ハルシネーション対策はRAG×AIエージェントで変わる！精度を上げる4つの方法

生成AIの業務活用が進む一方、現場で大きな課題となっているのが「ハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく現象）」です。

AI inside社が大企業の生成AI導入担当者218名を対象におこなった2024年の調査によると、活用企業が感じる課題として「ハルシネーション検出・対策」が「セキュリティとプライバシー」と同率で1位に挙げられています。
参考：【調査／生成AI活用における課題が明らかに】

現在の技術では、ハルシネーションを完全にゼロにすることはできないため、対策をせずに放置していると、間違った情報を外部発信してしまい、信用を失いかねません。

とはいえ、適切なアプローチを組み合わせれば、実務に支障が出ないレベルまでハルシネーションの発生を抑えることは可能です。

本記事では、ハルシネーションが起きる仕組みと業務への影響を整理した上で、4つのアプローチによる具体的な対策を解説します。

ハルシネーションを仕組みで抑えるアプローチとして、RAG×AIエージェント型のサービスも有効です。社内資料を情報源として回答を生成するため、根拠のない情報が混入するのを低減できます。気になる方は、下記より「OfficeAI社員^®」をご覧ください。

ハルシネーションはなぜ起こる？業務で発生しやすいケース

ハルシネーションを防ぐためには、まず発生メカニズムを理解することが欠かせません。本章では、ハルシネーションが起きる仕組みと、業務で発生しやすい具体例を解説します。

生成AIが「もっともらしい嘘」をつく仕組み

生成AIが誤情報を出力してしまう根本原因は、その仕組みにあります。AIは「事実を検索して答えている」のではなく、「次に来る可能性が高い言葉を予測して文章を組み立てている」のです。

生成AIは「自然で流暢な文章を作ること」に最適化されており、内容が正しいかどうかを十分に判断する機能は持っていません。そのため、十分な知識がない領域について問われたときでも、文脈的にもっともらしい言葉を組み合わせて「それらしい回答」を作り出してしまうのです。

OpenAIの研究でも、現在のAIの評価手法が「わからないと正直に答える」よりも「とりあえず推測して答える」ことを動機づけていると指摘されています。

ハルシネーションが発生する主な原因は、次の3つに分けられます。

1.プロンプトの問題	指示が曖昧だったり、誤った前提が含まれていると、AIが文脈を誤解釈して回答を創作してしまう
2.学習データの問題	学習データが不足している・偏っている・古くなっている場合、AIが誤った知識に基づいて回答を生成する
3.モデル自体の問題	生成AIは内容の正誤を判断する仕組みを持たず、情報が不確かでも推測で回答を生成してしまう

業務利用でよくあるハルシネーションの具体例

ハルシネーションは、どんな業務シーンでも起こりうる現象ですが、特に問題が大きくなりやすい場面があります。ここでは代表的な2つのケースを紹介します。

【社内問い合わせ対応】

AIチャットボットが社内規定や就業ルールについて質問を受けた際、学習データに該当情報がないにもかかわらず、一般的な知識を組み合わせて「それらしい回答」を返してしまうことがあります。

例えば「自社のリモートワーク規定」について質問したところ、AIが一般的なリモートワーク規定を参考に、自社には存在しないルールをもっともらしく回答してしまうケースです。社員がその回答を信じて行動すれば、ルール違反やトラブルにつながる可能性があります。

【顧客向け資料・レポート作成】

数値データ、固有名詞、法令名などをAIが誤って生成し、そのまま対外資料に混入するケースも少なくありません。

具体的には、市場レポートの下書きをAIに作成させたところ、存在しない統計データや架空のURLが含まれていた、といった事例です。誤情報が外部に公開されてしまうと、企業の信用低下やクレームにつながる恐れがあります。

ハルシネーションを防ぐ4つのアプローチ

ハルシネーションは1つの原因だけで起こるものではないため、防ぐためには複数のアプローチを組み合わせることが必要です。ここでは、次の4つのアプローチを紹介します。

1. プロンプト設計
2. 運用ルールの整備
3. RAGの活用
4. AIエージェントの活用

それぞれ対策の切り口が異なるため、どれか1つに絞るのではなく、自社の状況に合わせて組み合わせることが重要です。

1. プロンプト設計｜指示の工夫で防ぐ

システム改修や追加コストなしで、今すぐ実践できる対策がプロンプト設計の工夫です。個人のスキルに頼るのではなく「プロンプトには必ずこの条件を含める」というルールを設けることで、組織全体でハルシネーションの発生を抑えられます。

前提が間違っていたら指摘させる
AIは誤った前提のまま回答を生成しがちです。前提チェックを明示的に指示することで、誘導による誤答を防げます。

【プロンプト例】 質問の前提に誤りがある場合は、その旨を指摘してください。

わからない場合は推測で答えさせない
情報不足時に無理に文脈を補完させないことで、もっともらしい誤情報の生成を抑えられます。

【プロンプト例】 情報が不足している場合は無理に回答せず「わかりません」と答えてください。

役割・日付・対象を明確に指定する
役割と範囲を絞ることで、一般論による推測や古い情報の混在を防げます。

【プロンプト例】 あなたは企業の法務担当者です。2024年度の法改正について、正確に回答してください。

参照ソースを一次情報に限定する
引用元を公式資料や公的機関に絞ることで、信頼性の低い情報の混入を避けられます。

【プロンプト例】 回答は官公庁の公式発表や一次情報のみを参照してください。

根拠・出典を明示させる
回答と根拠をセットで出させることで、事実確認がしやすくなります。

【プロンプト例】 回答には必ず根拠と出典（URL・資料名）を併記してください。

最後に自己検証させる
生成後にAI自身に回答を見直させることで、論理矛盾や事実誤認を発見できます。

【プロンプト例】 回答後、内容に誤りや矛盾がないか自己チェックし、問題があれば修正してください。

2. 運用ルールの整備｜人の目で防ぐ

プロンプトの工夫だけでは、組織全体のリスク管理として十分とはいえません。「AIは間違える可能性がある」という前提を組織で共有し、運用ルールとして整備することが重要です。

マニュアルの整備と従業員教育

マニュアルには、ハルシネーションが起きにくいプロンプトの書き方、そしてAIの適切な用途と避けるべき用途を明記します。

マニュアルを整備するだけでなく、社内研修やプロンプト事例の共有を通じて現場への浸透を図ることが欠かせません。

ファクトチェック体制の構築

AIの生成物をそのまま使用せず、必ず人間が事実確認をおこなう工程（Human-in-the-Loop：人間が確認する仕組み）を業務フローに組み込みます。AIに回答の情報源を提示させるよう指示しておくと、チェックの効率が上がります。

【プロンプト例】 回答する際は情報の参照元を併記してください。出典が示せない情報は記載しないでください。

対外資料や重要な意思決定にかかわる場面では、ダブルチェックを義務づけることも有効です。

ただし、すべてのAI出力を人間が逐一チェックするのは工数が膨大になる上、人間のチェックにも疲労や慣れによる見落としが生じます。この限界を補うのが、次に紹介するRAGやAIエージェントの活用です。

3. RAGの活用｜正しい情報源で防ぐ

RAG（検索拡張生成）とは、AIが回答を生成する際に、データベースを検索して、その情報をもとに回答を作成する技術です。社内マニュアル、規定、議事録などを参照先に設定できます。
参考：RAG（検索拡張生成）とは？仕組みや生成AIとの関係性をわかりやすく解説

RAGの主なメリットは次の通りです。

• 信頼できる情報源を参照して回答するため、ハルシネーションの発生を抑えられる
• 企業独自の情報（社内規定、製品仕様、過去の案件情報など）にも正確に回答できる
• データベースを更新すれば、AIモデルの再学習なしに最新情報をすぐ反映できる

ただし、RAGの効果は「検索精度」に大きく左右される点には注意しなければなりません。

検索エンジンの性能が低いと、質問に関連する適切な社内ドキュメントを見つけられず、誤った情報をもとに回答を生成してしまいます。実際に、同じ社内ドキュメントを登録し同じ質問をおこなった比較検証では、ツールによって回答の正答率に約40%もの差が出たケースもあります。
参考：RAG性能評価レポート〜生成結果の信頼性に関する調査

RAG対応の製品を検討する際は、以下のポイントをチェックしましょう。

• キーワード検索だけでなく、文脈を理解する高度な検索技術を持っているか
• 自社の実際のドキュメントを読み込ませてテストできるか（デモ・トライアル）
• 他社での導入実績と回答精度の評価

4. AIエージェントの活用｜AIの自律的な判断で防ぐ

プロンプト設計や運用ルールは「人間側の努力」、RAGは「情報源の整備」で精度を高めるアプローチです。これらに加えて近年注目されているのが、AI自身が能動的に回答の精度を高める「AIエージェント」の活用です。

AIエージェントとは、与えられた目的に対してAIが自律的に判断・行動する仕組みを指します。
参考：AIエージェントとは？業務を自動化し働き方を変える！

ハルシネーション対策の文脈では「会話による質問意図の具体化」と「自律的な回答の評価・修正」が強みです。

会話による質問意図の具体化

曖昧なプロンプトは、ハルシネーションの主要な原因です。対策1つ目の「プロンプト設計」では、人間が指示を工夫して曖昧さをなくす必要があります。

一方、AIエージェントは、ユーザーの質問が曖昧なときに「〇〇についての質問ですか？」「対象期間はいつですか？」とヒアリングをおこない、質問の意図を具体化してから回答を生成します。これにより、ユーザーのプロンプトスキルへの依存を軽減しながら、回答精度を高めることが可能です。

AIによる自律的な回答の評価・修正

AIエージェントは、回答を生成した後に「参照した情報源と回答の整合性」「回答に不足している情報はないか」を自ら評価し、必要に応じて追加の情報を検索・修正します。

すべてのチェックを人間に頼る体制の限界を、AIの自律的な判断で補完できるのが強みです。人によるファクトチェックが完全に不要になるわけではありませんが、AIが一次チェックを担うことで、人間が確認する負荷を軽減できます。

また、対策3つ目のRAGとAIエージェントを組み合わせたツールも誕生しています。例えば高精度なRAGを基盤としたAIエージェントソリューション「OfficeAI社員^®」です。無料トライアルで自社データでの回答精度を試せるので、RAGやAIエージェントを使ったハルシネーション対策を検討している方は、ぜひ下記から詳細をご覧ください。

自社に合ったハルシネーション対策の選び方

ハルシネーション対策の4つのアプローチは、どれか1つを選ぶものではなく、自社の状況に合わせて段階的に組み合わせるのが効果的です。

まず生成AIを業務に使うすべての企業にとっての基本対策が「プロンプト設計と運用ルールの整備」です。コストゼロで今すぐ始められます。

社内問い合わせ対応やナレッジ検索など、企業固有の情報をAIに扱わせたい場合にはRAGが必須です。ただし、ツール選定時は検索精度の検証が欠かせません。

問い合わせ対応や情報検索をAIに本格的に任せたいときは、AIエージェント搭載ツールも検討しましょう。

AIに任せる範囲が広がるほど人間のチェックだけでは工数が追いつかなくなりますが、AIエージェントが質問意図の確認や回答の自己検証を自律的におこなうことで、人間の負担を軽減しながら回答精度を維持できます。特に、問い合わせ件数が多い企業や、対応品質のばらつきを減らしたい企業に有効です。

RAG×AIエージェントでハルシネーション対策を強化する「OfficeAI社員^®」

ここからは、RAGを基盤としたAIエージェントソリューション「OfficeAI社員^®」を紹介します。

OfficeAI社員^®は、高精度なRAG技術にAIエージェント機能を搭載した法人向けAIサービスで、ハルシネーション対策に必要な要素を一体で備えています。

正しい情報源に基づく回答（RAG）

OfficeAI社員^®は、社内資料を登録するだけで、AIが最適な情報を検索して回答を生成します。登録データのみを参照するため、信頼できるかわからない情報が回答に使われることはありません。

画像・図・グラフなどの非言語情報も高精度で読み解けるのが特徴で、自社検証では回答の正確性90%を記録しています。

RAGの検証は下記からダウンロードできる資料で紹介していますので、RAGの性能が気になる方はぜひご覧ください。

>>RAG性能評価レポートを見てみる

AIエージェントによる自律的な精度向上

ユーザーの質問が曖昧な場合は、AIが自ら確認・深掘りして意図を具体化します。

さらに、生成した回答を自己評価し、ユーザーの要求を満たせないと判断すると自動で修正します。それでも回答できないときには、人間にエスカレーションする仕組みです。

これにより「正しそうな回答の提示」が減り、AIが回答内容を確認したうえで情報を補完するため、ハルシネーションの抑制につながります。

なお、OfficeAI社員^®は導入から運用まで伴走支援があり、初めてAIサービスを導入する企業でも安心です。無料トライアルで自社のドキュメントを使って回答精度を事前に検証することもできますので、試してみてはいかがでしょうか。

まとめ｜ハルシネーション対策でAI活用を定着させよう

ハルシネーションは生成AIの構造的な課題であり、完全にゼロにすることは現時点では困難です。しかし、適切なアプローチを組み合わせることで、発生頻度を抑えることが可能です。

本記事で紹介した対策のポイントは、以下の通りです。

• プロンプト設計と運用ルールで、まず基本的なリスクを下げる
• RAGで、正しい情報源に基づく回答を実現する
• AIエージェントで、AIの自律的な判断によりさらに精度を高める

特に、社内問い合わせ対応やナレッジ検索をAIに任せたい企業にとっては、RAGとAIエージェントを組み合わせたアプローチがおすすめです。

OfficeAI社員^®は、高精度なRAG技術とAIエージェント機能を組み合わせ、ハルシネーションを抑えながら社内のAI活用を推進できるサービスです。無料トライアルで自社データでの回答精度を事前に検証できるため、まずは実際の業務で試してみてください。