ChatGPTやGemini、Claudeに質問したら、もっともらしい答えが返ってきたのに、よく調べたら全然違ってた——そんな経験、ありませんか？

2026年2月現在、AIチャットボットの精度は日々向上していますが、それでも「ハルシネーション」（AIが事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう現象）は完全にはなくなっていません。Xでも「ChatGPTに散々調べさせた結論が間違ってた」「お前が提案したコードなのにエラーになるじゃん」といった嘆きの声が日常的に投稿されています。

この記事では、AIが嘘をつく（ハルシネーションが起きる）原因をわかりやすく解説し、正しい答えを引き出すための5つのプロンプトのコツを紹介します。AIを「なんとなく便利なツール」から「信頼できる相棒」にランクアップさせましょう。

そもそもハルシネーションとは？AIが嘘をつく仕組み

ハルシネーション（hallucination）は、日本語で「幻覚」という意味です。AIの世界では、実際には存在しない情報や、事実とは異なる内容を、さも本当のことのように生成してしまう現象を指します。

ざっくり言うと、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は「次に来る確率が高い言葉を予測してつなげる」仕組みで動いています。つまり、文章として自然かどうかが最優先で、内容が事実かどうかはチェックしていないんです。

たとえば「東京タワーの高さは？」と聞けば正しく「333m」と答えられますが、「〇〇市の人口は？」のようにマイナーな情報だと、学習データにない or 古い情報を元に、それっぽい数字を作ってしまうことがあります。

要するに、AIは「知らない」と言うのが苦手。空欄を埋めるのが得意すぎて、わからないことも埋めちゃうわけです。

AIが間違える3つの原因

ハルシネーションが起きる原因は大きく3つに分けられます。

原因1：学習データが古い・足りない

ChatGPTなどのAIには「知識のカットオフ（締め切り）」があります。2026年2月現在、GPT-4oの学習データは2024年10月頃までの情報がベースとされています（OpenAI公式ヘルプ参照）。

つまり、それ以降に変わった料金プラン、法律改正、新サービスについては「知らない」のに、過去の情報をもとに回答をでっちあげてしまうことがあります。

原因2：質問があいまい

「おすすめのアプリ教えて」のようなざっくりした質問だと、AIは文脈を推測して回答を作ります。この推測が外れると、存在しないアプリ名を紹介したり、的外れな回答になったりします。

AIは「あなたが何を求めているか」を100%理解しているわけではありません。質問が曖昧だと、回答のブレ幅が大きくなります。

原因3：「わからない」と言えない性格

LLMは、質問に対して必ず何かしらの回答を生成するように訓練されています。人間なら「ちょっとわからないです」と言えるところを、AIは確率的にもっともらしい文章を生成して、堂々と答えてしまうのです。

AI Marketの解説によると、これはLLMの構造的な特性であり、現時点では完全に排除することは困難とされています。

正しい答えを引き出す5つのプロンプトのコツ

原因がわかったところで、実際にハルシネーションを減らすためのプロンプト（指示文）のコツを5つ紹介します。今日からすぐに使えるテクニックです。

コツ1：「わからなければ『わかりません』と言って」と明記する

プロンプトの最後に「確信がない場合は『わかりません』と正直に答えてください」と一文を添えるだけで、AIが無理やり答えをひねり出す確率がグッと下がります。

実際にSIOS Tech Labの検証でも、この指示を入れることでハルシネーション率が低下したと報告されています。

プロンプト例：

「〇〇について教えてください。確証がない情報は『不明です』と回答し、推測で答えないでください。」

コツ2：出典・根拠を必ず示させる

「回答の根拠となるURLや出典を示してください」と指示すると、AIは裏付けのある情報を優先して回答しようとします。もし出典が提示できなかったり、リンク先が存在しない場合は、その回答自体の信頼性が低い可能性があります。

プロンプト例：

「〇〇の最新仕様について教えてください。回答には必ず公式ドキュメントのURLを含めてください。」

ただし注意点として、AIが存在しないURLを生成するケースもあります。提示されたリンクは必ず自分でクリックして確認しましょう。

コツ3：質問を具体的に絞り込む

「おすすめのプログラミング言語は？」より「Web開発初心者が2026年に学ぶべきプログラミング言語を、求人数のデータをもとに3つ教えてください」の方が、AIは的確に答えやすくなります。

ポイントは以下の3つを明確にすることです。

  • 誰が（初心者？エンジニア？）
  • 何のために（Web開発？データ分析？）
  • どんな形式で（箇条書き？比較表？）

Taskhubの調査によると、具体的な指示を含むプロンプトはハルシネーション発生率を大幅に低減させるとされています。

コツ4：複数のAIでクロスチェックする

ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど、複数のAIに同じ質問をして回答を比較するのは非常に有効です。各AIは異なるモデル・学習データを使っているため、複数のAIが同じ答えを出せば信頼度は高く、回答がバラバラなら要注意です。

特にPerplexity AIは回答に出典URLを自動で付けてくれるので、ファクトチェック用のセカンドオピニオンとして便利です。

コツ5：Web検索機能をONにする

2026年2月現在、主要なAIチャットボットにはWeb検索（ブラウジング）機能が搭載されています。

  • ChatGPT：検索機能がデフォルトで有効（GPT-4o）
  • Gemini：Google検索と連携し、回答に出典リンクを表示
  • Claude：Web検索機能に対応（2025年より搭載）

最新の料金、法律、ニュースなど時間に依存する情報を聞くときは、必ず検索機能をONにしましょう。AIが学習データだけでなくリアルタイムのWeb情報を参照するため、ハルシネーションのリスクが大幅に下がります。

それでも間違いは起きる——「信じすぎない」が最強の対策

ここまで5つのコツを紹介しましたが、正直に言うと、ハルシネーションを100%防ぐ方法は2026年現在まだありません。

AIの回答はあくまで「下書き」や「たたき台」として使い、最終的には自分の目で確認するのが鉄則です。特に以下のような場面では要注意です。

  • お金に関わる情報（税金、投資、保険の計算など）
  • 健康・医療に関わる情報（薬の飲み合わせ、症状の判断など）
  • 法律に関わる情報（契約書の解釈、届出の期限など）
  • コードのセキュリティ（認証処理、暗号化の実装など）

Xでも「ChatGPTに調べさせた結論が間違ってた。ソースコードをClaude Codeに直接読ませたら正しい答えが出た」という投稿がありましたが、これはまさに「AIの出力を別の方法で検証する」好例です。

AIは万能じゃない。でも、使い方次第で超強力な味方になる。その境目を見極められるかどうかが、AIを上手に使う人とそうでない人の分かれ道です。

FAQ

ChatGPTに「ハルシネーションしないで」と書くだけで効果はある？

一定の効果はあるとされていますが、それだけでは不十分です。「わからない場合は『不明』と答えて」「出典を示して」など、具体的な指示を組み合わせる方がより効果的です。

無料版のChatGPTでもハルシネーション対策はできる？

はい、できます。プロンプトの書き方を工夫する（具体的に質問する、出典を求めるなど）ことは無料版でも有効です。ただし、有料版（Plus / Pro）ではWeb検索機能やより高精度なモデルが使えるため、ハルシネーションのリスクはさらに低くなります。

GeminiやClaudeでもハルシネーションは起きる？

はい、起きます。ハルシネーションはLLM（大規模言語モデル）全般に共通する構造的な課題です。ChatGPT、Gemini、Claude、いずれも完全には免れません。ただし、モデルの設計思想によって傾向は異なり、たとえばClaudeは「不確かなことは断る」方向に調整されている傾向があります。

プログラミングのコードでもハルシネーションは発生する？

はい、よく発生します。存在しないライブラリ名やメソッド名を使ったコードが生成されることがあります。AIが生成したコードは必ず実行して動作確認し、公式ドキュメントでAPIの仕様をチェックしましょう。

参考文献