ハルシネーション
**ハルシネーション(幻覚)**は、生成AIが事実に基づかない内容を、もっともらしく自信があるかのように出力する現象です。言語モデルは「確率的にもっともらしい続き」を生成しているだけなので、存在しない法律の条文、架空の判例、誤った統計をそれらしく答えることがあります。法律や数値のように正確さが必要な情報は、必ず一次資料で確認します。「同じ質問を繰り返して同じ答えが出た」ことは正しさの根拠にはなりません。
マルチモーダル
モダリティとは情報の種類(テキスト、画像、音声、動画など)のことで、マルチモーダルな AI は複数の種類の情報を入力または出力として扱えます。画像を見せて質問する、音声で会話する、といった使い方ができる GPT-4o が代表例です。多言語対応や同時利用者数の話ではありません。
ChatGPT の機能
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| Code Interpreter(データ分析) | 会話の中で Python コードを生成し、隔離された環境で実際に実行して、集計・グラフ作成・ファイル変換などを行う |
| GPTs | 指示文・参考資料・外部連携を設定して、用途特化のカスタム ChatGPT を作り、共有できる仕組み(2023年11月〜) |
| Image Generation(画像生成) | テキストの指示から画像を生成し、既存の画像を編集できる。2025年に GPT-4o ベースになり、文字を含む画像の精度が向上 |
OpenAI の周辺サービス
| 名称 | 内容 |
|---|---|
| Sora | テキストの指示から動画を生成するモデル・サービス(2024年発表) |
| Operator | Web ブラウザを自ら操作して、予約や購入などのタスクを利用者の代わりに実行する AI エージェント(2025年1月発表) |
| Codex | コードの記述・修正・テストなど開発作業を自律的に進めるコーディングエージェント |
Sora は動画、Operator はブラウザ操作、Codex はソフトウェア開発、と生成物・用途で区別して覚えます。
ケースで考える
社員が ChatGPT の回答をそのまま顧客向け資料に載せようとしている場面では、ハルシネーションの可能性を前提に、条文番号や数値を原文で確認するよう指示するのが適切です。「AI は常に正確」「利用を全面禁止」「同じ答えが2回出たら正しい」はいずれも不適切です。
試験で問われる観点
- ハルシネーションの定義と対処(一次資料での確認)。
- マルチモーダルの定義。
- Code Interpreter はコードを実行する機能、GPTs はカスタム ChatGPT。
- Sora(動画)、Operator(ブラウザ操作エージェント)、Codex(コーディングエージェント)の対応。



