正解率100%か、自然な対話か。運用担当者が直面した「AIの嘘（ハルシネーション）」とチューニングの壁

AIの誤回答（ハルシネーション）対策と運用のリアル

AIチャットボットは、学習データに基づき確率的に言葉を紡ぎます。そのため、特定の条件下では事実と異なる回答を生成してしまうリスクがあります。

実際の運用現場でも、以下のような課題が浮き彫りになりました。

「表示していない展示場を答えてしまうなど、情報が限定されているサイトならではの課題もあります」

これは、AIが持つ一般的な知識と、自社サイト内の限定的な情報の間にギャップがある場合に起こりやすい現象です。これに対する技術的なアプローチは「回答範囲を厳密に制限する（プロンプトエンジニアリング等での制御）」ことですが、そこには新たな問題が生じます。

「固い受け答え」はUXを損なうというジレンマ

誤回答を防ぐために制限をかけすぎると、AIの最大の強みである「自然な会話」が失われてしまいます。担当者はこの葛藤について次のように述べています。

「回答を厳しく制限する方法もあるのですが、あまり固い受け答えになってしまうのは避けたいと思っていて…。今後もアップデートで自然なやり取りを保ちながら精度を上げられることに期待しています」

これは「リスク管理（Accuracy）」と「顧客体験（UX）」のトレードオフです。「わかりません」を連呼する安全なBotは、ユーザーにとって有用でしょうか？ 多少のゆらぎがあっても、人間に寄り添う姿勢を見せるBotの方が、最終的なエンゲージメントは高まる可能性があります。

結論｜完璧なAIを目指さず、運用プロセスで「育てる」

AI導入の失敗パターンの多くは、「導入すれば初日から完璧に動く」という過度な期待にあります。しかし、本事例が示す成功の鍵は、「不完全さを受け入れ、運用しながら改善する」というアジャイルな姿勢です。

「良い回答が返ってくる場面も確実にあるので、その積み重ねがさらなる改善につながると感じています」

運用担当者のこの言葉通り、AIチャットボット運用は「導入して終わり」ではなく、ログ分析とチューニングを繰り返す「人間とAIの二人三脚」のプロセスそのものです。100%の正解率を目指して硬直化させるのではなく、ユーザーとの対話を通じて賢く育てていく視点が、長期的なWEBマーケティングの成功には不可欠です。

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