ハルシネーションって何？発生を抑制するプロンプトの書き方７つのポイント
「ハルシネーション」なんとなく言いたくなりますよね。
生成AI関連のニュースで最近よく聞くこの言葉、「事実に基づかない情報の生成」とか「誤った情報の生成」のような意味になります。
Perplexityに語源を聞いてみたところ、このような回答でした。
具体的には、以下のような語源の流れがあります：
ラテン語: hallucinari または alucinari（夢中になる、迷う、錯覚する）
英語: 17世紀に「hallucination」として導入され、「現実には存在しないものを知覚すること」を意味するようになりました。
この言葉は、特に精神医学や心理学の分野で、現実には存在しない感覚や知覚を経験する現象を指すために広く使用されています。
ChatGPTが一般に話題になり始めた頃に軽く試して利用をやめた人の中には、「それっぽい嘘を本当のことのように書かれてしまう。」というのが、理由だった人も多いのではないでしょうか？
現在は、ChatGPTは4oとなり、Claude、Perplexityとその回答精度は加速度的に向上していますが、ハルシネーションが無くなっているわけではありません。
最近では、信頼できる自社で準備したデータベースから情報を取得し、それを基に生成することで回答の信頼性を向上させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術的対策を検討している企業も多いようです。
ここでは、プロンプト（生成AIへの指示・命令）の書き方でハルシネーションの発生を抑制するポイントを７つご紹介します。
本当は7月14日のセミナーでじっくりお話しできればと思っていたのですが、時間の都合で駆け足になりそうなため、こちらで紹介させていただきます。
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ハルシネーションの発生を抑制するプロンプトの書き方のコツ7選
生成AIのハルシネーションを抑制するためのプロンプトの書き方について、以下のポイントを考慮すると効果的です。
① 具体的かつ明確な指示を与える
プロンプトは具体的で明確にすることが重要です。曖昧な指示はAIが誤った情報を生成する原因となります。
BAD: 「AIがビジネスに役立つ方法を説明してください」
GOOD: 「AIがビジネスに役立つ3つの方法を、それぞれ1段落で説明してください」
② コンテキスト（背景情報）を提供する
プロンプトに関連する背景情報やコンテキストを含めることで、AIがより適切な回答を生成できます。
BAD: 「AIが教育にどのように役立つか説明してください」
GOOD: 「リモート学習が普及している現状において、AIが教育にどのように役立つかを3つの具体例を挙げて説明してください」
③ 選択肢を限定する
AIに対して選択肢を限定することで、誤った情報の生成を防ぐことができます。
BAD: 「この問題に対する解決策を教えてください」
GOOD: 「以下の選択肢から最も適切な解決策を選んでください: a) データ分析, b) 顧客調査, c) マーケティング戦略」
④ 否定的な指示を含める
AIに対して生成してほしくない情報を明示することで、誤った情報の生成を抑制できます。
BAD: 「このテーマについて説明してください」
GOOD: 「このテーマについて説明してください。ただし、推測や未確認の情報は含めないでください」
⑤ 役割を指定する
AIに特定の役割を与えることで、より専門的で正確な回答を得ることができます。
BAD: 「この質問に答えてください」
GOOD: 「あなたはSEOの専門家として、この質問に答えてください」
⑥ 段階的な指示を与える
複雑なタスクを小さなステップに分けて指示することで、AIがより正確にタスクを完了できます。
BAD: 「効果的なマーケティング戦略を作成する方法を説明してください」GOOD: 「まず、マーケティング戦略の3つの主要な目標を特定してください。その後、各目標をサポートするためにAIがどのように顧客データを分析できるかを説明してください」
⑦ 情報源を指定する
信頼できる情報源を指定することで、AIが誤った情報を生成するリスクを減らせます。
BAD: 「このテーマについての情報を提供してください」
GOOD: 「このテーマについての情報を提供してください。信頼できる情報源（例: Wikipedia、政府の公式サイト）に基づいてください」
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