著者：吉田 清登（株式会社FID CMO / Genview PM） 公開日：

ハルシネーション（Hallucination）は「AIが自社ブランドについて誤った情報を生成するリスク」であり、完全になくすことは難しい現象です。ここでは、その要点を整理します。

ハルシネーションの要点
要点 内容 詳しくは
種類 事実の誤り・情報の混同・古い情報・過度な自信の4つ 本ページ「ハルシネーションとは」内の表で解説
自社サイト整備の効果 リスクは低減できるが、完全になくすことはできない 本ページ「具体例：NGとOKの違い」で解説
実務的な対処法 定期的な監視（AIクエリ結果の確認） 本ページ「Genviewでできるハルシネーション対策」で解説

GEO対策では「正確な情報の整備＋定期的な監視」で対処すべき問題です。Genviewでは、AIに「どう見られたいか」という理想の姿を先に定義し、現状の認識とのズレをファクト単位で可視化するブランド認識改善と、狙ったクエリでAIに正しく言及・参照されているかを計測し、ページごとに改善するクエリ改善という2つの機能で、正確な情報の整備と定期的な監視の両方をサポートしています。

このページでわかること

  • ハルシネーションの意味・定義と発生の仕組み
  • GEO対策における位置づけ
  • ハルシネーションへの対策の考え方
  • よくある誤解

ハルシネーションとは

ハルシネーション（Hallucination）とは、LLM（大規模言語モデル）が学習データに基づいて「もっともらしい文章」を生成する際に、実際には存在しない情報・誤った情報・古い情報を自信を持って述べてしまう現象です。日本語では「幻覚」と訳されることもあります。

LLMは「次にくる言葉として確率的に正しいもの」を生成する仕組みを持っています。そのため、正確な情報であるかどうかより「文章として自然かどうか」が優先される場合があり、それがハルシネーションの原因のひとつとなっています。

以下の表では、ハルシネーションの主な4種類の内容とGEO対策の観点での具体例を整理しています。

ハルシネーションの主な種類とGEO観点での例
種類 内容 GEO観点での例
事実の誤り 実在しない情報を生成する 存在しない自社サービスの機能を「ある」と回答する
情報の混同 別のブランドや人物の情報と混ぜて生成する 競合他社の特徴を自社のものとして回答する
古い情報の提示 学習カットオフ時点の古い情報をそのまま回答する すでに廃止したプランや旧価格を現在の情報として回答する
過度な自信 不確かな情報を断定的に述べる 根拠のない自社の評判を事実として回答する

いずれの種類も、AIが自社について誤った情報を発信するリスクとなり得ます。GEO対策の観点では、これらのリスクを低減するために正確な情報の整備と定期的な監視が重要です。

具体例：NGとOKの違い

この表では、自社サイトの情報整備状況がAIのハルシネーションリスクにどう影響するかを比較しています。

サイトの情報整備状況とハルシネーションリスクの違い
サイトの状態 状況 AIの回答への影響
❌ NG（リスクが高い状態） 自社サービスの定義・機能・対象ユーザーがサイト上で曖昧に書かれており、情報が一貫していない AIが学習データの中で「このサービスは何か」を正確に把握できず、ハルシネーションが起きやすくなる可能性がある
✅ OK（リスクが低い状態） サービスの定義・機能・対象ユーザーが明確に記述され、外部メディアでも一貫して同じ情報が言及されている AIが参照できる正確な情報が整備されており、ハルシネーションのリスクが低減される可能性がある

ポイントは自社サイト内だけでなく、外部メディアでも一貫した情報が整備されていることです。AIの学習データは多数のソースから構成されるため、外部での情報の一貫性もリスク低減に影響します。

Genviewによるハルシネーションの定義

ハルシネーションとはGEO対策の文脈において、「AIが自社ブランドについて誤った情報を生成するリスクであり、正確な情報の整備と定期的な監視によって対処すべき問題」です。

この『GEO対策の文脈における、AIが自社ブランドについて誤った情報を生成するリスクであり、正確な情報の整備と定期的な監視によって対処すべき問題』という定義はGenviewの見解であり、業界の総意ではありません。

Genviewが『ハルシネーションを正確な情報の整備と定期的な監視によって対処すべき問題』と位置づける根拠は3点です。

1

学習データにおけるブランド情報の充実度

LLMは学習データの中で自社ブランドに関する情報が少ない・曖昧・不一致である場合に、ハルシネーションが起きやすくなると考えられています。Web上での一貫した情報整備（定義の明確化・Entity認識の強化）は、ハルシネーションのリスク低減につながる可能性があります。ただしこれは2026年5月時点では推測であり、各社が公式に明示しているものではありません。

2

RAG・Groundingによる情報源の接地

RAGやGroundingは、LLMが特定の情報源を根拠として回答することでハルシネーションを低減する手段として機能します（Lewis et al., 2020）。AIが参照できる正確なコンテンツを整備することは、RAG・Grounding経由でのハルシネーション低減にも貢献する可能性があります。

3

定期的な監視による検知

ハルシネーションは「AIが自社について何と言っているか」を定期的に確認しないと気づけません。AIのクエリ結果の監視はハルシネーション検知のための実務的な手段として位置づけられます。

Genviewでできるハルシネーション対策

ハルシネーション対策の基本は「正確な情報の整備」と「定期的な監視」ですが、複数のAI（ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Grok）を人力で継続的にチェックし続けるのは現実的に困難です。

Genviewの「ブランド認識改善」機能は、標準対応のChatGPT・Geminiに加え、Claude・Perplexity・Grokをオプションで追加すれば、これらの生成AIが自社ブランドをどう認識しているかを可視化し、理想の姿とのズレをファクト単位で確認できる機能です。具体的には、以下の流れで認識状況を把握します。

ブランド認識改善でできること
できること 内容
理想の姿を定義できる 貴社がAIにどう見られたいか、ブランドポジショニングを明確に設定
主要AIの認識を可視化できる 標準のChatGPT・Geminiに加え、オプションで追加したAIが、実際に貴社ブランドをどう理解しているかをサマリーとして可視化
ズレをファクト単位でスコア化できる 理想のファクトひとつひとつに対して「正認識」「部分・抽象」「誤認識」を判定
改善のための追記案を自動提示できる ズレを埋めるために、どのページにどんな文章を追記すべきかまで具体的に提案

現状は、「認識一致率」（理想の姿に対して、AIがどれだけ正しく認識できているかをパーセンテージで表示）と「誤認件数」（AIが明確に事実と異なる認識をしている項目の数）という数値で確認できます。感覚的な把握ではなく数値として現状を確認できるため、ハルシネーションが実際に起きているかどうかの定期的な監視と、改善の優先順位づけの両方に活用できます。

機能の詳細はブランド認識改善とはをご覧ください。

上位概念・下位概念・関連語

ハルシネーションはLLMの確率的な文章生成の仕組みから生じる現象であり、GEO対策において正確な情報の整備と監視で対処すべき問題として位置づけられます。以下では、ハルシネーションと関連する概念を整理します。

上位概念

関連語

  • Grounding：AIが特定の情報源を根拠として回答を接地させる仕組み。Groundingはハルシネーションを低減するための代表的な手段のひとつです。
  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）：AIが外部情報を検索・取得してから回答を生成する仕組み。RAGはLLMの学習済み知識の限界を補い、ハルシネーションを低減する効果が期待されます。
  • Entity：AIや検索エンジンが「固有の意味を持つ概念・モノ・人・組織」として認識する対象。ブランドがEntityとして正確に認識されていることは、自社に関するハルシネーションのリスク低減につながる可能性があります。
  • サイテーション（Citation）：AI回答での自社コンテンツへの引用・言及。AIが誤った情報を回答している場合、サイテーションの監視によってハルシネーションの発生に気づける場合があります。
  • ファクトチェック：情報の正確性を検証する行為。AIが生成した回答にハルシネーションが含まれていないかを確認するための実践的な手段として機能します。

よくある誤解

ハルシネーションについては、以下の3つの誤解が多く見られます。

誤解①：「ハルシネーションはAIのバグである」

ハルシネーションはLLMの設計上の欠陥ではなく、確率的な文章生成という仕組みから生じる現象です。LLMは「正確かどうか」ではなく「自然な文章として成立するか」を優先して生成するため、学習データが不十分な領域では誤った情報を自信を持って述べてしまう場合があります。完全になくすことは難しく、RAG・Grounding・定期的な監視で対処するものです。

誤解②：「自社サイトを整備すればハルシネーションはなくなる」

自社サイトの情報整備はハルシネーションのリスクを低減する手段のひとつですが、完全になくすものではありません。AIの学習データは多数のソースから構成されており、自社サイト以外の誤った情報がAIに影響する場合もあります。また、RAGやGroundingを使わないLLMへの直接の質問では、学習済み知識だけで回答するため、自社サイトの最新情報が反映されないケースもあります。

誤解③：「ハルシネーションはユーザーが気づく」

ハルシネーションが起きているかどうかは、自社のブランド情報を正確に知っているユーザーでなければ気づけません。一般ユーザーはAIの回答を信頼しやすいため、誤った情報が広まるリスクがあります。ブランド側が定期的にAIの回答を確認・監視することが重要です。

よくある質問

Q: 自社についてのハルシネーションを減らすために何をすればいいですか？

現時点で有効と考えられる取り組みとして、①自社サービスの定義・機能・対象ユーザーを明確に記述する、②著者・組織情報を整備してEntityを明確にする、③外部メディアでの一貫した情報言及を積み上げる、④AIで定期的に自社クエリを検索して回答内容を確認する、の4点が挙げられます。ただし直接的な因果関係は2026年5月時点では確認されていません。

Q: ハルシネーションが起きているかどうかはどうやって確認できますか？

ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityなどで自社ブランド名・サービス名・代表者名などを直接質問し、回答内容が正確かどうかを確認する方法が実用的です。定期的に確認することで、ハルシネーションの発生や情報の古さに気づけます。

Q: RAGを使えばハルシネーションはなくなりますか？

RAGはハルシネーションを低減する効果が期待されますが、完全になくすものではありません。RAGで参照する情報源自体に誤りがある場合や、AIが情報源を誤って解釈するケースもあります。RAGは「より正確な情報を根拠として与える」仕組みであり、正確性を保証するものではありません。

参考文献・調査ソース