Claude Code のハルシネーション対策 — 4層の事実検証を実装する方法
Zenn / 4/29/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- Claude Codeで起きるハルシネーションを抑えるために、プロンプト回答だけでなく複数段階の事実検証を組み込む方法を示しています
- 「4層」の検証（入力・生成・参照・最終判定などの役割分担）を実装することで、誤情報が出ても早期に検出・差し戻しできる設計思想になっています
- 事実検証の各層では、根拠となる情報源を確認し、矛盾や根拠不在を検知するためのチェックロジックを実装します
- こうした多段階フローを適用することで、運用上のリスク（誤答の混入、根拠のない断定）を下げ、LLM/エージェントの利用品質を上げられると結論づけています
Claude Code は平然と嘘をつく
Claude Code は自信満々に存在しないコードを書く。
これは「モデルが未熟だから」ではない。LLM というアーキテクチャの性質に根ざした挙動だ。
本番コードを AI に任せるなら、嘘が混じる前提で検証を工程に組み込むしかない。
この記事では、ハルシネーションが起きる根本原因と、Claude Code を本番運用で使うための事実検証の組み込み方を解説する。
なぜ LLM は嘘をつくのか
LLM は「次に来る確率が高いトークン」を予測する仕組みだ。
訓練データで頻出するパターンから「それっぽい」名前を埋める。
結果として、以下のような...
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