村上宗隆をテーマにAIのハルシネーション耐性について考える。

近年の大規模言語モデル（LLM）は、明らかに賢くなりました。

• 不確実なことを断定しない
• ソース不明情報を避ける
• もっともらしい嘘（ハルシネーション）が減る
• 危険な方向へ暴走しにくい

いわゆる ハルシネーション対策 が大きく進んだ結果です。

これは法務・医療・金融など、慎重さが求められる領域では非常に重要です。
しかし最近、ある疑問が浮かびました。

AIに「嘘をつくな」を徹底すると、“未来のスター” を見逃すのでは？

2026年シーズンの村上宗隆のMLB成績予測を眺めていて、そんなことを考えました。

この記事では、統計的厳密性よりも、
「安全化されたLLMが外れ値をどう扱うか」
という設計・挙動の観点で整理していきます。

村上宗隆は、LLMが苦手なタイプの選手

村上宗隆はNPB時代から異常値の塊でした。

• 圧倒的な長打力
• 若くして本塁打記録
• 高い出塁率
• 打球速度も規格外

一方でMLB移籍時には、懸念点も多かった。

• 高回転速球への対応
• 三振率
• NPB→MLB移行の難しさ
• 外角球対応

つまり村上は、

平均的には苦戦する可能性がある。 しかし適応したら天井が異常に高い。

という 高分散型の選手。

そしてこれは、LLMが最も苦手とするタイプです。

LLMは安全化すると「平均」に寄る

ハルシネーション対策を強めたLLMは、次のような傾向を持ちます。

結果として、

「NPB成功者でもMLBでは平均的成績へ収束する」

という方向へ寄りやすい。

統計的には正しい。
しかしスポーツは、平均では動かない。

スポーツは“外れ値”が世界を変える

大谷翔平
アーロンジャッジ
バリーボンズ

こうした選手は、そもそも「平均的予測」の外側にいる存在です。

だからスポーツ予測では、

ハルシネーション抑制 = 外れ値抑制

という現象が起きる。

これは非常に興味深いポイントです。

通常のLLMは、実は“夢を見る”

ここで重要なのは、

通常のLLMは、そこそこ夢を見るようにできている

という点。

「村上宗隆のMLB成績を予測してください」と聞くと、
多くのLLMは“成功物語”を補完しがちです。

• 日本最強打者
• MLB挑戦
• 歴史的パワー
• ファンの期待

こうした文脈を大量に学習しているため、

「成功したら面白い」方向へ自然に引っ張られる。

LLMは本質的に
“もっともらしい未来” を生成する装置
だからです。

つまり本質的な構図はこうなる

つまり、

「どこまで夢を見ることを許容するか」

が、実はチューニング問題になっている。

「ハルシネーション耐性レベル」という概念

自分の中では、LLMの性格を次のようにイメージしています。

レベルが上がるほど、

• 平均回帰
• 慎重化
• 外れ値抑制

が強くなる。

でも、それって本当に「正しい」のか？

安全化はもちろん重要です。

しかし、

• スポーツ
• 研究
• 新規事業
• 投資
• 科学仮説

など、外れ値が世界を変える領域では、

安全化 = 正解率向上

とは限らない。

むしろ、

安全化 = 平凡化

になる瞬間がある。

最近のLLMは、“間違えない凡人” に近づいている？

最近のLLMは本当に優秀です。
しかし同時に、

• 無難
• 平均的
• 保守的
• 外さない

という方向にも進んでいる。

それ自体は悪くない。
ただスポーツの世界では、ときどき平均をぶち壊す選手が現れる。

そしてAIに「嘘をつくな」を徹底しすぎると、
そうした“未来の異常値”を見逃し始める。

2026年の村上宗隆を見ていると、そんなことを考えてしまいました。

今なら「2026年シーズンのホワイトソックス村上の成績予測」ってキーワードでAIのハルシネーション耐性レベルチューニングができるかもしれませんね。