生成AI・LLM

ハルシネーション（幻覚）とは？意味・仕組みをわかりやすく解説

はるしねーしょん / Hallucination　／　最終更新日：2026年7月7日

30秒でわかる定義

ハルシネーションとは、LLM（大規模言語モデル）が事実と異なる内容を、もっともらしい文章で自信ありげに生成してしまう現象です。存在しない論文・数値・仕様などを『それらしく』作り出すため、業務利用では誤情報の混入リスクとして特に注意が必要です。

実務でのポイント：抑制策としては、RAGで根拠文書を渡す・出典の提示を求める・『わからない場合はわからないと答えて』と指示する・生成後に事実確認（ファクトチェック）や別モデルによる検証を行う、などを組み合わせます。ゼロにはできないため、重要用途では人間の確認を前提に設計します。

ハルシネーションを抑える設計（RAG・出典提示・評価/ガードレール）は、LLMアプリを実務投入する上で必須の観点です。品質・安全性を担保できるエンジニアは生成AI案件で重宝されます。

Q. ハルシネーションはなぜ起きるのですか？

A. LLMは事実を検索・検証しているのではなく、文脈から『次に来そうな単語』を確率的に生成しているためです。学習していない・曖昧な事柄では、統計的にもっともらしい表現を埋めてしまい、結果として誤情報が生成されます。

Q. ハルシネーションを完全になくせますか？

A. 完全にゼロにはできません。RAGによる根拠提示・出典明記・ファクトチェック・人間のレビューを組み合わせて発生率と影響を下げるのが現実的なアプローチです。