令和7年度問10ストラテジ系

ITパスポート令和7年度問10：system_strategyに関する問題

生成AIにおいて，もっともらしいが事実とは異なる内容が出力されることを表す用語として，最も適切なものはどれか。

aエコーチェンバー
bシンギュラリティ
cディープフェイク
dハルシネーション正答

正答：Dハルシネーション

AI解説（初心者・標準・上級）

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初心者向けまずはここから。やさしく要点を解説

答えは d「ハルシネーション」 です。

生成AI（ChatGPTなど）は、ときどき「もっともらしいウソ」を自信たっぷりに答えてしまうことがあります。これがハルシネーション（＝幻覚）。AIが“それっぽい話を作っちゃう”イメージです。

だからAIの答えは、そのまま信じず人が確認することが大事。

👉 覚え方：ハルシネーション＝AIが見る“幻覚”＝それっぽいウソ。

ほかの選択肢：a エコーチェンバー＝同じ意見ばかり聞いて思い込みが強まること／b シンギュラリティ＝AIが人間を超えるとされる未来の転換点／c ディープフェイク＝AIで作った本物そっくりの偽動画・偽画像。

標準試験対策の基準レベル

なぜこれが正解か

正解は d。ハルシネーション（hallucination＝幻覚）は、生成AIが事実に基づかない、もっともらしいが誤った内容を生成してしまう現象。学習データの不足や確率的な文章生成の仕組みに起因し、生成AI利用時の代表的なリスクとされる。

各選択肢の解説

a エコーチェンバー：SNS等で自分と同じ意見ばかりに触れ、偏った考えが増幅される現象。
b シンギュラリティ（技術的特異点）：AIが人間の知能を超えるとされる仮説上の転換点。
c ディープフェイク：AI（ディープラーニング）で作られた、本物と見分けにくい偽の画像・音声・動画。

覚え方・ひっかけ注意

「ハルシネーション＝AIの“幻覚”＝それっぽいウソ」。cディープフェイク（偽コンテンツの“ねつ造”）と混同しやすいが、ハルシネーションは回答テキストの内容が誤ること、ディープフェイクは偽の画像・動画を作ることと区別する。

上級誤答論破・背景理論まで深掘り

ハルシネーションの発生メカニズム

大規模言語モデル（LLM）は、与えられたコンテキストに対して「統計的に次に来る確率が最も高いトークン列」を生成する確率的モデルである。このアーキテクチャの根本的な特性として、モデルは「事実の真偽を検索・確認するデータベース」ではなく、「学習データに含まれるパターンから流暢な文章を生成する機械」であることが挙げられる。そのため、学習データに存在しない最新情報・専門的事実・固有名詞について問われると、それらしい文体を保ちながら事実と異なる内容を生成してしまうことがある。これがハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象の核心である。GPT-4やClaude等の先進モデルでも完全には解消されていない。

低減策の実務的分類

ハルシネーションへの対策は、モデルレベルとシステムレベルの二層で考える。

モデルレベル：

RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）：人間の評価者が正確な回答を選択・評価し、モデルを正確さの方向へ調整する。
事実確認の微調整（Fact-tuning）：正確な事実に基づくデータセットで追加学習させる。

システムレベル：

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）：回答生成前に信頼できる外部データベースを検索し、根拠となる文書を参照させる。現在最も実用的な低減手法とされる。
グラウンディング（Grounding）：モデルの出力を特定のドキュメントや事実に根拠づける仕組み。
人間によるファクトチェック：生成物を最終的に人間が確認する運用プロセスの設計。

試験での位置づけと近年の出題傾向

生成AI関連用語の中でハルシネーションはITパスポート2023〜2024年度シラバス追加語として注目度が高く、出題頻度が急増している。設問形式は「この現象を表す用語はどれか」という用語選択問題が基本で、エコーチェンバー・ディープフェイク・シンギュラリティとの区別が必ず問われる。また「生成AI利用上の留意点」という文脈で、著作権侵害リスク・個人情報漏えいリスク・ハルシネーションリスクの三つが定番セットになっており、それぞれの発生原因と対策の組み合わせで出題される。

選択肢の発展補足

エコーチェンバー（選択肢a）：SNSのアルゴリズムが同じ思想・意見の情報ばかりを推薦し続け、思い込みが強化・固定される社会的現象。情報の多様性が失われる点が問題。AIが原因ではなく、情報環境・プラットフォーム設計の問題。

シンギュラリティ（選択肢b）：レイ・カーツワイルが提唱した、AI知能が人間の総知能を超える技術的転換点（2045年説）の仮説。現在起きている現象ではなく未来の予測概念。

ディープフェイク（選択肢c）：ディープラーニング（特にGAN：敵対的生成ネットワーク）を用いて生成された、本物と見分けにくい偽の画像・動画・音声。ハルシネーションとの違いは「テキスト回答の内容が誤る」のか「偽のメディアコンテンツを生成する」のかという点。基本情報技術者ではGANの仕組みや悪用防止技術（電子透かし等）まで踏み込んで問われる。

出典・引用について

出典：IPA（情報処理推進機構）公式 ITパスポート試験令和7年度問10／公的機関配布資料につき出典明記の上引用。解説は合格ナビによる独自AI解説です。