最新ビジネス用語辞典

どのような誤りがあるか

種類	例	確認先
事実の誤り	存在しない制度や人物を説明する	所管省庁、公式プロフィール
引用の誤り	実在しないURLや論文を挙げる	原文、発行元、DOI
数値の誤り	割合、日付、計算結果を取り違える	元データ、計算式
文脈の誤り	別の商品・地域・期間の条件を混ぜる	対象範囲、版、基準日

なぜ起こるのか

LLMは、質問への正解をデータベースから必ず取り出す仕組みではなく、文脈に合いそうな言葉の並びを生成します。学習データに情報がない、質問が曖昧、複数の条件が混ざる、長い資料の重要箇所を見落とすなどのときにも誤りが起こります。

確認の順序

1. 人名、会社名、制度名、日付、金額、URLを抜き出す。
2. 一次情報または自社の正本と照合する。
3. 引用文が原文に存在し、前後の意味と一致するか読む。
4. 計算は式と入力値を分けて再計算する。
5. 確認できない内容は削除するか、未確認であることを示す。

RAGでもゼロにはならない

RAGで信頼できる文書を渡しても、検索した箇所が違う、古い版を参照する、文書にない内容を補う可能性は残ります。参照元を表示し、回答と原文を照合できる状態にすることが大切です。

人の確認を外さない業務

契約、法務、医療、採用、融資、税務、労務、安全管理、社外公表など、誤りの影響が大きい判断では、AIを下書きや検索支援に限定します。誰が何を確認し、最終判断したかを記録します。

参考情報

• NIST AI 600-1

最終確認日: 2026年7月22日