アマゾン、AIの“幻覚”に数学で挑む　生成AIの信頼性を支える「自動推論」の正体

米アマゾンの新たな取り組みが、AIの「ハルシネーション（幻覚）」問題に対し注目を集めている。AWSは数学的手法「自動推論」を活用し、生成AIの誤情報リスクを抑制する技術開発を進めており、法人向けAI活用の信頼性確保を狙う。

数学がAIの“誤解”を見抜く　アマゾンが採用した「自動推論」の可能性

生成AIが、もっともらしく見えるが事実に反する情報を出力してしまう「ハルシネーション」は、企業利用における最大のリスクの一つとされてきた。アマゾンがその解決策として注目しているのが、「自動推論（Automated Reasoning）」という数学的アプローチである。

この手法は、AIが特定の行動や判断を行う根拠を数理論理に基づいて検証するもので、いわば“AIが正しい思考をしているかどうか”を数学的にチェックするものだ。アマゾンのクラウドサービスであるAWSは、これを実用レベルに落とし込むべく「Automated Reasoning Checks」というツールを開発した。

このツールは、利用企業が定義したポリシーやルールに基づき、生成されたテキストが正確かどうかを検証する。たとえば、医薬品業界において広告文が規制に抵触していないか、事前にチェック可能となる。これにより、AI導入における法的リスクや誤情報拡散を抑制できる点が大きな強みである。

AWSはこの技術を通じて、AIを活用したビジネス環境における“信頼のインフラ”を構築しようとしている。AI導入が進むなかで、企業が安心して利用できる基盤の存在は、競合との差別化要素になるだろう。

信頼性が競争力に直結　AIビジネスの「次の一手」をアマゾンはどう描くか

自動推論の導入により、アマゾンは法人顧客に対し、AI活用の“安心感”を提供できる立場を築こうとしている。生成AIの活用に踏み切れない企業にとって、「誤情報を出さない保証」は導入ハードルを下げる要素となる。AWSにとっては、クラウド市場でのシェア拡大と、AI活用サービスの販売機会の増大を見込める局面だ。

一方で、この技術には限界も存在する。自動推論が効果を発揮するのは、ポリシーやルールが定義可能な領域に限られる。言い換えれば、自由度が高く曖昧な文脈においては十分な制御ができない。そのため、今後は「検索拡張生成（RAG）」（※）や「ファインチューニング」など他の技術との併用が不可欠となる見通しである。

自動推論はハルシネーションを完全に封じ込める万能薬ではないが、信頼性向上の鍵の一つであることは間違いないだろう。今後の技術進化と、商用AI活用の成熟度次第で、この取り組みが業界標準へと昇華する可能性も十分にある。

※検索拡張生成（RAG）：AIの生成プロセスに外部の検索情報を統合する手法。ハルシネーションの抑制や知識のアップデートに有効であり、既存モデルの限界を補完する役割を担う。

参照資料：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/prevent-factual-errors-from-llm-hallucinations-with-mathematically-sound-automated-reasoning-checks-preview/