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法倫理・リスク

ハルシネーションとは？

読み: はるしねーしょん英語: Hallucination更新日: 2026-06-23

生成AIが、もっともらしいが事実と異なる内容を出力する現象です。

試験で問われるポイント

  • RAG、根拠提示、人間確認、評価でリスクを下げます。
  • 完全になくせるものではありません。
  • 医療、法務、金融など重要領域では特に注意が必要です。

具体例

存在しない判例や論文を、本当にあるように引用してしまうケースです。

よくある誤解

  • 最新モデルならハルシネーションは起こらないと考える。
  • 自信ありげな文章なら正しいと判断する。

対応試験

生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner

関連する表記: ハルシネーション / Hallucination / 幻覚 / もっともらしい誤り

関連問題で復習

AWS AI Practitioner生成AIの基礎

生成AIのハルシネーションを抑える対策として適切なものを2つ選べ。

Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用

生成AIのハルシネーション対策として最も適切なものはどれか。

G検定ディープラーニングの応用例

LLMのハルシネーションへの対策として、最も適切なものはどれか。

生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI

LLMのハルシネーション（誤情報生成）を軽減する方法として、最も効果的なものはどれか。

生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理

ハルシネーションとフェイクニュースの違いに関する記述として最も適切なものはどれか。

生成AIパスポートプロンプト制作・ビジネス活用

生成AIの「幻覚（ハルシネーション）」がビジネスで問題になる理由に関する記述として最も適切なものはどれか。

Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用

AIのハルシネーションを評価する方法として適切なものはどれか。

G検定ディープラーニングの応用例

「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の説明として、最も適切なものはどれか。

関連用語

RAG（検索拡張生成）

外部文書やデータベースを検索し、その結果を根拠としてLLMに回答を生成させる構成です。

責任あるAI

AIを公平、安全、透明、説明可能に使い、社会的な影響に配慮する考え方です。

Human-in-the-loop

AIの判断や出力に対して、人間が確認、承認、修正を行う運用設計です。

FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。