― 意味理解と確率モデルが生むハルシネーションの構造 ―
生成AIは、私たちの問いに“それらしい答え”を返す。しかし、その中には正答に見える誤答「ハルシネーション」が潜んでいることがある。本レポートでは、生成AIがなぜ“もっともらしい誤答”を生むのかを、意味理解と確率モデルという二重の構造から分析し、Copilotを用いた検証を通じてLLMとRAGの仕組みを体系的に整理する。生成AIを安全かつ効果的に使いこなすために必要な視点をまとめた。
- 1. なぜ生成AIは“もっともらしい誤答”を生むのか
- 2. LLMの構造的限界：ハルシネーションの根源
- 3. Copilotの段階的補完メカニズム
- 4. 主要モデルの比較分析（2026年版、Copilot調べ）
- 5. プロンプト設計の指針
- 6. 生成AIの“もっともらしさ”は技術の宿命である
- 7. 生成AIは「理解」と「確率的生成」の二重性をもつ
