ハルシネーションとは？ナレッジカットオフとの違いは？*ハルシネーション（Hallucination）*とは、生成AIが事実と異なる、または存在しない情報をあたかも真実のように出力する現象を指します。この問題は、特にChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）において顕著であり、企業や教育、医療などの分野で深刻な影響を及ぼす可能性があります。例えば、2023年には、ある弁護士がLLMを使用して法的調査を行い、LLMが生成した架空の判例を引用して裁判所に提出し、懲戒処分を受ける事例が発生しました。一方、*ナレッジカットオフ（Knowledge Cutoff）*は、AIモデルが学習したデータの最終時点を指します。例えば、ChatGPT-4は2023年4月までの情報を学習しており、それ以降の出来事や情報については知識がありません。このため、最新の情報に基づいた質問に対しては、正確な回答ができない場合があります。つまり、ハルシネーションはAIが既知の情報に基づいて誤った出力をする現象であり、ナレッジカットオフはAIが知らない情報について回答できないという制約です。両者は異なる問題であり、それぞれに対策が必要です。ハルシネーションを防止する方法や費用は？ハルシネーションを防止するためには、以下のような対策が有効です。1. プロンプトエンジニアリングAIに対する指示（プロンプト）を明確かつ具体的にすることで、誤った出力を減らすことができます。例えば、「2024年の日本のGDP成長率を教えてください」という質問に対して、「2024年の日本のGDP成長率について、最新の経済指標に基づいて教えてください」といった具合に、情報源や条件を明示することで、より正確な回答を得ることができます。2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用RAGは、外部の信頼できるデータベースから情報を検索し、その情報に基づいて回答を生成する手法です。これにより、AIが学習していない最新の情報や専門的な知識を取り入れることができ、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、社内のナレッジベースやFAQデータを活用することで、業務に特化した正確な回答を得ることが可能です。3. ファインチューニング特定の業務やドメインに特化したデータでAIモデルを再学習させることで、より精度の高い出力が可能になります。例えば、医療分野での診断支援AIでは、最新の医学論文や診療ガイドラインを学習させることで、正確な診断結果を提供することができます。4. 出力の検証プロセスの導入AIの出力結果を人間が確認・検証するプロセスを設けることで、誤った情報の拡散を防ぐことができます。特に、重要な意思決定や外部への情報発信においては、AIの出力をそのまま使用せず、必ず人間のチェックを行うことが推奨されます。費用についてハルシネーション対策にかかる費用は、導入する対策の種類や規模によって異なります。以下は一般的な費用の目安です。プロンプトエンジニアリング：内部リソースで対応可能な場合はコストを抑えられますが、専門家に依頼する場合は数十万円程度の費用が発生することがあります。RAGの導入：データベースの構築やシステム開発に数百万円から数千万円の費用がかかる場合があります。ファインチューニング：データの準備やモデルの再学習に数百万円以上の費用が必要となることがあります。出力の検証プロセスの導入：人件費や業務プロセスの見直しに伴うコストが発生しますが、長期的には誤情報によるリスクを回避できるため、投資効果が期待できます。これらの対策は、単独で実施するよりも、組み合わせて導入することで、より効果的にハルシネーションを防止することができます。ハルシネーションについてMojiにご相談ください！ハルシネーション対策に関してお困りのことがありましたら、ぜひMojiにご相談ください。当社は、プロンプトエンジニアリングの支援から、RAGの導入、ファインチューニングの実施、出力検証プロセスの構築まで、トータルでサポートいたします。豊富な実績と専門知識を持つエンジニアが、お客様のニーズに合わせた最適なソリューションをご提案いたします。お問い合わせは、Moji公式サイトまたは、お問い合わせフォームからお気軽にどうぞ。