生成AIを使った業務で、ハルシネーションのリスクが特に高く、確認をより厳重にすべき出力はどれか。

正解はCです。具体的な数値・日付・出典を含む事実説明は、誤りが業務判断や対外的な信頼に直結するため、ハルシネーションのリスクが特に高い領域です。AIはもっともらしい数字や出典を作ることがあるため、こうした出力は厳重に裏取りする必要があります。事実性が重い出力ほど、確認の優先度を上げるのが基本です。

この問題が問うのは、出力の種類によって確認の重さを変えるという発想です。アイデア出しや言い換えは誤りの影響が小さい一方、数値や出典は誤ると影響が大きくなります。リスクの大小に応じて確認の強度を配分する判断が核心です。

出力に数字・日付・出典が含まれていたら、自動的に「要裏取り」とみなしましょう。一次情報や公式資料に当たって突き合わせると安全です。逆にアイデア出しなどは多少のずれを許容し、確認の力を事実部分に集中させると効果的です。

なぜ事実説明のリスクが高いか

生成AIは確率的に文章を作るため、実在しない数値・日付・出典をもっともらしく生成することがあります。これらは業務判断や対外発信の根拠になりやすく、誤りがそのまま使われると損害や信用低下につながります。事実性が重い出力ほど、誤りの代償が大きくなります。

他の選択肢が誤りである理由

Aのアイデア出しは、正誤よりも発想の広がりが目的で、多少の的外れも許容されます。Bのトーン調整は、事実ではなく表現の問題で、ハルシネーションの影響は小さいです。Dの構成案づくりは、骨組みの提案であり、最終的な内容は人が肉付けするため事実誤りの直接的リスクは相対的に低くなります。