や「以下の資料に基づいて回答してください」といった制約を加えます。また、AIに思考の過程を書き出させる（Chain of Thought）ことで、論理的な飛躍や誤りを抑制できます。
  3. グラウンディング（根拠付け）
    回答の根拠となった引用元を明示させる設定を行います。これにより、利用者が情報の正確性を後から検証しやすくなります。

人が持つべき経験・スキル・知識

AIを使いこなす以前に、私たちは「情報」や「技術」そのものに対する基礎体力を養っておく必要があります。

1. 専門分野のドメイン知識

AIが出した回答が「もっともらしい嘘」であるかを見抜くには、その分野における深い ドメイン知識（専門知識） が必要です。

  • 違和感への気づき： 専門家であれば、AIの回答に含まれる微妙な用語の使い方の誤りや、論理の矛盾に即座に気づくことができます。
  • 経験に基づく判断： 過去の実務経験から、「この数値はおかしい」「この手順は現実的ではない」と判断できる感覚が、最終的な情報の信頼性を担保します。

2. 前提条件としてのITリテラシー

AIリテラシーを身につける前に、まずは基盤となるITリテラシーが不可欠です。

  • データの仕組みの理解： 情報がどのように処理され、インターネットを通じてどのように伝達されるかという基礎知識。
  • 情報の検索能力： 検索エンジンを使いこなし、一次ソース（公的な統計や公式発表など）に辿り着くスキル。
  • セキュリティ意識： 入力したデータがどのように扱われるか、情報の機密性を判断できる能力。

3. クリティカル・シンキング（批判的思考）

「AIが出した答えだから正しい」と鵜呑みにせず、常に「本当だろうか？」と疑う姿勢です。複数のソースを照らし合わせる「クロスチェック」の習慣化が、ハルシネーション対策の最後の砦となります。

必要な要素 具体的な内容 役割
ドメイン知識 特定分野の専門教育、実務経験 回答の正誤を判定するフィルター
ITリテラシー ネットワーク、OS、セキュリティの基礎 AIを利用するための土台
AIリテラシー プロンプト操作、AIの特性理解 道具を効率的に扱う技術

まとめ

ハルシネーション対策は、RAGなどのシステム的なアプローチと、人間の高度な判断力を組み合わせる「協調体制」が基本となります。

特に、AIリテラシーに注目が集まりがちですが、その根底には 「正確な情報にアクセスし、理解するためのITリテラシー」と「正誤を判断するための専門知識」 が不可欠です。AIを単なる「答えをくれる魔法の箱」ではなく、「作業を支援するパートナー」として捉え、人間側が最終的な責任を持つ姿勢が求められます。

引用文献

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