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“検証済みAI”でハルシネーション対策：PhingeのNetverseがβ提供を開始

生成AI・プロンプト術
目次

嘘を許さないAI体験へ

生成AIは速く、器用で、しかし時にもっともらしい嘘をつきます。企業導入のボトルネックは、この“ハルシネーション”の管理でした。

Phingeが掲げるNetverseは、アプリ不要で使える“Verified AI platform”。出力の根拠提示と自動検証をプロダクトに埋め込み、信頼できるAI体験を標準化することを目的にβ提供を開始しました。

本記事では、ハルシネーション対策をどう製品に落とし込むかを、SaaS設計の視点で解像度高く分解します。関連する先行事例や研究も参照しつつ、実装の勘所をまとめます。

Netverseとは何か：Verified AIの設計原則

根拠・検証・統制を“仕様化”する

Verified AIは“たまたま正しい”ではなく“検証に耐える”を指します。Netverseが設計で重視するのは、出力の一歩手前にあるデータ流通と評価の制御です。

  • 根拠提示（Citations）: 生成結果の各主張を、出典ドキュメントのスニペットとともにリンクで提示。
  • 自動検証（Verification）: 回答とソース文の意味整合性をモデルで照合し、信頼スコアを算出。
  • 統制（Guardrails）: ポリシー違反やPII検知で“回答しない”を許可。安全性と事実性の優先順位を設定。

これらをUIの“機能”ではなく、API/ワークフローに組み込み運用で回せる点がSaaSとしての肝になります。

使い方：β版で試すオンボーディングの流れ

最短で“根拠つき回答”に到達する

  • 1. データ接続: Confluence、Google Drive、Box、社内検索などをコネクト。メタデータとアクセス権も同期。
  • 2. インデックス/RAG設定: 埋め込みモデルと再ランキングを選択。チャンク長、重複抑制、引用件数をチューニング。
  • 3. ガードレール定義: 禁則語、開示NG領域、個人情報検出、ジョブ関数別ポリシーを設定。
  • 4. 検証テンプレート: “出力→主張抽出→根拠検索→整合性判定→スコア化”の検証パイプラインを有効化。
  • 5. 評価/Eval: サンプル質問セットを流し、正確性、引用カバレッジ、棄却率をダッシュボードで確認。

ブラウザからアクセスするだけで試せるため、アプリ配布やMDM設定を待たずにPoCが回せます。現場でのABテストがすぐに始められるのはβ版の強みです。

ハルシネーション対策を“製品”にする分解

1. 引用/証拠提示

  • 主張単位のハイライト: 回答文の文ごとに対応するソースを紐付け、マウスオーバーで根拠を展開。
  • 引用カバレッジ指標: “要旨の何％が一次情報に裏づくか”をスコア化。
  • 出典の信頼度: 社内公式、法規、外部一次資料などソースの格付けで重み付け。

2. ガードレール（安全・法令・ブランド）

  • Abstain by design: 不確実なときに“わからない”を許可。しきい値は業務リスクに応じて調整。
  • PII/機密検知: 取り扱い禁止情報を事前遮断。要約や翻訳でもトラッキング。
  • ドメインルール: 金融・医療・法務での禁句リストや開示範囲をテンプレート化。

3. 評価指標（Evals）

  • Factuality@K: 回答の事実整合率。RAGのTop-K根拠との整合性で測定。
  • Citation Coverage: 重要文の引用率、ソース多様性。
  • Abstention Rate: “回答拒否”でリスクを避けた割合。過少/過剰棄却の監視が重要。
  • Safety Violations: ガードレール逸脱の検出率・誤検出率。

プロダクトは“ダッシュボードで継続的に見える化”して現場に還流させること。導入初期より、運用で強くなります。

アーキテクチャの要点：RAGを“検証”で補完する

Retrieval→Reasoning→Verificationの3層

  • Retrieval: 再ランキングでノイズ削減、埋め込みのドメイン再学習、バージョン管理。
  • Reasoning: Chain of Thoughtより“Chain of Evidence”。推論に根拠IDを持たせる。
  • Verification: 自動判定（文意整合/矛盾検知）→低スコアは人手レビューにエスカレーション。

加えて、C2PA等のコンテンツクレデンシャルで生成物の出自を刻むと、社外共有まで“検証可能性”がつながります。

他社動向と最新知見：検証の“相場観”

国内外でも“検証可能なAI”への流れは加速しています。大手の対策は、RAGの強化に加えて“出力後検査”を標準化する方向です。

「生成AIの出力に紛れ込んでしまうハルシネーションを検出し、ユーザに確認を促す機能です。」
出典：NEC 研究開発 特集

「ハルシネーションをなくすのは難しい。」
出典：日経xTECH

つまり“ゼロにする”ではなく“検証を標準装備にする”。Netverseのアプローチはこの潮流と整合的です。

運用設計：SaaSとしてのガバナンスとUX

誰が、何を、どこまで見られるか

  • 権限境界: データソースACLを反映し、ユーザーごとに引用可能なドキュメントを制限。
  • 監査証跡: “質問→取得ドキュメント→出力→検証スコア”の完全トレースを保存。
  • SLAsとSLOs: 応答時間だけでなく“検証完了までのレイテンシ”“引用率”をSLO化。
  • UXの肝: 回答本文の読みやすさを損なわず、根拠はワンタップで展開。モバイル最適化。

エンタープライズで揉まれるのはUXより“権限・監査”。初期からプロダクト仕様に織り込むとスムーズです。

よくある落とし穴と回避策

  • 引用はあるが役に立たない: PDF表紙や目次ばかり引く現象。再ランキングとチャンク設計で改善。
  • 過剰棄却で使えない: 安全しきい値高すぎ問題。優先ユースケースで段階的に緩和。
  • 評価が一過性: 導入時だけ評価セットを流す。継続的Evalsとデータドリフト監視を標準運用へ。

“完璧なモデル選び”より“継続的な検証運用”の方が効果は大きい。ダッシュボードは日々見るものに。

参考リソース

注：本稿執筆時点でNetverseの一般公開情報は限定的です。プロダクトの方向性は公開資料と業界動向からの推定を含みます。

まとめ：検証を“体験の標準”に

ハルシネーションは消せません。ですが、根拠提示と自動検証、そして賢い棄却があれば、事実性は運用で高められます。

Netverseの価値は、検証を“後付け”ではなく“仕様”にする点。SaaSの文法でガードレールとエバリュエーションを回すことが、信頼できるAIの最短距離です。

まずはβで“根拠つき回答”の体験差を見てください。部署横断でのPoCと継続的Evalsが、あなたの現場での生成AIの実力を底上げします。

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