SelfCheckGPT (幻覚検知手法)読み: せるふちぇっくじーぴーてぃー

SelfCheckGPT (幻覚検知手法)とは（詳しく解説）

SelfCheckGPTとは、2023年に提案された幻覚検知手法で、外部知識ベースを用意しなくても、同一プロンプトに対するLLMの複数回答をサンプリングし、内容の一貫性を比較するだけで幻覚の疑いを検出できる点が特徴とされる。応答同士の主張が食い違う箇所ほど幻覚である可能性が高いという考え方に基づき、業界では「ブラックボックス型」幻覚検知手法の代表例として参照されているとされる。2026年時点の実運用では、複数回の生成が前提となるため通常の1回応答に比べAPIコストとレイテンシが数倍に膨らむ落とし穴があり、リアルタイム応答が求められるチャットボットには組み込みにくいとされる。現場での選び方としては、全応答に一律適用せず、契約書要約や医療・法務など誤りの許容度が低い出力だけに絞って併用し、相場感としてサンプリング回数を3〜5回程度に抑えコストとのバランスを取る運用が広く採用されているとされる。

SelfCheckGPT (幻覚検知手法)の使用例

• 契約書レビューAIの出力を5回サンプリングし、条項解釈が毎回変わる箇所だけ人による再確認に回す運用。
• 社内FAQボットの回答を3回生成させ、数値や固有名詞が一致しない回答だけ幻覚候補としてログに記録する。

SelfCheckGPT (幻覚検知手法)に関連するAIツール

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