雨輝編集部 
パーソルクロステクノロジー株式会社が運営するエンジニア向けオウンドメディア「i:Engineer 〜だからエンジニアっていいよね〜」で、国立情報学研究所の相澤彰子教授にAIのハルシネーションについて聞いた記事を制作しました。
生成AIがもっともらしい誤りを返すのはなぜか。プロンプトで抑えられるのか。RAGを使えば安心できるのか。研究者の視点から、実務で気になる問いを一つずつ掘り下げています。
案件概要
| 掲載媒体 | i:Engineer（パーソルクロステクノロジー株式会社） |
|---|---|
| 元記事の公開日 | 2026年8月20日 |
| 記事形式 | 研究者インタビュー（対話形式） |
| 取材先 | 相澤彰子先生（国立情報学研究所 教授） |
| 担当 | 記事制作 |
企画の切り口：AIの「嘘」を、仕組みと使い方の両面から考える
ハルシネーションは生成AIを使う人なら耳にする言葉ですが、すべてを「事実と違う答え」と一括りにはできません。記事ではまずLLMの仕組みを確認し、事実誤認、参照資料との不一致、指示からの逸脱、推論の誤りという四つの類型を紹介しています。
相澤先生は、自然言語処理・情報検索を専門とし、日本語LLMの研究開発にも携わっています。モデルを作る側と評価する側の視点を持つ研究者に、対策の効き目と限界を尋ねました。
記事に表れた制作上の工夫
対策を「効く・効かない」で終わらせない
「ハルシネーションしないで」と書くプロンプトには一定の効果があります。ただし、何を根拠に答え、資料が見つからないときにどう返すかまで具体的に指示した方が判断しやすい。そうした条件付きの答えを省かず、現場で使える形に整理しました。
RAGの限界を工程ごとに追う
外部資料を検索して回答するRAGにも、検索する情報の質、取り出した文書の読み取り、回答の生成という各段階で誤りが入り得ます。記事では「出典付きなら安心」と早合点しないための論点を、対話を通じて順にたどります。
エンジニアの実務につなげる
AIが作ったコードや説明をどう検証するかという話題では、タスクを人間が理解できる単位に分け、動作を確かめながら進める考え方を聞いています。技術の仕組みから、読者の日々の判断までつなぐ構成にしました。
担当者より
AIの誤りを単に怖がるだけでも、対策を一つ導入して安心するだけでも、実務上の判断は難しいものです。相澤先生の説明に含まれる条件や留保を残しながら、読者が自分の使い方を見直せる記事にしたいと考えました。
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