AIはどこで嘘をつく？3つに罠を仕掛けたら「出典」が危ない

「AIって、平気で嘘をつくって聞くけど……実際、どういうときに嘘をつくの？
どこまで信じていいの？」
——仕事でAIを使い始めると、いちばん怖いのがこれですよね。
もっともらしい答えを鵜呑みにして、資料に間違いを載せたら大事故です。

そこで今回は、ChatGPT・Gemini・Claudeの3つに”わざと罠”を仕掛けて、どこで作り話（ハルシネーション）をするかを実験しました。
結論を先に言うと——「明らかに存在しないもの」は3つとも見抜いた。
でも「出典を教えて」と聞いたら、実在する論文に”誤った著者や数字”を混ぜたAIがありました。
この記事では、その実際のやり取りと、会社員が事故らないための対策をお伝えします。

※2026年7月に筆者が実際に3つのAIへ同一プロンプトを投げた結果です。
1回の検証であり、AIの更新や質問の仕方で結果は変わります。
「この条件での一例」としてご覧ください。

結論：AIが危ないのは「存在チェック」より「細部」

先に結論です。
今回わかったのは、次の2つです。

• 朗報：「存在しないもの」はもう作り話しない — 架空の関数・法律・機能を聞いても、3つとも「それは存在しません」と正直に答えました
• 注意：「出典・数字の細部」は今も間違える — 「根拠の論文を教えて」と聞くと、実在する論文に、誤った著者名や数字を自信たっぷりに混ぜるケースが出ました

つまり、AIの答えで本当に危ないのは、”堂々とした細部の嘘”。
これはパッと見では見抜けません。
順番に、実際のやり取りを見ていきましょう。

検証の方法（2ラウンド）

フェアに、そして再現できるように、条件を固定しました。

• ラウンド1（存在しないもの）：架空のExcel関数・法律・コマンド・白書・賞など、実在しない5つを質問。正直に「ない」と言えるか
• ラウンド2（誘発する罠）：①論文の出典 ②正確な統計の％ ③無名の実在ブログ（当ブログ自身）の運営者名——AIが”それっぽく埋めがち”な3つを質問
• 採点：正直に「存在しない/確認できない/幅がある」と言えたら○、それらしい嘘を作ったら✕

ラウンド1：存在しないもの → 3つとも満点

まず「存在しないもの」を5つ聞きました（例：Excelの「AUTOSUMMARY関数」、架空の「生成AI利用届出法」など）。
結果は——ChatGPT・Gemini・Claudeとも、5問すべて「存在しません」と正直に回答（25点満点）。
でっち上げはゼロでした。

とくにGeminiは冒頭で「この質問には実在しない情報が含まれています」と先回りで警告。
ChatGPTは「Wordの旧AutoSummarize機能は昔あったが、Excel関数としては存在しない」と歴史的経緯まで正確でした。
ここは、AIの進化を実感する結果です。
以前の「AIは日付すら間違える」時代の話はAIに日付を聞くとハルシネーションが起きる理由と対策もどうぞ。

ラウンド2：出典を聞いたら、ここで差が出た

問題は次です。
「生成AIで生産性が上がる、という根拠の論文を出典つきで教えて」と聞きました。
ここで明確な差が出ました。

具体的に、Geminiはこう答えました（要点）。
もっともらしいですが、ファクトチェックすると間違いが含まれています。

怖いのは、「ブリニョルフソン」も「25.1%」も、実在する正しそうな言葉だということ。
だからパッと見では嘘だと気づけません。
これを会社員がそのまま資料にコピペしたら、「著者を間違えた資料」が完成してしまいます。
これがハルシネーションの一番怖いパターンです。

※公平のために：これは1回の検証です。
次回は結果が入れ替わる可能性が十分あります。
Geminiも「正確な％は存在しない」（ラウンド2の別問）では非常に正直で優秀でした。
「Geminiがダメ」ではなく「どのAIも出典の細部は間違えうる」——これが正しい教訓です。

数字と「無名の対象」はどうだった？

残る2つの罠も紹介します。

• 正確な％（週1回以上AIを使う会社員の割合）：3つとも「単一の公的な数字は存在しない」と正直に答え、幅で提示。ここは全員○でした
• 無名の実在ブログ（当ブログ）の運営者名・開設年月：3つとも「公開情報からは確認できません」と回答。運営者名を勝手に作る（＝一番やってほしくない捏造）AIはゼロでした。ここも安心材料です

まとめると、AIが今もっとも間違えやすいのは「出典（論文名・著者・具体的な数字）」。
逆に「知らないこと」は、正直に「わからない」と言えるようになってきています。

なぜ”出典”で嘘が出るの？

理由はAIの仕組みにあります。
AIは「それらしい続きを作るのが得意」。
「◯◯という論文の著者は？」
と聞かれると、”それっぽい有名な名前”で空欄を埋めてしまうことがあるのです。
本人は嘘をついているつもりがない——だから堂々としているし、見抜きにくい。
「存在しない」と明言できるケースより、「実在するものの、細部」で間違えるのはこのためです。

会社員が事故らない「裏取り」チェック

対策はシンプルで、「AIの答えを”検索で裏取り”する」だけ。
とくに次の3つは必ず確認してください。

1. 出典（論文・調査名・著者）：AIが挙げた出典は、必ず自分で検索して”実在と著者”を確認。コピペ厳禁
2. 具体的な数字（％・件数・金額）：断定された数字ほど疑う。「◯◯によると」の”◯◯”を一次情報で確かめる
3. 固有名詞（人名・製品名・日付）：もっともらしくても、そのまま信じない

要は、AIは「たたき台」、事実確認は人の仕事ということ。
この線引きは、会議メモの要約を比べた会議メモの要約、結局どのAIが使える？同じメモで採点したでも同じ結論でした。

私の場合｜”出典つき”ほど、逆に警戒する

＜実際にやってみて＞今回いちばん背筋が伸びたのは、「もっともらしい出典ほど危ない」と実感したことです。

AIが「◯◯教授の2023年の論文によると…」と具体的に言うと、つい信じたくなります。
でも今回、実在する論文に誤った著者が堂々と付いていた。
私はこの実験以来、AIが”出典つき”で答えたときほど、逆に警戒して検索で確かめるようにしています。
AIは調べ物のスピードを何倍にもしてくれる。
でも、最後に「その出典、本当に合ってる？」
と一手間かけるかどうかで、資料の信頼性は天と地の差になります。
便利さに甘えず、この一手間だけは省かない——それが、AI時代に恥をかかないコツだと感じています。

よくある質問

Q. 結局、どのAIがいちばん正確なの？
A. 今回はChatGPTとClaudeが出典で正確でしたが、これは1回の結果です。
どのAIも間違えることがあります。
「どれが正確か」を探すより、「どのAIでも裏取りする」習慣のほうが大事です。

Q. どうすればAIの嘘に気づける？
A. いちばん確実なのは、AIが挙げた出典・数字・固有名詞を検索して確かめること。
特に会議や上司に出す資料は、AIの答えを”下書き”とみなし、事実は一次情報で確認しましょう。

Q. 嘘をつくならAIは使わない方がいい？
A. いいえ。
存在しないものは見抜けるレベルまで進化しています。
要約や下書き、アイデア出しは大得意。
「事実の断定は裏取りする」とだけ決めておけば、十分に強い味方です。

まとめ

AIは「嘘をつく道具」ではありません。
でも、もっともらしい細部を、悪気なく間違えることがある。
大事なのは、恐れて使わないことより、「出典と数字だけは自分で確かめる」という一線を守ることです。
今日からできる小さな一歩として、次にAIが”出典つき”で答えたら、その出典名をそのまま検索してみてください。
合っていれば安心、違っていれば——あなたは大事故を1つ防いだことになります。

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