--- title: "ハルシネーション とは？AIが平然とウソをつく現象。 | AI用語集 - ai-garage" description: "ハルシネーション（Hallucination）を初心者向けにやさしく解説。AIが平然とウソをつく現象。 ハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容や実在しない情報を、もっともらしく答えてしまう現象のこと" source: https://ai-garage.jp/glossary/hallucination/ --- LLM 🔥 HOT # ハルシネーションとは？ 最終更新 2026年10月9日 （公開 2026年7月6日） 別名: Hallucination / 幻覚 AIが平然とウソをつく現象。 ⚡ 30秒でわかる ## ハルシネーション の主なポイント - 1 ハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容や実在しない情報を、もっともらしく答えてしまう現象のこと - 2 LLMは続く言葉を確率で選んで文章を作っており、内容が事実かどうかを自分で確かめる仕組みは持っていない - 3 OpenAI の研究者らは、学習と評価が「わからない」より推測で答えるほうを高く評価しがちなことも原因だと指摘している - 4 実在しない論文・本の引用、存在しないURL、根拠のない数字や日付が典型例 - 5 出典の確認、RAG（検索した資料を根拠として渡す）、Web検索つきでの利用、ガードレールで減らせるが、完全にはなくせない 📖 詳しく ## ハルシネーション とは ハルシネーション（Hallucination、幻覚）とは、AIが事実と異なる内容や実在しない情報を、もっともらしく自信ありげに答えてしまう現象のことです。ChatGPT などのチャットAIの中身である大規模言語モデル（LLM）は、それまでの文章に続く言葉を確率で選びながら文章を組み立てています。うまく言葉をつなげる力は高い一方で、書いた内容が事実かどうかを自分で確かめる仕組みは持っていないため、知らないことでも「それらしい言葉」で埋めてしまいがちです。さらに OpenAI の研究者らは論文「Why language models hallucinate」で、AIの学習と評価のやり方が「わからない」と正直に答えるより、推測で答えるほうを高く評価しがちなことも原因だと指摘しています。試験で空欄にするより当てずっぽうで書いたほうが点になりやすいのと同じ構図です。典型的な例は、実在しない論文や本を引用する、開いても存在しないURLを示す、もっともらしいけれど根拠のない数字や日付を答える、といったものです。対策としては、AIが示した出典を自分で開いて確かめること、検索した資料を根拠として渡してから答えさせる[RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)やWeb検索つきのAIを使うこと、出力をチェックする[ガードレール](https://ai-garage.jp/glossary/guardrails/)を設けることなどがあります。ただし完全になくすのは難しいため、重要な場面では人が最終確認するのが基本です。よく似た言葉の[AIバイアス](https://ai-garage.jp/glossary/bias/)が「偏り・不公平」の問題なのに対し、ハルシネーションは「事実と違う」という間違いの問題です。 ❓ FAQ ## よくある質問 Q. ハルシネーションとは？ A. AIが事実と異なる内容や実在しない情報を、もっともらしく自信ありげに答えてしまう現象で、名前は「幻覚」を意味する英語 hallucination から来ています。実在しない論文を引用したり、存在しないURLや根拠のない数字を答えたりするのが典型例で、文章が自然なぶん間違いに気づきにくいのが厄介な点です。 Q. なぜAIはハルシネーションを起こすの？ A. LLMは、それまでの文章に続く言葉を確率で選びながら文章を作っていて、書いた内容が事実かどうかを自分で確かめてはいないからです。知らないことでもそれらしい言葉で埋めてしまいます。OpenAI の研究者らは論文で、学習と評価のやり方が「わからない」と答えるより推測で答えるほうを高く評価しがちなことも原因だと説明しています。 Q. ハルシネーションを防ぐにはどうすればいい？ A. 完全には防げないので、減らす工夫と確認の習慣が大切です。AIが示した出典やURLは自分で開いて確かめる、Web検索つきのAIや、手元の資料を根拠として渡してから答えさせるRAG（検索拡張生成）を使う、出力をチェックするガードレールを設ける、といった方法があります。数字・日付・固有名詞・引用は特に間違えやすいので、重要な場面では必ず人が確認しましょう。 Q. ハルシネーションとAIバイアスは何が違う？ A. ハルシネーションは「事実と違う情報を作り出す」という間違いの問題です。AIバイアスは学習データの偏りなどで「特定の人や属性に不公平な答えになる」という公平性の問題で、答えが事実として正しくても起こりえます。どちらもAIの答えを鵜呑みにしないことが基本の対策です。 🔗 関連 ## あわせて読みたい 関連用語 [RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)[ガードレール](https://ai-garage.jp/glossary/guardrails/)[AIバイアス](https://ai-garage.jp/glossary/bias/)[ベンチマーク](https://ai-garage.jp/glossary/benchmark/) 関連 AI モデル [ChatGPT — OpenAI AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/)[Claude — Anthropic 長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。](https://ai-garage.jp/models/claude/)[Perplexity — Perplexity AI 答えに必ず出典がつく「検索特化AI」。](https://ai-garage.jp/models/perplexity/) 関連トピック [推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/) 📰 この用語が登場する記事 ## 「ハルシネーション」が出てくるニュース [![NotebookLM と Gemini の違いは？同じノートブックでも答え方が変わる](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/notebooklm-gemini-difference-card.webp) 2026/10/9 NotebookLM と Gemini の違いは？同じノートブックでも答え方が変わる](https://ai-garage.jp/news/notebooklm-gemini-difference/)[![GPT-6.1 Sol 登場！料金そのままAstraに迫る性能、キャッシュ入力は半額に](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gpt-6-1-sol-launch-card.webp) 2026/9/30 GPT-6.1 Sol 登場！料金そのままAstraに迫る性能、キャッシュ入力は半額に](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-1-sol-launch/)[![GPT-6 Sol・Luna 登場！API料金は半額、ChatGPTのチャットには10月7日から](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gpt-6-sol-luna-launch-card.webp) 2026/9/23 GPT-6 Sol・Luna 登場！API料金は半額、ChatGPTのチャットには10月7日から](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-sol-luna-launch/)[![Jev（ジェブ）とは？文章を書かないAIが193倍速い理由と使い道](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/jev-typesafe-ai-card.webp) 2026/9/19 Jev（ジェブ）とは？文章を書かないAIが193倍速い理由と使い道](https://ai-garage.jp/news/jev-typesafe-ai/)[![GPT-6 Astra とは？料金は2.5倍、総合の賢さ指標は公開時点で前世代と同点](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gpt-6-astra-launch-card.webp) 2026/9/4 GPT-6 Astra とは？料金は2.5倍、総合の賢さ指標は公開時点で前世代と同点](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-astra-launch/)[![生成AIで1カ月分の予算が1週間で消えた！中小の落とし穴5つ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/sme-generative-ai-troubles-5-scenarios-card.webp) 2026/7/24 生成AIで1カ月分の予算が1週間で消えた！中小の落とし穴5つ](https://ai-garage.jp/news/sme-generative-ai-troubles-5-scenarios/) 📎 SOURCES ## 一次ソース - [→ Survey of Hallucination in Natural Language Generation (arXiv 2202.03629)](https://arxiv.org/abs/2202.03629) - [→ OpenAI: Why language models hallucinate](https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/) LLM カテゴリの用語 [Chain-of-Thought（思考の連鎖）](https://ai-garage.jp/glossary/cot/)[Few-shot プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/few-shot/)[LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[SFT（教師あり微調整）](https://ai-garage.jp/glossary/sft/)[Zero-shot](https://ai-garage.jp/glossary/zero-shot/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/)[コンテキストエンジニアリング](https://ai-garage.jp/glossary/context-engineering/)[システムプロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/system-prompt/)[トークナイザ](https://ai-garage.jp/glossary/tokenizer/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)[ロングコンテキスト](https://ai-garage.jp/glossary/long-context/)[温度（Temperature）](https://ai-garage.jp/glossary/temperature/)[推論モデル](https://ai-garage.jp/glossary/reasoning-model/) [← 前の用語 トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/) [次の用語 → プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/) NEXT [FOR BEGINNERS AI初心者ガイド 用語が多くて混乱したら、まず全体像から。AI初心者が「何から始める？」を5分で。](https://ai-garage.jp/beginners/) [GLOSSARY AI用語集 一覧へ 96語をカテゴリ・検索で引ける。気になる用語をまとめてチェック。](https://ai-garage.jp/glossary/)