2025年11月10日·1 分
LLMのハルシネーションを解説：何が起き、なぜ生じるのか
LLMのハルシネーション（虚偽の自信ある応答）が何か、起きる仕組み・原因、実例とリスク、検出法、現場での緩和策を分かりやすく解説します。
LLMのハルシネーション（虚偽の自信ある応答）が何か、起きる仕組み・原因、実例とリスク、検出法、現場での緩和策を分かりやすく解説します。
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストを学習して言語を生成・変換するAIシステムです：質問応答、メール作成、文書要約、コード作成などを行います。これらは現在、検索エンジン、オフィスツール、カスタマーサービス、開発者のワークフロー、そして敏感な領域の意思決定支援システムにも組み込まれています。
モデルが日常的なツールの一部となるにつれて、その信頼性は理論上の問題では済まされません。LLMが正確で権威的に聞こえるが実際には誤っている回答を出すと、人はそれを信頼しがちです――特に時間を節約できたり、自分がそうであってほしいと願っていた事実を裏付ける場合はなおさらです。
AIコミュニティでは、このような自信に満ちた具体的だが誤った応答をハルシネーションと呼びます。用語は次の点を強調します：
この錯覚こそがLLMハルシネーションの危険性を高めます。例えば、引用をでっち上げる検索スニペット、存在しないAPIを提案するコーディングアシスタント、架空の投薬量を事実として述べる医療チャットボットなどは、ユーザーがそれに基づいて行動した場合に深刻な害を生む可能性があります。
LLMは次のような状況で使われています：
しかし、現在のどのモデルも完全に正確で真実のみを返すわけではありません。最先端のシステムであっても、簡単な質問でハルシネーションが起きることがあります。これはまれなエッジケースではなく、生成モデルの動作原理に根ざした基本的な振る舞いです。
この制約を理解し、プロンプト、製品設計、ポリシーをそれに合わせて設計することは、LLMを安全かつ責任ある形で利用するために不可欠です。
LLMハルシネーションは、流暢で自信に満ちているように見えるが事実に反する、あるいは完全に作り話の出力です。
より正確には：ハルシネーションは、モデルが現実や依拠すべきソースに根拠づけられていないコンテンツを生成し、それを真実であるかのように提示する場合に発生します。モデルが人間の意味で「嘘をついている」わけではなく、データのパターンに従う過程で虚構の詳細を出してしまうのです。
ハルシネーションを通常の不確実性や無知と区別することは有用です：
両者は同じ予測プロセスから生じますが、ハルシネーションは信頼できそうに聞こえるため特に有害です。
ハルシネーションは単なる説明文だけに限りません。多様な形で現れます：
LLMは「考えている」わけでも事実を照会しているわけでもありません。テキストを“妥当に続ける”パターンマシンです。
訓練は、書籍、記事、コード、ウェブサイトなどの巨大なテキストから始まります。モデルは「これは真実だ／偽だ」といったラベルを受け取りません。
代わりに、文の一部を隠してその隠れた単語を当てるというタスクを何度も繰り返します。例えば：
"Paris is the capital of ___"
モデルは推測を繰り返すことで内部パラメータを調整し、訓練データに近い予測ができるようになります。これが何十億回もさまざまな文脈で行われ、言語や世界の統計的規則性がモデル内部に定着していきます。
技術的には、モデルは「次のトークン」（単語の一部、単語全体、句読点など）を、これまでの全トークンを条件として予測します。
各ステップで、全ての候補トークンに対する確率分布を出力します：
デコーディングアルゴリズムはこの分布からサンプリングするか、最も確からしいものを選んで次のトークンを決めます。これを繰り返すことで文章が生成されます。
重要なのは目的関数：訓練は訓練データに見られるようなテキストを一致させることを目指します。事実を確認する別の仕組みはデフォルトではありません。
つまり、モデルはもっともらしく聞こえる補完を生成するよう最適化されており、必ずしも正確で最新で検証可能である保証はありません。訓練データに誤解が多く含まれていれば、その誤解が再生されることがあります。
LLMは膨大なデータから一般的なパターン（文法、典型的な推論テンプレート、概念間の連想など）を非常によく捉えます。
しかし、正確に検索可能な事実のカタログを保存しているわけではありません。彼らの「知識」は内部の重みの中に統計的傾向として曖昧に広がっています。そのため、流暢で文脈に沿ったテキストを生成しつつ、正しいように見えるが実は誤った詳細を時折作り出してしまうのです。
ハルシネーションは単なるランダムな不具合ではなく、LLMの構築と訓練方法から直接生じます。
モデルはウェブや書籍、コードなどからスクレイピングした大量のテキストを学習します。このデータには次のような問題があります：
モデルが強いデータ領域外の質問に直面しても、何らかのテキストを予測しなければならないため、流暢な推測を生成します。
基礎訓練の目的は：\n
与えられた前文のもとで、訓練分布において次に最も出現しやすいトークンを予測すること
これは言語的妥当性を最適化しており、事実の正確さを直接最適化してはいません。訓練データで最もありそうな次文が自信を持って誤った主張であれば、モデルはそれを出力することで報酬を受けます。
その結果、モデルは事実に根拠がない場合でももっともらしく聞こえるテキストを生成することを学びます。
生成時のデコーディングアルゴリズムはハルシネーション率に影響します：
デコーディングは知識を追加するわけではなく、既存の確率分布の探索方法を変えるだけです。分布の弱点は積極的なサンプリングによってハルシネーションとして増幅され得ます。
現代のモデルはRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）などでファインチューニングされます。アノテータは「役立つ」「安全」「礼儀正しい」回答を報酬します。
これにより次のような圧力が生じます：
アラインメントの微調整は使い勝手と安全性を多く改善しますが、自信に満ちた推測を助長することがあり得ます。役立ち度と適切な不確実性のバランスを取ることがハルシネーションの核心的な技術的課題です。
LLMのハルシネーションには認識しやすいパターンがあり、これを学ぶことで出力に疑いを抱き、より良い追跡質問をすることができます。
目に見える失敗モードの一つは自信に満ちた捏造です：
これらは権威的に聞こえるため、ユーザーが検証しなければ特に危険です。
LLMは次のようなものを頻繁に生成します：
/research/や/blog/パスを付ける）が、実際にはどこにもつながらない。モデルは引用やリンクの見た目をパターンマッチしているだけで、データベースやライブのウェブを照会しているわけではありません。
別の典型パターンは複数ソースの合成です：
訓練データに類似のストーリーや重複する話題が多いと、こうした混同が起きやすくなります。
LLMはどのように／なぜ何かが起きるかについてもハルシネーションします：
テキストが流暢で内部整合性があるため、こうした推論のハルシネーションは単純な誤った事実よりも発見しにくいことがあります。
大きく、より良いモデルはハルシネーションを少なくしますが、より説得力のある形で残ることがあるため注意が必要です。これは多くの面でLLMの作り方に起因します。
モデルの規模、データ、訓練の強化はベンチマーク、流暢さ、事実精度を向上させる傾向があります。しかし核心は依然として「次のトークンを予測する」ことであり、「世界の事実を検証する」ことではありません。
したがって、より大きなモデルは：
これらの強みは、間違った回答をより説得力のある形で提示しうるという意味でもあります。
LLMは「ウィキペディア風の書き方」や「研究論文の引用がどう見えるか」といった統計的規則性を内部化します。新奇な問いや学習経験の外側にある問いに対しては、次のような挙動を示します：
この過度の一般化は、ドラフト作成やブレインストーミングでは強力ですが、現実が学習したパターンと一致しない場合にハルシネーションを生みます。
多くのベースモデルはキャリブレーションが不十分で、モデルがある回答に割り当てる確信度が、その回答の真偽を確実に反映しません。
モデルが高確率の継続を選ぶのは、会話や様式に合っているからであり、強い証拠があるからとは限りません。明示的に「わからない」と言うメカニズムやツール照会がないと、高い自信は多くの場合「パターンに極めて合致している」ことを意味するに過ぎず、事実としての正しさを示すものではありません。
モデルは巨大で雑多なテキストの混合を学習しています。あなたのプロンプトがモデルが実際に見た分布と異なる場合：
プロンプトが訓練時の馴染みあるパターンから外れると、モデルは類似のパターンから即興で補完を行います。その即興は流暢に見えるものの、完全に作り話であることが多いです。
要するに、モデルが改善されてもハルシネーションは消えず、稀にはなるがより洗練された形で残るため、注意深く検出・管理することが重要です。
LLMのハルシネーションは単なる技術的奇異ではなく、人や組織に直接的な影響を与えます。
単純で低リスクに見える問い合わせでもユーザーを誤導します：
これらは穏やかなトーンや権威的な語り口で提示されることが多く、非専門家は特に検証せず信じやすいです。
規制や安全が関わる分野では危険性が飛躍的に増します：
企業にとってハルシネーションは連鎖的な問題を引き起こします：
LLMを実装する組織は、ハルシネーションを単なる小さなバグではなく主要なリスクとして扱い、ワークフロー、免責、監督、監視をそれに合わせて設計する必要があります。
モデルが流暢で自信満々に聞こえる一方で全く誤っていることがあるため、検出は思ったより難しいです。大規模に信頼できる測定を行うことは、まだ研究課題であり完全に解決された技術ではありません。
ハルシネーションは文脈依存です：ある文が一つの状況では正しく、別の状況では誤りになり得ます。モデルはもっともらしいが存在しない出典を作ったり、真偽が混在する文を生成したり、事実を言い換えて参照データと比較しにくくします。
さらに：
このため、自動検出は未だ不完全で、人間レビューと組み合わせて使われることが多いです。
ベンチマーク：研究者は既知の正答を持つキュレーションされたデータセット（QAや事実検証ベンチマーク）を使ってモデルを評価します。これはモデル比較に有用ですが、実際のユースケースに完全に一致することは稀です。
人間によるレビュー：特に医療や法務などの領域では専門家が出力を「正しい／部分的に正しい／誤り」とラベル付けすることがゴールドスタンダードです。
サンプリングとスポットチェック：チームは出力の一部をランダムまたは高リスクなプロンプトに絞って抜き取り検査します。これによりベンチマークが見落とす失敗モードが明らかになります。
単純な「正誤」判定を超えて、多くの評価は事実性スコア（出力が信頼できる証拠とどれだけ一致するかの数値）を用います。
代表的な方法：
最新のツールは外部ソースを利用してハルシネーションを検出します：
本番ではこれらのツールをビジネスルールと組み合わせ、引用がない回答や内部記録と矛盾する回答をフラグし、人間に回すルートを設けるのが一般的です。
モデルを変えなくても、質問の仕方や回答の扱い方次第でハルシネーションは大幅に減らせます。
曖昧なプロンプトは推測を招きます。信頼性を高めるために：
磨かれた最終回答ではなく、過程を見せるよう促します：
推論を批判的に読むと、ステップがあやふやだったり矛盾している場合、結論は信用できないと判断できます。
重要なことについては：
独立して検証できないポイントは事実ではなく仮説として扱いましょう。
LLMはブレインストーミングや草案作成には適しているが、最終的な権威として使うべきではありません。特に避けるべきは：
これらの領域では、モデルは質問の枠組みを作る、選択肢を列挙する、といった補助的用途に留め、資格ある人間と検証済みデータが最終判断を下すべきです。
ハルシネーションを完全に無くすことはできませんが、その頻度と深刻度を大幅に下げることは可能です。効果的な戦略は主に次の4つに分類できます：信頼できるデータでモデルを基礎付けすること、出力を制約すること、学習過程を形作ること、そして挙動を継続的に監視することです。
RAGは言語モデルを検索／データベース層と組み合わせます。モデルは内部パラメータのみに頼る代わりに、まず関連文書を取得し、それに基づいて回答を生成します。
典型的なRAGパイプライン：
効果的なRAG実装：
グラウンディングはハルシネーションを消すわけではありませんが、誤りの可能性を狭め、検出しやすくします。
もう一つの重要な手段は、モデルにできることを制限することです。
ツールやAPIの呼び出し：モデルに事実をでっち上げさせる代わりに外部のツールを与えます：
モデルの役割は「どのツールを使うか判断し、呼び出して結果を説明する」ことになり、事実責任は外部システム側に移ります。
スキーマ指向の出力：構造化タスクでは次のように出力を強制します：
モデルはスキーマに対して検証可能な出力を生成する必要があり、話題外の冗長な生成や裏付けのないフィールドの捏造が減ります。例えばサポートボットは次のような出力を要求されるかもしれません：
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
バリデーション層は不正な、あるいは明らかに矛盾した出力を拒否して再生成を促すことができます。
ハルシネーションは訓練データと誘導の仕方にも大きく依存します。
データのキュレーション：開発者は以下を通じてハルシネーションを減らします：
訓練目標とファインチューニング：次トークン予測を超えて、指示チューニングやアラインメント段階で：
システムプロンプトとポリシー：実行時に次のようなガードレールを設定します：
システムプロンプトがモデルの基礎的挙動を完全に上書きすることはできませんが、デフォルトの傾向を大きく変える効果があります。
緩和は一度きりの作業ではなく継続プロセスです。
監視：チームはプロンプト、出力、ユーザーの相互作用をログして：
フィードバックループ：人間レビューやユーザーフラグは、以下にフィードバックされます：
ガードレールとポリシーレイヤー：安全層は次のことを行います：
グラウンディング、制約、適切な訓練、継続的監視を組み合わせることで、ハルシネーションの頻度を減らし、不確実性をより明確に示すモデルが構築できます。
LLMは確率的なアシスタントとして理解するのが適切です：テキストの尤もらしい継続を生成するものであり、保証された事実を返すものではありません。今後の進展によりハルシネーションは減るでしょうが、完全になくなることは期待しない方がよいです。期待管理が安全で効果的な利用に重要です。
次の技術的方向性によりハルシネーションは着実に減少するはずです：
これらはハルシネーションをより稀に、検出しやすく、有害性を下げるのに寄与しますがゼロにはしません。
恒久的に難しいと予想される課題もあります：
LLMは統計的に動作するため、特に訓練分布から外れた入力に対しては常に非ゼロの失敗率を持ちます。
責任ある展開には明確な伝達が必要です：
将来的にはより信頼できるモデルと優れたガードレールが登場するでしょうが、懐疑心、監督、現実的な統合設計の必要性は永続する見込みです。
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーションとは、流暢で自信満々に見える応答が事実誤りであるか、完全にでっち上げられている現象のことです。
主な特徴は次の通りです。
モデルが“嘘をついている”わけではなく、訓練データのパターンに従って生成している結果として、妥当に見えるが架空の詳細を出してしまうことがあります。
ハルシネーションは、LLMがどのように訓練され、どのように使われるかに起因します。
これらが組み合わさると、自信をもって推測する挙動が自然に生じます。特別なバグではなく、設計上の帰結です。
ハルシネーションは、表現のされ方で通常の誤りや不確かさと区別できます。
両者は同じ予測過程から生じますが、ハルシネーションは信頼できそうに聞こえるため特に危険です。
ハルシネーションが最も危険になるのは、次のような状況です：
これらの領域では、ハルシネーションが実世界の被害や法的・規制上の問題を引き起こす可能性があります。
完全にハルシネーションを防ぐことはできませんが、影響を減らすために個人ができることはあります：
開発者は複数の方策を組み合わせて実装できます：
これらはハルシネーションをゼロにするものではありませんが、頻度や被害を大きく下げ、検出しやすくします。
RAGは多くのハルシネーションを減らしますが、完全に取り除くわけではありません。
RAGの利点：
運用環境での検出は自動チェックと人間によるレビューを組み合わせるのが一般的です：
単一手法で十分ということは稀で、層状の評価が最も効果的です。
より大きく新しいモデルでもハルシネーションは残ります。一般に規模を大きくすると誤りは減る傾向にありますが、次の点に注意が必要です：
したがって改善は頻度を下げますが、根本的に誤作動の可能性をゼロにするものではありません。
誤りが重大な害をもたらす場合は、LLMに頼りすぎるべきではありません。特に以下の用途では単独での利用を避けるべきです：