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ChatGPTのハルシネーションを抑えるコツを、実務に活かせる形で詳しく解説します。

ハルシネーションとは、AIが根拠のない情報や事実と異なる主張を出力してしまう現象です。
信頼性が重要な場面では致命的になるおそれがあります。

本稿では、原因の理解を軸に、誰でも実践できる具体的対策を段階的に整理しました。
読みやすさを重視し、段落ごとに適切な区切りを設けています。

結論から先に述べると、ハルシネーションを抑える最も有効な方法は「入力設計と出力設計を一体で最適化すること」です。

これを前提に、プロンプト設計の基本、データソースの扱い、検証の手順、運用時の注意点までを網羅します。

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以下は、実践的なノウハウを章立て風に整理した内容です。

• 第1章 ハルシネーションの正体と影響 — ハルシネーションの定義と、業務現場での信頼性リスクや影響を概説します。
• 第2章 基本原理と抑制の考え方 — 抑制の基礎となる原理と、抑制の考え方を解説します。
• 第3章 実務に役立つプロンプト設計のコツ — 実務で役立つ具体的なプロンプト設計のポイントを紹介します。
• 第4章 出力の検証とファクトチェックの実践 — 出力の検証手順とファクトチェックの実践方法を説明します。
• 第5章 データソースの活用と信頼性の高め方 — 信頼性を高めるデータソースの活用法を解説します。
• 第6章 ケーススタディと注意点 — 実例を通じて注意点と実務上のポイントを整理します。
• 第7章 運用フローとチーム体制 — チームでの運用フローと体制づくりの要点をまとめます。