サポートにおけるAIのハルシネーションとそれを防ぐ方法

おそらく、エア・カナダのチャットボットが独自の返金ポリシーをでっち上げ、結果的に航空会社に実費の損害を与えたという話はご存知でしょう。これは、多くの企業にとって大きな頭痛の種となっている問題、つまりAIのハルシネーション（幻覚）の、とんでもなく、率直に言って痛々しい一例です。

AIはカスタマーサポートを完全に変える可能性を秘めていますが、その可能性にはかなり大きな落とし穴が伴います。AIエージェントが自信満々に事実をでっち上げると、それは単に間違った答えを出すだけではありません。顧客の信頼を損ない、人間のエージェントの仕事を増やし、ブランドに深刻なダメージを与える可能性があります。

これは些細な技術的バグではなく、これらのモデルが機能する仕組みに根ざした中心的な課題です。しかし幸いなことに、これは完全に解決可能な問題です。このガイドでは、サポートの現場におけるAIのハルシネーションとは何か、なぜそれが起こるのかを解き明かし、最も重要なこととして、それを阻止するための明確で分かりやすいフレームワークを提供します。

カスタマーサポートにおけるAIのハルシネーションとは？

AIのハルシネーションとは、AIモデルが虚偽、誤解を招く、あるいは単に奇妙な情報を生成し、それを確固たる事実として提示することです。AIは真実の概念を持たないため、人間のように「嘘をついている」わけではありません。むしろ、文章中の次にくる単語を統計的に最も確からしいものとして絶えず計算する、超高度な予測エンジンと考えるのが適切です。

AIが知識のギャップに直面したり、データの中から簡単な答えを見つけられなかったりすると、少し…創造的になることがあります。最ももっともらしく聞こえるもので空白を埋めてしまうのです。

カスタマーサポートの文脈では、これは次のような形で現れます：

• 顧客の問題を解決しようとして、存在しない製品機能をでっち上げる。

• 偽の注文追跡番号や不正確な配達日を伝える。

• 実際には存在しない、返品ポリシーの非常に具体的な条項を引用する。

• 全く異なる2つの顧客アカウントの詳細を混ぜ合わせ、非常に紛らわしい回答を作成する。

本当に厄介なのは、これらの回答が不気味なほどの自信を持って提供されることです。AIが生成したハルシネーションは、しばしば文法的に完璧で、完全にプロフェッショナルに聞こえるため、顧客だけでなく、経験の浅いサポートエージェントさえも簡単に誤解させてしまう可能性があります。そして、そこから信頼が崩れ始めるのです。

サポート業務でAIのハルシネーションが起こる理由

AIがなぜ予期せぬ回答をするのかを理解することは、本当に信頼できるシステムを構築するための第一歩です。原因は通常、いくつかの重要な問題に集約されます。

モデルが欠陥のある、または古いデータでトレーニングされている

多くの汎用AIモデルは、公開されているインターネットから収集された膨大なデータセットから学習します。そしてご存知の通り、インターネットは素晴らしい洞察、古い記事、偏った意見、そして単に間違っている情報が入り混じったカオスな場所です。AIは、何が正確であるかを判断するフィルターなしに、そのすべてから学習します。

AIが自社の社内ナレッジでトレーニングされた場合でさえ、そのデータは地雷原になり得ます。製品は更新され、ポリシーは改訂され、ヘルプセンターの記事は古くなります。AIが最新の情報にアクセスできなければ、ためらうことなく古くて不正確な答えを平気で提供してしまいます。

モデルが真実性よりもっともらしさを重視して設計されている

大規模言語モデル（LLM）の核心は、信じられないほど洗練されたパターンマッチャーであるということです。その主な目標は、人間らしく聞こえ、文法的に正しい応答を作成することです。事実の正確性は、はるかに困難な第二の目標です。

超高性能なオートコンプリート機能だと考えてみてください。常に次にくる最適な単語を予測しようとしているのです。明確で豊富なデータを扱っているときは素晴らしい結果を出しますが、トレーニングデータから簡単には答えられない質問を受けると、文をそれらしく完結させるためだけにフィクションに迷い込むことがあります。

AIが適切なコンテキストを見つけられない

顧客が質問をしたとき、優れたAIエージェントは、自社のナレッジベース内で答えを探すべきです。しかし、関連するドキュメントが見つからなかったらどうなるでしょうか？あるいは、情報がGoogleドキュメント、Notion、Confluenceといった十数個の異なるアプリに散在していたら？

これは典型的な失敗例です。AIの検索結果が空だった場合、一般的なインターネットベースの知識に頼り、それらしい答えをでっち上げてしまうかもしれません。これが最も損害の大きいハルシネーションが発生する箇所であり、現代のAIシステムが解決すべき主要な問題です。

グラウンディングされたナレッジベースがハルシネーションを防ぐ仕組み

AIのハルシネーションを止める最も効果的な単一の方法は、AIがそもそも推測する必要がないようにすることです。AIを単一の信頼できる情報源、つまり自社で慎重に管理されたナレッジに「グラウンディング（根拠づけ）」する必要があります。ここでの適切な設定が、すべてを左右します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、信頼性の高いAIエージェントを構築するための標準的な技術です。これはシンプルでありながら素晴らしいアイデアです。AIは広大で一般的な記憶を探る代わりに、まず自社のプライベートなナレッジソース（ヘルプドキュメント、過去のチケット、社内Wikiなど）を検索して最も関連性の高い情報を見つけます。そして、ここが重要なのですが、その情報だけを使って回答を作成します。

ナレッジソースの統合

RAGにおける最大の障害は、企業のナレッジが通常、散らかっていることです。ヘルプセンター、社内Wiki、スプレッドシートなど、あらゆる場所に散在しています。ほとんどのAIプラットフォームはこれに非常に苦労し、手動でドキュメントをアップロードさせたり、単一のヘルプデスクにしか接続できなかったりします。

An infographic illustrating how eesel AI unifies scattered knowledge sources to prevent AI hallucinations in support.

ここでeesel AIのようなツールが役立ちます。なぜなら、すべてのナレッジソースに即座に接続できるように設計されているからです。Confluence、Googleドキュメント、Notionなどのツールとのワンクリック連携により、数ヶ月ではなく数分で、包括的でグラウンディングされたナレッジベースを構築できます。

さらに良いことに、eesel AIはZendeskやIntercomのようなヘルプデスクからの過去のサポートチケットから学習することができます。これにより、ブランド特有のトーンを習得し、一般的な解決策を自動的に学習するため、最初から最高のサポートエージェントのように振る舞うことができます。

ナレッジベースを常に最新かつ完全な状態に保つ

グラウンディングされたナレッジベースの価値は、そこに含まれる情報によって決まります。古い情報は誤った回答につながります。手動でのアップロードではなく直接連携を使用することで、AIは常にすべてのドキュメントの最新バージョンにアクセスできます。

eesel AIのようなツールは、これをさらに一歩進めます。解決済みのチケットを分析し、ヘルプセンター用の記事の下書きを自動的に生成することができます。これにより、実際の顧客の問題を解決した実績のあるコンテンツを使ってドキュメントのギャップを見つけて埋めることができ、学習を重ねて賢くなるフィードバックループを構築します。

AIの制御とテスト

完璧にグラウンディングされたナレッジベースがあっても、AIを自信を持って安全に展開するためには、適切なツールセットが必要です。多くのAIプラットフォームで見られる「オール・オア・ナッシング」のアプローチは、問題を引き起こすだけです。制御、可視性、そしてリスクのないテスト方法が必要です。

リスクフリーのシミュレーションを実行する

新しいAIを導入する際の最大の懸念の一つは、その不確実性です。実際の顧客にいきなり対応させることなく、約束通りに機能するとどうやって確認できるでしょうか？

ほとんどのAIプラットフォームの問題は、安全なテスト環境（サンドボックス）がないことです。多くの場合、とにかく導入して最善を期待するよう促されます。対照的に、eesel AIは強力なシミュレーションモードを提供します。自社の何千もの過去のチケットでAIをテストし、どのように応答したかを正確に確認できます。これにより、解決率を堅実に予測し、顧客と一度も対話する前にその挙動を微調整することができます。

A screenshot showing the eesel AI simulation mode, a key tool to prevent AI hallucinations in support before going live.

きめ細かな制御を維持する

ほとんどの企業は、AIが正しい答えを持っていると非常に確信している場合にのみ介入してほしいと考えています。問題は、多くのAIツールがブラックボックスであることです。スイッチを一つ入れると、すべての質問に答えようとするため、大きなリスクが伴います。

ブラックボックスの代わりに、コントロールパネルが必要です。eesel AIでは、AIがどの種類のチケットを処理すべきかを正確に定義できます。まずは単純で反復的な質問から始め、それ以外のすべてを自動的に人間のエージェントにエスカレーションさせることができます。そのパフォーマンスを監視し、自信を深めるにつれて、AIの対応範囲を徐々に拡大し、安全で予測可能な展開を保証します。

This image displays the customization rules in eesel AI, which help manage and prevent AI hallucinations in support.

カスタムアクションとスマートプロンプティングの活用

ハルシネーションを止めることは、AIを制限するだけではありません。非常に明確な指示と、仕事に適したツールを与えることです。スマートプロンプティングとカスタムアクションを使えば、当て推量を実際の作業に置き換えることができます。

以下にいくつかのベストプラクティスを紹介します：

• AIにうまく失敗する方法を教える。 プロンプトに「提供されたナレッジで答えが見つからない場合は、『答えが分かりませんが、担当の者にお繋ぎします』と伝えてください」という一行を加えるだけで、驚くほどの効果があります。

• AIのペルソナを定義する。 そのトーンや個性を制御し、常にチームの一員であるかのように振る舞わせることができます。

• AIに「アクション」を与える。 AIに注文状況を推測させる代わりに、Shopifyのようなシステムから直接リアルタイムの状況を調べる「アクション」を与えることができます。これにより、起こりうるハルシネーションを、事実に基づいたリアルタイムのデータに置き換えることができます。

eesel AIのようなプラットフォームを使えば、これらすべてをコーディング不要のシンプルなプロンプトエディタで簡単に設定できます。

A look at the eesel AI interface for setting up custom actions and workflows, a strategy for how to prevent AI hallucinations in support.

（適切なツールがあれば）AIは信頼できる

AIのハルシネーションは、カスタマーサポートにおける現実的なリスクです。これは言語モデルの構築方法と、それらが学習する乱雑なデータから生じる自然な結果です。しかし、避けられないものではありません。

解決策は、あなた自身がしっかりと主導権を握るための2部構成の戦略です：

1. グラウンディング： RAGを使用して、AIを統一された最新のナレッジベースに接続します。これにより、AIは自身の想像ではなく、会社の事実に依存せざるを得なくなります。

2. 制御： パフォーマンスをシミュレートし、特定の自動化ルールを設定し、AIの挙動や能力をカスタマイズできるツールを使用します。

ハルシネーションを防ぐことは、AIの能力を低下させることではなく、賢く責任を持って展開することです。適切なプラットフォームを使えば、自信を持ってサポートを自動化し、顧客の信頼を壊すのではなく築き上げることができます。

AIのハルシネーションをなくす準備はできましたか？

ほとんどのAIサポートプラットフォームは、それが機能するかどうかを確認するためだけに、長時間の営業電話や複雑で開発者中心の実装にあなたを縛り付けます。

eesel AIは、違う方法で構築されています。完全にセルフサービスです。ナレッジソースを接続し、自社の過去のチケットでパフォーマンスをシミュレートし、数分で本番稼働させることができます。

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