【2025年版】ChatGPTのハルシネーション（嘘）とは？～GPTモデルの特徴と対策

ハルシネーションとは？

ハルシネーション＝AI の“聞きかじり嘘つき”現象。
モデルごとのクセを把握して、プロンプト設計＋人間チェックで被弾率を下げよう。

ChatGPT (AI)が実際には存在しない情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象を「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。

ChatGPT (AI) はデータから次に来る言葉を予測する仕組みで動いているため、知らない情報でもそれっぽく答えてしまうことがあります。

“存在しない情報” をもっともらしく生成するエラー。
言語モデルは「次の単語を予測」する確率ゲームで動くため、知らないことでも “それっぽい” 文章を編み出してしまう。

🧠 イメージ：カンペ無しでスピーチを続ける司会者。沈黙を嫌がって何でも言う＝ときどき大ウソ。

出典：OpenAI Technical Report (2023)

ハルシネーションが起きる理由

ハルシネーションが起きる主な原因は、AIが「次の言葉を予測する」という基本的な仕組みを持っていることです。十分な情報がない場合でも、モデルは無理に答えを出そうとしてしまい、その結果、誤った情報が生成されます。出典：Anthropic Claude System Card (2024)

GPTモデルごとの違い

AIモデル（GPT-3.5、GPT-4、GPT-4oなど）によってハルシネーションの頻度や特徴が異なります。以下は代表的なモデルの特徴を比較した表です。

モデル	速度	正確性	ハルシネ率	備考
GPT‑3.5	★★★★☆	★★☆☆☆	中	総合バランス型、雑談OK。
GPT‑4	★★☆☆☆	★★★★☆	低	論文・コードに強い。
GPT‑4o	★★★★★	★★★☆☆	中〜やや高	マルチモーダル対応。高速だが情報粒度が粗くなりがち。
GPT‑4.5	★★☆☆☆	★★★★★	低	精密タスク向け。処理は遅め。
oシリーズ (実験的)	★★★★★	★★★☆☆	高	深い推論で外れるときは派手に誤爆。

このように、用途に応じてモデルを選択することが重要です。出典：Vectara Hallucination Leaderboard (2025)

図：モデル比較チャート（速度×正確性×幻覚率）

最新モデル（GPT-4oなど）の特徴

GPT-4oはマルチモーダル（テキストだけでなく画像や音声も理解可能）で処理速度が速いですが、その分ハルシネーションが比較的多くなることがあります。

一方、GPT-4.5は処理速度こそ遅いものの、情報の正確性が高く、ハルシネーションが少ないモデルです。

つまり、速さを重視するならGPT-4o、正確性を重視するならGPT-4.5というように、用途に応じてモデルを選ぶことが重要です。出典：OpenAI Developer Forum (2025)

ハルシネーションへの具体的な対策

ハルシネーションを防ぐには、AIが回答を生成する際に使う「プロンプト」（指示文）を工夫する方法があります。具体例としては：

• 「正確な情報がない場合は『わかりません』と答えてください」と明確に指示する
• 回答の根拠となる情報や出典を求めるように指示を出す
• 複数の情報源を使ってクロスチェックさせるプロンプトを作成する

また、AIを使用する際には完全に信頼せず、必ず人間が情報を再確認することも重要です。出典：DeepMind Research (2023)

まとめ

• ハルシネーションとはAIが誤った情報を生成する現象
• モデルごとにハルシネーションの頻度は異なる
• 最新モデルでも用途によって性能に差がある
• プロンプトを工夫し、情報の再確認を徹底することでハルシネーションを抑制可能