コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太 こんにちは、春日井コワーキングスペースRoom8オーナーの鶴田です。
最近はAIコンサルっぽい仕事も増えてきて、「ChatGPTとかClaudeって結局どれが正しいの？」なんて相談を受けることが多いです。
いやまあ、皆さんAIに夢見すぎじゃない？というのが本音なんですが。
さて、今回はシリーズ第6回、「ハルシネーションを減らす書き方」です。
——といっても、Claude公式ガイドの話なので、「Claude触ったことないんだけど？」という人も安心して読み進めてください。どうせChatGPTでもGeminiでもCopilotでも似たようなもんです。
で、「AIが嘘をつく」ってよく言われますよね。
最近のAIは、正直に「分かりません」なんて答えてくれません。むしろ、「それらしく答えろ」という圧力でも感じてるんじゃないかというレベルで、“盛る” “創作する” “捏造する”。
AIに聞いた話をそのまま信じて実務で使ってしまうと、盛大に足元をすくわれる未来しか見えません。
「いや、私は見抜けるから大丈夫！」という人も、その油断が一番危ないんですって。
今回は、「どんな時にAIが“嘘をつく”のか？」
逆に「どうすれば“盛らせず”に済むのか？」
Claude公式ガイドをベースに、「どんな時にAIが嘘をつきやすいのか／避けるにはどうしたらいいのか」を実体験も交えて紐解いていきます。
それでは本編スタート！
ハルシネーションとは何か？
そもそも「ハルシネーション」って何？
「AIのハルシネーション」なんて横文字、なんか格好よさげですが、要は“AIが堂々とウソをつく現象”です。しかもAI本人（？）にはその自覚ゼロ。
自信満々に「はい、これが正しい答えですよ」と語ってきます。
ありがちな“幻覚”の実例
みなさんも一度くらい、AIから「そんな話どこにも載ってないけど？」という情報を受け取ったことがあるはず。
たとえば——
- 実在しない論文や本のタイトルを、いかにも本物のように出してくる
- 架空の人物を「業界の権威」と紹介してくる
- 聞いたこともない豆知識を“新事実”みたいな顔で披露
- ありえない計算式や定義を堂々と断言
…全部ハルシネーションです。
僕自身、「日本人AI研究者のノーベル賞受賞者リストを出して」と頼んだら、知らない名前が並んで「いや、それ誰？」とツッコんだことが何度もあります。
なんでそんなことが起きるの？
ハルシネーション（hallucination）は本来“幻覚”という意味ですが、AIの場合は
「本当は知らない情報を、知ってる風に作り出してしまう」
現象を指します。AIは
- 実際に知っていること
- “それっぽい続き”を作文しただけ
の境界線を区別できません。
どちらも同じノリで返してくるのがAIの“弱点”です。
“答えなきゃ”圧力がAIを暴走させる
特にヤバいのが、
- 世間的にマイナーな話題
- まだ誰も結論出してない問い
- そもそも“正解”が存在しない質問
こういうテーマを投げると、AIは「分かりません」と言わずに、“あるっぽい答え”を全力で創作してくるわけです。
しかも最近のAIは「分かりません」と素直に言わない。むしろ「答えを出さなきゃ負け」ぐらいのテンションで“幻覚”を披露してくれます。
ポイントまとめ
- AIの回答＝必ずしも事実ではない
- 「信じる者は救われ…ない」世界
- “知らない時に黙る”のがAIの最大の弱点
AIを使いこなすうえで、この“ハルシネーション問題”は避けて通れないお約束。
次は「なぜこれが実務でヤバいのか？」を語っていきます。
なぜ困るのか？ 〜“盛ったAI”が現場にもたらす災厄〜
“それっぽいウソ”は想像以上にやっかい
AIが堂々とウソをつく。それが一体何の問題？と思うかもしれませんが、実務や情報発信の現場ではかなりの地雷です。
なぜかというと——
- 間違った情報を信じて行動してしまう
- 「AIが言ったから正しい」と思い込む現象が起きる
- あとで「それデタラメだったじゃん」とバレると信用を失う
…このコンボ、割と洒落になりません。
ChatGPT信者の“痛い失敗”あるある
たとえば、
- AIに「業界の最新動向」を聞いて、そのまま自社の会議資料にコピペ
- 論文や専門書のタイトルをAIに出させて、引用文献に丸ごと載せる
- Web制作で「このCSSで完璧！」とAIのコードを信じて納品→全然動かない
こういう“やっちまった事件簿”、ネットにも現場にもゴロゴロ転がってます。
リテラシーがないと痛い目に遭う
特に危ないのは、「AIのほうが人間より正確」と思い込んでしまうパターン。
AIは“それっぽい”を演じるのが得意なだけで、事実とフィクションの区別がついていない。
「知らない分野でも答えを作ってしまう」性質を知らずに使うと、
知らない間にウソを拡散して、信頼を失う
地味にダメージでかいです。
“みんなやってるから大丈夫”の落とし穴
AIのハルシネーション、実は
- 調べるとすぐバレる系
- 一見もっともらしいが検証しにくい系
の2種類あります。
前者はまだマシですが、後者は発信者本人も気づかないまま世の中に広まっていく。
「みんな使ってるからOK」と油断すると、自分が“デマの発信源”になる危険すらあるわけです。
まとめ
- AIのウソは“実務・信用・評価”を地味に壊してくる
- 「AIだから正しい」は全く保証にならない
- “ハルシネーション耐性”＝AIリテラシーの第一歩
ハルシネーションを減らすプロンプト設計術（ガイドライン解説）
AIは仕組み上、「知らないこともそれっぽく答える＝ウソ（ハルシネーション）をつく」という特性があります。
でも、プロンプト（質問の出し方）を工夫するだけで、この“盛り”はかなりコントロールできるんです。
このパートでは、Claude公式ガイドでも推奨されている「現場で効くプロンプト例・テンプレ」を厳選して紹介します。
この型さえ押さえれば、誰でも“盛られ事故”のリスクを最小限に抑えられます。
これだけは押さえたい！公式プロンプト例＆現場テンプレ集
「で、結局どう書けばいいの？」
ここが一番知りたいポイントだと思うので、Claude公式ガイドや僕自身の実務経験から、“現場でそのまま使える”指示テンプレをまとめました。
【1】「分からない時は分からないと返して」と最初に明言
プロンプト例：
「もし分からない場合は、“分かりません”とだけ返答してください。」
バリエーション：
「根拠が確認できない場合は、“情報なし”と明記してください。」【2】事実・推測・意見を明確に分けさせる
プロンプト例：
「事実として分かっていることと、推測や意見は明確に分けて答えてください。」
バリエーション：
「証拠がある部分だけ“事実”として記載し、それ以外は“推測”で分けてください。」【3】出典や参考URLの提出をセットで要求
プロンプト例：
「すべての情報について、出典（URLや書籍名など）があれば必ず明記してください。」
バリエーション：
「根拠となる資料・サイトがなければ“根拠なし”と記載してください。」【4】知識のカットオフ・範囲指定
プロンプト例：
「2023年までの知識で答えてください。」
バリエーション：
「現時点でわかっている範囲だけで答えてください。推測や未来予測は不要です。」【5】迷ったらこの型！万能テンプレ
超汎用テンプレ：
「この質問について
・事実
・推測や意見
を分けて出力し、可能であれば出典も記載してください。情報が不明な場合は“分かりません”と答えてください。」実践イメージ：質問＆指示例
例：
「AIのハルシネーション問題に関して、2023年以降に発表された実在する論文を3つ、出典URLつきで教えてください。なければ“分かりません”と返答してください。」こんな風に「曖昧な質問を避ける」「ウソを許さない」「検証可能な形に縛る」指示を意識するだけで、
“盛られ率”はグッと下がります。
まとめ
困ったら上記テンプレをコピペでOK！
AIのウソ（ハルシネーション）は宿命。完全には防げない
でも、プロンプト設計の工夫で“盛り”は最小化できる
「正確性重視／創造性重視」の切り替え感覚が大事
どんな時にハルシネーションが起きるのか？
AIがハルシネーション（＝それっぽいウソ）を起こすのは、ざっくり言えば「情報が足りない」「正解があやふや」なときです。
AIは「分からない」とはなかなか言わず、“なんとなくそれっぽく答える”ことが仕組み上避けられません。
情報がない・曖昧なときに“盛る”
- ネット上に十分な情報がないマイナー分野
- そもそも正解が存在しない問いかけ
- 世の中でも賛否やバリエーションがあるグレーゾーン
- 時系列や固有名詞などピンポイントな情報要求
- 質問がざっくりしすぎ・範囲が曖昧
こういった場面では、AIは「自信満々にウソをつく」か、「誰も知らないはずの話を創作する」現象が起こりやすいです。
【コラム】実はAIの“守備範囲”は年々拡大中
とはいえ、最近はちょっと事情が変わってきました。
昔は「マイナーな話題はAIも知らないから盛るしかない」というのが定番だったんですが、
最近は大規模言語モデルがWeb上のデータをどんどん取り込み、“ネットに載っている限りはマイナー情報もAIが拾える”時代に突入しています。
たとえば僕のYouTubeチャンネル「M8小隊」や「T隊長」について、
登録者5000人超程度の超ニッチな情報なのに、Geminiに聞くと
「M8小隊のT隊長は、コワーキングスペース経営者でYouTuberの鶴田賢太氏…」
みたいな、かなり正確なプロフィールが返ってくるようになっています。
これ、昔ならAIは100％“盛る”か「わかりません」で済ませてたはず。
いまやAIの“守備範囲”が想像以上に広がっている証拠です。
それでも「ゼロ」にはならない
とはいえ、
- ネットに公開されていない情報
- 最新すぎて裏付けがない話題
- そもそも“絶対的な正解がない”グレーなテーマ
こういった分野では、今でもAIは“盛る”ことがあります。
AIがどれだけ賢くなっても「ハルシネーションゼロ」にはなりません。
まとめ：結局どこで盛られるの？
- 「情報がない」「正解があやふや」な問いかけをしたとき
- ググっても見つからないような“リアルな一次情報”
- 人間でも意見が割れるテーマや、“結論出ていない”ジャンル
このあたりが、今でもAIが“盛ってくる”主戦場です。
AIのカバー範囲は広がっても、「最後は自分で確認」が現実的なリスク対策。
AIが進化するほど、「どこで盛られるか？」を見抜く目も求められる時代になってきています。
まとめ
AIのハルシネーション（それっぽいウソ）は、使い慣れてきた人ほど一度は必ず直面するものです。
でも心配はいりません。プロンプト（質問の設計）を工夫するだけで、ほとんどの“盛られ事故”は回避できます。
特に、この記事で紹介したClaude公式ガイドのテンプレをそのまま使えば、AIとのやりとりで困る場面は一気に減るはずです。
最近はAIもどんどん賢くなり、昔なら絶対に“盛っていた”ようなマイナー情報やニッチな話題も、意外と正確に拾えるようになってきました。
とはいえ、「ネットに出ていない情報」「世の中でもまだ答えが固まっていないテーマ」「人間でも判断が分かれる話」など、“情報が足りない”“正解が曖昧”な場面では今もAIは盛りがちです。
AIは便利な道具ですが、あくまで“アシスタント”です。
「AIの出力＝絶対正しい」と思い込まず、
- 事実がほしいときは、公式テンプレやチェックを活用する
- アイデアや仮説がほしいときは、多少の“盛り”も許容する
- 最後は自分の目で“違和感”を見逃さない
そんな使い方が一番安心です。
ハルシネーションに困ったら、この記事のテンプレや考え方をぜひ現場で活用してみてください。
“AIとの賢い距離感”が身につけば、情報の海で迷うことも激減するはずです。