こんにちは。Udemyで動画生成AI部門のベストセラー講師を務めております、ReeXです。
近年、ChatGPTや生成AIの進化が目覚ましい反面、「AIハルシネーション」という言葉を耳にする機会が増えました。AIがもっともらしく嘘をつく現象は、特にクリエイティブ領域でAIを活用しようとする人々にとって、大きな課題です。
本記事では、AIハルシネーションとは具体的にどのような現象なのか、なぜ発生するのか、そして特に私が専門とする動画生成AIの領域でどのような問題を引き起こしているのかを、専門家の視点から徹底的に解説します。
AIハルシネーションの正体とは？
AIハルシネーション（Hallucination：幻覚）は、AIが事実に基づかない情報や、文脈と無関係な内容を、あたかも事実であるかのように自信を持って生成（回答）する現象を指します。
AIハルシネーションの定義：「事実でない情報を自信満々に回答」
AIは膨大なデータを学習していますが、そのプロセスは「知識を理解する」というより「パターンを学習する」に近いため、時にデータのノイズや学習不足から誤った情報を生成してしまいます。
問題なのは、AI自身がその誤りを「誤り」として認識できない点です。そのため、AIハルシネーションによって生成された情報は、非常に説得力があり、一見すると正しい情報のように見えてしまいます。
なぜ「思い込みの激しい友人」に例えられるのか？
AIハルシネーションを理解する上で、私はよく「思い込みの激しい友人」という比喩を使います。その友人の特徴は以下の3点です。
このように、AIハルシネーションは「AIが意図的に嘘をついている」のではなく、「AIの仕組み上、確率的にもっともらしい答えを生成した結果、それが偶然事実と異なっていた」という現象なのです。
AIハルシネーションはなぜ起こるのか？3つの主な原因
では、なぜAIハルシネーションは発生してしまうのでしょうか。その背景には、現代のAI（特に大規模言語モデル）が持つ根本的な仕組みが関係しています。
原因1：統計的な「次に来る単語」の予測
現在のAIの多くは、入力された文章に続く「次に来る単語」を確率的に予測することで文章を生成しています。例えば「日本の首都は」と入力されれば、「東京」と続く確率が最も高いと判断します。
しかし、この予測はあくまで統計に基づいています。そのため、学習データに偏りがあったり、稀なケースを尋ねられたりすると、確率的にはもっともらしいが「事実ではない」単語を選択してしまい、AIハルシネーションが発生します。
原因2：「知らない」ことを認識できない知識の境界
AIは人間のように「私はその情報を知りません」と明確に認識することが苦手です。AIにとっての知識とは、学習データの中にパターンが存在するかどうかであり、その境界線は曖昧です。
データが不足している領域の質問をされると、AIは「知らない」と答える代わりに、関連する別の情報や学習したパターンを無理やり組み合わせて、新しい（そして多くの場合、間違った）答えを「創造」してしまいます。これがAIハルシネーションの一因です。
原因3：間違いを隠蔽する「一貫性」の追求
AIは、対話の流れや文脈において「論理的に一貫した回答」を生成するように設計されています。この「一貫性の追求」が、一度発生したAIハルシネーションをさらに悪化させることがあります。
AIが最初の回答で誤った情報を提示した場合、ユーザーがその間違いを指摘しない限り、AIはその誤った前提に基づいてさらに回答を続けます。結果として、間違いが間違いを呼び、論理的には一貫しているものの、全体としては完全に事実無根の「壮大な物語」が構築されてしまうのです。
動画生成AI領域におけるAIハルシネーションの課題
テキストAIにおけるAIハルシネーションは「情報の誤り」として問題視されますが、これが画像や動画の生成AI領域になると、さらに厄介な問題を引き起こします。
私はUdemyで動画生成AIに関する講座を提供していますが、受講生の皆さんからも、このAIハルシネーション（生成物の破綻）に関する質問を非常に多くいただきます。特に動画生成AIでは、テキストAIとは異なる特有の課題が存在します。
よくあるハルシネーションの具体例
動画生成AIにおけるAIハルシネーションは、主に「物理的・時間的な一貫性の破綻」として現れます。
- 人体の構造的破綻 最も有名な例が「手の指が6本ある」「腕が3本生えている」といった現象です。これはAIが人間の手の複雑な構造（指が5本であること、関節の曲がり方）を完全には理解しておらず、確率的に「それらしい」形を生成した結果です。
- 顔や服装の一貫性の欠如 動画の途中で、登場人物の顔が別人のようになったり、着ている服の色やデザインが突然変わったりすることがあります。これは「時間軸上の一貫性」を保つことの難しさを示す典型的なAIハルシネーションです。
- 意味不明な文字の生成 看板や標識に書かれている文字が、どの言語でもない「存在しない文字」になることがあります。特に日本語や英語以外のマイナーな言語で顕著であり、AIの学習データが英語中心であることに起因します。
次の動画はSoraの初代モデルSora1の時にとてつもなく発生していたハルシネーションです。当時はハルシネーション部分をトリミングして使うしかないという別のスキルが必要でした笑。
なぜ動画生成AIでハルシネーションが多発するのか？
動画生成AIでこうしたAIハルシネーションがテキストAI以上に多発するのは、扱う情報の次元が根本的に異なるためです。
1. 4次元情報（3D＋時間軸）の圧倒的な複雑性
テキストは1次元（文字列）、静止画は2次元（平面）の情報です。しかし、動画は3次元（立体空間）の情報が、さらに時間軸（タイムライン）に沿って変化するという「4次元」の情報を扱います。
静止画（2次元）と異なり、動画（4次元）は扱う情報量が爆発的に増えます。この複雑な情報の制御は、私のUdemy講座でも詳しく解説していますが、現在のAIにとって最大の難関の一つです。AIハルシネーションが起こりやすいのは、この情報量の複雑さにAIの処理能力がまだ追いついていないためです。
2. 物理法則や人体構造のデータ不足
AIがリアルな動画を生成するためには、重力や光の反射といった「物理法則」や、「人間の関節は一方向にしか曲がらない」といった「人体構造のルール」を理解している必要があります。
しかし、AIはこれらのルールを人間のように体系的に学んだわけではありません。あくまでインターネット上に存在する膨大な動画データから「パターン」として学習しているに過ぎません。
ネット上のデータは、人間がカメラを通して撮影し、共有した「世界のほんの一部」でしかありません。AIが学習できるデータには限りがあり、物理法則や複雑な構造の完全な理解には至っていないため、AIハルシネーションとして不自然な動きや形状が現れるのです。信頼できる情報源（例：Google AI Blogなど）でも、これらの課題は常に議論されています。
3. 連続する画像間の一貫性維持の困難さ
動画とは「連続する静止画」の集まりです。AIは、ある静止画（フレーム）から次の静止画を生成する際、「前のフレームと一貫性を保つ」ように努めます。
しかし、例えば「正面を向いている顔」の次に「横を向いた顔」を生成する場合、AIは「その人らしい横顔」を予測（創造）しなければなりません。この予測が出力のたびに微妙にブレるため、連続して見ると顔が崩れたり、別人に変わったりするAIハルシネーションが発生します。
ただ、Hailuo AIの動画生成を使えばかなりのレベルでキャラクターの一貫性が保たれやすいです。
AIハルシネーションとどう向き合うか？ユーザー側の対策
AIハルシネーションは、AI技術が発展途上である限り、現時点では完全に避けることはできません。重要なのは、その特性を理解し、うまく付き合うことです。これは動画生成AIを学ぶ上でも非常に重要で、私の講座では「AIをクリエイティブな相棒にする方法」として常にお伝えしています。
対策1：AIの回答を鵜呑みにしない（検証の必要性）
最も重要な対策は「AIの生成物は常に検証する」という意識を持つことです。AIは「検索エンジン」ではなく、「優秀な壁打ち相手」または「思い込みの激しい友人」です。
AIから得た情報は、必ず信頼できる情報源（公的機関のサイト、専門家の論文など）でファクトチェックを行ってください。動画生成AIの場合、出力された動画に不自然な点がないか、細部までチェックする作業が不可欠です。
対策2：プロンプト（指示）の具体性を高める
AIハルシネーションは、AIの知識が曖昧な領域で発生しやすい傾向があります。AIが迷わないよう、ユーザー側がプロンプト（指示文）をできるだけ具体的に、詳細に記述することで、AIハルシネーションの発生率を下げることができます。
- 悪い例：「経済について教えて」
- 良い例：「2024年における日本のインフレ率の変動要因について、3つのポイントで説明して」
動画生成AIにおいても、「詳細なシーン描写」「キャラクターの一貫した特徴」をプロンプトに含めることで、破綻を防ぐ効果が期待できます。
対策3：AIの特性を理解し「壁打ち相手」として活用する
AIハルシネーションを恐れるあまりAIを使わなくなるのは、大きな機会損失です。AIの回答は「100%の正解」ではなく、「アイデアの種」として捉えましょう。
AIにアイデアを出させ、その中から使える部分だけを人間が抽出し、磨き上げる。AIハルシネーションによって生まれた突拍子もないアイデアが、逆に新しいインスピレーションにつながることもあります。AIの特性を理解し、人間の創造性をブーストさせるツールとして活用することが賢明な付き合い方です。
AIハルシネーションの未来と今後の展望
現在、世界中の研究機関（OpenAIなど）が、AIハルシネーションを抑制するための技術（例：RAG（検索拡張生成）など）を開発しています。将来的には、AIが外部の最新かつ正確な情報源を参照しながら回答を生成することが一般的になり、ハルシネーションは大幅に減少するはずです。
しかし、AIが「確率」に基づいて答えを生成する限り、AIハルシネーションを完全にゼロにすることは難しいかもしれません。
まとめ
AIハルシネーションは、AIが事実でない情報を自信満々に生成する現象であり、その原因は「統計的予測」「知識の境界の欠如」「一貫性の追求」といったAIの根本的な仕組みにあります。
特に動画生成AIの領域では、扱う情報が「4次元」と非常に複雑であるため、指の破綻や一貫性の欠如といったAIハルシネーションが多発します。
私たちユーザーは、AIハルシネーションの存在を前提とし、「常に検証する」「プロンプトを具体的にする」「アイデアの壁打ち相手として使う」といった対策を講じながら、この強力な技術と賢く付き合っていく必要があります。
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