Gemini 2.0 Flashが「ハルシネーションを起こしにくい言語モデルランキング」で1位を獲得したらしい。
僕は最近、AIに関わるいろいろなニュースをチェックしているのですが、そのなかでも「ハルシネーションを起こしにくい言語モデルランキング」（わかりやすく言い換えてます）という興味深い話題がありました。
世の中でAI関連の情報が増えていく中で、AIに興味はあるものの使いこなせていない人も多いと思います。
僕自身も偉そうに語るほどの専門家ではないですが、「使ってみたいけど、正しく動いてくれるのか不安」という気持ちはすごくわかります。やっぱり信用できるAIでないと、実際の仕事や日常で使うまでに至らないですよね。
今回は、Googleが手がける「Gemini 2.0 Flash」という言語モデルが、この「ハルシネーションを起こしにくい言語モデルランキング」で1位を獲得したという話を聞いたので、その背景と活用方法について僕なりにまとめてみました！
※この記事は「Hallucination Leaderboard」を元に個人的な見解を書いています。
なるべく噛み砕いて説明していくので、ぜひ最後まで読んでみてください！
ハルシネーションとは？
まずは「ハルシネーション」という言葉について説明します。
AIが出す回答や情報のなかで、事実と異なる内容をあたかもそれっぽく答えてしまう現象を「ハルシネーション」と呼びます。「幻覚」という英単語の hallucination（ハルシネーション）からきています。
僕らが何か質問したときに、AIが正確そうな文章をスラスラ返してきても、よくよく調べてみると「これは本当の情報じゃないぞ？」となる場合がありますよね。
まるで実在しない引用元を作りだしたり、数字を間違っているのに確信めいて答えたりすることがあります。こうした間違いや虚偽情報を平然と返してしまうところがAIの課題であり、怖さでもあります。
もちろん、AIは学習データをもとに推測しながら答えるので、多少のミスや嘘が入り混じるのは現時点では避けられません。ただ、ビジネスで使う場合は間違った情報を鵜呑みにしてしまうリスクもあるため、できるだけハルシネーションが少ない方がありがたいですよね。
なぜGemini 2.0 Flashが1位なのか
今回話題になっているのは、言語モデルを「ハルシネーションしやすいか、しにくいか」という基準で順位づけしたランキングです。そのトップに君臨していたのが「Gemini 2.0 Flash」です。
Gemini 2.0シリーズといえば、Googleが力を入れて開発しているAI言語モデルでして、今後の展開に大きな期待が寄せられています。実際に僕も普段から使っているのですが、回答が早くて内容の質も高いと感じます。しかもハルシネーションが少ないとなると、「安心して使えるんじゃないか」と思うわけです。
さらに、同じGeminiシリーズの「Gemini 2.0 Pro（エクスペリメンタル版）」も2位にランクインしていて、Gemini 2.0 Flashよりも高性能なモデルなのに、ハルシネーションを起こしにくいというのは凄いですよね！
情報の分析や統合までしっかりやってくれるとなると、仕事の効率はグッと上がりますよね。
ランキングの意外な結果—OpenAI o1が下位に？
一方で、個人的に意外な位置にランキングしている言語モデルがありました。それが「Open AI o1」というモデル。
僕自身、o1をかなり気に入って使っていて、ブログ執筆はほぼo1一択です。
表現の豊かさや感情的なニュアンスの出し方がとても僕好みで、面白いと思っています。なので、ハルシネーションランキングで下の方にいると聞いたときは、正直「意外だな」と思いました。
これはたぶん、ランキングの基準次第で評価が変わるのかな、と僕は推測しています。
たとえば「多彩な言い回し」をするAIは、厳密な事実を伝えるよりも創造的に言葉を組み立てることが多いかもしれません。そこをハルシネーションと見なすと、どうしても下がってしまう可能性はありますよね。
ハルシネーションが少ないモデルのメリット
では、ハルシネーションが少ないモデルにはどんなメリットがあるのでしょうか？
正確性が重要な場面で信頼できる
僕はミーティングの議事録作成や、複雑な資料の要約をAIに任せることが多いです。でも間違った情報が混ざると大変ですよね。ハルシネーションが少なければ、その心配がだいぶ軽減しますよね。情報ソースを参照するときに安心
たとえば、AIが「このデータはここから来ています」などとソースを示す際、”実際にはソースの内容と違ったデータを回答していた”というケースも珍しくありません。精度が高いモデルなら、怪しい情報を混ぜることがぐっと減るため、安心して引用できます。社内で広く使うきっかけになる
会社の同僚や上司に「でもAIってうっかり嘘つくんでしょ？」と聞かれると、使うことをためらう人も少なくありません。ハルシネーションが起こりにくいモデルなら、安心感があり、導入の心理的ハードルが下がると思います。
Notebook LMとの組み合わせでさらに信頼度UP
個人的に注目しているのが「Notebook LM」です。
これはネット検索をせずに、あらかじめ与えられたデータソースの中だけから情報を取り出して答えるスタイルのAIです。
僕が面白いと思ったのは、「Gemini 2.0 FlashをベースにしたNotebook LMなら、ハルシネーションがものすごく抑えられるかもしれない」という点です。
もともとNotebook LMは“見えている情報だけ”を参照するので、外部情報を勝手に推測して変な回答をするリスクが大幅に減ります。そこにさらにハルシネーションが少ない言語モデルが組み合わさると、ほとんど嘘を吐く余地がない、というわけです。
もちろん、完全に間違いがゼロというわけではありませんが、会議の書き起こしやレポートのまとめなど「限られた情報の正確な要約」が必要なときには最適になってくると思います。こうなると僕もますます「これは使わない手はないよな」とテンションが上がります。
僕が考えるこれからの活用シーン
僕が思うに、AIが正確に情報を扱えるようになったら、こんなシーンでの活用が広がっていくはずです。
仕事のレポート作成
会議や打ち合わせの内容を素早く正確に要約してくれれば、後で読み返すときの手間が省けます。ハルシネーションを起こしにくいGemini 2.0 Flashなら「言われてもないこと」を付け足す心配が減るので、とても助かると思います。研究論文や専門書の要約・考察
Gemini 2.0 Pro（エクスペリメンタル）も上位だったので、高度な文章を分析し、要約や考察までやってくれるのはかなり便利ですよね。特に研究職の方や学術的なバックグラウンドを持っている人には重宝されるはずです。ブログや記事の執筆支援
ハルシネーションが少ないと、情報チェックの負担が軽くなります。僕はよくブログを書くのですが、いつも「これ本当のこと言ってるのか？」と二重三重でチェックするのが面倒です。信頼度の高いモデルなら、その分作業の効率が上がりますよね。Notebook LMと合わせたデータ管理
大量の社内文書をNotebook LMで整理し、必要なときにAIに要約させる。これがうまく機能すれば、情報共有の手間が激減します。しっかりした事実だけが引き出されるなら、社内でも安心してAIを導入できますね。
まとめ
AIのハルシネーション問題は、どのモデルを選ぶかによって大きく左右されることが今回のランキングでも改めて浮き彫りになったと思います。
とにかく「間違った回答をされるのは嫌だ」「信頼できるAIがほしい」と思うなら、ハルシネーションを起こしにくい言語モデルが何かを知っておくのは大切ですよね。
Gemini 2.0 Flashは、その点でいま注目度が非常に高いモデルです。回答スピードが速いうえに、質も担保されているということで、僕としてもかなり期待しています。さらにNotebook LMと組み合わせれば、外部情報に左右されない正確な回答が得られるかもしれません。
AIが進化していくなかで、人間の仕事をいかに手助けしてくれるかが注目されています。ただし「AIだから万能」というわけではないので、その特性を理解して合った使い方をすることが大切です。
とはいえ、今回のランキング1位という結果からは、「Gemini 2.0 Flashや関連モデルがかなり信頼できるレベルに来ているんじゃないか」という手応えを感じずにはいられません。
僕たちが安心してAIを使えるようになれば、仕事の効率も上がるし、情報整理やアイデア創出もはかどります。
もしあなたが「AIに興味があるけど、まだ深く使えていない」という状態なら、まずはハルシネーションの少ないモデルを試してみて、自分の業務や趣味に合った活用法を探してみてはいかがでしょうか。そうすれば、「やっぱAIってすごいし、便利かも！」と実感できるきっかけになるはずです！
以上、僕なりに「Gemini 2.0 Flashがハルシネーションを起こしにくいランキングで1位を獲得した話」についてまとめてみました。
ぜひ一度、実際に触れて性能を体感してみてください。一緒にAIを使いこなして、日々の仕事や生活をちょっと豊かにしていきましょう！
でわでわ、次回の記事で！
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