id: J-51(誌面表示: J-51) · 物理ページ: 598–599(pages=2) · category: term_general · figure_type: before_after · status: ready · evaluation_date: 2026-04-29
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一般語彙
598

Hallucination

ハルシネーション
LLM がもっともらしい嘘をつく現象です。固有名詞・数値・URL で起きやすい限界です。
体験区分:触った 推奨読者レベル:Level 2

何をしてくれるか

Hallucination(幻覚)は、LLM が事実と異なる情報を自信ありげに生成してしまう現象です。「次の単語を予測する」仕組みの副作用で、LLM を使う場面では意識しておきたい点です。

どこで出会うか

「存在しない論文を引用された」「社名・日付が違う」「URL が 404」といった場面で出会います。Context が不足した質問ほど起きやすく、Web 検索や RAG を組み合わせると軽減できます。

Before / After
2026.04·ready
「固有名詞や数値は Hallucination が出やすいので、Context に資料を添えると安心です」
Hallucinationの見方
599
この用語の見どころ
1
役割

LLM の限界として、事実と違う断定回答を生成する現象です。

2
うれしさ

名前を知ることで「鵜呑みにしない」習慣が身につきます。

3
注意点

口調が自信満々なので、間違いと気づきにくい点が要注意です。

4
どこで役立つか

情報収集・文書作成・コード生成など全タスクで常に意識が必要です。

5
はじめに

「固有名詞・数値・URL は必ず一次情報で確認する」が出発点です。

6
深掘り先

RAG、Context(G-1)、Prompt Engineering

非エンジニアのつまずき
  • ハーネスで囲わないと弱い AI は信頼しきれず、最後は人が確認が必要です。
  • どんな人でも騙されうる点が非常に厄介です。
  • ハーネスが作れていない裏返しでもあり、リテラシー不足にも行き着きます。
私のコメント
  • 第一印象:嘘をつかれた!という驚き
  • 良い点:ない(性質上)
  • ダメな点:流暢なので騙されやすいです
  • 誰向けか:LLM を使う人すべて
開発フローでの位置
質問を組み立てる
Context を整える
回答を受け取る
RAG を検討する
運用で監視する
関連用語
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J-51·term_general
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