【AIハルシネーション対策】マーケ・広報担当が押さえる原因と防止策

はじめに。

ここ1〜2年で、生成AIはかなり身近な存在になりました。
記事構成の作成、文章のたたき台、FAQの整理、翻訳、要約など、マーケティングや広報の現場でも「まずAIに下書きを作らせる」という使い方は、すでに珍しくありません。

一方で、便利さの裏側でよく話題になるのが、ハルシネーションです。
もっともらしい文章なのに、内容は間違っている。出典があるように見えるのに、実際には確認できない。そんな現象に、不安を感じたことがある方も多いのではないでしょうか。

特に、米国に拠点を持つ日系企業のマーケティング担当者や広報担当者にとっては、この問題は軽くありません。
Webサイト、SEO記事、製品紹介、営業資料、プレスリリース、SNS投稿などで誤情報が混じれば、単なる作業ミスでは済まず、ブランドへの信頼や問い合わせ機会にも影響し得ます。

では、なぜ生成AIはハルシネーションを起こすのでしょうか。
そして、実務ではどう防げばよいのでしょうか。

本記事では、OpenAIやAnthropic、Google、NISTなどの公開情報を踏まえながら、ハルシネーションが起きる理由と、企業の現場で取り入れやすい防止策を、できるだけわかりやすく整理していきます。

Index

• 〖1分で解説！〗生成AIのハルシネーションとは
• 〖深掘り1〗なぜ生成AIはもっともらしく間違えるのか
• 〖深掘り2〗ハルシネーションを防ぐための基本設計
• 〖よくある質問〗ハルシネーションは完全になくせる？
• 〖まとめ〗AIは便利。でも「そのまま使う」は危険

〖1分で解説！〗生成AIのハルシネーションとは

ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる内容を、自然で説得力のある文章として出力してしまう現象です。
単純な誤字脱字ではなく、「一見もっともらしい」のが厄介なところです。

たとえば、次のようなケースです。

• 存在しない統計データを入れてしまう。
• 実在しない記事や論文を出典として挙げてしまう。
• 古い情報を最新情報のように説明してしまう。
• あるいは、英語原文の意味を少しずらして、日本語では断定的に書いてしまう。

この種の誤りは、マーケティングや広報の現場では特に見過ごしにくい問題です。
なぜなら、文章が自然であればあるほど、読む側も書く側も「たぶん大丈夫だろう」と感じやすいからです。

OpenAIは、ハルシネーションを「もっともらしいが誤った記述」と説明しています。つまり、生成AIの問題は「文章が不自然」なのではなく、文章が自然すぎるがゆえに、誤りに気づきにくい点にあります。

〖深掘り1〗なぜ生成AIはもっともらしく間違えるのか

学習データだけが原因ではない

「AIが間違えるのは、学習データに誤りが含まれているから」と考えられがちですが、それだけでは説明しきれません。
OpenAIの公開研究では、仮に学習データが完全でも、モデルの性質上、誤りが発生しうると説明されています。

生成AIは、世界の真実をそのまま理解しているわけではありません。
大量のテキストをもとに、「この文脈では次にどんな言葉が続きそうか」を予測する仕組みで動いています。
そのため、情報が曖昧だったり、文脈から一見ありそうに見えたりすると、事実確認が甘いまま、それらしい答えを組み立ててしまうことがあります。

「わからない」より「答える」方が有利になりやすい

OpenAIは、ハルシネーションの背景として、不確実性を認めるより、推測して答える方が評価されやすい構造を挙げています。
言い換えると、モデルは「沈黙する」「わからないと言う」よりも、「とにかく答える」方向に寄りやすいのです。

これは、企業の現場でAIを使うときにも起こります。
たとえば、「空欄を作らずに全部埋めて」「とにかく早くたたき台を出して」と指示すると、AIは不確かな部分まで埋めにいきます。
その結果、情報が足りないところほど、もっともらしい誤りが生まれやすくなります。

自然な文章＝正しい文章、ではない

生成AIは、読みやすい文章を作るのが得意です。
ただし、それは「自然な文章を作るのが得意」という意味であって、「常に正しい内容を書く」という意味ではありません。

ここが、人間にとっての落とし穴です。
特にマーケティングや広報では、文章の流れがよく、表現がきれいだと、それだけで質が高く見えてしまいます。
しかし実際には、流暢さと正確性は別物です。

だからこそ、生成AIを使うときには、「読みやすいか」だけでなく、根拠があるか、出典を確認できるか、断定してよい内容かを分けて考える必要があります。 Anthropicも、重要情報については引用や出典を確認し、必要なら「わからない」と言わせる設計を勧めています。

〖深掘り2〗ハルシネーションを防ぐための基本設計

1. AIに「何をしてほしいか」だけでなく「何をしてはいけないか」も伝える

ハルシネーション対策で最初にやるべきことは、プロンプトを丁寧に設計することです。
「記事を書いて」「要約して」だけでは、AIの自由度が高すぎます。

実務では、少なくとも次の4点を明示した方が安全です。

• 参照してよい情報源
• 断定してよい範囲
• 推測してはいけない項目
• 不明な場合の返答方法

たとえば、「一次情報または公式情報のみを根拠にする」「出典が確認できない主張は書かない」「不明な場合は“不明”と明記する」といった条件を入れるだけでも、かなり変わります。Anthropicの公開ガイドでも、「I don’t know」を許可することが有効策として挙げられています。

2. 出典・引用・根拠付きの出力にする

企業実務では、監査できる形でAIを使うことが重要です。
つまり、「きれいな文章が出た」で終わらせず、「何を根拠にその結論を書いたか」を追える状態にしておく必要があります。

おすすめなのは、次の流れです。

• まず、AIに原文や参考情報の該当箇所を抜き出させる。
• 次に、その引用に基づいて要約や記事草案を書かせる。
• 最後に、人間が引用と本文を照合する。

Googleは、モデル出力を検証可能な情報源に結びつけることをgroundingと説明しています。
この考え方は、SEO記事、サービス紹介、FAQ、広報文など、外部公開する文章全般と相性がよいです。

3. 最新情報や自社情報は、検索連携やRAG前提で扱う

最新ニュース、制度改定、価格、製品仕様、会社情報など、更新が頻繁な領域は、モデル単体に任せるより、検索や社内資料への接続を前提にした方が安全です。

Google Cloudは、groundingを通じて、より正確で最新性のある出力につなげられると説明しています。
また、RAGの考え方では、必要な情報を検索してから生成するため、自社サイト、社内FAQ、過去のプレスリリース、製品資料などをもとに回答させやすくなります。

4. 最後は必ず人間が確認する

どれだけプロンプトを工夫しても、出典付きにしても、ハルシネーションを完全になくすのは難しいのが現実です。
そのため、公開前には必ず人間がレビューする前提にしておく必要があります。

確認の優先順位が高いのは、
数字、固有名詞、日付、法規制、比較表現、受賞歴、顧客事例、リンク先、引用元です。

NISTも、出典や引用の確認を含む運用管理を重視しています。
AIを「完成品を出す存在」と見るより、人間の確認を前提にした下書き担当として使う方が、企業利用では安定しやすいと言えるでしょう。

〖よくある質問〗ハルシネーションは完全になくせる？

Q1. 生成AIのハルシネーションは、今後なくなりますか？

減らすことはできますが、完全になくすのはまだ難しいと考えるのが現実的です。
OpenAI自身も、これは現在の大規模言語モデルに残る重要課題だと説明しています。

Q2. 出典を付けさせれば安全ですか？

かなり改善しますが、それだけで十分とは言えません。
出典が実在するか、引用内容と本文の主張が一致しているかは、人間が確認する必要があります。GoogleやAnthropicも、出典やgroundingの重要性を強調しています。

Q3. マーケティングや広報では、どこまでAIを使ってよいですか？

初稿作成や情報整理には向いています。
ただし、対外公開する内容、特に数字や制度、比較表現、企業情報などは、人間確認を前提に使う方が安全です。
「AIで全部済ませる」より、「AIで工数を減らし、最終判断は人間が持つ」という形が、実務では最も安定しやすいでしょう。

〖まとめ〗AIは便利。でも「そのまま使う」は危険

生成AIのハルシネーションは、単なる不具合ではありません。
学習の仕組み、評価のされ方、プロンプト設計、運用フローなど、複数の要因が重なって起きるものです。

だからこそ、対策も1つでは足りません。

• 役割を限定する。
• 出典を求める。
• 検索や自社情報に接続する。
• 最後に人間が確認する。

この基本を押さえるだけでも、リスクはかなり下げられます。

特に、米国向けに情報発信を行う日系企業では、AI活用そのものよりも、AIをどう安全に業務へ組み込むかが重要です。
もし、「AIをデジタルマーケティングで使いたいが、どこまで任せるべきかわからない」と感じている場合は、相談できる会社に伴走してもらうのも有効です。Seeknet USAは、オンラインマーケティング、Web制作、保守・リスク対策まで含めて支援しておりますので、もしご興味がございましたらお気軽にご連絡ください。無料相談も受け付けています。

参照記事:

OpenAI公式「Why language models hallucinate」

OpenAI論文「Why Language Models Hallucinate」(Kalai et al., “Why Language Models Hallucinate,” PDF p. 1, top)

Anthropic公式 docs「Reduce hallucinations」

Google Cloud公式「Grounding overview」

Google Cloud公式「What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?」

Google AI for Developers「Grounding with Google Search」

NIST「Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative AI Profile」(NIST, “AI RMF: Generative AI Profile,” PDF p. 35, mid)

XenoSpectrum「なぜChatGPTは嘘をつくのか？OpenAIが自ら明かす『ハルシネーション』の根本原因」