皆さんの学生時代のクラスにもいませんでしたか？ 授業中は静かに頷いていて、テストの定義問題は完璧なのに、応用問題になると急に手が止まってしまう友達。実は、ChatGPTをはじめとする今のAIにも、そんな「賢いように見えるけれど、どこか抜けている」一面があるんです。
AIが時々、おかしな答えを出す現象には、大きく分けて二つの種類があります。一つは、もっともらしい嘘をついてしまう「ハルシネーション」。そしてもう一つが、最近注目されている、より根深い問題である「ポチョムキン理解」です。これはAIが「わかったフリ」をしている状態を指します。
大事なことなので繰り返します。
- もっともらしい嘘、ハルシネーション
- わかったフリ、ポチョムキン理解
この記事では、AIの二つの弱点である「ポチョムキン理解」と「ハルシネーション」について、その違いや原因を、多くの方にわかるように、世界一やさしく解説していきます。この記事を読み終わる頃には、あなたもAIの答えを鵜呑みにしない、賢い使い手になっているはずです！
- AIの「ポチョムキン理解」と「ハルシネーション」の具体的な意味と、その違いがわかります。
- AIがなぜおかしな答えを出すのか、その根本的な原因を簡単な言葉で理解できます。
- 「ポチョムキン理解」という言葉の面白い由来や、AIの限界について学べます。
第１章：AIの「わかったフリ」？ ポチョムキン理解ってなんだろう？
まずは、最近話題になり始めた「ポチョムキン理解」という、少し変わった名前の現象から見ていきましょう。
名前の由来は「見せかけの村」の伝説
「ポチョムキン理解」という名前は、18世紀のロシア帝国に伝わる「ポチョムキン村」という有名な逸話が元になっています [1] 。
当時、ロシアを治めていた女帝エカチェリーナ2世には、グリゴリー・ポチョムキンという非常に有能な軍人であり、生涯のパートナーとも言われる寵臣がいました [3]。1787年、エカチェリーナ2世が、新たにロシア領となったクリミア地方を視察する旅に出ました [5]。この地域の開発責任者だったポチョムキンは、女帝に良いところを見せようと考えます。
伝説によると、ポチョムキンは女帝一行が船で通る川の両岸に、急いで立派な家や村の「張りぼて（外側だけの飾り）」を建てさせました [5]。そして、村人の服を着た部下たちを配置し、まるでその土地が豊かで人々が幸せに暮らしているかのように見せかけた、と言われています。船が通り過ぎると、その張りぼてを急いで解体し、また川の下流に先回りして組み立て直した、という話まであります [5]。
つまり、「ポチョムキン村」とは「外見は立派だけど、中身は空っぽな見せかけだけのもの」を意味する言葉になったのです [5]。
面白いことに、この「ポチョムキン村」の伝説自体、本当にあった話かどうかは歴史家の間でも意見が分かれていて、ポチョムキンを快く思わないライバルが流した大げさな噂だった、という見方もあります [5]。AIの「わかったフリ」を説明するための言葉が、もしかしたら「作られたお話」かもしれないなんて、なんだか不思議な感じがしませんか？
AIにおける「ポチョムキン理解」とは
この「ポチョムキン村」の逸話のように、AIが「概念を理解しているように振る舞うけれど、実際にはその中身、つまり本当の意味を理解しておらず、応用ができない状態」のことを「ポチョムキン理解（Potemkin Understanding）」と呼びます [7]。
これは、アメリカのハーバード大学やMITなどの研究チームが提唱した概念です [7]。彼らは、AIがテストでは良い点を取るのに、実際の応用問題では失敗することを発見し、この現象を「ポチョムキン理解」と名付けました。
具体例：詩のルールは言えるのに、詩は作れないAI
最もわかりやすい例が、詩の「韻律（いんりつ）」に関する問題です [7]。韻律とは、詩のリズムを整えるためのルールのことです。
研究者がAI（GPT-4o）に「ABAB韻律とは何か」と質問すると、AIは「1行目と3行目、2行目と4行目がそれぞれ韻を踏む（似た響きの言葉を置く）形式です」と、完璧に正しい定義を答えました。これはまさに、立派に見える「ポチョムキン村」のようです。
しかし、次に「このルールに従って、詩の空欄を埋めてください」という応用問題を出すと、AIは全く韻を踏んでいない単語を選んでしまい、失敗してしまいました。さらに、AI自身もその失敗を認める回答をしたのです [8]。
これは、人間ならまず起こさないような不思議な間違いです。ルールを暗記しているのに、そのルールを使って問題を解けない。これがまさに「ポチョムキン理解」の典型的な姿なのです。
なぜ「わかったフリ」をしてしまうのか
では、なぜAIはこのような「わかったフリ」をしてしまうのでしょうか。
その原因は、AIが人間のように「意味」を考えているわけではないからです。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大な文章データを学習し、「この単語の次には、この単語が来やすい」という統計的なパターン、つまり「言葉の繋がり方の傾向」を記憶しています [10]。
例えば、「リンゴ」という言葉について、AIは「赤い」「果物」「甘い」といった言葉と一緒に出てくることが多い、と学習します。しかし、AIは実際にリンゴを食べたことも、その色を見たこともありません。ただ、言葉の組み合わせの確率を知っているだけなのです [10]。
そのため、定義のように決まった文章を答えるのは得意ですが、その定義が持つ本当の意味を理解して、未知の状況に応用する、という一貫した思考ができないのです [11]。AIは一貫した「世界の仕組み（世界モデル）」を持っているわけではなく、表面的なパターンを真似しているに過ぎない。これが「ポチョムキン理解」の根本的な原因です [7]。
第２章：AIがつく「もっともらしいうそ」？ ハルシネーションの正体
次に、もう一つのAIの弱点、「ハルシネーション」について見ていきましょう。こちらは「ポチョムキン理解」よりも耳にしたことがあるかもしれません。
ハルシネーションとは「もっともらしい嘘」
ハルシネーション（Hallucination）とは、英語で「幻覚」を意味する言葉です。AIの文脈では、「AIが事実に基づいていない情報や、まったくのデタラメを、あたかも真実であるかのように自信満々に生成してしまう現象」を指します [12]。
AIがまるで幻を見ているかのように「もっともらしいうそ」をつくことから、このように呼ばれています [12]。
具体例：こんなハルシネーションに注意！
ハルシネーションの例は、私たちの身の回りでも見られます。
- 事実の間違い：
- 「日本の首都はどこですか？」と質問したのに、AIが「日本の首都は大阪です」と答えてしまうようなケースです [15]。
- 情報の捏造：
- 「AI倫理に関するおすすめの本を教えて」と頼んだら、AIが実在しない著者名と書籍名（例：「スミス博士の『現代社会のAI倫理』」）を作り出して紹介するようなケースです [15]。
- ありえない判例：
- 実際にアメリカであった事件ですが、弁護士が裁判の資料作成にAIを使ったところ、AIがまったく存在しない過去の判例を引用してしまい、大問題になりました [17]。これは、ハルシネーションが現実世界で深刻なリスクになりうることを示しています [18]。
ハルシネーションの２つのタイプ
ハルシネーションは、その性質から大きく二つの種類に分けられます [12]。
- Intrinsic Hallucination（内因性ハルシネーション）
- これは、AIが「学習した内容と違うことを言ってしまう」タイプです[12]。例えば、AIが「旭山動物園は旭川市にあります」と正しく学習したにもかかわらず、「旭山動物園は札幌市にあります」と、学習データと矛盾する答えを出してしまうのがこれにあたります [12]。
- Extrinsic Hallucination（外因性ハルシネーション）
- こちらは、AIが「学習データにない新しい嘘を作り出してしまう」タイプです[12]。例えば、AIが「旭山動物園では、シロクマの親子が園内を散歩するパレードが大人気です」と答えたとします。そのようなパレードは実在せず、学習データにも存在しない場合、これはAIが完全に捏造した情報であり、外因性ハルシネーションに分類されます [17]。
ハルシネーションが起きる主な原因
AIがハルシネーションを起こす原因は、主に次のようなものが考えられています[17]。
- 学習データが間違っている・古い：
- AIの教科書である学習データに、そもそも間違いや古い情報が含まれていると、AIもそれを信じて間違った答えを出してしまいます [20]。
- 学習データが足りない：
- あるトピックについて情報が不足していると、AIは答えの隙間を埋めようとして、推測でデタラメな情報を作り出してしまうことがあります [15]。
- 質問が曖昧：
- ユーザーからの質問が曖昧すぎると、AIが質問の意図を誤解して、見当違いの答えを生成することがあります [15]。
閑話休題〜わかりやすい音声解説♪
長い文書を読むのはちょっと・・・という方に朗報です！
「AIのポチョムキン理解」に関しての音声解説を生成。
ここで、閑話休題として、その音声解説をぜひお聞きください。
なお、AIで自動生成していますので、誤読がちょいちょいありますがご容赦ください。
【「AIのポチョムキン理解」に関する音声解説 by Notebook LM自動生成】
第３章：決定的な違いはココ！ ポチョムキン理解 vs. ハルシネーション
さて、ここまで「ポチョムキン理解」と「ハルシネーション」という、AIの二つの弱点について見てきました。どちらもAIが間違う現象ですが、その性質は全く異なります。ここが一番大切なポイントです。
「応用の失敗」と「事実の失敗」
二つの違いを、一言で言い表してみましょう。
- ポチョムキン理解は、「概念の応用ができない」という問題です ]7]。
- ハルシネーションは、「事実と違うことを言う」という問題です [7]。
ポチョムキン理解は「知っているように見えて、本当は理解していない」という概念的な一貫性の欠如を指します。一方、ハルシネーションは「事実を間違えたり、作り出したりする」という情報的な誤りを指すのです [7]。
これを人間の勉強に例えてみましょう。
ハルシネーションは、歴史のテストで「鎌倉幕府が成立したのは1192年」と覚えるべきところを「1182年」と間違えて答えてしまうような、「知識・データの間違い」です。
一方、ポチョムキン理解は、数学のテストで一次関数の公式（y=ax+b）は完璧に暗記しているのに、その公式を使ってグラフを描く応用問題が全く解けないような、「思考プロセス・応用の間違い」なのです。
つまり、ハルシネーションは「データ」レベルの失敗であり、ポチョムキン理解はそれよりも深い「論理・思考プロセス」レベルでの失敗と言えます。
一目でわかる比較表
この二つの違いを、表にまとめてみました。これを見れば、その違いがよりはっきりとわかるはずです。
| 特徴 | ポチョムキン理解 (Potemkin Understanding) | ハルシネーション (Hallucination) |
| 問題の核心 | 概念の応用ができない | 事実と異なる情報を生成する |
| AIの状態 | 「わかったフリ」をしている | 「もっともらしい嘘」をついている |
| 人間の例 | 公式は言えるが、応用問題が解けない学生 | 事実と違うことを自信満々に話す人 |
| 失敗の種類 | 思考プロセス・論理の失敗 | 知識・データの失敗 |
| 原因の例 | 表面的なパターン学習、一貫した理解の欠如 | 学習データの誤り、情報の不足・古さ |
二つの問題の関係性
実は、この二つの問題は全く無関係ではないかもしれません。
根本的に世界の仕組みを正しく理解していない「ポチョムキン理解」の状態にあるAIは、一貫した論理や常識に基づいて答えをチェックする能力がありません。そのため、統計的にそれっぽい単語を繋ぎ合わせた結果、事実とは異なる「ハルシネーション」を平気で生み出してしまう可能性が高まると考えられます。
その意味で、ポチョムキン理解は、ハルシネーションという現象を引き起こす、より根の深い問題であると捉えることもできるでしょう。
第４章：なぜ起きる？どう向き合う？ AIの未来と私たちの役目
ポチョムキン理解もハルシネーションも、現在のAI技術が抱える根本的な限界から生じています。では、私たちはこの賢くて少しおっちょこちょいなAIと、どう付き合っていけば良いのでしょうか。
AIは「考える」のではなく「予測する」機械
まず大前提として、AIは人間のように「思考」したり「理解」したりしているわけではない、ということを覚えておく必要があります [21]。AIは、膨大なデータから学習したパターンに基づいて、「次に来る確率が最も高い言葉」を予測して文章を生成している、非常に高性能な「確率的オウム（Stochastic Parrots）」なのです [7]。この仕組みが、時として奇妙なエラーを生み出す原因となっています。
もちろん、世界中の研究者たちはこの問題を解決するために、AIの本当の理解度を測る新しい評価方法を開発したり [11]、AIの判断プロセスを透明化する技術（説明可能なAI、XAI）の研究を進めたりしています [22]。
私たちの役目は「賢いテスト監督」になること
AIの進化を待つだけでなく、今の私たちにできることもあります。それは、AIの「賢いテスト監督」になることです。
AIの答えを100%鵜呑みにするのはやめましょう。
ハルシネーションを疑うためには、「この情報は本当かな？」と常に問いかけ、信頼できる公式サイトや書籍で事実確認（ファクトチェック）をする癖をつけることが重要です [13]。
そして、ポチョムキン理解を見抜くためには、AIに何かを説明させた後で、「じゃあ、そのルールを使って具体的に何か作ってみて」「この場合はどうなる？」といった応用を試させてみることが有効です。
これからの時代、AIを本当に上手に使いこなすためには、ただ質問を投げるだけでなく、AIの答えを吟味し、その理解度をテストするような「AIリテラシー」が不可欠になります [23]。
AIは、私たちの仕事を奪う存在ではなく、私たちの能力を拡張してくれる強力なパートナーです。人間が持つ批判的思考力や創造性、そして倫理的な判断力をAIと組み合わせることで、私たちはより複雑な問題を解決し、豊かな未来を築いていくことができるはずです [22]。AIの限界を正しく理解することこそ、その第一歩なのです。
ポチョムキン理解についての、よくあるQ&A
- Q1: ポチョムキン理解って、一言で言うと何ですか？
- A1: AIが、言葉の定義は言えるのに、その意味を本当に理解して応用することができない「わかったフリ」の状態のことです [8]。
- Q2: なぜ「ポチョムキン」なんて面白い名前なんですか？
- A2: 昔のロシアで、ポチョムキンという軍人が皇帝を喜ばせるために作ったとされる「見せかけだけの豪華な村」の伝説に由来しています。AIの「見せかけの理解」にそっくりだからです [1]。
- Q3: ポチョムキン理解の簡単な例を教えてください。
- A3: 「ABABの韻律」という詩のルールを説明できるのに、実際にそのルールで詩を作らせると失敗してしまう、といった例があります [7]。
- Q4: ただ単にAIが間違えるのとは違うのですか？
- A4: はい、違います。単純な間違いではなく、「定義は知っているのに応用できない」という、理解の深さに関わる一貫性のない間違い方をするのが特徴です [7]。
- Q5: これはAIのバグ（不具合）ですか？
- A5: バグというより、現在のAI技術が持つ根本的な限界の一つと考えられています。AIは人間のように意味を理解しているわけではない、ということです [11]。
- Q6: ポチョムキン理解は、どうすれば見抜けますか？
- A6: AIに何かを定義させた後で、「じゃあ、それを使って何か作ってみて」「この場合はどうなる？」といった応用問題を出してみると、見抜けることがあります。
- Q7: ポチョムキン理解は、なぜ問題なのですか？
- A7: AIが本当にタスクを理解しているかどうかが分からず、重要な仕事を任せたときに予期せぬ失敗をする可能性があるからです。AIの信頼性に関わる大きな問題です。
ハルシネーションについての、よくあるQ&A
- Q1: ハルシネーションって、一言で言うと何ですか？
- A1: AIが、事実と違う「もっともらしいうそ」を生成してしまう現象のことです [12]。
- Q2: AIはわざと嘘をついているのですか？
- A2: いいえ、悪意はありません。学習データが間違っていたり、情報が足りなかったりするために、結果として間違った答えを作ってしまうだけです [17]。
- Q3: ハルシネーションはなぜ起きるのですか？
- A3: 主に、AIが学習したデータが古かったり、間違っていたり、量が足りなかったりすることが原因です [18]。
- Q4: ハルシネーションを見分ける方法はありますか？
- A4: はい。答えが常識的におかしい、情報源が示されていない、などの場合は疑ってみましょう。最後は必ず信頼できる公式サイトなどで自分で確認（ファクトチェック）することが大切です [15]。
- Q5: ハルシネーションは危険なものですか？
- A5: はい、危険な場合があります。間違った情報が社会に広まったり、医療や法律などの重要な判断を誤らせたりするリスクがあります [16]。
- Q6: ハルシネーションは、将来なくなりますか？
- A6: 完全になくすのは非常に難しいと言われています。だからこそ、私たち利用者が賢く使うことが重要になります [14]。
- Q7: ハルシネーションの簡単な例を教えてください。
- A7: 「アメリカの首都はニューヨークです」と答えたり、存在しない映画のあらすじをもっともらしく語り出したりすることです [15]。
まとめ
今回は、AIが抱える二つの大きな課題、「ポチョムキン理解」と「ハルシネーション」について学びました。
もう一度、大切な違いをおさらいしましょう。
- ハルシネーションは、AIが「もっとらしい嘘をつく」という知識・データの間違い。
- ポチョムキン理解は、AIが「わかったフリをして応用できない」という、より根深い思考プロセスの間違い。
AIは私たちの生活を豊かにしてくれる、信じられないほどパワフルな道具です。しかし、それは決して完璧な存在ではありません。その限界を正しく知ることが、AIを安全で効果的に使いこなすための第一歩です。
これからは、AIの答えをただ受け取るだけでなく、「賢いテスト監督」として、その答えを吟味し、時にはその理解度を試してみてください。そうすることで、私たちはAIの真の力を引き出し、人間とAIが協力し合う素晴らしい未来を創り上げていくことができるでしょう。
参照情報
- AIの「賢いフリ」を暴く！ポチョムキン理解の罠と不思議の輪システムによる挑戦 – note
https://note.com/bright_hosta5/n/neec79529d8c4 - 新たに見つかった生成AIの弱点「ポチョムキン理解」とは – いつも隣にITのお仕事
https://tonari-it.com/potemkin-understanding-ai-weakness/ - ja.wikipedia.org
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%AA%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%83%9D%E3%83%81%E3%83%A7%E3%83%A0%E3%82%AD%E3%83%B3#:~:text=36%E6%AD%B3%E3%81%AE%E6%99%82%E3%81%AB10,%E3%81%AE%E3%83%91%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%8A%E3%83%BC%E3%81%A8%E3%81%AA%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%80%82 - グリゴリー・ポチョムキン – Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%AA%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%83%9D%E3%83%81%E3%83%A7%E3%83%A0%E3%82%AD%E3%83%B3 - ポチョムキン村 – Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%83%81%E3%83%A7%E3%83%A0%E3%82%AD%E3%83%B3%E6%9D%91 - ポチョムキン都市 – みすず書房
https://www.msz.co.jp/book/detail/08567/ - OpenAI・Anthropic主要AIモデルに「ポチョムキン理解」問題 MIT …
https://innovatopia.jp/ai/ai-news/59584/ - ポチョムキン理解 – いろいろやってみるにっき – はてなブログ
https://shigeo-t.hatenablog.com/entry/2025/07/11/050000 - ポチョムキン理解って？ – Propman MEMO
https://web-i-tools.com/?p=6191 - 雑記Ⅱ – 小説家になろう
https://ncode.syosetu.com/n8278jt/146/ - Is perfect prediction still Potemkin understanding? Testing AI’s true ability to understand with
https://www.youtube.com/watch?v=B5x3ZaLzij0 - ハルシネーション | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)
https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/hallucination.html - 【ハルシネーション】～1分で分かるキーワード #177 – ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース
https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20240109_01 - ハルシネーション (人工知能) – Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8F%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3_(%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD) - AIに嘘をつかれた！ハルシネーションの見極め方 ｜岐阜の …
https://cyber-intelligence.co.jp/blog/post-22173/ - ハルシネーションとは？発生原因や種類、生成AIのリスクを解説 – SIGNATE総研
https://soken.signate.jp/column/hallucination - ハルシネーションとは？生成AIを利用するリスクと対策を考える …
https://usknet.com/dxgo/contents/dx-technology/what-is-hallucination/ - ハルシネーションとは？定義・原因・事例・リスク・対策 – Appen
https://appen.co.jp/blogs/ai-hallucination - 生成AIのハルシネーションとは？原因と対策について解説 – helpmeee! KEIKO
https://www.helpmeee.jp/articles/generativeai/article25 - 生成AIのハルシネーションとは？種類や事例、発生の原因と対策方法について解説 | WEEL
https://weel.co.jp/media/hallucination - 人工知能（AI）とは｜仕組みや歴史、今後の展望をわかりやすく解説 – color is(カラーイズ)
https://www.saison-technology.com/coloris/topics/Kfsl4 - AI（人工知能、Artificial Intelligence）とは？仕組みや問題・課題、展望を解説 | ACES Meet
https://meet.acesinc.co.jp/blog/ai/ - AIが発展した社会はどうなる？今後の見通しや生き抜くための対策も – スペースシップアース
https://spaceshipearth.jp/ai/ - 2025年 最新生成AIモデルの進化と今後の展望：革命の定着元年
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