Geminiの誤回答を減らす方法：ハルシネーション対策の運用手順

Geminiの「誤回答（ハルシネーション）」はなぜ起きるのか

Geminiを業務に取り入れると、文章作成や要約、問い合わせ対応の下書きなどが速くなります。一方で現場から必ず出てくる不安が「それっぽいけど間違っている回答が混ざる」「自信満々に誤ったことを言う」という問題です。これが一般にハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象です。

仕組みをやさしく言うと、生成AIは「次に来そうな言葉」を確率的に並べて文章を作ります。見た目の自然さと、事実の正しさは別物なので、根拠となる情報が入力されていない・参照すべき資料が曖昧・質問が広すぎる場合に、もっともらしい推測が混ざりやすくなります。

• 入力情報が不足：社内ルールや製品仕様が渡されていないのに「推測で答える」
• 質問が抽象的：「最適な方法は？」など、前提条件が欠ける
• 最新性・固有情報：制度改正や社内独自ルール、型番などは間違えやすい
• 出力の自由度が高い：創作寄りの文章生成は正確性が下がる

重要なのは「Geminiがダメ」ではなく、運用設計を入れると誤回答率は実務レベルで下げられることです。以降は、開発知識がなくても導入・定着させやすい手順に落とし込みます。

誤回答を減らす基本方針：プロンプトだけに頼らない

「良いプロンプトを書けば解決しますか？」と聞かれることがあります。プロンプト改善は有効ですが、運用としてはそれだけでは不十分です。理由は、業務では質問の揺れ（人による聞き方の違い）、資料の更新、例外処理が必ず発生するからです。

現実的には、次の4層で対策します。“生成”の前後にガードレールを置く発想です。

• 入力の標準化：質問テンプレ、前提条件の必須化、参照資料の指定
• 生成の制御：回答の形式固定、根拠提示、答えない条件の明確化
• 検証（レビュー）：人の確認ポイントを絞る、二段階出力、チェックリスト
• 改善ループ：誤回答ログ→原因分類→テンプレ更新→再発防止

特に情シスやバックオフィスでは「完全自動」を急がないほうが安全です。まずはGeminiを“下書き担当”にして、最終責任は人が持つ設計で始めると失敗が減ります。

導入前に決めるべき「業務の線引き」：使って良い領域・ダメな領域

ハルシネーション対策で最初にやるべきは、精度改善の前に「適用範囲」を決めることです。どんなに対策しても、AIに向かない領域は残ります。ここを曖昧にすると、現場が便利さ優先で使い、重大な誤案内やコンプラ事故につながります。

おすすめは、業務を3つに分けることです。“誤っても致命傷にならない”から始めるのが鉄則です。

• 推奨（低リスク）：メール文案、議事録の要約、社内文書の言い回し調整、FAQの下書き
• 条件付き（中リスク）：規程の解釈、顧客向け回答案、契約条文の要約（必ず根拠と人のレビュー）
• 禁止（高リスク）：最終的な法務判断、医療・安全に直結する指示、社外への自動送信、未公開情報の投入

加えて、入力データの取り扱いも明確にします。例えば「顧客名・個人情報・機密契約・ソースコード」は入力禁止、あるいは社内の許可済み環境のみ、などです。社内ルールを1枚にまとめ、周知するだけで事故は大きく減ります。

運用手順：Geminiで誤回答を減らす実務フロー（テンプレ付き）

ここからは、実際に社内運用へ落とし込むための手順です。ポイントは「誰が使っても同じ品質になりやすい型」を先に用意することです。属人化をなくすほど、誤回答が減ります。

入力テンプレを決める（前提条件と参照元を固定）

まず、質問（プロンプト）を自由入力にしないのが有効です。たとえば、社内ヘルプデスクや総務の回答案作成なら、次のようなテンプレを用意します。

あなたは社内ヘルプデスク担当です。
目的：社内問い合わせへの回答文案を作成する（最終送信は人が行う）
前提：当社ルールは「参照資料」に従う。資料に無いことは推測しない。
参照資料：以下に貼り付けた社内規程・手順のみ（URLや外部知識は使わない）

【問い合わせ内容】
（ここに原文）

【出力形式】
- 先に結論（1〜2行）
- 根拠（参照資料の該当箇所を引用）
- 手順（番号付き）
- 不明点（追加で確認すべき質問）

ここで大切なのは「資料にないことは推測しない」と明記することです。Geminiは親切に埋めようとするため、答えない勇気をルール化すると誤回答が減ります。

回答の形式を固定し、根拠を必須にする

誤回答は「どこが怪しいか分からない」ことが一番の問題です。そこで、根拠提示を必須にします。おすすめは、次の2段構えです。

• 根拠がある部分：参照資料の引用・該当箇所を示して回答
• 根拠がない部分：不明として扱い、確認質問に回す

特に情シスの問い合わせでは、手順書の版や対象OS、権限範囲など条件が多いので、「前提を埋める質問」をセットで出させると事故が減ります。

二段階出力（ドラフト→監査）で自己矛盾を減らす

プロンプトを工夫して、Geminiに「回答を作る役」と「監査する役」を分けると効果的です。運用としては、同じチャット内で2回指示しても構いません。

手順1：上記テンプレに沿って回答案を作成して。
手順2：今の回答案を監査して。誤りの可能性がある箇所、根拠不足の箇所、確認すべき前提条件を箇条書きで出して。根拠が無いなら「根拠なし」と明記して。

「監査」工程を必須にすると、見落としが減り、レビュー担当も確認しやすくなります。

レビューのチェックリストを用意し、見る場所を絞る

人が確認するといっても、全部読むと時間がかかり、結局使われなくなります。そこで、確認箇所を固定します。例えば以下です。

• 固有名詞（社内システム名、部署名、型番、製品名）は正しいか
• 数値（金額、回数、期限、条件）は根拠があるか
• 禁止事項（個人情報、機密、社外公開不可）に触れていないか
• “断定”表現が適切か（不確実なら「可能性」「要確認」へ）

レビュー担当の負担を減らすほど、運用は定着します。人の作業を増やすのではなく、見るポイントを減らすのがコツです。

「社内データ参照（RAG）」でGeminiの根拠を社内文書に寄せる

ハルシネーション対策として強力なのが、社内の正しい情報をGeminiに参照させる方法です。一般にRAG（検索してから生成）と呼ばれます。専門用語に聞こえますが、やっていることはシンプルで、回答前に社内文書から該当箇所を探し、その文章を材料にして回答する仕組みです。

RAGが効くのは、次のような業務です。

• 社内規程、手順書、マニュアル、FAQ、ナレッジベースがある
• 「最新版」が重要で、古い記憶で答えると危ない
• 問い合わせのたびに同じ文書を探している

運用設計としては、まず「参照して良い一次情報」を決めます。たとえば、社内ポータルの規程ページ、運用手順書、製品仕様書の最新版などです。“正”とする情報源を限定すると、回答が安定します。

予算がある情シスの場合、RAGを含む社内AI基盤を整えることで「使うたびに検証する」負担が減り、問い合わせ対応や文書作成の標準化が進みます。

現場で効くハルシネーション対策：よくある失敗と回避策

運用を回し始めると、同じパターンで失敗が起きます。ここでは、非エンジニアの現場でも対処できる形でまとめます。失敗パターンを先に潰すと、社内の信頼を落としにくくなります。

失敗：それっぽい回答を「正しい」と思い込む

文章が自然だと、つい信じてしまいます。対策は、根拠とセットで扱うことです。「根拠が出ない回答は採用しない」をルール化します。特に、社外向けメールや顧客サポートでは、根拠＝参照元の文言がない限り送らない運用にします。

失敗：質問が雑で、前提が抜ける

「VPNがつながらない。どうすれば？」のような質問では、端末OS、接続場所、エラー内容、直前変更などが不足します。対策は、質問テンプレの必須項目を決めることです。問い合わせフォームやTeams投稿の定型文にしてしまうと効果が出ます。入力品質が上がるほど、回答の品質も上がるためです。

失敗：最新情報・社内ルールが反映されない

制度改正や社内規程の改定があると、Geminiの回答がズレます。対策は2つです。

• 参照資料を貼る：都度、該当箇所を渡して回答させる
• RAGで最新版を参照：文書管理と連動して参照先を一本化する

「どの文書が正か」を曖昧にすると、回答がブレます。正本（最新版）を決めることが運用の要です。

失敗：誤回答が起きても改善されず、同じ事故が繰り返される

単発の修正で終わると再発します。おすすめは「誤回答ログ」をつけることです。難しくなく、スプレッドシートで十分です。

• 発生日／用途（メール、FAQ、手順案内）／入力文／出力文
• 誤りの種類（数字、規程解釈、手順抜け、用語）
• 原因（参照資料なし、質問不足、テンプレ不遵守）
• 対策（テンプレ改定、禁止ルール追加、文書更新）

誤回答を「資産」に変えると、運用はどんどん安定します。情シスが主導して、月1回の見直し会を入れるだけでも効果があります。

社内展開のコツ：情シス・管理部門が押さえるべきガバナンス

Geminiを全社で使い始めると、「便利だから各部署が勝手にやり始める」状態になりがちです。ここで必要なのは、厳しく縛ることより、迷わず安全に使えるルールと導線を作ることです。ガバナンスは“使わせない”ではなく“安全に使わせる”ためにあります。

• 利用ガイド：禁止入力、社外送信ルール、用途別テンプレを1ページに集約
• 承認フロー：社外向け自動化や顧客データ連携は事前申請制
• 教育：30分のミニ研修（ハルシネーション例、根拠の見方、チェックリスト）
• 責任分界：最終判断者は人、AIは補助。監査ログの保管先を決める

また、現場の反発を避けるには「禁止」より「代替案」を出すのが効果的です。例えば「個人情報は入れないで」だけでなく、「個人情報を伏せたテンプレ」「ダミーデータ例」「社内で許可された要約フロー」をセットにします。安全に使う道を用意すると、ルールは守られます。

まとめ

Geminiの誤回答（ハルシネーション）は、生成AIの特性上ゼロにはできません。しかし、運用手順を整えることで「業務で使えるレベル」まで大きく減らせます。ポイントは、プロンプトの工夫だけでなく、入力の標準化・根拠必須化・レビューの省力化・改善ループまで含めて設計することです。

• 適用範囲を線引きし、低リスク業務から始める
• 質問テンプレで前提条件と参照資料を固定する
• 根拠を必須にし、答えない条件を明記する
• 二段階出力とチェックリストで人の確認コストを下げる
• 誤回答ログで再発防止し、社内運用を強くする

「社内文書を参照して回答させたい」「全社展開のガバナンスを作りたい」「RAGを含む仕組み化まで進めたい」といった段階では、要件整理と運用設計が成果を左右します。自社の業務に合わせた形で、無理なく安全にGeminiを活用できる体制を整えていきましょう。