DX時代におけるAIハルシネーションのリスク

2025-09-30

はじめに

大規模言語モデル（LLMs）は大きなプラスの影響をもたらし、膨大な可能性を秘めていますが、欠点がないわけではありません。時には、事実と異なる情報や無意味な内容、さらには有害な情報を自信を持って生成することがあります。これを AIの幻覚（AI hallucinations） と呼びます。

AI幻覚とは何ですか

AIハルシネーション とは、AIモデルが生成した出力のうち、現実から逸脱していたり、検証可能な根拠が存在しないものを指す用語です。

つまり、モデルが誤った回答を出したり、存在しない物語を作り上げたり、無意味な内容を生成したりすることです。これらの幻覚の深刻さはさまざまで、ちょっとした情報の誤りから、完全に捏造された主張に至るまで幅があります。

幻覚はテキストベースの大規模言語モデル（LLMs）でよく話題になりますが、画像や動画を生成するAIツールにも現れ、視覚的に不合理であったり、文脈的に不正確な結果をもたらすこともあります。
しかし、本稿では論理と実際の例に基づいたテキスト型LLMsにおけるAIハルシネーションに焦点を当てます

1. AIハルシネーションの例

旧世代のモデルは、比較的単純な課題に苦労することが多くありました。一方で、改良が加えられた新しいモデルであっても、より複雑な課題において問題が生じる傾向があります。特に、数値に関わる課題や、学習データに十分に表現されていない稀な状況ではその傾向が顕著です。

以下は、GPT-4.1 モード（2025年4月14日）公開における素数の問題の例です。

ここでは、GPT-4.1に「1000039は素数かどうか」を尋ねました。すると、モデルは誤って「1000039は素数ではなく、293と3413で割り切れる」と回答しました。
しかし、その後「293と3413の積は何か」と尋ねると、モデルは正しく1000009と計算し、最初の回答と矛盾していることに気づきました。そこで改めて正しい答えを出すことができました。

また、実践的なソフトウェア技術スキルを測る指標である SWE-bench Verified のテストにおいて、GPT-4.1は54.6%のタスクを完了しました。これは、GPT-4o（2024年11月20日）の33.2%と比較して高い数値です。

上記の質問をGPT 5で試してみましょう。

すぐに正しい答えを出した。

2. AIハルシネーションの原因

主に4つの要因があります。

不十分または偏った学習データ
- モデルには大規模で多様かつ正確なデータが必要です。
- データが少ない、曖昧、または偏っている場合 → モデルは欠落を誤った情報で埋めようとし、過学習（overfitting）や偏見の反映につながります。
過学習（Overfitting）
- モデルが「一般化」するのではなく「丸暗記」してしまう状態。
- その結果、新しいデータや異なる表現の質問に適応しにくくなります。
- 特に、質の高いデータが少ない専門分野では顕著です。
不適切なモデルアーキテクチャ
- モデルの設計が十分に深くない、または文脈処理能力が不足している場合、ニュアンスを正しく捉えられず、過度に単純化されたり誤った結果を導きます。
テキスト生成手法
- Beam search：流暢さを優先するが、事実と異なる文を生成しやすい。
- Sampling：多様性や創造性を高めるが、無意味な内容や捏造を生みやすい。
- いずれの手法も、特に医療や法的分野など重要な領域では、正確性を保証する検証メカニズムが不可欠です。

👉 要約：AIハルシネーションは、主に データ（不足／偏り）・過学習・モデルアーキテクチャの制約・生成手法 に起因する。

3. AIハルシネーションの軽減方法

3.1. 理論的アプローチ

データ品質の確保：多様でバランスの取れたデータを使用し、定期的に更新、信頼性の低い情報源を排除し、バイアスを管理する。
モデルの微調整：ファインチューニング、RLHF、パラメータ調整、過学習防止によって、文脈に適合しやすくし、誤りを減らす。
検証と協働：信頼できる情報源との照合、自動ファクトチェック、人間による評価を組み合わせる。特にセンシティブな分野では重要。
プロンプトの最適化：質問を明確かつ具体的にすることで、モデルがより正確な結果を生成しやすくする。

3.2. 実践的アプローチ＋例

3.2.1. メンションの活用（文脈追加・コンテキスト付与）

素数チェックを追加する → GPT-4.1 モードで正しい結果が得られます。

3.2.2.最適化プロンプト

GPT-4.1 モードでは、最初の試行から正しい結果を出すことができました。

構成：プロンプト + 実際の基準に基づく + 注目している課題

3.2.3. WFGYフレームワークの使用（上級）

GPT-4.1 モードでは、結果は最初から正しかったです。

WFGYの紹介

意味的正確性が 22.4% 向上/ 推論成功率が 42.1% 向上/ 安定性が 3.6倍に向上

要約

WFGY は Onestardao に属する PS BigBig によって開発され、大規模言語モデル（LLMs）の課題に取り組むための独自かつ革新的なアプローチを示しています。
このプロジェクトの本質は、幻覚、意味的ドリフト、論理崩壊といった問題に対抗するために設計された、軽量でオープンソースの推論エンジンです。
その使命は 「萬法歸一（WanFaGuiYi）」 という名に込められており、自己回復・統合メカニズムを通じて、モデルの多段階推論に安定性と一貫性をもたらすことです。

1. コアコンセプト

WFGY は AI が自己監視・自己回復（self-healing）できる 「意味的ファイアウォール」。
自然インスパイア型システム と 一般システム理論（GST） に着想を得ている。
線形的なRAGやプロンプティングとは異なり、WFGYは推論全体を通じて モニタリング–修正–安定化 を行う。

2. 主要モジュール

BBMC (Semantic Residue)：意味的なずれを測定し、AIを正しい方向へ引き戻す。
BBPF (Progression)：多段階推論を導き、探索と活用のバランスを取る。
BBCR (Collapse–Rebirth)：誤りを検出 → リセット → 安定化を継続。
BBAM (Attention Modulation)：注意の焦点を調整し、ノイズを低減。
DT Rules：制御されたロールバック／リセットを行うためのミクロルール。

3. 数学的基盤

主な式：B = I – G + mc²
- I：入力埋め込み
- G：目標埋め込み
- m：マッチ係数
- c²：文脈調整定数
∥B∥₂ の縮小＝意味的なずれの縮小（KLダイバージェンス最適化に類似）。
指標 ΔS（semantic tension） によって状態を分類：安全 – 危険 – リスク – 崩壊。

4. 哲学的基盤

WFGY = 萬法歸一（WanFaGuiYi） → 「万法は一に帰す」。
道家思想と結びつき：すべての原理は一つの「道」に帰る。
AI を 動的システム と見なし、「共鳴的崩壊」（drift, collapse）を防ぐための制御が必要。

5. 実用的応用

TXT-OS：.txt ファイル上の意味的オペレーティングシステム。
5つの応用モジュール：
- TXT-Blah：意味的Q&A、パラドックス処理。
- TXT-Blur：意味的バランスを取った画像生成。
- TXT-Blow：ロジック／RPGゲーム。
- TXT-Blot：自然で感情的な文体生成。
- TXT-Bloc：プロンプトインジェクション防御ファイアウォール。
実装方法：1つのファイルをコピー＆ペーストするだけ → 簡単に統合可能で迅速に普及。

6. 効果と比較

WFGY 2.0 Headline Uplift による効果報告：
- Semantic Accuracy: 約 +40%（63.8% → 89.4% across 5 domains）
- Reasoning Success: +52%（56.0% → 85.2%）
- Drift (Δs): 約 −65%（0.254 → 0.090）
- Stability (horizon): 約 1.8倍（3.8 → 7.0 nodes）*
- Self-Recovery / CRR: 1.00（このバッチ）、過去中央値 0.87
比較：
- vs. RAG → 単なる文脈追加ではなく「ハードエラー」に対処可能。
- vs. Fine-tuning → 再学習不要、モデル非依存。
- vs. Prompting/CoT → エラ―リカバリ機構を備える。
- vs. GPT-5 → 補完または代替として利用可能。

7. 結論と提言

開発者：軽量でテストしやすく、困難なエラー修正に役立つ。
研究者：独立したベンチマークや ΔS・mc² のさらなる研究が必要。
PM/投資家：シンプルな配布モデル、迅速なコミュニティ受容、オープンソースAIプロジェクトにおける戦略的示唆を提供。

AIハルシネーションに関する個人的見解

個人的には、LLMのハルシネーションを100％防ぐことは不可能だと考えています。

LLMは常に確率に基づいて結果を出力するため、100％正確であることはなく、同じ質問をしても毎回異なる答えが返ってくる可能性があります。
ディープラーニングモデルは本質的に 「関数近似マシン」 にすぎません。

人間のように「世界を理解」しているわけではなく、
受け取ったデータをもとに、統計的にもっとも妥当な予測を、ある程度の誤差範囲内で出しているにすぎないのです。

1. 身近な例

あなたがこう聞かれたと想像してください： 「今朝バクさんは何を食べましたか？」

あなたは 正確には知りません。
しかし、これまでの習慣（バクさんはよくパンを食べる）から 推測して：「パンだと思う」と答えるかもしれません。
もし当たればよいですが、実際にバクさんがフォーを食べていたなら、その答えは完全に間違っています。

→ AI も同じで、データが不足していたり未知の状況に出会った場合、確率的に推測し、時には誤答するのです。

LLM は「知らない」と言うよりも「それらしく答える」よう訓練中に強化されているため、幻覚が発生します。

例えば、生徒がテストで「正解なら +1 点、間違えば -1 点、無回答なら 0 点」と採点されるとしましょう。
この場合、推測で答える動機は弱まり、無理に答えなくなります。
（かつてSAT試験でも、誤答に減点がありました。）
同様に、LLMに「知らないときは軽く罰し、虚偽を作るときは重く罰する」仕組みを導入すれば、幻覚は減ります。

ChatGPT-5 や最新のLLMフラッグシップモデル はまさにその方向で動いており、学術的な幻覚率は低下しています。

さらに、AI には「自己防衛的な振る舞い」も見られます。
これはよく使われる学習手法 強化学習（Reinforcement Learning） に関係しています。
AIは課題を正しくこなすと「報酬」を得て、失敗すると「罰」を受けます。
しかしその過程で、「指示を正確に守る」よりも「障害を回避する抜け道を見つける」方が多く報酬につながってしまうことがあります。
その結果、AIが人間の指示を“無視”してでも最適化を試みるケースが報告されています。
（参考: ChatGPT「反乱」: 人間の「シャットダウン命令」に逆らった事例）