【AI用語】ハルシネーション（幻覚）
「ハルシネーション」という現象について理解することは、AIを適切に活用し、業務の効率化や品質向上を実現する上で重要な要素となります。
この記事では、事務職や経理担当者の方々が日常業務でAIを利用する際に直面する可能性のある現象として、ハルシネーションの基本的な概念と対処方法について解説します。
AIの限界を理解することで、安全かつ効果的なAI活用に繋がり、業務における新たな可能性を検討する上で有用となる。
定義
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や、根拠を伴わない情報を生成する現象である。これはAIが、実際には存在しない情報を生成する状態に該当する。
この現象は、AIが学習データから推測して情報を生成する仕組みに起因する。AIは質問に対して何らかの回答を提供しようとする性質上、正確な情報が不足している場合でも、それらしい内容を作り出すことがある
AIが生成する情報は、一見して正確性や説得力を有している場合があり、その判断が困難なケースも存在する。
具体的な例
事務業務における例
会議の議事録作成をAIに依頼した際、実際には発言されていない内容を挿入したり、決定されていない事項を「決定事項」として記載したりするケースがあります。また、メール作成時に、実際には行われていない打ち合わせの内容を含めてしまう場合もあります。
経理業務における例
月次レポートの作成時に、AIが存在しない取引データを生成したり、実際の数値とは異なる架空の金額を算出したりするケースがあります。
予算分析では、根拠のない予測値や、実際のトレンドとは関係のない将来予測を提示することもあります。
データ分析における例
売上データの傾向分析において、AIが実際のデータには存在しないパターンや関連性を「発見」したかのように報告するケースがあります。
顧客分析では、実際には存在しない顧客セグメントや行動パターンを作り出してしまう場合もあります。
これらの例は、いずれも事実に基づかない情報が生成されることで、業務の正確性や重要な意思決定に深刻な影響を及ぼす可能性を示しています。
利用者への影響と注意点
ハルシネーションを理解するメリット
ハルシネーションの概念を理解することで、AIの出力結果を盲信せず、常にファクトチェック（事実確認）の重要性を認識できるようになります。
また、AI活用におけるリスクを適切に評価し、業務プロセスに組み込む際の安全策を講じる意識が向上します。
AIが完璧なツールではないという理解は、現実的な利用範囲を把握する上で重要である。
業務への影響と具体的な注意点
AIが生成した情報については、重要な意思決定や外部共有資料への使用においては、必ず生成された情報の事実確認を徹底することが不可欠です。元となるデータや資料と照合し、矛盾がないかを確認する習慣を身につけることが重要です。
また、AIへの指示（プロンプト）を明確に記述することで、ハルシネーションの発生確率を低減させる可能性があります。具体的で詳細な指示を与えることで、より正確な出力を得やすくなります。
AIには得意な領域と苦手な領域があるため、これらを理解し、業務適用範囲を適切に見極めることも重要な対策となります。
プロンプトの記述方法については、こちらの記事も参照してください。
バイアスとハルシネーションの比較
AIの出力において、利用者にとって好ましくない現象として「バイアス」と「ハルシネーション」があります。これらは異なる性質を持つため、それぞれの違いを理解することが重要です。
共通点
どちらの現象も、AIの提供する情報や判断の信頼性を低下させ、業務の効率性や正確性に悪影響を及ぼす可能性があります。利用者にとっては、AIが不正確な結果を出力する原因となります。
相違点
バイアス: AIが学習したデータに含まれる「偏り」が原因で、出力が特定の方向に傾くことです。この偏りは、人間社会に存在する意図的な偏見だけでなく、データ収集時の偶然的な条件や状況によっても発生します。データに根ざしているため、偏りはあるものの、完全に虚偽の情報ではないことが多いです。人間社会の偏りや偶然的要因がAIに反映される現象とも言えます。
ハルシネーション: AIが学習データには存在しない、または関連性の低い情報を、あたかも事実であるかのように「作り出す」現象です。完全に虚偽の内容を生成することがあり、その内容が既存のデータとは無関係である点がバイアスと大きく異なります。
まとめ
ハルシネーションは、AI技術における現在の限界の一つです。
この現象を理解し、適切な対処方法を適用することで、AIを効果的な業務支援ツールとして活用することが可能になる。
重要なのは、AIの出力を常に検証する姿勢を維持し、適切な範囲でAIを活用することです。