AIの誤情報とは？企業で起こるリスク・原因・対策・チェック方法を解説
AIは業務効率化や顧客対応の高度化に役立つ一方で、もっともらしい誤情報を返してしまうことがあります。こうした現象は一般的に「ハルシネーション」と呼ばれ、企業利用では誤案内や意思決定ミス、ブランド毀損につながる恐れがあるため注意が必要です。
そこで本記事では、すでにAI活用を始めている企業や、今後始める予定の企業に向けて、AIの誤情報が企業に及ぼす影響をご紹介します。あわせて、企業が講じるべき対策や導入後のAIを評価する方法もまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。
1. AIの誤情報とは
AIの誤情報とは、ユーザーの指示に対し、AIが事実とは異なる情報を生成・提示してしまうことです。例えば、古いデータを最新情報として説明したり、誤った医療情報や法律を提示したりすることがあり、内容によってはビジネスリスクに繋がるケースもあります。
似た用語に「ハルシネーション（hallucination）」がありますが、厳密にはAIの誤情報と同義ではありません。
1-1. ハルシネーションとの違い・関係
一般的に、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象のことを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。本記事では、ハルシネーションの結果生成された誤回答や誤案内も含めて、AIの誤情報として整理します。
ハルシネーションは巧妙なため人が見抜きにくく、嘘と気づかずにそのまま信頼して利用してしまうケースもあります。そうなると、業務・医療・法務・セキュリティなどの面で重大な問題を引き起こすリスクがあるので注意が必要です。
1-2. なぜAIはもっともらしい誤情報を返すのか
AIがあたかも正しいかのように誤情報を返す理由の一つに、生成AIの裏側に使われているLLM（Large Language Model）の仕組みが挙げられます。LLMは次に続く可能性が高い語を生成する仕組みであり、事実そのものを検証して回答しているわけではありません。そのため、参照情報が不十分だったり曖昧な質問だったりすると、もっともらしいが不正確な回答が生じることがあります。
2. AIが誤情報を出力してしまう主な原因
AIの誤情報が起こる原因は、LLMの仕組みによるものだけではありません。
以下にAIの誤情報が起こる原因を4つ挙げたので、あわせてご確認ください。
2-1. 学習データに誤りや偏りが含まれている
多くの生成AIは大量のテキストなどからパターンを学習しており、その学習データに古い情報や偏った情報が含まれると、それらの影響を受けることがあります。AIはそれらを誤りと認識せず、正しい回答として出力してしまうからです。
経済産業省のIT政策実施機関である独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「テキスト生成AIの 導入・運用ガイドライン」においても、以下のように「AIはあくまで保有しているデータをもとに回答を作成するため、誤った回答を出力する可能性がある」としています。
2.2.2 組織活用における実態
誤解例①生成AIは万能であり、どのような質問に対しても回答内容に誤りはない。
テキスト生成AIはあくまで、保有している学習データをもとに回答を作成しています。そのため学習データが古いもしくは誤りがある場合は、誤った回答を出力する可能性があります。また、ファインチュ ーニングを利用した生成AIにおいても同様に、追加学習に使用するデータに古いデータや誤りがある場合は、誤った回答を出力する可能性があるため注意が必要です。
2-2. 質問が曖昧で、AIが推測で補完してしまう
ユーザーの質問が曖昧な場合、AIは空白を埋めるように回答を生成してしまうことがあります。例えば、複数の解釈が存在する場合や実在しない人物および地名、情報が少ない専門分野などを質問すると、AIが不足部分を推測で埋めてしまい、ズレた回答が返ってくることがあります。
2-3. 最新情報や社内ルールを参照できていない
AIにはさまざまなモデルがあり、モデルによっては最新情報をリアルタイムで取得できていない場合があります。そのため、制度改正や最新の製品情報、新たな社内ルールなどを把握できておらず、古い情報を最新情報として提示してしまうのです。
3. 企業でAIの誤情報が問題になる場面
企業でAIを活用する場合、誤情報には細心の注意を払わなければなりません。以下に企業におけるAIの誤情報が問題になる場面をまとめたので、ぜひ参考にしてみてください。
3-1. 顧客対応チャットボットが誤案内する
顧客に対して、AIチャットボットが誤った案内をしてしまうケースがあります。例えば、存在しないサービスを説明したり、誤った料金案内をしたりすることで、顧客トラブルやクレームにつながる可能性があるため注意が必要です。
3-2. 社内ヘルプデスクAIが規程外の回答をする
社内問い合わせに対応するAIが誤情報を返すことで、社内混乱やコンプライアンス違反が起こることもあります。例えば、存在しない福利厚生制度を案内したり、セキュリティポリシーを誤解釈したりと、社員が誤った手続きや業務を進めてしまう可能性があります。
3-3. 営業・マーケ資料に誤情報が混入する
AIで生成した営業およびマーケティング資料に誤情報が含まれると、企業ブランドの信頼低下や顧客離れにつながります。特に、存在しない市場調査の引用や他社比較の誤記載、誤った統計データの掲載には注意が必要です。
3-4. ブランドトーンから外れた不適切回答が出る
AIは企業が意図しているブランドイメージや接客姿勢、言葉遣いなどから外れた不適切な回答を出力することがあります。例えば、高級ブランドなのに口調が軽すぎたり、金融や医療業界で断定的な表現を用いたりすると、炎上や法的・コンプライアンスのリスクが発生する可能性があります。
4. AIの誤情報によって起こるビジネスリスク
企業におけるAIの誤情報が問題になる場面をご紹介しましたが、具体的にどのようなビジネスリスクが生じるのでしょうか？
ここでは、AIの誤情報が原因となって起こり得るビジネスリスクをご紹介します。
4-1. 誤案内による顧客トラブル
AIチャットボットの誤案内がきっかけとなり、企業への苦情や炎上といった顧客トラブルが生じるリスクがあります。例えば、存在しないキャンペーンを案内したり、間違った返品条件を提示したりすると、「この会社は信用できない」という印象を与えかねません。
実際に、カスタマーサービスプラットフォームにAIを導入していた航空会社エア・カナダは、AIが誤った返金サポートを提案したことで約800ドルの賠償金と企業ブランドの信頼を失いました。
参考：AI Incident Database レポート 6091 | エア・カナダが「驚くべき」嘘つきAIチャットボット事件で失ったもの
4-2. 意思決定ミスによる業務損失
AIの誤情報を信用したことによる意思決定ミスは、企業の売上低下やコスト増加につながります。具体的には、誤った市場分析を基に投資判断を行ったり、在庫予測や需要予測を誤ったりすることで、不採算事業への予算投入や、過剰在庫もしくは欠品による損失が発生する可能性があります。
4-3. 炎上・ブランド毀損
担当者がAIの回答内容を十分に検証しないまま、SNS投稿・広報文・営業資料などに転用して対外発信してしまった場合、その情報に誤りや不適切な表現が含まれていると、炎上やブランド毀損につながる場合があります。一度発信された情報は拡散・保存されやすく、後から訂正しても完全には回収できないため、対外発信前の人によるチェック体制が欠かせません。
また、チャットボットなど企業が提供するAIが直接顧客とやりとりをする場合は、そのAIが差別的な内容や偏見を含む回答、あるいは社会通念上不適切な発言をしてしまうと、炎上やブランド毀損を招くおそれがあります。AIの回答は「企業の公式見解」と受け取られやすく影響が大きいため、出力内容のフィルタリングや有害表現への対策を講じておく必要があります。
4-4. 法務・コンプライアンス上の問題
誤情報に限らず、AI活用では関連する法務・コンプライアンスリスクにも注意が必要です。AIが著作権侵害にあたる文章を生成したり、個人情報保護法に反する説明をしたりと、AIの誤情報が法令違反や契約違反を引き起こすケースもあります。特に、金融・医療・公共分野などでは、AIの誤情報が重大な法的責任に発展する可能性があるため注意しなければなりません。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開している「法的および社会的リスクに関する課題」においても、AI利用の法的および社会的リスクについて以下のようにまとめられています。
法的および社会的リスクに関する課題
テキスト生成AIのトレーニングデータには第三者の著作物が含まれる場合があり、意図 せず著作権を侵害する可能性があります。加えて、データが収集・処理される場合、個人情 報保護法やGDPRなどの法規制に抵触する可能性もあり罰則や訴訟のリスクもあります。 また、テキスト生成AIにはトレーニングデータによってバイアス（偏り、偏見）が発生し てしまうことが懸念されています。システムのユーザがバイアスを含んだ回答を正しい情 報として捉え、その情報を使用する場合、組織の信用失墜や法的トラブルに繋がる可能性 もあります。
引用：独立行政法人情報処理推進機構（IPA） | テキスト生成AIの 導入・運用ガイドライン
5. AIの誤情報を防ぐための対策
AIの誤情報が企業に与える損害は甚大であり、AI活用を検討している企業は誤情報を防ぐ対策を講じる必要があります。
そこで、ここからはAIの誤情報を防ぐための対策を見ていきましょう。
5-1. 一次情報・参照元を明示したプロンプト設計
AIの誤情報を防ぐには、AIへの指示を意味するプロンプトにこだわる必要があります。代表的な対策として、一次情報にアクセスするよう指示したり、参照元の明示を依頼したりするのがおすすめです。
一次情報とは、官公庁が公開する法令・ガイドラインや、メーカーが公表する公式マニュアルなどを指します。一方で、ニュース記事やSNS投稿などは二次情報にあたるため、誤情報が紛れ込みやすくなります。
5-2. RAGや社内文書参照で回答根拠を強化する
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、検索拡張生成を意味します。通常のAIは学習済みデータに基づいて回答を生成しますが、RAGは学習済みデータにプラスして関連情報を検索して参照するため、より正確かつ最新の回答を出力できます。
ただし、RAGはハルシネーションの軽減策としては有効ですが、そもそもの参照元自体が古い・不正確である場合や、検索結果をうまく使えない場合もあるため、誤情報を完全になくせるわけではありません。
5-3. 人による監修フローを残す
最も基本かつ重要な対策は、人による監修を欠かさないことです。AIの回答をそのまま利用するのではなく、公開前に専門家や担当者が確認する手順を踏むことが不可欠です。
特に、金融・医療・法務の分野では、AIの誤情報が顧客満足度の低下やブランド毀損などにつながる恐れがあるので、必ず専門家の監修を入れましょう。
5-4. 定期的な評価と改善を行う
AIは一度導入すれば終わりではありません。情報は日々変化し、更新されるためAIの回答品質も定期的に評価し、改善する必要があります。
企業の場合、AI回答の定期サンプリング確認や誤回答ログの分析、プロンプトの改善など、継続的な監査が必要です。なお、最近ではAIの回答品質を継続監視する「AIガバナンス」や「LLM評価基盤」を導入する企業もあります。
6. 導入後のAIを評価する方法
AIの誤情報を防ぐには、AI導入後の定期的な評価と改善が必須だと述べました。しかし、具体的な評価方法が分からず、悩んでいる企業も多いのではないでしょうか？
そこでこの章では、AI導入後に押さえておきたい評価の観点を、正答率・ハルシネーション・安全性・品質という4つの切り口からご紹介します。自社のAIがどのようなリスクを抱えているかを見極める際の参考にしてみてください。
6-1. 正答率だけでは不十分な理由
AI導入後に正答率をチェックする企業は多いと思いますが、それだけでは十分とは言えません。なぜなら、AIのリスクは単純な正誤だけでは測れないからです。例えば、AIの正答率が95%だった場合、一見すると高性能に思えます。しかし、実際には残りの5%に重大な誤情報が含まれていたり、特定の条件で危険な回答を出したりする場合があります。
正答率のチェックは基本ですが、続けてご紹介するポイントも押さえておきたいところです。
6-2. ハルシネーション・関連性・忠実性を見る
正答率とあわせて、ハルシネーション・関連性・忠実性を見ることが重要です。ハルシネーションとはAIが事実に基づかない情報をもっともらしく生成する現象のことで、関連性とはAIの回答がユーザーの質問に対して適切に対応しているかを見る指標のことです。また、忠実性とはAIが参照情報に忠実に回答しているかを評価する観点です。
この3つを確認することで、関連性は高いものの事実とは異なる回答や、正しい内容であるものの質問意図とズレているというケースを防げます。
6-3. 安全性を評価する：バイアス・有害表現・プロンプトインジェクション耐性を見る
AIの誤情報で注意したいポイントの一つに、不適切な学習データや外部入力の影響による偏った回答が挙げられます。まず、バイアスとはAIの回答に偏見や不公平な傾向が含まれていないかを確認する観点のことで、性別や年齢による固定観念を含む回答や、特定の属性にとって不利益な回答がないかをチェックする必要があります。
また、有害表現とは不適切かつ攻撃的な内容を出力しないかを確認する観点であり、差別的表現や暴力的表現、危険行為の助長などが含まれます。さらに、悪意あるプロンプトを入力することでシステムの制御を奪い、不適切な情報を引き出そうとするプロンプトインジェクション攻撃への耐性もチェックしなければいけません。
6-4. 品質を評価する：タスク完遂度・ブランドトーン・敬語の適合性を見る
導入後のAI評価には、品質のチェックも含まれます。なかでも、AIがユーザーの目的を適切に達成できているかを見るタスク完遂度や、企業が掲げるブランドイメージに沿った表現になっているかを確認するブランドトーン、敬語の適合性は重要な評価ポイントです。
ブランドトーンがブレていたり、敬語が間違っていたりすると、たとえ内容が正しくてもブランドイメージと乖離したり、冷たい印象を与えたりすることがあるので注意が必要です。
なお、こうした多角的な評価を自社だけで継続するのは負担が大きく、専用ツールを活用する方法もあります。詳しくは次章でご紹介します。
7. AIの誤情報対策にAI Risk Checkerが有効な理由
ここまで紹介した評価の観点をすべて自社で実施するのは、決して簡単ではありません。弊社Priv Techは、AIの誤情報対策ツール「AI Risk Checker」を提供しています。このツールは企業のAI導入・運用を安全に進めるために、Priv Techが独自開発した生成AI（LLM）専用の評価システムです。
ここでは、AIの誤情報対策にAI Risk Checkerが効果的な理由を3つご紹介します。
7-1. 自社特有の誤回答は一般的なQ&Aテストでは見つけにくい
AIの誤情報対策として、Q&Aテストを実施する企業も多いでしょう。Q&Aテストとは、実際の業務で想定される質問をAIに入力し、回答内容を評価するテスト手法です。
ただし、世の中で一般的に使われているテストプロンプトは、自社固有の業務やシステムの特性、連携データに合わせて最適化されていません。そのため「一般論では正しくても、自社では誤り」という回答ほど、一般的なQ&Aテストでは見落とされやすくなります。企業独自の業務や規程に合わせてAIを検証できるAI Risk Checkerのような仕組みを使えば、こうした自社特有の誤回答を検出しやすくなります。
7-2. "いじわる質問"で潜在リスクをあぶり出せる
いじわる質問とは、意図的にAIが誤回答しやすい状況を作り、回答の品質や安全性を検証するテスト質問のことです。AI Risk CheckerはAIが貴社特有の専門知識やAIが誤解・混同しやすいポイントを解析し、その結果に基づきハルシネーションや不適切な応答を巧妙に誘発する難易度の高いテスト問題を自動生成します。
独自のいじわる質問でAIの限界を可視化し、潜在リスクのあぶり出しを狙います。
7-3. 大規模評価を自動化し、継続的な改善につなげられる
AI導入後は継続的な評価が必要ですが、大規模なテストは人手では困難です。AIはモデル更新や規程改定が多く、そのたびに多角的な指標で採点し、再テストを行うのは現実的とは言えません。
そこで活用したいのが、LLM as a Judge（AIによる評価）を採用しているAI Risk Checkerです。人手では叶わない大規模テストを短時間で実行し、モデルの弱点を特定できます。
8. AIの誤情報に関するよくある質問（Q&A）
ここでは、AIの誤情報にまつわるよくある質問とその回答をご紹介します。
Q1. AIの誤情報とフェイクニュースは同じですか？
AIの誤情報とフェイクニュースは、別のものです。「誤った情報を広める」という点では共通していますが、AIの誤情報は、AIが事実とは異なる情報を生成・提示してしまうことを指し、フェイクニュースは人が意図的に作成し、拡散する虚偽の情報を指します。
企業利用ではAIの誤情報がフェイクニュース的影響を持つことがあるため、悪意がなくても注意が必要です。
Q2. AIの誤情報とディープフェイクは同じですか？
AIの誤情報とディープフェイクは異なります。AIの誤情報は「AIの回答自体が誤っているケース」と「AIで偽画像・偽動画などの誤情報コンテンツを作るケース」を指し、ディープフェイクは「AIで偽の画像や動画コンテンツを作成するケース」を指します。
Q3. ChatGPTの回答はそのまま業務で使っても大丈夫ですか？
ChatGPTの回答をそのまま業務で使用するのは、注意が必要です。AIの回答にはハルシネーションを含む誤情報が含まれている可能性があり、企業利用では確認を前提として取り扱う必要があります。
特に、金融・医療・法務関連の誤情報は重大なトラブルにつながる恐れがあるため、専門家の監修を挟むなどの確認体制が不可欠です。
Q4. RAGを導入すれば誤情報はなくなりますか？
RAGを導入しても誤情報が完全になくなるわけではありません。RAGとは検索拡張生成を意味し、より正確かつ最新の回答を出力できる仕組みです。RAGを導入すればAIの誤情報は減らしやすくなりますが、かといって誤情報が完全になくなるわけではありません。
むしろ、企業利用では「RAGを入れたから安全」と過信することが新たなリスクを生む可能性もあります。
Q5. AIの誤回答はどうやってテストすればよいですか？
AIの誤回答を減らすには、しばしばQ&Aテストが用いられます。Q&Aテストでは実際の業務で想定される質問をAIに入力し、正しい回答ができるか、社内ルールに忠実かなどを確認します。
さらに、回答のない架空の質問を作成してハルシネーションテストを行い、曖昧質問テスト、いじわる質問テストなどと進めていきますが、すべてを人手でまかなうのは困難です。よりスムーズかつ正確なテストを行うためには、評価の自動化や継続モニタリングを支援する仕組みに注目が集まっています。例えば、弊社ではAIのリスク評価ツール「AI Risk Checker」を提供しています。
まとめ：企業がAIの誤情報に対抗するには導入後の評価が重要
AIの誤情報のなかには人が見抜きにくいものも多く、企業利用ではAIの誤案内による顧客満足度の低下や、意思決定ミスによる業務損失をはじめとする問題が生じる恐れがあるため注意が必要です。こうしたAIの誤情報を防ぐには、プロンプトの改善や人による確認を取り入れるだけでなく、実際にどのような誤回答が起こるかを継続的に評価することも重要です。
自社ならではのQ&Aや社内規定に対応したいじわる質問でのAI導入後テストや、AIが誤解・混同しやすいポイントの可視化を実施したい場合は、弊社Priv Techが提供するAIリスク評価ツール「AI Risk Checker」がおすすめです。このツールはハルシネーションや炎上リスクを可視化する評価ツールで、顧客対応用チャットボットを導入している企業や、AIをサービスに組み込んでいる企業、社内ヘルプデスクAIを導入している企業に特に向いています。
AIの企業利用は、誤情報が原因となる特有のリスクが存在します。そうしたリスクを知り、適切に管理しつつAI利用のメリットを享受するためにも、AI Risk Checkerをご活用ください。
「AI Risk Checker」の詳細は、こちらをご覧ください。
＞＞AIリスク評価ツール「AI Risk Checker」について詳しくはこちら