無回答設計 (Abstention)
読み: むかいとうせっけい
最終更新: 2026-08-01・AI PICKS編集部
定義
無回答設計(Abstention)とは、AIモデルが根拠不十分な質問に対して誤答を返さず、回答を保留・拒否するよう設計する手法のことである。
無回答設計 (Abstention)とは — 詳しく解説
無回答設計(Abstention)は、RAGやLLMアプリケーションにおいて、モデルが検索結果や知識に十分な根拠を持てない場合に、推測で答えを生成せず「情報が不足しています」といった保留応答を返す設計思想とされる。ハルシネーション対策の一手法として、信頼度スコアやコンテキストの類似度閾値を判定基準に用いる実装が広く採用されている。2026年時点の実運用では、閾値を厳しくしすぎると本来答えられる質問まで無回答になり利用者の体験を損ねる一方、緩すぎると誤情報混入のリスクが残るというトレードオフが現場の悩みどころとされる。また、無回答時にも代替導線(有人サポートへの誘導や関連情報の提示)を用意しないと、ユーザー離脱につながりやすい点も課題とされる。コスト面では、追加の判定ロジックや評価用データセットの整備に工数がかかるため、まずは重要度の高い質問カテゴリから段階的に導入するのが選び方の相場感として現実的とされる。
無回答設計 (Abstention)の使用例
- 社内FAQボットに「規定文書に記載がない場合は無回答と表示する」ルールを追加し、誤答リスクを減らす設計変更。
- RAGの類似度スコアが閾値未満のとき、モデルに『十分な情報がありません』と返答させるプロンプト設計。
無回答設計 (Abstention)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
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