投稿者 global-ai-media 
生成AIの社会実装において最大の障壁となっている「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」。最新の研究「HALT」は、LLMの内部状態（隠れ層）を直接監視することで、ほぼ遅延なくリスクを推定する手法を提示しています。本稿では、この技術的アプローチの解説とともに、品質への要求が厳しい日本市場において、企業がどのようにリスク管理とUXのバランスを取るべきかを考察します。
ハルシネーション対策の「速度」と「コスト」のジレンマ
大規模言語モデル（LLM）の実務利用、特に顧客接点での活用において、事実とは異なる内容を生成してしまう「ハルシネーション」は深刻な課題です。日本企業は品質に対する基準が世界的に見ても高く、誤情報によるブランド毀損を恐れて生成AIの導入に二の足を踏むケースも少なくありません。
従来の主要な対策としては、生成された回答を別のLLMで検証させる「LLM-as-a-Judge」や、外部検索結果と突き合わせるRAG（検索拡張生成）の事後検証などが一般的でした。しかし、これらの手法は計算コストがかさむ上に、回答生成までの待ち時間（レイテンシ）が大幅に増加するという欠点があります。「正確性を高めようとすると、応答が遅くなりUXが損なわれる」というジレンマが、プロダクト担当者を悩ませてきました。
内部状態（Hidden Layers）から「迷い」を読み取るアプローチ
今回取り上げる「HALT（Residual Probes）」のような研究アプローチは、このジレンマに対する解決策として注目されています。これは、LLMが出力した「テキスト」を解析するのではなく、生成プロセス中の「脳波」にあたる内部の隠れ層（Hidden Layers）や不確実性シグナルを直接観測する手法です。
人間が嘘をついたり自信がないことを言ったりする際に、無意識に声のトーンや表情が変わるのと同様に、LLMが不確かな情報を生成する際には、内部のベクトル空間に特有のパターンが現れることが知られています。この手法の最大のメリットは、追加の重い推論処理をほとんど行わず、ほぼ瞬時（Near-Instantaneous）にリスクスコアを算出できる点です。これにより、ユーザーを待たせることなく、「この回答は信憑性が低い可能性があるため、専門家に確認してください」といった注釈をリアルタイムで付与することが技術的に可能になります。
日本企業のAIガバナンスにおける実装のポイント
この技術動向は、特に自社専用環境（オンプレミスやVPC内）でオープンソースモデル（Llama 3や国産LLMなど）を運用しようとしている日本企業にとって重要な意味を持ちます。GPT-4などのクローズドなAPI経由では、モデルの内部状態（隠れ層の値）に完全にアクセスすることが難しいため、この種の手法を適用するには限界があるからです。
金融機関や製造業など、機密保持の観点から自社管理のLLM構築を進めている組織であれば、こうした「内部プロービング（Probing）」技術を組み込むことで、低遅延かつ高精度なガードレールを構築できる可能性があります。一方で、API利用が主体の企業においては、プロバイダー側が提供する「Logprobs（対数確率）」などのメタデータを活用した簡易的なリスク判定が現実的な解となるでしょう。
技術の限界と「人」の役割
もちろん、内部状態の監視が万能というわけではありません。学習データ自体に誤りが含まれている場合、モデルが「自信満々に嘘をつく」ケースでは、不確実性のシグナルが検知できないこともあります。したがって、クリティカルな意思決定支援においては、AIによる自動判定のみに依存せず、人間による確認プロセス（Human-in-the-Loop）をどこに配置するかが、引き続きガバナンスの要となります。
日本企業のAI活用への示唆
最新の研究動向を踏まえ、日本の実務家は以下の3点を意識してAIプロダクトの設計を行うべきです。
- UXを損なわないガードレールの設計：
事後検証によるレイテンシ増大を避けるため、内部状態やトークン確率を活用した軽量なリスク検知の導入を検討してください。特にチャットボットなど即時性が求められるUIでは必須の視点です。 - モデル選定基準の再考：
単なる生成性能だけでなく、「内部状態へのアクセス権があるか」「リスク検知の仕組みを組み込みやすいか」という観点も、LLM選定（オープンモデルかAPIか）の重要な評価軸となります。 - リスクレベルに応じた動的なフロー制御：
すべての回答を厳密にチェックするのではなく、軽量な検知技術で「高リスク」と判定された場合のみ、高コストな外部検索や人間へのエスカレーションを行う「動的なルーティング」を実装することで、コストと品質のバランスを最適化できます。