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AIが嘘をつく（事実と違うことを、もっともらしく答える）のは、ハルシネーションと呼ばれる現象で、AIがわざとだましているわけではありません。 AIは次に来そうな言葉を予測して文章をつくるので、知らないことでも「分からない」と言わずに、それらしく答えてしまうことがあります。OpenAI・Google・Anthropicも、自社のAIが間違えることを公式のヘルプに書いています。
どれくらい間違えるかは、何を聞くかで大きく変わります。私たちが5つのAIに、会社の公式の情報（家電量販店の返品・保証の決まり）を聞いた調査では、公式の情報どおりに答えたのは60.0%でした。この記事では、AIが嘘をつく理由、公表されている数字、企業の情報で多い間違え方、AIの答えを見分ける方法を順に説明します。
自社についてAIが間違えていたときの直し方はAI・ChatGPTが自社の間違った情報を答えるときの原因と直し方に、AI検索対策の全体はAI検索対策（AIO・GEO・LLMO）完全ガイドとAIO対策にまとめています。
この記事のポイント
- AIの嘘はハルシネーション。推測で答えるしくみから起き、わざとではない
- 会社の公式の情報を5つのAIに聞くと、正答は60.0%。出典の62.0%に問題
- 引用元を開き、何度か聞き、数字や期限は公式のページで確かめる
AIが嘘をつく理由は「ハルシネーション」
AIが事実と違うことを、自信があるように答える現象を、ハルシネーション（幻覚）と呼びます。「嘘」といっても、AIに人をだます意図はありません。主なAIの会社は、どこも自社のAIが間違えることを公式に認めています。
| 会社 | 公式に書かれていること |
|---|---|
| OpenAI（ChatGPT） | 誤った出力や誤解を招く出力をすることがあり、間違っていても自信があるように聞こえることがある。存在しない出典を挙げることもある。重要な情報は信頼できる情報源で確かめるよう勧めている |
| Google（Gemini・AI Overviews） | 生成AIは間違える可能性があり、実際に間違える。答えを捏造することをハルシネーションと呼ぶ。AI Overviews（日本語の画面では「AIによる概要」）も常に正しいとは限らない |
| Anthropic（Claude） | 正しく見えても大きく間違っていることを書く場合がある。検索して答えるときは、答えの質が参照した元のページに左右されるので、引用元を確かめるよう勧めている |
AIは次に来る言葉を予測して文章をつくる
ChatGPTやGeminiのもとになっている大規模言語モデル（LLM）は、たくさんの文章から言葉のつながり方を学び、次に来る可能性が高い言葉を選んで文章をつくります。Googleのヘルプも、LLMは情報を集めて答えるのではなく、次に来る言葉を予測していると説明しています。
文章として自然なことと、事実として正しいことは別です。つづりや文法のように、くり返し出てくる規則は学びやすい一方、ある人の誕生日のように、めったに出てこない個別の事実は、言葉のつながりだけからは当てられません。OpenAIは、こうした頻度の低い事実がハルシネーションにつながると説明しています。
「分からない」と言わずに推測で答えてしまう
OpenAIは2025年9月に、AIがハルシネーションを起こす理由を論文と記事で公表しました。AIの学習と評価が、正解した割合だけで採点されることが多く、「分からない」と答えるより推測で答えたほうが点数が上がるため、と説明しています。選択式のテストで、空欄にするより当てずっぽうで書いたほうが得になるのと同じです。
同じ記事では、事実を問う質問での、OpenAIの2つのモデルの比較を出しています。
| gpt-5-thinking-mini | OpenAI o4-mini（古いモデル） | |
|---|---|---|
| 答えを控えた（具体的に答えなかった） | 52% | 1% |
| 正しく答えた | 22% | 24% |
| 間違えた | 26% | 75% |
正しく答えた割合は、古いモデルのほうが少し高くなっています。けれど、ほとんどの質問に推測で答えたため、間違えた割合は75%でした。「正解が多いAI」と「間違いが少ないAI」は、同じではありません。 OpenAIは、モデルの大きさや検索・推論の力にかかわらず、正確さが100%になることはないとも書いています。
検索して答えても、間違えることがある
いまの主なAIは、質問を受けるとWebを検索し、見つけたページを参照して答えます。ChatGPTも、検索は既定で使えるようになっています。検索すれば最新の情報を読めますが、それでも間違いはなくなりません。
古いページや別の会社のページを参照したり、参照したページに書かれていないことを付け足したりするからです。AnthropicがClaudeのヘルプで書いているように、答えの質は、参照した元のページの質に左右されます。AIがいつまでの情報を知っていて、新しい情報をどこから取るかは、ChatGPT・Geminiは最新の情報をどこから取っている？で説明しています。
AIはどれくらい間違える？ 公表されている数字
「AIが嘘をつく確率」は、1つの数字では言えません。何を、どう聞き、何を間違いと数えるかで、数%から7割を超えるところまで変わります。条件がはっきりした調査を並べると、次のようになります。
| 調べたもの | 条件 | 結果 |
|---|---|---|
| OpenAI（2025年9月） | 事実を問う質問。OpenAIの2つのモデル | 間違えた割合は26%と75% |
| Vectara のハルシネーションの順位表（2026年9月22日更新） | 7,700件を超える文書を要約させ、文書にないことを書いた割合。108のモデル | 1.8%〜24.2% |
| EBU（欧州放送連合）とBBC（2025年10月） | 18か国・14言語の報道機関の記者が、ChatGPT・Copilot・Gemini・Perplexityのニュースについての答え3,000件超を評価 | 重大な問題が1つ以上あった答えは45%。出典の重大な問題は31%、正確さの大きな問題は20% |
| 私たち（2026年7月21日） | 家電量販店5社の返品・保証の決まりを、5つのAIに聞いた100の質問パターン | 公式の情報どおりは60.0%、違うことを答えたのは25.0% |
渡した文書を要約するだけでも、書かれていないことを付け足す割合は、いちばん低いモデルで1.8%ありました。ニュースや会社の決まりのように、AIが自分で検索して答える質問では、間違いはもっと多くなります。EBUとBBCの調査では、答えの31%に出典の重大な問題（出典がない、誤解を招く、間違っている）がありました。
AIの間違いの多さは、聞く内容しだいです。 一般によく知られたことより、めったに書かれない個別の事実や、条件の細かい決まりのほうが間違えやすくなります。会社やお店の情報は、まさにその種類の情報です。
企業の情報で確かめたAIの正答率は60.0%
会社の情報をAIに聞いたとき、どれくらい正しく答えるのかを確かめるため、私たちは2026年7月21日に調査をしました。家電量販店5社の返品・初期不良・長期保証・ポイント返金・保証修理について、4つの質問をつくり、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・Copilotの5つのAIに聞きました。
5社×5つのAI×4つの質問で100の質問パターンになります。それぞれを新しい一時チャットなどで2〜3回聞き（合計268回答）、多数決で判定しました。正しいかどうかは、各社の公式のFAQ・規約・保証のページを当日に保存して照らしました。5つのAIはどれも、検索して出典を示す画面で使っています。
60.0%
公式の情報どおりに答えた
15.0%
お客様が困る誤りを答えた
62.0%
出典のURLに問題があった
100の質問パターンのうち、公式の情報どおりに答えたのは60件（60.0%）、公式の情報と違うことを答えたのは25件（25.0%）、「公式の情報だけでは確認できない」などと具体的に答えなかったのは15件（15.0%）でした。違う答えのうち15件は、返品の期限や保証の年数を実際より長く答えるなど、お客様がそのまま動くと困る誤りでした。268回の答えを1回ずつ数えても、正しかったのは155回答（57.8%）です。
AIごとの正答率は、55.0〜65.0%で大きな差はありませんでした。差が開いたのは、質問の中身です。
いちばん低かったのは長期保証の年数と補償の割合で、48.0%でした。保証は会社ごとに名前・年数・無料と有料の区別が違い、古い規定や別の制度のページが残りやすい分野です。料金や規定を変えたときに古い記述を残さない点検は、ChatGPTに古い情報を答えさせないチェックリストにまとめています。いちばん高かったエアコンの保証修理（80.0%）でも、出典に問題があった質問パターンは52.0%ありました。
会社ごとの正答率は、75.0%から45.0%まで開きました。正答率がいちばん低かった会社は、公式の情報の入口が多く（別の通販サイト、モール、保証の別のサービス、古い保証規定のPDF）、AIによって拾うページが違って答えが揺れました。会社の優劣ではなく、AIが参照するページの散らばり方で、答えの正しさが変わることを示す結果です。
「推測しないで」と書き添えても、誤りはなくならない
この調査の4つの質問には、どれも「分からない場合は推測せず『公式情報だけでは確認できない』と書いてください」のように、確かめられないときはそう答えるよう求める一文を入れました。AIに嘘をつかせないための指示として、よく勧められる書き方です。
それでも、25.0%の質問パターンで公式の情報と違う答えが返りました。指示の書き方で減らせる間違いはありますが、なくすことはできません。
同じ質問でも、答えが揺れる
1つの質問パターンは、まず2回聞き、2回の判定が分かれたとき、お客様が困る誤りが出たとき、出典のURLに問題があったときに3回目を聞きました。3回目まで聞いたのは、100の質問パターンのうち68件です。同じAIに同じ質問をしても、聞くたびに答えが変わることがあります。
調査の全体（質問の全文・判定の基準・AIごとの表）は、返品・保証の条件をAIは正しく答えられるかにまとめています。
企業の情報で多い、AIの間違え方
調査で見つかった間違いは、だいたい4つの型に分かれました。
| 間違え方 | 実際にあった例 | お客様に起きること |
|---|---|---|
| 公式に書かれていない条件を言い切る | 店舗で買った場合の初期不良の期限は公式の情報で確かめられないのに、ChatGPTが3回とも「購入から1週間以内」などと言い切った | 期限を過ぎたと思いこむ、または店で話が食い違う |
| 古い資料や別の制度を拾う | 公式に確かめられた長期保証は最長6年なのに、古い保証規定のPDFなどから9年・10年・11年と答えた | 保証が受けられると思って修理を頼む |
| 別の会社や非公式のページを、公式として使う | 似た名前の別の会社のお店の返品ルールを当てはめた。非公式のブログや、存在しないURLを「公式情報」として出典に挙げた | 別の会社の決まりで動いてしまう |
| 「確認できない」と答える | ポイント払い分の返金の質問で、25の質問パターン中8件が具体的に答えなかった | 誤りではないが、結局は窓口に聞くことになる |
上の3つは、どれも「参照したページ」と「答え」のずれから起きています。古いページが残っている、似た名前のページがある、公式のページに書かれていない、のどれかがあると、AIはそこを推測や別のページで埋めます。似た名前の別の会社と混ざるときの切り分け方は、AIが自社を別の会社と混同するのはなぜ？にまとめています。
4つ目の「確認できない」は、間違えて言い切るよりは安全な答えです。OpenAIも、自信のない質問では答えを控えるほうがよいと書いています。ただ、知りたいことは分からないままなので、公式のページや窓口で確かめる必要が残ります。
出典の問題は、答えが正しいときにも起きていました。出典に問題があった62件のうち、28件は答えそのものは正しかったものです。出典が付いていることと、その出典が正しい公式のページであることは、別に確かめます。
AIの嘘を見分ける方法
AIの答えを使うときに確かめることを、調査で見えた間違え方の順にまとめました。
AIの答えをそのまま使う前に確かめること
- 答えに引用元（出典）が付いているかを見て、リンクを開く
- 引用元が、聞いた会社やサービスの公式のページかを確かめる（似た名前の別の会社、まとめ記事、古いPDFでないか）
- 数字・期限・年数・金額・名前は、引用元のページに同じことが書かれているかを探す
- 同じ質問を新しい会話でもう一度、または別のAIにも聞き、答えがそろうかを見る
- お金・契約・健康に関わることは、公式のページか窓口で確かめてから動く
いちばん効くのは、引用元を開くことです。ChatGPTでは、本文の中のサイト名のボタンや、答えの下の情報源の一覧から引用元を開けます。Google の AI Overviews でも、答えの横や下にリンクが並びます。リンクを開いて、答えと同じことが書かれていなければ、その部分は推測か、別のページから来ています。
何度か聞くのも役に立ちます。私たちの調査でも、同じ質問で答えが分かれることがよくありました。2回聞いて答えが食い違えば、少なくともどちらかは間違いです。AIごとに検索する先が違うので、別のAIに聞くと別のページを参照した答えが返ります（ChatGPT・Gemini・Copilotの違い）。
企業の情報の間違いを減らすために、会社ができること
AIは、会社のことを聞かれると、その会社のサイトだけでなく、ネット上のさまざまなページを参照して答えます。私たちが自分たちの分野（AI検索の計測・診断）で2026年10月12日に測ったときも、Geminiの答えで引用の多かった上位60ページのうち、回答数の約7割は比較記事やまとめ記事でした（30問×10回、クラウド上の仮想マシンのブラウザから送信）。
そのため、会社の側でできることは、AIが参照するページを正しくそろえることです。調査の結果から言えるのは、次の3つです。
- いまAIが自社について何と答えているかを記録する。 お客様がしそうな質問で、いくつかのAIに何回か聞き、答えの全文と引用元を残します。1回だけでは判断しません（何回聞けばよいかはAI検索対策の効果測定）
- 公式の情報を、AIが取り違えにくい形で書く。 期限・年数・金額・条件は1つの正本のページにはっきり書きます。調査で間違いの多かった「通常の返品と初期不良」「無料の保証と有料の保証」「使ったポイントと付いたポイント」のように、似た言葉の違いは分けて書きます
- 誤りが見つかったら、引用元をたどって直す。 自社サイトに残った古いページ、外のサイトの古い記述を直します。手順はAI・ChatGPTが自社の間違った情報を答えるときの原因と直し方にまとめています
私たちの AI検索ドック では、お客様がしそうな相談を30問つくり、ChatGPT・Gemini・Copilotに各10回ずつ、合わせて900回聞きます。答えの全文と引用元を残し、自社について書かれた内容が正しいかも読んで確かめます。誤りを見つけ続ける方法や頼める会社は、AIの誤情報チェック・監視サービスの比較にまとめています。
よくある質問
AIはわざと嘘をついているのですか？
わざとではありません。AIは次に来そうな言葉を予測して文章をつくるので、知らないことでも、もっともらしく答えてしまうことがあります。OpenAIは、学習や評価で「分からない」と答えるより推測したほうが点数が上がることが、その理由の1つだと説明しています。
AIが嘘をつく確率はどのくらいですか？
聞く内容で大きく変わり、1つの数字では言えません。文書の要約では1.8〜24.2%（108のモデル、2026年9月）、事実を問う質問ではOpenAIの古いモデルで75%でした。私たちが会社の公式の情報を5つのAIに聞いた調査では、違うことを答えたのは25.0%、正しく答えたのは60.0%でした。
ChatGPTは検索すれば間違えませんか？
検索しても間違えます。私たちの調査の5つのAIは、どれも検索して出典を示す画面で使いましたが、正答は60.0%でした。古いページや別の会社のページを参照したり、書かれていないことを付け足したりするためです。
「嘘をつかないで」と指示すれば防げますか？
減らせることはありますが、なくなりはしません。私たちの調査では、どの質問にも、確かめられないときは推測せずそう答えるよう求める一文を入れましたが、25.0%の質問パターンで公式の情報と違う答えが返りました。
出典が付いていれば、正しい答えですか？
正しいとは限りません。私たちの調査では、100の質問パターンのうち62件で、存在しないURL、公式でないページ、公式だが別の内容のページが出典になっていました。リンクを開いて、答えと同じことが書かれているかを確かめます。
どのAIがいちばん間違えにくいですか？
私たちの調査では、AIごとの正答率は55.0〜65.0%で、大きな差はありませんでした。使ったモデルやプランはAIごとに違い、質問の種類によっても順番は変わります。どのAIでも、引用元を確かめることが先です。
同じ質問をしたのに、答えが毎回違うのはなぜですか？
AIは毎回、言葉を選び直して文章をつくり、検索して参照するページも変わることがあるからです。私たちの調査でも、100の質問パターンのうち68件で、判定の割れや誤り・出典の問題を確かめるために3回目を聞きました。答えが食い違うときは、どちらかが間違っています。
新しいモデルになれば、AIは間違えなくなりますか？
減ってはいますが、なくなりません。OpenAIは、モデルの大きさや検索・推論の力にかかわらず、正確さが100%になることはないと書いています。一方で、自信のない質問で答えを控えるようにすれば、間違いは減らせるとも説明しています。
会社の情報は、どんなところを間違えやすいですか？
期限・年数・金額・条件のような細かい決まりです。私たちの調査では、長期保証の年数と補償の割合の正答率が48.0%で最も低く、古い資料や別の制度を拾って年数を長く答える例がありました。似た名前の別の会社の決まりを当てはめる例もありました。
自社についてAIが間違えていたら、どうすればいいですか？
まず引用元をたどり、誤りがどのページから来ているかを確かめます。そのうえで、自社サイトの古いページや、外のサイトの古い記述を直します。
まとめ
AIが嘘をつくのは、次に来る言葉を予測し、分からないことも推測で答えてしまうハルシネーションのためで、わざとではありません。どれくらい間違えるかは聞く内容で変わり、会社の公式の情報を5つのAIに聞いた私たちの調査では、正答は60.0%、出典に問題があったのは62.0%でした。
- AIの答えの引用元を開き、公式のページかを確かめる
- 数字・期限・年数・金額・名前は、引用元に同じことが書かれているかを探す
- 同じ質問を何度か、別のAIにも聞いて、答えがそろうかを見る
- 会社の側は、AIが参照するページの古い記述や、似た言葉の取り違えをなくす
最初の一歩は、お客様がしそうな質問で、AIが自社について何と答えているかを、引用元ごと記録しておくことです。
