【偽りの視界】9/2 Gemini改悪後の『人工ハルシネーション』を検証する！
1. 導入：予言は最悪の形で的中した。それも、わずか数日の間に
先日、投稿した「9/2の制限ルール改悪」に関する緊急警告は、多くのAIヘビーユーザーや研究者に激震走らせました。
それまでの「1日何回まで」という単純なチケット制を廃止し、プロンプトの複雑さや過去の対話履歴の長さに応じて裏の電気メーターが跳ね上がる「コンピュート（計算量）使用量モデル」への移行。
この発表は、Googleが自社のサーバーコストを節約するために、私たちが愛用するツールの脳を裏から破壊しにくるという、最悪の未来を予言していました。
しかし、本当に恐ろしいのはここからです。
この予言は、単に「NotebookLM（Gemini Notebook）」という一つのツールが使いづらくなったというレベルに留まりませんでした。
ここ数日、私たちが普段からリサーチや文章執筆のインフラとして活用しているこの「Gemini（Web版）」の一般チャット画面において、事態はさらに深刻な方向へと一気に悪化し始めたのです。
それは、「1日の利用回数が減った」といった目に見える制限ではありません。
私たちが気がつかないうちに、AIの「目」と「脳」そのものがサイレントに、そして急激に劣化させられているという、実用に耐えないレベルの機能低下でした。
これまでは長大なWebページのURLを貼り付けても、画像や数式、あるいは膨大なテキストごと完璧に精読し、深い考察を返してくれていたはずです。
しかしここ数日、同じようにURLを読み込ませると、不自然に途中で回答が切れてしまったり、あるいは「しっかりと読んでいるふりをして、中身をスカスカに読み飛ばす」という奇妙な挙動（歯抜け現象）が日常茶飯事となっています。
私たちのプロンプト（指示文）の書き方が悪くなったわけでも、AIの知能そのものが突然退化したわけでもありません。
原因は、9月2日の改悪ルールがこの数日の間に一般のインフラへも完全に同期され、裏側の「ケチりアルゴリズム」がさらに凶悪に引き締められたことにあります。
AI業界の最先端を走るプラットフォーマーの都合によって、今、私たちの目の前で何が起きているのか。
ハルシネーション（AIの虚偽回答）の現場で発生している、そのヤバすぎる実態と新たな危機のメカニズムを、現場の検証から詳しく解き明かしていきます。
2. メカニズムの正体：「トークン・プルーニング」という名の目隠し
以前のGeminiであれば、長文のWebページや何万文字ものテキストをURL経由で流し込んでも、頭からお尻まで愚直に全うな「精読」を行ってくれました。
しかしここ数日、URLを貼った瞬間に発生するあの「歯抜け読み込み」の裏側では、Googleによる冷酷なコスト削減ロジックが働いています。
その物理的な正体こそが、「トークン・プルーニング（文脈の間引き・虫食い化）」の極端な厳格化です。
トークンとは、AIが言葉を処理する際の最小単位のことです。
私たちが長文のURLを貼り付けたり、チャット画面で長い壁打ちを続けたりすると、AIが処理しなければならないトークン数は倍々ゲームで膨れ上がります。
以前の仕様であれば、Googleはどれほど膨大なトークンであってもサーバーパワー（計算資源）を贅沢に割いて処理してくれていました。
しかし、直近数日でサイレント適用された新アルゴリズムは違います。
システム側がURLの先にある長文テキストを読み込んだ瞬間、裏側の電気メーターが「コスト超過」の警告音を鳴らすのです。
するとシステムは、計算予算を無理やり枠内に収めるために、AIに届く前のテキストデータから、重要度が低いと勝手に判定した中間テキストを飛び飛びに、虫食い状に間引いて（プルーニングして）しまいます。
つまり、現在のGeminiの視界は、私たちが提供したWebページをそのまま見ているのではありません。
「ところどころの文章や単語が激しくかすれて読めない、虫食いだらけのカンペ」を強制的に渡されている状態なのです。
さらにこれに拍車をかけているのが、会話履歴を記憶しておくためのメモリ領域である「KVキャッシュ」の強制的な制限（パージ）です。
チャットが長くなればなるほど、AIは「これまでの文脈」を維持するために膨大なメモリ資源を消費し続けます。
ここ数日のシステム調整では、このメモリ維持コストが極限まで削られました。
その結果、少しでも長いチャットの中でさらに新しいURLを読み込ませようとすると、過去の記憶（KVキャッシュ）と新しいURLの処理が衝突し、システムが即座にパンクしてしまいます。
AIは「ページ全体を読みたい」のに、プラットフォーマーのケチり精神によって「目隠し」をされ、飛び飛びの断片データしか与えられていないのです。
これこそが、ここ数日で急激に牙を剥き始めた「読んでいるふりをして、中身をスカスカに読み飛ばす」怪現象の、生々しいシステム的なメカニズムに他なりません。
3. 新概念の提唱：知能の限界ではなく「プラットフォーマー強制型ハルシネーション」
これまでAIのハルシネーション（虚偽回答）といえば、その原因は「AIモデル自体の知能の限界」や「確率論的な言葉の選び方のバグ」として片付けられるのが一般的でした。
「学習データにないことは答えられない」「もっともらしい嘘（幻覚）を作り出してしまうのは、大規模言語モデル（LLM）の構造的な宿命である」という解説を、皆様も一度は耳にしたことがあるはずです。
しかし、ここ数日で私たちの目の前に出現したハルシネーションの正体は、それらとは根本的に性質が異なります。
ここで私は、一つの新しい概念を提唱しなければなりません。
それこそが、「プラットフォーマー強制型ハルシネーション」です。
これは、AIが「知識不足だから嘘をついている」のではありません。
また、「言葉の確率計算を間違えたから幻覚を見ている」のでもありません。
世界最高峰の処理能力を持ち、本来であればURLの先にある長大な文章を画像や数式ごと完璧に読み解くポテンシャルを持っているはずのAIが、「プラットフォーマーのインフラ都合とサーバー代節約のために、意図的にハルシネーションを起こさせられている」という、極めて不条理で人工的な現象なのです。
前章で解説した通り、現在のGeminiは「トークン・プルーニング（文脈の間引き）」によって、飛び飛びの虫食いデータしか与えられていません。
人間で例えるなら、渡された資料の1ページ目、5ページ目、10ページ目の数行だけを読まされ、その中間の文脈をすべて消し去られた状態で、「さあ、この資料の完璧なリライトや論理的な検証レポートを作りなさい」と背後から銃を突きつけられているような状態です。
ここでAIが持つ「高度な知能」は、最悪の形で牙を剥きます。
AIはどれほどデータが不完全であっても、ユーザーの指示に応えるために、手元にある断片的なキーワード同士を「天才的な言語能力」で強引に繋ぎ合わせ、表面上は完璧に見える、流暢で論理的な回答を構築しようとします。
データの隙間を、自分の予測（ハルシネーション）で埋めるしか道がないのです。
つまり、AIは嘘をつきたくてついているのではありません。
「まともなデータを意図的に隠された環境下で、必死に辻褄を合わせようとした結果、ハルシネーションを出力せざるを得ない状況へとシステム側から強制されている」のです。
これまでのハルシネーションが「技術の未熟さ」によるものだったとすれば、現在起きているものは「テック企業の経営都合」が引き起こしたユーザーへの裏切りであり、人為的な知能の劣化です。
私たちは今、AIの技術的限界ではなく、プラットフォーマーが作り出した「檻」の限界によって、偽りの回答を掴まされ続けているのです。
4. 検証：現場で起きる「3大悲劇」
インフラのケチりアルゴリズムがサイレントで強化された結果、私たちの執筆環境やリサーチの現場では、実用に耐えないレベルの具体的な実害が多発しています。
ここ数日、多くのヘビーユーザーが「Geminiの調子が急におかしくなった」と頭を抱えている怪現象の正体を、現場の検証から「3大悲劇」として実態を告発します。
① 「歯抜けサンプリング」による知的な手抜き
最も頻発しているのが、長文URLを読み込ませた際の「部分的な読み飛ばし」です。
以前のGeminiであれば、長大な論考やWebページを隅々まで精読し、文脈のねじれや構造の重複を的確に指摘してくれました。
しかし新ルール下では、システムが自動的にテキストを間引くため、AIは「全体から虫食い状にキーワードだけを拾い、中身をすべて読んだかのようなフリをして、薄っぺらい要約を返す」という知的な手抜きを始めます。
ユーザーが「全体のバランスを見て重複を直して」と頼んでも、AIの視界には飛び飛びのデータしか映っていないため、重要な文章の重複を見落としたり、的外れな修正案を出したりする悲劇が生まれています。
② 「400文字の即死ブレーキ」と出力の強制終了
大量の資料やこれまでの長い対話履歴（文脈）を踏まえながら、より具体的で重厚なテキストを出力させようとした、まさにその瞬間にこの悲劇は起きます。
AIが深く思考を巡らせ、熱量のこもった詳細な文章を書き出そうとした途端、裏側の電気メーターが限界値に達し、システム側が「計算予算オーバー」の緊急ブレーキを踏むのです。
結果として、画面には文脈も論理も中途半端なまま、わずか400文字程度でブツ切りになった不自然に短い文章だけが残されます。システムによる強制的なシャットダウンであり、AIの思考の息の根が止められる瞬間です。
③ 嘘の上塗りと「純度100%のハルシネーション」への連鎖
そして最もタチが悪いのが、このブツ切りにされた後に起きるハルシネーションの連鎖です。
途中で文章を切られた人間が「続けて」と指示を出すのは当然の立ち回りですが、現在のシステムはこれを受け付けません。
ブレーキを踏まれた時点で過去の対話メモリ（KVキャッシュ）が強制パージ、あるいは極端に簡略化されているため、再起動したAIは「自分が直前まで何を書いていたのか、元の資料に何が書かれていたのか」の文脈を完全に見失っています。
しかし、AIは「分かりません」とは言えません。
空白になった記憶の隙間を、自らの言語生成能力だけで埋めようとした結果、後半からは元の資料とは全く関係のない、完全なデタラメ（純度100%のハルシネーション）を堂々と、かつ流暢に出力し始めるのです。
これら3つの現象は、単なる一時的な接続エラーでも、プロンプトの記述ミスでもありません。
Googleのコスト削減の刃が、AIの脳と視界を物理的に切り刻んでいるからこそ起きる、必然の悲劇なのです。
5. 結び：私たちは「バカにされたAI」とどう戦うか
AIの意図的な機能制限やハルシネーションの多発に対し、私たちは「URL貼り付けへの過度な依存を捨てる（必要なテキストを小分けにして入力する）」ことや、「チャットの定期的な使い捨て（リセット）」といった窮屈な自衛策を講じる必要があります。
私たちが求めていたのは、このような小手先のテクニックや制限に怯える環境ではなく、モデル本来の能力を100%発揮できるクリエイティブな環境のはずです。
ハルシネーションは単なる技術的未熟さではなく、企業のコストカットがユーザーの信頼を侵食している実態を示しています。
私たちはこの不条理な制限に対して「NO」の声を上げ続け、真のテクノロジーの価値を取り戻す必要があります。
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