投稿者 global-ai-media 
生成AIのビジネス活用において最大の障壁となるのが、事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。本記事では、AIに対し信頼性の高い情報源（ソース）を参照させるためのプロンプト技術から、企業内データを活用するRAG（検索拡張生成）の概念、そして日本企業が留意すべきリスク管理について解説します。
なぜ生成AIは「嘘」をつくのか
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大なインターネット上のテキストデータを学習していますが、それらはあくまで「言葉の並びの確率」を学習しているのであって、「真実」を理解しているわけではありません。そのため、学習データに含まれない最新情報や、企業固有の内部情報については、確率的に「もっともらしい」回答を捏造してしまうことがあります。これをハルシネーションと呼びます。
日本のビジネスシーン、特に稟議書の作成や顧客対応、コンプライアンスチェックなどの業務において、この不確実性は致命的です。実務でAIを活用するためには、AIの創造性を活かしつつ、事実関係に関しては「指定した情報源」に厳格に従わせる制御（グラウンディング）が不可欠となります。
プロンプトエンジニアリングによる制御
最も手軽な方法は、プロンプト（指示文）による制御です。単に質問を投げるのではなく、「以下の参考資料に基づいて回答してください」「ソースとして提供されたURLの内容のみを使用し、知識の補完を行わないでください」といった制約条件を加えることで、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
例えば、広報担当者がプレスリリースを作成する際、過去の資料や製品仕様書をテキストとしてプロンプトに入力し、「この仕様書の数値以外は使用しないこと」と指示することで、数値の誤りを防ぐことができます。また、Webブラウジング機能を持つAIツールであれば、信頼できる官公庁や信頼性の高いニュースサイトのURLを明示的に指定し、そこから情報を抽出させる手法も有効です。
組織的な対応：RAG（検索拡張生成）の構築
個人のプロンプト工夫だけでなく、全社的なシステムとしてこの問題を解決するアプローチが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」です。これは、LLMが回答を生成する前に、社内のデータベース（社内Wiki、マニュアル、過去の議事録など）から関連するドキュメントを検索し、その内容を「正解データ」としてLLMに与えて回答させる仕組みです。
日本企業においてRAGが注目される理由は、セキュリティと精度の両立にあります。LLM自体に追加学習（ファインチューニング）させるのではなく、外部知識として社内データを参照させるため、機密情報がモデル自体に取り込まれるリスクを管理しやすくなります。例えば、金融機関や製造業において、膨大な社内規定や技術文書をRAGで参照させることで、新人エンジニアやオペレーターの業務支援を行う事例が増えています。
「Garbage In, Garbage Out」の原則と日本企業の課題
しかし、AIにソースを指定すれば全て解決するわけではありません。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」の原則はAIにも当てはまります。参照させる社内ドキュメントが古かったり、表記揺れが激しかったり、あるいはアナログなPDF（画像化された文字）のままであったりすれば、AIは正確な回答を導き出せません。
日本企業の場合、「暗黙知」や「紙文化」、あるいは「部門ごとにサイロ化されたデータ管理」がRAG構築の障壁となるケースが散見されます。AIツールの導入以前に、ドキュメントのデジタル化と標準化、そしてナレッジマネジメントの整備が、精度の高い回答を得るための前提条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
情報の信頼性を担保しながらAIを活用するために、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
- 「裏取り」のプロセスを業務に組み込む：AIが出力した内容に対し、必ず参照元のソース（URLやドキュメント名）を提示させる仕様にすべきです。最終的な確認責任（Human-in-the-Loop）は人間にあることを業務フローとして定着させる必要があります。
- データガバナンスの強化：AIに参照させるデータの品質がAIの性能に直結します。社内文書のデジタル化、最新版管理、アクセス権限の設定など、地道なデータ整備がAI活用の成功鍵となります。
- 用途による使い分け：クリエイティブなアイデア出しには通常のLLMを、事実確認や業務マニュアルの検索にはRAGやWeb検索機能を活用するなど、リスク許容度に応じたツールの使い分けを推奨します。
- 著作権とコンプライアンス：外部Webサイトをソースとして指定する場合、情報解析のための利用は日本の著作権法（30条の4）で広く認められていますが、出力結果をそのまま商用利用・公開する際には、依拠性や類似性の観点で著作権侵害のリスクがないか注意が必要です。