🔍【AI活用者必見】ハルシネーションを防ぐ5つの基本原則とプロンプト設計のコツ
AIを活用するうえで避けて通れない問題、それが「ハルシネーション（虚偽の情報生成）」。
特に電気設備など専門的な回答を欲しい場合それが事実で合うるか不安な場合も多くあると思います。しかし、使い方を工夫すれば、ハルシネーションは大きく減らすことが可能です。
✅ ハルシネーションを減らす5つの基本原則
以下の原則を意識するだけで、AIの応答品質が飛躍的に向上します。
| 原則 | 説明 |
|---|---|
| 1. 明確で具体的な質問 (Clarity & Specificity) |
あいまいな質問はAIの“推測”を誘発し、誤情報のもとに。5W1Hを意識しよう。 |
| 2. 文脈を提供する (Providing Context) |
前提条件や背景情報を伝えることで、回答の精度が高まります。 |
| 3. 制約を明示する (Constraints & Instructions) |
出力形式、語数、含めてほしい内容などを指定し、AIの自由度を適切に制限します。 |
| 4. 役割を与える (Assigning a Persona) |
「あなたは〇〇の専門家です」と伝えることで、専門性のある回答を引き出しやすくなります。 |
| 5. ステップ分割する (Step-by-Step Inquiry) |
複雑な依頼は段階的に。対話型で進めると誤りの発見と修正がしやすくなります。 |
🎯 ハルシネーション対策に有効なアクション
| アクション | 内容 |
|---|---|
| ❶「わからない」と答える許可 | 不確実な場合に「わかりません」と言えるよう、プロンプトで許可を明示します。 |
| ❷ 直接引用を使う | 出典付きの引用に基づく回答を促すことで、信頼性を向上させます。 |
| ❸ プロンプトを工夫する | 質問の内容・形式・条件設定を調整し、AIの出力精度を高めます。 |
| ❹ ファクトチェックを徹底する | 出力結果は常に検証する習慣を。事実誤認を未然に防ぎます。 |
| ❺ ハルシネーションの仕組みを理解する | なぜAIが誤るのかを知ることが、正しく使う第一歩です。 |
🙅♂️ 悪い例と🙆♀️良い例で比較！
| 悪い例 👎 | 良い例 👍 |
|---|---|
| 「最新のAI技術について教えて」 | 「2024年以降に発表された学術論文または技術系メディアに基づいて、生成AIの最新動向を3つ紹介してください。もし不確かな情報であれば、その旨を明記してください。」 |
🧪 ハルシネーションを抑えるプロンプト例
以下のようなプロンプトは非常に効果的です。下記もしくはリンクからボタン一つでコピーして活用できます！
# 命令書
あなたは[※役割や専門分野を入力（電気設備）]の専門家です。
以下の制約条件と入力文をもとに、最高の[※成果物を入力（テキスト）]を出力してください。# 制約条件
* 図や表、箇条書きを活用し視覚的も理解しやすいようにしてください。
* 専門用語には必ず解説を加えてください。
* 重要なキーワードを網羅してください。
* 事実のみに基づき、推測や個人的な意見は含めないでください。
* 情報が不確かな場合は「情報が不確定です」と回答してください。
* 回答に必要な情報が不足している場合、有効的な入力内容を指示してください
* 質問内容に関連する事項があれば提案してください
* 入力分の語尾は【〇〇について詳しく解説してください】としてください
* 回答の最後には、参考にした情報源（URL、書籍名など）を必ず明記してください。存在しない場合は「参照ソースなし」と記述してください。# 入力文
[ここにAIに処理させたい文章や質問を記述してください]# 出力文
📌まとめ：AIの賢い使い方は「頼りすぎない」こと
ハルシネーションを完全にゼロにするのは難しいですが、プロンプト設計とチェックの工夫で大幅に減らすことが可能です。AIを使う私たちが正しい使い方を知ることで、リスクを抑えながら最大限に活用できるようになります。
