ChatGPTはなぜ嘘をつくのか？ハルシネーションで振り回された僕の失敗と対策

ChatGPTを使い始めた頃、僕は何度もこう思いました。
「これ、嘘ついてないか？」と。

それっぽく正しい文章。一見、筋が通っている説明。でも、数字を確認すると合わない。前回と言っていることが微妙に違う。仕事で使おうとすると、なぜか信用しきれない。

いわゆる ハルシネーション に、完全に振り回されていた時期です。

当時の僕は、「ChatGPTは便利だけど、実務では危ない」「結局、最後は人が全部チェックしないと使えない」そんな距離感で使っていました。

でも今振り返ると、原因ははっきりしています。

ChatGPTが嘘をついていたわけではありません。嘘をつかせる指示を、僕が出していただけでした。

目的が曖昧。
前提条件が抜けている。
何を求めているのかを言語化できていない。

この状態でAIに仕事を投げれば、それっぽい回答が返ってくるのは、むしろ当然だったんです。

この記事では、

を、実務目線でまとめています。

そんな人にとって、AIが悪いのではなく、向き合い方の問題だったと気づくきっかけになれば嬉しいです。

ChatGPTはなぜ嘘をつくのか？（ハルシネーションの正体）

結論から言うと、ChatGPTは「嘘をつこう」として嘘をついているわけではありません。
多くの場合、足りない情報をそれっぽく補完してしまうことで、結果的に嘘に見える回答が生まれます。

これが、いわゆるハルシネーション（Hallucination）です。

ChatGPTは、

を元に回答を生成します。

つまり、

この状態で質問を投げると、「分からない」とは言わず、それっぽい答えを作りにいく性質があります。

OpenAI自身も、この仕組みについて以下のように説明しています。

ここで重要なのは、ハルシネーションは「精度の低さ」ではなく「使い方の問題」で起きやすいという点です。

失敗例｜Uber Eats広告で「それっぽいのにズレた回答」を掴んだ話

僕がハルシネーションで一番痛かったのは、「完全に嘘じゃない」けど「前提がズレてて使えない」回答を、仕事の判断材料にしそうになった時です。

たとえば、

とだけ聞くと、ChatGPTはそれっぽい改善策を並べてきます。
商品数を絞る、配信時間をピーク帯に寄せる、商品名を調整する、写真の明るさを改善する…みたいなやつですね。

これ一見、正しそうに見える。でも、よく見ると検討違いになります。
Ubereatsでは商品毎の広告配信はできません。一見それっぽいけど、Ubereatsでは一般的なリスティング広告とは仕様が異なるので、その前提のルールを渡す必要があります。

なぜズレたのか？（原因は「前提情報の欠落」）

Uber Eatsの広告って、そもそも運用のルールが独特なんですよね。

でも、ChatGPTは僕がそのルールを渡さない限り、一般的なWeb広告（Google広告やSNS広告）っぽい文脈で補完して答えようとします。

結果、文章は正しそうなのに、現場で使うとズレる。

つまりこれは、AIが嘘をついたというより、僕が「ズレた土俵」にAIを立たせてしまったというミスでした。

本当は、最低でもこれを渡さないといけなかった

僕のケースだと、最低限これが必要でした。

これを渡して初めて同じ質問でも務で使える回答になりました。

対策｜「前提・ルール・条件」を渡すだけで、出力の再現性が変わる

ここで僕が学んだのは、プロンプトの小技じゃなくて、もっと根っこの話です。ChatGPTに仕事を任せるときは、まず

この3点をセットで渡す。これだけで、ハルシネーションは目に見えて減ります。

条件を揃えると、回答は「それっぽい助言」から「構造的な答え」に変わる

前提・ルール・条件を整理して渡した結果、最終的に返ってきた回答がこちらです。

これでやっと正しい回答が得られる状態に。

ここで重要なのは、「具体的な業態URLや実データを渡していない」にも関わらず、

といった、Uber Eats広告の仕様に沿った構造的な回答”返ってきています。

これは、「細かいテクニックを教えてもらった」というより、

という 判断軸そのもの が整理された感覚でした。

ここからさらに業態の詳細をインプットすれば、自分の業態にあった施策のヒントを得ることができます。

なぜ、ここまで精度が上がったのか

理由はシンプルです。

「この仕事には、このルールがある」という前提を、先に渡しただけです。

逆に言うと、前提を渡さなければ、ChatGPTは

を、親切に補完してくる

僕がハルシネーションに振り回されていた本当の原因

ここまでを振り返って、今ならはっきり言えます。

ChatGPTが嘘をついていたのではありません。

を整理しないまま、仕事の相談を投げていた 僕の側の問題でした。生成AIは、「答えを出す存在」ではなく「構造を整理する補助脳」。

この役割を理解してから、ハルシネーションに振り回されることは、ほとんどなくなりました。

ハルシネーションが起きやすい仕事／起きにくい仕事

ここまでの話を踏まえると、ハルシネーションは ランダムに起きているわけではないことが分かります。

実際には、

というのが、僕の実感です。

ハルシネーションが起きやすい仕事

まず、注意が必要なのは次のような仕事です。

今回の Uber Eatsの広告運用 が、まさにこれでした。

Uber Eatsには、

といったUberEats独自の暗黙の前提・ルール が大量にあります。

これを渡さずに「CPCを下げる方法を教えて」と聞けば、それっぽいけど、実務ではズレた回答が返ってくるのは、ある意味当然でした。

ChatGPTは Uber Eatsの内部仕様を前提として推論することはできないからです。

ハルシネーションが起きにくい仕事（修正版）

一方で、次のような仕事では、ChatGPTは非常に安定して力を発揮します。

これらに共通しているのは、「一定の型や考え方が、すでに一般論として存在している」という点です。

たとえば、

こうした 汎用的なルール がある仕事では、ChatGPTはそれをベースに安定した出力を行えます。

文章の整理や要約が、ChatGPTで比較的安定するのは、「まとめ方」には汎用的な型が存在するからです。

たとえば PREP法のように、

といった構造は、分野やテーマを問わず使えます。

ChatGPTは、こうした 型に沿って情報を整理すること自体は非常に得意です。

一方で、その 中身 はまったく別物です。

業種や業態、ツールの仕様、現場ごとのルールなど、文脈に強く依存する情報は、人が正しく与えなければなりません。

ChatGPTは「型を使って整えること」はできても、前提やルールを自動で正しく補完することはできない。

ここを理解せずに使うと、事実としては間違っていなくても、
現場とは噛み合わない「それっぽいけどズレた答え」に振り回されることになります。

僕が混乱していた本当の理由

振り返ると、僕は以前、

に対しても、

という期待を、無意識に置いていました。

これが、ハルシネーションに振り回されていた最大の原因だったと思います。

まとめ｜ハルシネーションを起こす原因とは？

ハルシネーションを起こす原因とは…。

僕自身は独学では出力の再現性に限界を感じ、スタートAIのスクールで「前提・ルール・条件」を揃える考え方を学んだことで、ハルシネーションは激減しました。

生成AIは答えを出す存在ではなく、構造を整理する補助脳。この認識に切り替わったことで、仕事での使い方も大きく変わりました。

これから生成AIを学ぶ人へ

もし今、ChatGPTを使っていて「なんだかズレる」「結局よく分からない」「自分には向いてないのかも」と感じているなら、それは能力の問題ではありません。

多くの場合、生成AIに何を期待して、どこまでを任せるのかこの整理ができていないだけです。

生成AIは、魔法の答えをくれる存在ではありません。
一方で、前提・ルール・条件を揃えたうえで使えば、仕事の思考整理や判断スピードを、確実に押し上げてくれます。

独学で試行錯誤するのも一つの道ですが、僕自身は、考え方と出力の軸を整理するためにスクールという選択をしました。

大切なのは、「学ぶこと」そのものではなく、自分の仕事のどこに、どう組み込むかを考えること。

この記事が、生成AIに振り回される側から、生成AIを使いこなす側に立つための、ひとつのヒントになれば嬉しいです。

以下は僕が参加したスタートAIの無料セミナー（生成AI速習ウェブセミナー）。当時の僕のような課題を感じている人には解決方法のヒントになるので、覗いてみてみてくださいね。