生成AIの「ハルシネーション」問題を徹底解説：なぜAIは嘘をつくのか？初心者向け完全ガイド

はじめに：AIが「嘘」をつく時代

最近、生成AI（人工知能）を調べものに使う人が急速に増えています。GoogleやChatGPTなど、日常的にAIの回答を目にする機会も多くなりました。しかし、これらのAIが時として「間違った情報」や「存在しない情報」を自信満々に答えることがあることをご存知でしょうか？

この記事で学べること

AIが間違いを犯す具体的な事例
なぜAIが「ハルシネーション」を起こすのか
AIと安全に付き合うための実践的な方法
学校や職場でのAI活用の現状と注意点

「ハルシネーション」とは？

AIが実際には存在しない情報や間違った情報を、まるで事実であるかのように出力してしまう現象のことです。「幻覚」という意味の英語から名付けられました。

出典： NHK NEWS WEB「日本語の『根比べ』の語源は『コンクラーベ』？知らないうちに事件の犯人にされてしまった人まで…」

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250517/k10014807051000.html

実際に起きた驚きの事例

事例1：「根比べ」の語源は「コンクラーベ」？

❌ AIの間違った回答

“根比べの語源は、中世ヨーロッパにおける教皇選出方法であるコンクラーベに由来するとされています”

Googleで「根比べ語源」と検索すると、上記のような間違った情報がトップに表示されました（2025年5月16日時点）。この回答はGoogleの生成AIが作成したものですが、完全に間違っているのです。

✅ 正しい説明

「根比べ」と「コンクラーベ」は、どちらも粘り強く続ける意味で似ていますが、語源的な関係はありません。単なる偶然の一致です。

なぜこの間違いが起きたのか？

AIは言葉の音が似ていることや、両方とも「長時間続ける」という共通点があることから、誤った関連性を推測してしまったと考えられます。これは人間が「音が似ているから関係があるかも」と思い込むのと似ています。

事例2：大阪万博のトイレは汲み取り式？

X（旧Twitter）で利用できる生成AI「Grok」では、「大阪・関西万博のトイレは汲み取り式だ」という完全なデマについて、以下のような間違った回答が複数投稿されました：

❌ AIの間違った回答例

“汲み取り式なのはインフラの問題が根深い証拠”
“一部汲み取り式になってしまっている可能性が高い”

✅ 正しい事実

大阪・関西万博の実施主体である博覧会協会によると、そのような事実は一切なく、トイレはすべて水洗で、下水道も整備されているとのことです。

この事例の深刻さ

この事例は、AIが根拠のない噂や憶測を「事実」として広める危険性を示しています。特に、公共事業や政治的な話題では、こうした誤情報が社会的な混乱を引き起こす可能性があります。

事例3：知らない間に殺人犯にされた男性

ノルウェーで起きた最も深刻な事例です。ある男性がChatGPTに自分の名前を入力して検索したところ、以下のような完全に虚偽の情報が表示されました：

❌ AIの虚偽回答

“自分の息子2人を殺害、さらにもうひとりの息子の殺人未遂で、ノルウェーの最高刑である懲役21年の判決を受けた”

✅ 事実

この男性はこれまで一度も犯罪で起訴されたり、判決を受けたりしたことがない一般市民でした。

法的措置の発展

この事例は単なる間違いでは済まされませんでした：

2025年3月：権利保護団体「noyb」がノルウェー当局に苦情を申し立て
要求内容：OpenAI社に対する名誉毀損情報の削除と罰金
意義：AI企業の責任を問う重要な先例となる可能性

なぜAIは「嘘」をつくのか？技術的な仕組みを理解しよう

AIの「学習」の仕組み

生成AIは、インターネット上の膨大なテキストデータから「パターン」を学習します。これは人間が本を読んで知識を蓄積するのと似ていますが、AIは内容の真偽を判断する能力がありません。

例えるなら…

図書館で本を丸暗記する人がいて、質問されたら暗記した内容を組み合わせて答えるけれど、その本の内容が正しいかどうかは分からない状態です。

「無知の知」がないAI

国立情報学研究所の佐藤一郎教授によると、AIには「知らないということを認識する能力」がありません。そのため、知らないことを聞かれても「知りません」と答えずに、推測で答えてしまいます。

人間との違い

人間は「それは知らない」と言えますが、AIは「何となくそれっぽい答え」を作り出してしまうのです。

ハルシネーションが起きやすい5つの状況

1. データが少ない分野

専門的すぎたり、新しすぎたりして、学習データが不足している分野

2. 曖昧な質問

主語や目的語が不明確で、何を答えればいいか分からない質問

3. 偏った学習データ

間違った情報や偏見を含むデータから学習した場合

4. 悪意ある操作

意図的に間違った情報を大量に流布し、AIに学習させる行為

5. 複雑な推論

複数の情報を組み合わせる必要がある複雑な質問

6. 最新情報

学習データの更新日以降に起きた最新の出来事

専門家の見解

“生成AIは単語の意味を理解しているわけではなく、文章が正しいかどうかも判断できていません。AIは学習した情報そのものでなくても類推によってコンテンツを生成することができます。ただ、この類推を間違えると、幻覚を意味する『ハルシネーション』という現象が起きやすくなります”

— 国立情報学研究所佐藤一郎教授

実社会への深刻な影響：学校・職場・法廷で起きていること

教育現場での革命と混乱

📊 大学生の利用率

68.2%

全国大学生活協同組合連合会調査（2024年）

授業や研究での利用が最多
論文・レポート作成の参考として活用
1万1000人以上を対象とした大規模調査

⚠️ 発覚した問題

筑波大学の田川拓海准教授の授業で実際に起きた事例：

存在しない文献を引用したレポート
実在する著者名を使った架空の研究内容
学生は悪意なくAIの出力をそのまま使用

革新的な対応：東洋大学の取り組み

東洋大学情報連携学部では、AI利用を前提とした新しい教育システムを導入：

✅ 積極的活用

全学生が最新生成AIを無料利用可能
レポートでのAI使用を必須化
AI使用プロセスも評価対象に

📝 透明性の確保

AIへの指示内容を明記
AI回答と自分の考察を区別
使用方法も評価の一部

学生の声

“使い始めの時は、単純な一答一問みたいな感じでしか使えていませんでしたが、いまは対話を通じて、考えを深めるように使うように変わりました”

“AIの具体的な弱点を、実際に確かめられる環境もあるので、性能が高くてもハルシネーションが起こることに気付くことができていると思います”

企業での急速な普及

46.8%

総務省調査（2024年1-2月、企業220社対象）

「メールや議事録作成など業務で使用中」と回答した企業の割合

メール作成

定型文書やメール返信の自動化

議事録作成

会議内容の要約と整理

資料作成

プレゼン資料や報告書の下書き

企業利用での注意点

企業でのAI利用が急速に広がる一方で、以下のようなリスクも指摘されています：

機密情報の漏洩：AIに入力した情報が学習データとして使われる可能性
責任の所在：AI生成コンテンツの間違いに対する責任の曖昧さ
品質管理：出力内容の正確性チェック体制の必要性

法廷でも起きているAI問題

アメリカ・インディアナ州の事例

事件の概要：

弁護士が法廷に提出した書類に存在しない判例が記載
書類は生成AIを使って作成されていた
弁護士は内容を確認せずに提出

⚖️ 裁判所の判断（2025年2月）

弁護士の調査義務違反を認定
15,000ドルの制裁金を勧告
法的職業に対する警鐘となる重要な判例

この事例が示すもの

AIを使用する際には、出力内容の最終的な責任は人間が負うということです。特に法律、医療、金融など、人の生活に大きな影響を与える分野では、AI出力の検証がより重要になります。

AIと安全に付き合う7つの実践的ガイドライン

1
明確で具体的な質問をする

❌ 曖昧な質問例

“それについて教えて”

✅ 明確な質問例

“2024年の日本の人口減少率を、総務省の統計データに基づいて教えて”

ポイント： 主語・述語・目的語を明確にし、情報源も指定する

2
複数のAIで確認する

同じ質問を複数のAIサービスで試してみましょう：

ChatGPT

Gemini

Claude

Copilot

なぜ有効？ 複数のAIが同じ間違いをする確率は低いため

3
一次情報を必ず確認する

AIが提示した情報の元ネタを調べる習慣をつけましょう：

公式サイト・政府機関のデータ

信頼できるニュースメディア

学術論文・研究機関の発表

4
対話を重ねて精度を上げる

一度の質問で終わらず、掘り下げて質問しましょう：

対話例：

質問1： “AIのリスクについて教えて”

質問2： “先ほどの回答の根拠となる研究はありますか？”

質問3： “その研究の限界や反対意見はありますか？”

5
データが少ない分野は特に注意

最新の技術動向
地域限定の情報
個人的な体験談
未来の予測

6
重要な決定には使わない

以下の分野では特に慎重に：

🏥 医療・健康相談
💰 投資・金融判断
⚖️ 法律問題
🎓 重要な学術研究

7
継続的な学習と更新

AI技術は日々進歩しています：

📚 最新の使い方を学ぶ
🔄 定期的に情報を更新
👥 他のユーザーと経験を共有
🎯 適切な使用場面を見極める

専門家からの実践的アドバイス

東洋大学坂村健名誉教授

“AIは、ずっと対話を繰り返さなきゃダメなんです。人と同じでAIといい仲間になるには、コミュニケーションを増やさなきゃいけない”

“そして、常に疑いを持って、複数チェックをするという心構えは、AIを使うときでも大事なことです。”

国立情報学研究所佐藤一郎教授

“AIに質問するときに、主語・目的語・動詞をきちんと伝える。主語や目的語があいまいな場合にはAIは勘違いをすることがあります”

“回答には間違いもあるといった生成AIの特性と限界を理解して使ってほしいと思います”

AI技術の未来とハルシネーション対策の展望

技術的改善の方向性

より精密な学習データ
信頼性の高いソースからのデータ収集と品質管理の向上
不確実性の表示
AIが「自信がない」部分を明示する技術の開発
リアルタイム検証
回答と同時に事実確認を行うシステムの実装

社会的対応の必要性

AIリテラシー教育
学校教育からAIの適切な使い方を学ぶカリキュラム
法的枠組みの整備
AI利用に関する責任の所在を明確にする法律の制定
業界標準の確立
AI開発・運用に関する安全基準の策定

私たちができること：今日から始められる5つのアクション

個人レベル

🔍 複数の情報源で確認する習慣を身につける
📚 AIの仕組みを基本的に理解する
🤝 AI利用経験を他の人と共有する

組織レベル

📋 AI利用ガイドラインを策定する
🎓 従業員・学生向けの研修を実施する
⚡ AI出力の検証プロセスを確立する

重要なバランス

AIの便利さを活用しながら、リスクを適切に管理する

完璧なAIを待つのではなく、現在のAIの特性を理解して
賢く付き合っていくことが重要です

まとめ：AIと上手に付き合うために

理解すべきリスク

ハルシネーション（AI幻覚）の存在
誤情報の拡散可能性
個人の名誉毀損リスク
重要な決定への悪影響

実践すべき対策

複数のAIで情報を確認
一次情報源の検証
明確で具体的な質問
継続的な対話と検証

得られる価値

学習効率の大幅向上
創造性の拡張
作業時間の短縮
新しい視点の獲得

キーメッセージ

AIは「完璧な答えマシン」ではなく
「賢いアシスタント」として活用する

適切な理解と対策により、AIは私たちの強力なパートナーになります

知識を武器に、AIと共に成長していきましょう！

参考資料・出典

主要出典

NHK NEWS WEB (2025年5月17日)

「日本語の『根比べ』の語源は『コンクラーベ』？知らないうちに事件の犯人にされてしまった人まで…」

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250517/k10014807051000.html

専門家・研究機関

国立情報学研究所佐藤一郎教授
東洋大学情報連携学部坂村健名誉教授
筑波大学田川拓海准教授
権利保護団体「noyb」

調査・統計データ

総務省「企業AI利用状況調査」(2024年)
全国大学生活協同組合連合会調査(2024年)
大阪・関西万博博覧会協会公式情報
アメリカ・インディアナ州裁判所報告書

免責事項

本記事は2025年5月17日時点の情報に基づいています。AI技術は急速に発展しており、
最新の情報については各サービスの公式情報をご確認ください。
記事内容の利用は自己責任でお願いします。