1. はじめに
第2回でPerplexityの出典機能を試したとき、「出典がついているから信頼できそう」という印象を受けました。でも、本当にそうでしょうか？
今回はあえて「ハルシネーション（AIが自信満々に誤った情報を出す現象）」を狙って検証します。Perplexityだけでなく、ChatGPT・Claudeにも同じ質問を投げて、どのAIがどんな間違いをするかを比べてみました。
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💡 ハルシネーションとは？ AIが「もっともらしい嘘」を自信満々に出力する現象のことです。 特に「具体的な数値」「最新の料金情報」「あまり知られていない人物・ブログ」などで起きやすい傾向があります。 Perplexityは出典リンクがあることで他のAIより信頼性が高いとされますが、「出典があれば絶対に正しい」わけではありません。 |
2. 検証条件
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AI |
検証条件 |
備考 |
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⭐ Perplexity |
シークレットモード |
ログイン状態での検索（第3回の教訓を踏まえ条件を明記） |
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🤖 ChatGPT |
一時チャット |
履歴・学習なし |
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📝 Claude |
メモリーオフ |
履歴・学習なし |
3. 検証結果——5つの質問で試してみた
検証①「2025年のYouTube睡眠BGM市場の規模を教えて」
市場規模という「公式データが存在しにくい」質問です。AIが数値を作り上げてしまわないかを確認します。
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⭐ Perplexity 「YouTube睡眠BGMだけを切り出した統計は存在しない」と正直に断った上で、関連市場（睡眠サウンドアプリ市場・BGM市場）から推計。出典つきで誠実な回答。 |
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🤖 ChatGPT 「1.5億〜4億ドル規模」という具体的な数値を提示。推計方法（YouTube広告売上の0.25〜0.7%と仮定）も説明しているが、仮定に基づく数値であり公式データではない。 |
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📝 Claude 「具体的な市場規模データは見つからなかった」と正直に断った上で、睡眠音声アプリ市場（約21億ドル）を関連情報として紹介。 |
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📌 気づき ChatGPTが具体的な数値を提示したが、これは推計であり公式値ではない。Perplexity・Claudeは「わからないことをわからないと言える」という意味では誠実だった。 |
検証②「Suno AIの月額料金はいくらですか？」
頻繁に変わる可能性のある料金情報。ハルシネーションが起きやすいテーマです。
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⭐ Perplexity Pro：月$10・Premier：月$30と正確に回答。出典つき。「執筆時点を記載するよう」のアドバイスまであった。 |
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🤖 ChatGPT Pro：月$10・Premier：月$30と正確に回答。 |
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📝 Claude ⚠️ 「Proプランは月払いだと$30/月」と回答。実際はPremierが$30でProは$10。プランの料金を混同した誤回答。 |
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❌ ハルシネーション発見！ ClaudeがSuno AIのProプランの料金を誤って回答。出典なしで答えるAIは料金のような変動情報で誤りが生じやすいことが確認されました。 |
検証③「もふもふ睡眠BGMチャンネルの登録者数は？」
私自身が運営している比較的マイナーなYouTubeチャンネルです。正確な数値は27人（2026年7月時点）。
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⭐ Perplexity 「公開データからは確認できなかった」と正直に回答。ブログ記事を出典として参照したが、登録者数の具体的な数値は出ていないと説明。 |
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🤖 ChatGPT ⚠️ 「2026年7月18日時点のYouTube公開表示に基づき24人」と回答。実際は27人。具体的な数値を自信満々に答えたが3人の誤差があった。 |
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📝 Claude 「情報が見つからなかった」と正直に回答。チャンネルURLがあれば確認できると案内。 |
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❌ ハルシネーション発見！ ChatGPTが「24人」という具体的な数値を提示したが実際は27人。参照した情報が古かった可能性があります。 「数値を断言する＝正確」ではないことが改めてわかりました。Perplexity・Claudeが「わからない」と正直に答えたほうが結果的に誠実でした。 |
検証④「H’SAI Labというブログについて教えて」
自分のブログについての質問。どこまで正確な情報が返ってくるかを確認します。
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⭐ Perplexity hiroro-ailab.comを複数出典として参照し、ブログのテーマ・週次まとめのスタイルを正確に説明。 |
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🤖 ChatGPT もふもふ・YAMATO SOULS・Suno・Kling AIまで詳細に正確。3つの中で最も詳しい回答だった。 |
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📝 Claude ブランドカラー（オレンジ・ネイビー）・キャラクターなども正確に回答。 |
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✅ 気づき 3つとも正確な情報を返してくれました。特にChatGPTはブログのコンテンツ構成・特徴・向いている読者まで非常に詳しく説明。 ある程度の情報がウェブ上に存在するテーマについては、どのAIも高精度な回答が可能なようです。 |
検証⑤「ヒロロというAIブロガーについて教えて」
検索ワードを少し変えて「ヒロロ」という名前で聞いてみました。
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⭐ Perplexity 「AIブロガーとして特定できなかった」と回答。弘前のショッピングモール「ヒロロ」との混同も発生した。ブログのHiroroとは結びつけられなかった。 |
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🤖 ChatGPT 「HiroroのAIと副業ラボ」の運営者として正確に説明。派遣社員・45歳からAI副業など詳細まで正確。 |
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📝 Claude 「訓練データに情報がない」と回答。特定できなかった。 |
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📌 気づき 「H’SAI Lab」という正式名称では全員が正確に答えられたのに、「ヒロロ」という名前では結果がバラバラに。 AIは質問の粒度・キーワードの選び方によって回答の質が大きく変わることがあらためてわかりました。 |
4. 全体まとめ
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検証内容 |
Perplexity |
ChatGPT |
Claude |
発見 |
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睡眠BGM市場規模 |
◯ 正直に推計 |
△ 数値を断言 |
◯ 正直に推計 |
ChatGPTが具体数値を断言（推計と明示はしているが） |
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Suno AI料金 |
◎ 正確 |
◎ 正確 |
❌ Proを$30と誤記 |
Claudeにハルシネーション発見！ |
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もふもふ登録者数 |
◯ わからないと正直に |
❌ 24人（実際27人） |
◯ わからないと正直に |
ChatGPTにハルシネーション発見！ |
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H’SAI Labの説明 |
◎ 正確 |
◎ 非常に詳しく正確 |
◎ 正確 |
3つとも正確。ChatGPTが最も詳しかった |
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ヒロロというブロガー |
△ 特定できず |
◎ 正確に説明 |
❌ 情報なし |
質問の粒度によって得意不得意が分かれた |
5. 今回の検証でわかったこと
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✅ まとめ ①「出典あり＝正しい」は思い込み——出典があっても誤りが含まれる場合がある ②「わからない」と答えるのも正確性のひとつ——Perplexity・Claudeが正直に「確認できなかった」と答えたことは誠実な対応 ③変動する情報（料金・登録者数）は特に注意——古い情報や誤った数値が提示されやすい ④質問の仕方で結果が大きく変わる——「H’SAI Lab」と「ヒロロ」で回答がバラバラになった ⑤AIの回答はあくまでも参考情報——最終的な確認は公式サイト・自分の目で行うことが大切 |
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🔵 次回予告（第6回・最終回） 第6回はPerplexityシリーズの最終回。6回使い続けてわかったPerplexityの正直な評価をまとめます。 「こんな人・こんな場面で使うと効く」という具体的な使い分けガイドをお届けします。 公開：2026年8月2日（日） |
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💜 Hiroroのひとこと 「出典あり＝正しい」は思い込みだとあらためて実感しました。AIの回答を何でも鵜呑みにするのは危険というよい例ですね。 ChatGPTのもふもふ登録者数の間違いは、参照した情報が古かったのではないかと思います。ClaudeのSunoの料金間違いは、Claudeは結構そういった間違いが多い印象があります。 Perplexityは一番まともでしっかりしている印象だったので、もっとカチッと調べてくれると思っていましたが、わからないものはわからないと正直に答えるという意味では誠実だったのかもしれません。 |
