LLMの「幻覚（ハルシネーション）」はエージェント操作で致命傷になるか
テキスト生成だけなら「ちょっとおかしな回答」で済んだハルシネーションも、 エージェントがツールを呼び出し、システムを操作するようになると、広告予算や顧客体験に直接影響するテーマになります。 本記事では、マーケティング担当者の視点から、ハルシネーションのリスクと付き合い方、エージェント活用時の設計ポイントを整理します。
👀 イントロダクション
「ハルシネーションがあるから、LLMは危ない」で終わらせるには、あまりにももったいない時代になってきました。
これまでのLLM利用は、チャットボットや文章生成のように「人間が最終確認する前提」の使い方が中心でした。 多少のハルシネーションがあっても、担当者がレビューして修正すればよく、リスクを許容しやすい領域が多かったと言えます。
一方で、最近は以下のようなエージェント的な利用が増えています。
- 広告管理画面の操作をエージェントに任せ、入札や予算配分を自動調整させる
- CRMやMAと連携し、セグメント抽出から配信設定まで半自動で実行する
- BIツールやデータベースから指標を取得し、レポートや示唆を自動生成する
ここで問題になるのが、「間違った前提のまま行動してしまうハルシネーション」です。 文章の間違いにとどまらず、「誤ったクエリでデータを取得する」「意図しないキャンペーンを停止する」といった形で、ビジネスに影響する可能性が出てきます。
とはいえ、「ハルシネーションがあるからエージェントは使えない」と線を引いてしまうと、 業務効率化や新しいマーケ施策の機会も同時に手放すことになります。 重要なのは、どのレベルのハルシネーションが、どの場面で致命的になりうるのかを整理し、設計と運用でリスクを抑えていくことです。
🧩 概要
ハルシネーションの話をするときは、「どのレイヤーで、どの種類の間違いが起きているのか」を切り分けると整理しやすくなります。
🔎LLMのハルシネーションとは何か
ハルシネーションは、LLMがそれらしく見える答えを返しているものの、事実や仕様、ルールと一致していない状態を指します。 マーケティングの文脈では、次のようなパターンがよく見られます。
- 存在しない機能やメニューを「ある」と説明してしまう
- 媒体ごとの仕様の違いを取り違える
- 自社では使っていない用語や指標を前提に話を進めてしまう
これは、人間が文章を読んで修正する前提であれば、まだ扱いやすいタイプです。
- 誤った条件でデータベースにクエリを投げる
- 意図しないキャンペーンを停止・有効化する
- 本来はテスト枠である配信設定を本番に適用してしまう
エージェントのツール実行が絡むと、このレベルのミスが業務に直接影響します。
🏗️エージェント構成とリスクの位置づけ
エージェントをマーケ実務に使う場合、ざっくりと以下のレイヤーに分けて考えると、リスクの位置が見えてきます。
- 要件の確認、目標の整理
- 施策案やレポート案のたたき台作成
ここでのハルシネーションは、「検討のたたき台が少しズレる」レベルにとどまりやすく、 人間がレビューすればカバーしやすい領域です。
- API経由で広告設定やレポートを操作
- ワークフロー自動化ツールとの連携
ここでのハルシネーションは、設定変更やデータ更新に直結するため、安全装置をどこに置くかが重要になります。
「ハルシネーションは危険か？」ではなく、
「どのレイヤーまでを自動化対象にし、どこから人間の確認を挟むか」という設計の問題として捉えると、議論が具体的になります。
✅ 利点
ハルシネーションを理由にエージェント活用を避けるのではなく、前提リスクとして扱うことで見えてくるメリットがあります。
📈「任せてよい範囲」が明確になる
ハルシネーションを正面から扱うと、AIと人間の役割の線引きが自然と整理されます。 これにより、次のような状態を作りやすくなります。
- エージェントに任せてよい操作／最後に人間が承認すべき操作が明確になる
- 「提案フェーズだけ自動化」「実行は人間が行う」といった段階的な活用がしやすくなる
- 担当者間で、リスク許容度の認識をそろえやすくなる
🧩業務プロセスの見直しにつながる
エージェント化を検討する際には、現在の運用フローを分解して「どのステップで何を判断しているか」を棚卸しすることになります。 その過程で、次のような気づきが得られることがあります。
- 属人的な判断が多いステップと、ルール化できるステップの違い
- 本来は自動化しやすいが、ツール連携が追いついていない領域
- データの整備不足が原因で、精度が上がりにくい箇所
- エージェント導入前でも、手作業の標準化やチェックリスト化が進む
- データの整備・命名ルールの統一など、基盤整備の優先順位が見える
🤝チーム内での理解・合意形成がしやすくなる
ハルシネーションを「触れてはいけない弱点」として扱うのではなく、 あらかじめ前提リスクとして共有し、対策まで含めて設計することで、チーム内の合意形成が進めやすくなります。
「もし間違った操作をしたらどうするのか？」という不安に対して、 「この操作は人間の承認なしでは実行されない」「この範囲はロールバックできる」といった説明ができると、導入のハードルも下がります。
🛠️ 応用方法
ここからは、マーケティング担当者が実務の中で使いやすい「ハルシネーション前提のエージェント設計」の考え方を紹介します。
🚧操作権限と影響範囲を分ける
エージェントにいきなり本番操作の権限を渡すのではなく、影響範囲でレイヤーを分けることが重要です。
- レポートの抽出・整形・要約
- テスト案・施策案のドラフト作成
- ドラフト状態のキャンペーン・広告グループの生成
- 本番キャンペーンの停止・再開
- 大きな予算変更や入札戦略の切り替え
- 顧客データの削除や重要な属性の更新
ここは「人間の承認が必須」「サンドボックス環境から段階的に適用」といった設計が向いています。
🔐ツール実行前後のバリデーションを設計する
ハルシネーションを完全になくすことは難しいため、「実行してよい状態かどうか」をチェックするバリデーションが重要になります。
- 実行前に、「変更対象」「変更内容」「影響範囲」を文章で要約させる
- 要約内容に特定のキーワード（例：全停止・全削除）が含まれている場合は、必ず人間に確認させる
- 実行後の状態を再度読み取り、「意図通りか」をエージェント自身に説明させる
実行前後で説明を挟むことで、ハルシネーションの兆候を早めに見つけるきっかけにできます。
📚外部知識とルールを「参照」させる
ハルシネーションの多くは、モデルが「自分の中の知識だけ」で判断しようとすることが原因です。 そこで、次のような工夫が有効です。
- 社内の運用ガイドラインや命名ルールを、エージェントに参照させる
- 媒体仕様やAPI仕様は、最新のドキュメントへのリンクを渡し、都度読み込ませる
- 「分からないときは推測せず、質問する」というルールをプロンプトに明記する
「情報が不十分な場合は、推測で決めつけず、『想定される選択肢』と『追加で確認したい点』を列挙してください。」 のような指示を入れておくと、無理に言い切るハルシネーションを抑えやすくなります。
🚀 導入方法
いきなり「フルオートのエージェント」を目指す必要はありません。段階的に試しながら、安全な範囲を広げていくアプローチがおすすめです。
🪜エージェント導入の4ステップ
- キャンペーンレポートの要約や、媒体仕様の整理など、アウトプットが文章で完結する領域を選ぶ
- ハルシネーションがあっても、人間のレビューで十分にカバーできる範囲を試す
- 新しいキャンペーン構造案、広告文案、セグメント案などのドラフト生成に使う
- 「そのまま使う」のではなく、「レビュー・編集前提」で運用することをルール化する
- テスト用のアカウントや架空キャンペーンを用意し、エージェントに操作させてみる
- 誤操作があった場合のパターンを洗い出し、バリデーションルールを追加する
- 影響範囲が限定されている設定（例：一部の入札調整）から、承認フロー付きで導入する
- 問題が起きたときのロールバック手順をあらかじめ決めておく
🏢社内説明とガバナンスのポイント
ハルシネーションを含むリスクの話は、経営層や他部門に説明するときの重要なテーマでもあります。
「エージェントが誤操作をする可能性はゼロにはならないが、 設計・権限管理・ログ管理によって、『重大な影響が出る前に気づける状態』を作ることができる」 という整理で話すと、現実的な落としどころが見つかりやすくなります。
- 「禁止事項」だけでなく、「認められた活用パターン」をガイドラインとして示す
- ログの保存期間やアクセス権限など、運用のルールも合わせて整える
- トラブル発生時の報告フローをシンプルにしておき、現場が相談しやすい状態にする
🔭 未来展望
ハルシネーションは「なくなるまで待つ」テーマではなく、「前提として付き合う」テーマに近づいています。
🧪評価とモニタリングの自動化
今後は、エージェントの出力や操作結果を自動で評価する仕組みが、より日常的なものになっていくと考えられます。
- レポート案に対して、別のLLMが「論理破綻や矛盾」をチェックする
- 設定変更前後の指標変化をモニタリングし、異常値が出た場合にアラートを出す
- 操作ログから、誤操作パターンを学習し、事前にブロックする
- どの指標を「異常」と判断するかの基準を決める
- 自社ビジネスにとって重要なチェックポイントを定義する
🧭「エージェントに相談できるマーケター」へのシフト
エージェントが高度になるほど、マーケターには「エージェントにどんな指示を出せば、どんな結果が返ってくるか」を理解する力が求められます。 これは、ツールの細かな仕様をすべて覚えるというより、次のような視点に近いものです。
- ビジネスゴールから、エージェントに渡すべきタスクを分解する
- ハルシネーションが起きやすいポイントを想像し、設計に反映する
- 人間が確認すべきポイントを、プロンプトやフローの中に組み込む
🌱リスクと向き合うチームほど、学びが蓄積する
ハルシネーションを「怖いから使わない」理由にしてしまうと、ノウハウも蓄積しづらくなります。 一方で、小さい範囲からでもエージェントを試し、うまくいった例とうまくいかなかった例を丁寧に振り返るチームは、時間とともに強くなっていきます。
業務プロセスやデータ基盤を見直すきっかけにもなります。 小さく試し、学びをメモとして残し続けることが、将来の差につながっていきます。
🧾 まとめ
LLMのハルシネーションは、エージェント運用で確かに無視できないテーマですが、設計次第で付き合い方を工夫することができます。
最後に、本記事のポイントをチェックリスト形式で振り返ります。 自社の取り組みと照らし合わせながら、「ここから着手したい」という項目を選んでみてください。
- ✅ ハルシネーションの種類（説明レベル／操作レベル）と影響範囲を整理できているか
- ✅ エージェントに任せる領域と、人間が承認する領域の線引きが言語化されているか
- ✅ 実行前後のバリデーション（要約・異常検知・ログ確認）がフローに組み込まれているか
- ✅ 社内の運用ルールや仕様を、エージェントが参照できる形で整備しているか
- ✅ 小さな範囲からエージェント活用を試し、成功例と失敗例をチームで共有しているか
すべてを完璧に整えることを目指すよりも、 「ハルシネーションを前提に、安全な範囲から試す」という姿勢で一歩を踏み出すことが、現実的で続けやすいアプローチと言えます。
❓ FAQ
LLMのハルシネーションとエージェント活用について、現場でよく話題に上がる疑問をQ&A形式でまとめました。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
