ChatGPTでハルシネーションを抑制する対策は？すぐ使えるプロンプト例・最新機能を活用した対策方法を徹底解説！

ChatGPTはその高い文章生成能力から、多くの企業で活用が期待されています。しかしその一方で、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう現象が課題として認識されています。

この記事では、ChatGPTのハルシネーションがなぜ発生するのか、ビジネスシーンでどのようなリスクがあるのかを解説するとともに、企業がそのリスクを抑制し、AIを安全かつ効果的に活用するための実践的なアプローチをご紹介します。

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なぜChatGPTではハルシネーションのリスクを0にできないか？

ChatGPTのハルシネーションリスクを完全にゼロにできない理由は、その基本的な仕組みにあります。ChatGPTは確率モデルに基づいて回答を生成するため、時として「ありえそうな」誤った情報が選択されることがあります。

これは、AIの文章生成プロセスに内在する特性です。具体的には、ハルシネーションを避けられない理由は3つあります。

確率的な生成プロセス

1つ目は、確率的な生成プロセスです。ChatGPTの根幹を形成するLLM（大規模言語モデル）は次に来る可能性が高い単語を予測する確率モデルであり、事実を検証するシステムではありません。

学習データの限界

2つ目は、学習データの限界です。LLMがどれだけ膨大なデータで学習していても、世界の全ての「正しい」知識を網羅することは不可能です。データ自体に誤りや偏りが含まれている可能性は0にできません。

プロンプトの曖昧さ

3つ目は、プロンプトの曖昧さです。ChatGPTへの指示（プロンプト）が曖昧であったり、必要な情報が不足していたりすると、AIが文脈を誤解し、不適切な情報を生成する可能性が高まります。

AIが生成した誤情報を基に重要な経営判断を下してしまうと、事業に大きな損害を与える可能性があります。また、誤情報や偏見を含むコンテンツを生成・公開してしまうことで、法的な問題や倫理的な批判に直面するリスクも考えられます。

時には突飛な発想を活用するケースもある

時としてLLMに求められるのは、必ずしも100%厳密に正確な情報だけではありません。アイデア創出、多様な表現、人間らしい自然な対話など、ある程度の「創造性」や「柔軟性」、いわゆる「突飛な発想」も期待されています。

ハルシネーションを極端に抑制しようとすると、モデルの出力が硬直化し、こうした創造性や有用な応答が失われてしまう可能性があります。開発者は、この正確性と創造性のバランスを考慮してモデルを設計しています。

OpenAIもコード内のバグを検出し、ChatGPTが生成したコードの品質を向上させるCriticGPTの開発など、誤出力を抑制するシステムの開発を進めています。

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ハルシネーションを抑制するプロンプト設計の手法

ChatGPTを業務で活用する際、最も懸念されるのがハルシネーション（事実と異なる情報の生成）の問題です。ここでは、プロンプト設計を工夫することで、ハルシネーションを効果的に抑制する実践的な手法を紹介します。

明確な指示

ハルシネーションを抑制する最も基本的な方法は、ChatGPTに対して明確な指示とルールを設定することです。曖昧な質問や指示はAIの解釈の幅を広げ、不正確な情報生成のリスクを高めます。

悪い例として、単に「AIの将来について教えて」だけでは、現実的な答えが返ってくるとは限りません。

もう少し明確に、「今後5年間で、製造業におけるChatGPT技術の活用がどのように進展すると予測されるか、具体的なユースケースを3つ挙げて説明してください。」と指示を明確にする方が、欲しい内容の出力が返ってくる確率が高くなるでしょう。

ルールの設定

ChatGPTの出力に明確な境界線を設け、不確かな情報の生成を抑制する手法もよく用いられます。実務での活用例として、法務部門での契約書分析や市場調査レポートの作成時には、以下のようなプロンプトが効果的です。

あなたは信頼性の高い情報のみを提供するアシスタントです。以下のルールに従ってください：
1. 確実な情報のみを提供すること
2. 不明な場合は「わかりません」と回答すること
3. 出典がある場合は必ず明記すること
4. 推測に基づく回答は避けること[質問内容]

このような制約を設定するプロンプトは、財務分析や法的アドバイスなど正確性が重要な業務では不可欠です。

企業の意思決定プロセスでは、事実と推測を明確に区別することが重要です。例えば、経営会議の資料作成時に「確立された事実のみを含め、推測は明示的に区別すること」というルールを設定することで、情報の信頼性を担保できます。

上記のような制約を、ChatGPT独自の機能であるカスタム指示に事前に設定しておく手法も効果的です。

出典・根拠の明示を促すプロンプト例

出典や根拠の提示を求めることで、ハルシネーションの発生を抑制し、回答の信頼性を高めることができます。特に調査レポートや学術的な内容を扱う場合に有効です。

実務での活用例として、市場調査や競合分析を行う際には、以下のようなプロンプトが効果的です。

以下のトピックについて説明してください。回答には必ず情報源を含め、情報源がない場合はその旨を明記してください。また、各主張に対して、それが一般的に認められた事実か、議論の余地がある見解かを区別してください。
トピック：[具体的なトピック]

このアプローチは、ChatGPTに自身の知識の限界を認識させ、根拠のない情報の生成を抑制します。マーケティング部門や研究開発部門では、情報の出典を明確にすることで後続の意思決定プロセスの信頼性を高めることができます。

ただし、LLMが情報源を捏造する可能性もあるため、提示された情報源の検証は別途必要です。

不明な場合の「わかりません」指示の活用方法

LLMは質問に答えられないと判断すると、無理に回答を生成しようとしてハルシネーションを起こすことがあります。「わからない場合はわからないと答える」よう明示的に指示することが重要です。

実務での活用例として、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクでの利用時には、以下のようなプロンプトが効果的です。

以下の質問に回答してください。回答に自信がない場合や、十分な情報がない場合は、「この質問に正確に回答するための十分な情報を持っていません」と明記してください。推測や不確かな情報に基づく回答は避けてください。質問：[具体的な質問]

この手法は特に、最新の出来事や専門的な質問に対して効果的です。ChatGPTに「わからない」と答える許可を与えることで、不正確な情報の生成を防ぎます。

例えば、医療関連の問い合わせ対応では、「医学的な質問に対して確実な情報がない場合は、必ず『医療専門家に相談してください』と回答し、推測による回答は行わないでください」という指示を加えることで、誤った医療情報の提供リスクを軽減できます。

情報不足時の追加質問指示

AIに情報が不足している場合は追加質問をするよう指示することで、ハルシネーションのリスクを軽減できます。これは特にビジネスコンサルティングや戦略立案など、コンテキストが重要な場面で有効です。

実務での活用例として、プロジェクト計画の策定や問題解決のシナリオでは、以下のようなプロンプトが効果的です。

以下の質問に回答する際、情報が不足していると感じた場合は、回答を生成する前に具体的にどのような追加情報が必要かを質問してください。不確かな前提に基づいた回答は避けてください。質問：[具体的な質問]

このアプローチにより、AIは必要な情報を収集してから回答することで、より正確な結果が得られます。

推測や仮説の禁止・明示

AIに推測や仮説を明示的に区別するよう指示することで、事実と推測の境界を明確にできます。これは特に科学的トピックや論争のある分野での利用に適しています。

実務での活用例として、研究開発部門や政策立案部門では、以下のようなプロンプトが効果的です。

以下のトピックについて説明してください。回答では以下の区分を明確にしてください：
- 「確立された事実」：広く受け入れられている情報
- 「専門家の見解」：専門家の間で一般的に支持されている見解
- 「仮説/推測」：確証が不十分な情報
トピック：[具体的なトピック]

このプロンプトは、AIに情報の確実性レベルを明示させることで、ユーザーが回答の信頼性を判断しやすくします。例えば、新技術の導入検討時に活用して指示することで、リスク評価がより適切に行えます。

もう少し踏み込んで、「〇〇については言及しないでください」「△△のような誤った情報は含めないでください」のように望ましくない出力を明示的に指示するネガティブプロンプト手法も効果的です。以下に例を挙げます。

最新のスマートフォン市場の動向について説明してください。ただし、未発表の製品に関する憶測や噂は含めないでください。

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プロンプト以外の技術的ハルシネーション対策手法

プロンプト設計の工夫だけでは対応しきれない場合や、より組織的・体系的にハルシネーションリスクを管理したい場合には、技術的な対策手法が効果的です。特に重要な意思決定や顧客対応など、高い信頼性が求められる場面では、以下の技術的アプローチを検討する価値があります。

最新・高性能モデルの活用

OpenAIは継続的にモデルを改良し、新しいバージョンをリリースしています。一般的に、新しい世代のモデルや、より高性能なモデル（例：GPT-3.5からGPT-4へ、さらにGPT-4oへ）は、より広範で質の高いデータで学習されており内部の知識もアップデートされています。

これにより、プロンプトに含まれる複雑な指示やニュアンスをより正確に理解し、意図に沿った、かつ事実に基づいた応答を生成する能力が向上しています。

さらに、OpenAIが2025年にリリースしたo3モデルは、従来モデルよりも推論能力（論理的思考や複雑な問題解決）が大幅に強化されている点が特徴です。複雑な推論や論理的思考を要するタスクに強く、知識ベースのQ&Aや複雑な指示への対応力が向上しています。

これにより、事実に基づく正確な応答生成が可能となり、誤情報の発生率が低減します。

推論モデルであるoシリーズ（o3など）を基盤として、ウェブ検索や多様なツールを統合して高度な調査・分析を自動化するディープリサーチ（Deep Research）機能の活用も検討しましょう。従来の単一対話型AIや一問一答型の検索とは異なり、複数の情報源を横断的に参照し、マルチステップで情報を精査・統合する点が特徴です。

ウェブブラウジング機能

ウェブブラウジング機能は、ChatGPTがリアルタイムでインターネット上の情報を検索し、その検索結果（ウェブページの内容など）をコンテキストとして取り込み、回答を生成する機能です。

主にChatGPT Plus以上の有料プランで提供されています。

学習データに含まれていない最新の情報（例：今日のニュース、最近発表された製品情報など）に基づいて回答できるため、情報の鮮度に関わるハルシネーションを大幅に削減できます。

カスタムGPTのナレッジ参照機能

GPTs（カスタムGPT）のナレッジ機能は、ユーザーがアップロードしたファイル（PDF、テキストファイル、CSVなど）や、指定したデータソースをChatGPTの「知識ベース」として活用する機能です。

社内ドキュメント、製品マニュアル、研究論文、FAQ集など、限定的で信頼性の高い情報を基に回答を生成させることができるため、特定の専門領域や社内情報に関するハルシネーションを効果的に抑制できます。

ファインチューニングの活用

ファインチューニングとは、既存のLLMを特定の用途や業界向けにカスタマイズする技術です。企業固有のデータや業界特有の知識でモデルを追加学習させることで、特定分野での精度を高め、ハルシネーションを減らすことができます。

ファインチューニングの実施手順としては、まず高品質な教師データ（質問と正確な回答のペア）を準備し、これを用いてモデルを調整します。例えば、カスタマーサポート部門では過去の問い合わせと正確な回答のデータセットを使用することで、製品固有の質問に正確に応答できるモデルを構築できます。

ただし、ファインチューニングには一定の技術リソースとデータ準備が必要です。

中小企業では、まずは重要度の高い特定の業務領域に限定して実施することをお勧めします。例えば、頻繁に発生する顧客問い合わせや社内の共通質問などパターン化できる領域から始めるとよいでしょう。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築と運用

RAG（検索拡張生成）は、LLMが回答を生成する前に信頼できる情報源から関連データを検索・参照する仕組みです。RAGにより、「想像」ではなく実際のデータに基づいて回答を生成できるため、ハルシネーションを大幅に減らすことができます。

RAGシステムの基本構成は以下の通りです。

1. 社内文書、製品マニュアル、FAQなど信頼できる情報源を格納する知識ベース
2. 質問に関連する情報を効率的に検索するコンポーネントである検索エンジン
3. 検索結果を参照しながら回答を生成するモデルであるLLM

RAGは特に、製品サポート、社内ナレッジ管理、コンプライアンス対応など正確な情報提供が求められる業務での活用に適しています。例えば、法務部門では、最新の法令や判例、社内規定を参照しながら法的アドバイスを生成することで誤った法的解釈のリスクを最小化できます。

「温度（Temperature）」パラメータの最適化

「温度」は、LLMの回答の多様性と創造性を制御するパラメータです。低い温度設定ではより予測可能で安全な回答が生成され、高い設定では創造的だが時に不正確な回答が生成されます。

業務の性質に応じて適切な温度設定を選ぶことで、ハルシネーションリスクをコントロールできます。

実務では、同じAIシステムでも、タスクの性質に応じて温度設定を変更する運用が効果的です。例えば、製品仕様の説明には低温度、製品の魅力を伝えるコピー作成には高温度というように使い分けることで各業務に最適な結果を得ることができます。

ハルシネーション抑制に効果的な他のパラメータとして、Top-p (Nucleus Sampling)も挙げられます。Top-pは、生成に使用する単語の候補を累積確率上位の単語に限定して突飛な単語の出現を抑制する手法です。

人間による監視とフィードバックループの確立

AIの出力を人間が監視し、継続的にフィードバックを提供することで、システムの精度を向上させることができます。このアプローチは、特に重要な意思決定や対外的なコミュニケーションで有効です。

効果的なフィードバックループの構築方法としては、以下のステップが重要です。

1. 明確な品質基準を設定し、何がハルシネーションに該当するかの基準を明確化する。
2. レビュープロセスを確立し、AIの出力を検証する担当者と手順の決定をする。
3. 発見された問題を効率的に記録し、フィードバック収集をする。
4. 収集したフィードバックに基づくモデル調整やプロンプト改善など、 定期的な改善サイクルをする。

実務での実装例としては、カスタマーサポートでAIが生成した回答を担当者が確認してから送信するワークフローや、マーケティング資料をAIで下書き作成し、専門家が事実確認を行うプロセスなどが挙げられます。

特に医療や法律など、誤情報のリスクが高い分野では、AIと人間の協業モデルが推奨されます。

複数AIモデルによるクロスチェック手法（アンサンブル学習）

異なるAIモデルを使用して同じ質問に回答させ、結果を比較することでハルシネーションを検出する方法です。モデル間で回答が一致する情報は信頼性が高い可能性があり、不一致がある場合は注意が必要なポイントとして識別できます。

クロスチェックシステムの実装方法としては、以下のアプローチが効果的です。

1. 同じ質問を複数のモデルに問いかけることで複数のAIモデルへ同時にクエリを送信します。
2. 一致点と相違点を自動的に抽出する仕組みによって回答の比較分析を行います。
3. 意見が分かれる部分を明示してユーザーに提示することで不一致を可視化します。
4. 一致度に基づいて情報の信頼性を評価する信頼度スコアリングを実施します。

実務での活用例としては、市場調査レポートの作成時に複数のAIモデルから得た情報を比較し、一致する情報のみを採用することで信頼性を高める方法や、製品の技術仕様書作成時に複数モデルの出力を照合して正確性を担保する手法などがあります。

特に重要な意思決定や事実確認が必要な場面では、単一モデルに依存するよりも複数モデルのクロスチェックを行うことで、より信頼性の高い情報を得ることができます。

複数の異なるモデルやアプローチ（例えば、RAGとファインチューニングを組み合わせる、複数のLLMの出力を統合するなど）を組み合わせた手法はアンサンブル学習と呼ばれます。単一のモデルの弱点を補い、全体としてより頑健で正確なシステムを構築する手法です。

まとめ

ChatGPTのハルシネーションは、ビジネスでの意思決定や顧客対応において大きなリスクとなります。本記事では、この問題を抑制するための実践的な対策を紹介しています。

ハルシネーション対策は一度行えば完了するものではなく、AI技術の進展や利用状況の変化に合わせて継続的に見直し、改善していくことが大切です。もし、自社内での対策に限界を感じたり、より専門的な知見に基づいた最適な対策を講じたいとお考えの場合はAI導入・活用に詳しい専門家のサポートを得ることも有効な手段です。

具体的な状況をお伺いし、貴社に合ったハルシネーション対策のプランニングや導入支援についてご相談できますのでお気軽にご相談ください。

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ChatGPTのハルシネーションについてよくある質問まとめ