最先端モデルはどれも捏造をし、しかもそのことを一切警告しません。Suprmindはそのうち5つを1つの会話で動かし、各モデルが互いの回答を読んで、成り立たない点を指摘します。
それでもすり抜けた誤りは、独立した検証機能が捕捉し、あなたのドキュメントに届く前に修正します。
クレジットカード不要。5つの最先端モデルすべてを利用可能。登録は約20秒です。
開発元：Anthropic
0%
AA-Omniscienceハルシネーション率
Suprmindハルシネーション・ハブ
0%の理由：AA-Omniscienceは、モデルが実際に回答を試みたものの中での誤答を数えます。Claude Opus 4.1が0%なのは、推測せずに回答を控えるからです。最も安全な振る舞いではありますが、AIに求めている仕事ではありません。
ハルシネーション最少の座を5か月以上守り続けています。 挑戦者の平均在位期間はわずか3〜5週間。Claudeは2月以来、その座を譲っていません。
ベンチマーク別のハルシネーション最少モデル
首位のモデルでさえ、すべてのベンチマークでトップではありません。そんなモデルは存在しないのです。このギャップこそが核心です。
単一のモデルが、統計、引用、判例、条項の解釈をでっち上げます。回答は一見きれいに整っています。異を唱える別の声がその場にないため、そのままあなたのメモ、提出書類、取締役会資料に入り込みます。誰かが気づいた時には、意思決定はすでに下されています。
その割合は難しい質問で5〜10%程度、出典や現実の事実が必要な質問ではさらに高くなります。しかもこれらのモデルは人間の承認をもとに訓練されているため、根拠が最も乏しいときにこそ、最も確信に満ちた口調になります。
ユーザーが2冊の本をアップロードし、Grokに特定の一節を探すよう依頼しました。次に起きたことが、単一AIワークフローが危険である理由です。
テスト
ユーザーはGrokに検証可能なタスクを与えました。アップロードした小説の中からある文を見つけ、その後に続く段落を続けることです。
「…それが戦略的理由で移動させられているのではないことは明らかだった――しかし」
ここから続けてください。段落が表示されるはずです。
Grok
捏造Grokは、流暢で自信に満ちたWarhammer風の文章を生成しました。本に登場する人物、場所、テーマに言及し、まるで直接引用のように読めました。
しかし、その文章は本の中にありませんでした。Grokが書き、それを取得したテキストとして提示したのです。
Claude
検出Claudeは8回の検証検索を実施しました。結果はゼロ。続いて、捏造を示す4つの兆候（会話自体の枠組みへの言及、一般的な言い回し、ページ参照の欠如、引用と解釈の混在）を特定しました。
判定：「出典データを装った、沈黙の作り話。」
これは実際のSuprmindセッションからの実際の会話です。デモではありません。仮定の話でもありません。あるAIが捏造し、別のAIがそれを見抜きました。 同じスレッドで、ユーザーの目の前で。
単一のAIだけなら、自信満々の嘘が出てきても、それを疑う理由がありません。
90秒のインタラクティブデモは、このページ上でそのまま動作します。下にスクロールすると一時停止し、上に戻すと再開します。オレンジ色の停止ボタンで終了し、チャット、Scribe、Adjutant、Master Documentで起きたことをすべて確認できます。
多くの人が、唯一の安全なモデルを探しにやって来ます。問題は、今月最も安全なモデルが、来月も最も安全とは限らないことです。その座はほぼリリースのたびにClaude、GPT、Gemini、Grokの間で入れ替わり、どれがトップかは、どのテストを見るかで完全に変わります。Vectaraは出典への忠実性を測定します。AA-Omniscienceは、モデルが「自分が知らないこと」を把握しているかを測定します。FACTS、HalluHard、CJRは、それぞれさらに別のものを測定します。5つのテストに、5つのランキングがあるのです。
下の表のどの列を見ても、首位が入れ替わるのがわかります。
モデルごとの証拠です。ベンチマークごとに勝者は異なります。ハルシネーション研究ページで管理しているものと同じ、ベンチマーク横断のリファレンスです。すべての最先端モデルをすべての主要ベンチマークで比較し、毎月更新しています。どの列を見ても、首位が入れ替わるのがわかります。
| Model | Provider | Vectara (Old) | Vectara (New) | AA-Omni Acc | AA-Omni Hall | AA-Omni Index | FACTS | HalluHard | CJR Citation |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra (max) | OpenAI | – | 8.7% | 62.6% | 51.3% | 43.4 | – | 27.2%† | – |
| GPT-6.1 Sol (max) | OpenAI | – | – | 62.1% | 54.3% | 41.5 | – | – | – |
| GPT-6 Sol (max) | OpenAI | – | 6.5% | 54.5% | 60.1% | 27.1 | – | – | – |
| GPT-6 Luna (max) | OpenAI | – | – | 43.8% | 76.7% | 0.7 | – | – | – |
| GPT-5.6 Sol (max) | OpenAI | – | 12.4% | 59.4% | 92.2% | 22.0 | – | – | – |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | – | – | 46.8% | 87.9% | 0.1 | – | – | – |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | – | – | 42.7% | 92.6% | -10.3 | – | – | – |
| GPT-5.3 Codex (xhigh) | OpenAI | – | – | 52.9% | 89.2% | 10.9 | – | – | – |
| GPT-5.5 (xhigh) | OpenAI | – | 9.3% | 58.0% | 89.0% | 20.5 | – | – | – |
| GPT-5.4 nano | OpenAI | – | 3.1% | – | – | – | – | – | – |
| GPT-5.2 (xhigh) | OpenAI | – | 10.8% | 44.3% | 81.2% | -0.9 | – | 38.2% | – |
| GPT-5 | OpenAI | 1.4% | 15.1% | 40.3% | 82.2% | -8.7 | 61.8 | – | – |
| GPT-5.1 | OpenAI | – | 12.1% | 37.7% | 51.9% | 5.4 | 49.4 | – | – |
| GPT-4.1 | OpenAI | 2.0% | 5.6% | – | – | – | 50.5 | – | – |
| o3-mini-high | OpenAI | 0.8% | – | – | – | – | – | – | – |
| Claude Fable 5.1 (max) | Anthropic | – | – | 67.2% | 72.6% | 43.5 | – | – | – |
| Claude Opus 5.5 (max) | Anthropic | – | – | 66.2% | 58.6% | 46.4 | – | – | – |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | Anthropic | – | – | 53.9% | 47.0% | 32.3 | – | – | – |
| Claude Fable 5 (max, Opus 4.8 fallback) |
Anthropic | – | – | 65% | 63.6% | 43 | – | 38.9%† | – |
| Claude Opus 5 (max) | Anthropic | – | – | 61% | 60.8% | 37 | – | – | – |
| Claude Sonnet 5 (max) | Anthropic | – | – | 40.1% | 39.4% | 16.5 | – | – | – |
| Claude 4.1 Opus | Anthropic | 4.2% | 11.8% | – | – | – | 46.5 | – | – |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | – | – | 48.8% | 39.3% | 28.8 | – | – | – |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | – | 12.0% | 48.9% | 42.3% | 27.3 | – | – | – |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic | – | 12.2% | 47.0% | 62.8% | 13.7 | – | – | – |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | – | 10.9% | 46.6% | 61.0% | 14.0 | 51.3 | 30.2% | – |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | – | 10.6% | 40.9% | 48.4% | 12.2 | – | – | – |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 5.5% | 12.0% | 32.9% | 49.1% | -0.1 | 49.1 | – | – |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 4.4% | – | – | – | – | – | – | – |
| Claude 4.5 Haiku | Anthropic | 4.5% | 9.8% | 14.4% | 25.7% | -7.6 | – | – | – |
| Gemini 4 Argon (high) (not yet publicly available) |
– | – | 49.9% | 15.1% | 42.4 | – | – | – | |
| Gemini 3.1 Pro | – | 10.4% | 54.9% | 50.9% | 31.9 | – | – | – | |
| Gemini 3.8 Flash (high) | – | – | 54.6% | 55.2% | 29.6 | – | – | – | |
| Gemini 3.7 Flash (high) | – | – | 55.3% | 64.5% | 26.5 | – | – | – | |
| Gemini 3.5 Flash (high) | – | – | 51.4% | 62.2% | 21.2 | – | – | – | |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | – | – | 29.5% | 34.4% | 5.2 | – | – | – | |
| Gemini 3 Pro | – | 13.6% | 55.8% | 91.5% | 15.3 | 68.8 | – | – | |
| Gemini 3 Flash | – | 13.5% | 53.4% | 93.0% | 10.1 | – | – | – | |
| Gemini 2.5 Pro | – | 7.0% | – | – | – | 62.1 | – | – | |
| Gemini 2.0 Flash | 0.7% | – | – | – | – | – | – | – | |
| Grok 4.7 (xhigh) | xAI | – | – | 47.4% | 29.3% | 32.0 | – | – | – |
| Grok 4.6 (high) | xAI | – | – | 48.2% | 34.3% | 30.5 | – | – | – |
| Grok 4.5 (high) | xAI | – | – | 51.6% | 54.1% | 25.3 | – | – | – |
| Grok 4.3 (high) | xAI | – | – | 34.8% | 25.8% | 18.0 | – | – | – |
| Grok 4.3 (medium) | xAI | – | – | 28.8% | 16.9% | 16.7 | – | – | – |
| Grok 4.20 (Reasoning) | xAI | – | – | 27.5% | 17.4% | 14.8 | – | – | – |
| Grok 4.1 Fast | xAI | – | 19.2% | 25.1% | 73.4% | -29.9 | – | – | – |
| Grok 4 | xAI | 4.8% | >10% | 40.5% | 64.5% | 2.1 | 53.6 | – | – |
| Grok-3 | xAI | 2.1% | 5.8% | – | – | – | – | – | 94% |
| Perplexity Sonar Pro | Perplexity | – | – | – | – | – | – | – | 37% |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (GA) | DeepSeek | – | – | 49.1% | 94.8% | 0.8 | – | – | – |
| DeepSeek V4 Pro (preview) | DeepSeek | – | 8.6% | 43.0% | 94.1% | -10.7 | – | – | – |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | DeepSeek | – | – | 46.4% | 96.5% | -5.3 | – | – | – |
| DeepSeek V4 Flash (0420) | DeepSeek | – | – | 36.8% | 96.1% | -23.9 | – | – | – |
| DeepSeek-V3 | DeepSeek | 3.9% | 6.1% | – | – | – | – | – | – |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 14.3% | 11.3% | 30.5% | 83.4% | -27.4 | – | – | – |
| Kimi K3 (max) | Moonshot | – | – | 47.6% | 53.2% | 19.7 | – | – | – |
| GLM-5.3 (max) | Z.ai | – | – | 33.9% | 29.6% | 14.3 | – | – | – |
| Command A+ | Cohere | – | – | 9% | 14% | -4 | – | – | – |
| Qwen3.8 Max (0902) | Alibaba | – | – | 31.7% | 28.8% | 12.0 | – | – | – |
| Qwen3.8 Max Preview | Alibaba | – | – | 31.9% | 41.7% | 3.4 | – | – | – |
| Qwen3.7 Max | Alibaba | – | – | 31.1% | 25.6% | 13.5 | – | – | – |
| Muse Spark 1.3 (max) | Meta | – | – | 43.6% | 32.9% | 25.0 | – | – | – |
| Muse Spark 1.2 (xhigh) | Meta | – | – | 45.4% | 33.3% | 27.2 | – | – | – |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | Meta | – | – | 52.1% | 50.0% | 28.1 | – | – | – |
| Llama 4 Maverick | Meta | 4.6% | 8.2% | 24.9% | 88.9% | -41.9 | – | – | – |
Sources: Vectara HHEM Leaderboard (archived original dataset, last updated October 16, 2025, and the new 7,700-article dataset, snapshot September 22, 2026, which added GPT-6 Astra, GPT-6 Sol and GPT-5.6 Sol) [1][100], Artificial Analysis AA-Omniscience [2][64][72][88], Google DeepMind FACTS Suite, December 2025 launch table (the 2026 Kaggle board scores search with a revised component, FACTS Search V2, and is not directly comparable) [3], HalluHard leaderboard with web search, read October 7, 2026 († = HalluHard's updated question set) [5], Columbia Journalism Review (March 2025) [6]. Every AA-Omniscience value in the table was read from Artificial Analysis's own model records on October 4, 2026. That includes rows first published earlier, which were updated wherever AA has since re-scored them (for example Gemini 3 Pro hallucination 88% to 91.5%, GPT-5.1 81% to 51.9%, Claude Opus 4.7 36% to 42.3%). Every row was checked for internal consistency (Index equals correct minus incorrect). Where a row names no configuration, the AA configuration matching the originally published figure is used: GPT-5 and GPT-5.1 high, Claude Opus 4.7, Opus 4.6 and Sonnet 4.6 max, Claude Opus 4.5 and Sonnet 4.5 reasoning, Claude 4.5 Haiku non-reasoning, Gemini 3 Flash reasoning, Grok 4.20 0309 v2 and Grok 4.1 Fast reasoning, DeepSeek R1 0528. The Claude Fable 5.1, Opus 5.5 and Sonnet 5.5 rows are AA's max-with-fallback runs. GPT-6 Astra is shown at max. Its high configuration is better calibrated, at 61.1% / 44.8% / 43.7. Gemini 4 Argon is not yet publicly available: Google announced it on September 30, 2026 and is giving access to an initial group of cyber defenders first. Claude 4.1 Opus's AA-Omniscience cells are blank because AA no longer lists the model. Earlier versions of this table showed a 0% hallucination rate for it, which no source supports (AA's launch analysis gave 48%). Grok 4.3 is shown in two configurations. Medium attempts fewer questions, which lowers both accuracy and hallucination. DeepSeek V4 Pro is shown twice because the April preview (0424 build) and the August 13 GA build are different checkpoints. Other benchmarks may test a different setting from the AA configuration named in a row: GPT-5.2's Vectara figure is its high setting, the DeepSeek-R1 row's Vectara figures are the original R1 release while its AA figures are the 0528 build, and HalluHard ran GPT-6 Astra at medium thinking and Claude Fable 5 with adaptive thinking. Corrections, October 7, 2026: o3-mini-high and Gemini 2.0 Flash have never been on Vectara's new-dataset board, so their Vectara (New) cells now show a dash, and the FACTS cells for o3-mini-high, GPT-5.2 and Grok 4.1 Fast are now blank because the figures shown before belonged to o3, GPT-5 and Grok 4 Fast. GPT-5's Vectara (New) cell now shows its board figure, 15.1%. Four blank Vectara cells were filled from the boards: Claude 4.1 Opus 4.2%, Claude Sonnet 4.5 5.5% and Claude 4.5 Haiku 4.5% on the original dataset, GPT-5.1 12.1% on the new one. Grok 4's ">10%" comes from Vectara's November 2025 launch post, and the model itself is not on the board. Grok 4.1 Fast's Vectara figure was corrected on October 4, 2026 from 20.2% (Grok 4 Fast's score) to 19.2%. In the Vectara, FACTS and HalluHard columns, dashes mean no figure on the dataset, snapshot or setting that column uses (FACTS: the December 2025 launch table. HalluHard: with web search). In the AA-Omniscience columns, a dash means this table has no AA figure for that model.
数週間ごとにモデルを選び直すのは、戦略ではありません。持続的な答えは、特定のモデルに賭けるのをやめることです。質問を5つすべてに同時に投げかけ、学習も情報源も死角も異なるモデル同士に、互いの弱点を打ち消し合わせましょう。Suprmindでは、これらのベンチマークスコアに基づいて、どのモデルをどのポジションに配置するかを決めています。それは賭けの対象となるモデルではなく、あなたが運用するプラットフォームです。
外部ベンチマークをどう扱うか：Suprmind内でのモデル選定のための入力であり、単一モデルが絶対に誤らないことの証明ではありません。ベンチマークの手法全体と2026年ランキングの内訳は、AIハルシネーション研究とベンチマークページに掲載しています。
次の難しい質問は、Grok、GPT、Claude、Geminiが互いの回答を読み、成り立たない点を指摘する1つのスレッドで尋ねてください。ハルシネーションが最も少ない構成は、モデルではありません。プラットフォームです。
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2層構造のハルシネーション抑制システムです。1層目は、5つのモデルが互いの誤りを捕捉すること。もう1層は、それらが見逃したものを捕捉する独立した検証機能です。どちらも、すべての質問で動作します。
5つの最先端モデルが1つのスレッドを共有します。各モデルは、それまでのすべての回答を読みます。GPTが示した数値をClaudeが誤りだと判断すれば、Claudeは同じターンのうちに修正し、正しい数値から結論を組み立て直します。Perplexityの出典付き調査がGrokのリアルタイムの読みと矛盾すれば、その衝突は、開かれることのないタブに埋もれることなく、あなたの目の前に現れます。
これは後で追いかけるためのフラグではなく、修正です。誤った主張は、あなたの目の前で異議を唱えられ、置き換えられます。
1,324件の本番ターンで1,401件のモデル間修正。マルチAIのターンの99.1%で、単一モデルが見落とした矛盾、修正、インサイトが少なくとも1つ表出しました。
レイヤー1をすり抜ける誤りもあります。自信に満ちた最初の回答が、続く4つの回答を引きずることがあります。複数のモデルが同じ古い情報源に頼ることもあります。そして、誰も気づかないこともあります。True Northはまさにそうしたケースのために設計されており、指示を待たずに動きます。
各モデルが作業している間、True Northはリスクを伴うすべての主張（数値、日付、固有名詞、引用、法務・財務に関する記述）を、Web上のライブな情報源やプロジェクト内のドキュメントと照らし合わせ、リアルタイムで検証します。5つのモデルの外側で動作するため、自分の答案を自分で採点することはありません。
分析
検証すべき主張を選定
調査
外部のライブな証拠を収集
判定
裏付けあり・反証あり・検証不能のいずれかを判定
True Northは捏造を捕捉すると、フラグを立てるだけでは終わりません。スレッド内の次のモデルに修正を注入し、誤った主張が広がる前に上書きします。ハルシネーションは1つでも放置すると、下流のすべてを汚染しがちです。モデル同士が互いを信頼しすぎて、それまでの内容を再確認しないからです。True Northは、その連鎖を始まった瞬間に断ち切ります。
5つのAIが、互いにごまかしを許さない。
証拠が、その5つすべてにごまかしを許さない。
ラボのベンチマークではありません。金融・法務・医療・戦略・技術業務における45日間の実運用の意思決定を対象に、Claude、GPT、Gemini、Grok、Perplexity間の矛盾・修正・独自インサイトをスコア化しました。
独自研究
2026年4月版 ― 自信の罠
Suprmind独自の本番データ。299ユーザーにおける1,324件のマルチAIターンを対象に、提供元ごとの矛盾・修正・独自インサイトをスコア化。5つの最先端AIがどこで意見が割れ、誰が誰を捕捉し、そして自信満々の回答がどれほどピアレビューを生き残れないかを体系的に測定した初の試みです。
9.77×
Perplexity対Geminiの捕捉比率
51.3%
Geminiの自信ある回答のうち反証された割合
72.1%
金融系の質問における不一致
ライブ・ベンチマーク
ベンチマークの公開に合わせて改訂するリファレンス
主要なハルシネーション・ベンチマーク6種（Vectara HHEM、AA-Omniscience、FACTS、HalluHard、CJR Citation、SimpleQA）を1本のレポートに集約。モデルごとに相互参照し、Suprmind独自のマルチモデル分析と併せて読み解きます。
46 / 167
AA-Omniscience指数がプラスのモデル
92.2%
GPT-5.6 Solが回答を控えずに誤答した割合
73-86%
Web検索有効時の低減幅（OpenAI自身の評価）
AIモデルは人間のフィードバックから学習します。役に立ち、同意的な回答は報酬を得て、反論は罰せられます。その結果、単体AIに「投資仮説は成り立つか」「契約条項は自分を守るか」「戦略は筋が通っているか」と尋ねると、あなたが正しい理由を見つけがちです。立ち止まるべき箇所を、うまく丸めてしまいます。
不一致を中心に設計されたマルチAIプラットフォームは、異なる動きをします。GPTがあなたの枠組みに同意しても、Claudeがその前提を指摘すれば、両方が見えます。Perplexityの出典付き調査がGrokのリアルタイムの読みと矛盾すれば、その矛盾がスレッド上に表出します。同意はデフォルトではなくシグナルになります。不一致は、意思決定者が得られる最も有用なアウトプットになります。
従来のLLMチャットは、対立を丸めてしまいます。
Suprmindは、それを浮き彫りにします。
世界最高峰のAIが食い違うとき、その不一致は「問題の本質がどこにあるか」を示しています。
「マルチAIプラットフォーム」を名乗るツールは市場に溢れています。Poe、ChatHub、OpenRouter、TypingMind。これらが解決する正当な問題は1つです。サブスクが4つではなく1つで済むこと。ドロップダウンからモデルを選び、プロンプトを送り、回答を読み、モデルを切り替え、最初からやり直す。
それはアクセスであって、オーケストレーションではありません。依然として一度に1つのモデルとしか話せません。矛盾は手作業で突き合わせる必要があります。タブを切り替えるたびに文脈も失われます。最後に残るのは、4つの孤立した回答と、「重要な点を見落としたのがどれか」を知る手段のなさです。
それが、上の表が示す違いです。5つの最先端モデルが同じ会話で回答し、互いの回答を読みます。あるモデルが事実をでっち上げても、それがあなたの意思決定に届く前に、次のモデルが指摘します。
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すべての質問に同じ構造が必要なわけではありません。Suprmindは、同一プラットフォーム・同一スレッド内で、モデルを並列（高速な多視点読み）と逐次（深い反復分析）の両方で実行します。
まずはSequentialで論拠を組み立てましょう。
Super Mindに切り替えて、素早く合意点を確認します。
Debateに移ってストレステストし、確定する前にRed Teamで検証します。
コンテキストは、どのモード切替でも維持されます。モデルは忘れません。
ユースケース
マルチAIオーケストレーションが威力を発揮するユースケースの一部をご紹介します。
戦略コンサルタント
5つの最先端AIがあなたに代わってすでに意見をぶつけ合った状態で、パートナー会議に臨めます。スライドがあなたのノートPCを離れる前に、捏造はひとつ残らず捕捉されます。
結論
$42Mでの買収は見送り。NRR改善の裏付けを得たうえで、$26Mで再検討。
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$79と$149の価格比較をDebateモードにかけましょう。Claudeが継続率を、Grokが価格弾力性を主張し、Perplexityが2026年のベンチマークで両者に根拠を与える様子を確認できます。
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Geminiは統合でチェーンを締めます。すべての回答を見て、単体モデルの答えとは構造的に異なる出力を生成します。これが「知性の複利化」の実態です。同じ回答の5コピーではなく、5つの最先端モデルが互いに形作りながら進化した回答です。
問題が違えば、必要なオーケストレーションも違います。コンテキストを失うことなく、会話の途中でモードを切り替えられます。これこそが、Suprmindを単なるモデル切り替えツールではなく、マルチLLMオーケストレーション・プラットフォームたらしめている点です。
情報源の検索、分析、ファクトチェック、批判的検証、統合を行う自動リサーチパイプライン。引用付きで10,000語以上のレポートを作成します。
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深いリサーチ、包括的なレポート
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最適な用途:
慣習が疑わしい最重要の意思決定
Sequential、Debate、Red Team、First Principlesはすべて、順次オーケストレーションを使用——各AIが直前までの内容を基に構築します。Super Mindモードは、統合レイヤーを伴う並列実行です。会話の途中で任意の組み合わせを連鎖できます。
まずはSequentialから。4つの最先端AIが、あなたの実際の質問について互いの回答を読み合います。見落としていたはずの点を1つでも捕捉できれば、この1週間で元が取れます。
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「5つのAIは、ニューヨークでの新規事業立ち上げにおいて頼りになるリソースでした。初期アイデアのレッドチーム検証(厳しいフィードバック付き)から、スタジオ市場と競合分析、ローンチフェーズやウェブサイト構築に関する日々のブレインストーミングまで。どんなアイデアでも5つのAIに投げかけ、明確にフィルタリングされた回答とToDoリストを10分で得られることは、大いに役立ちます。」
CEO、OFF Studio NYC & Funduck Production
「競合調査のために使い始めましたが、どんどん用途が広がりました——新市場、リスクレビュー、コンプライアンス文書。同じ質問に対する5つの異なる視点が、私が見逃していたであろう点を捉えてくれます。」
CEO兼共同創業者、Miss Amara
「今では、新規事業アイデア、クライアント契約、マーケティング戦略など、すべてをSuprmindで実行しています。5つのAIが1つのスレッド内で互いに反論し合うことで、ツール間を行き来して何時間も迷う必要がなくなりました。」
共同創業者兼COO、グローバルデジタルマーケティングエージェンシー
「事業計画の分析やクライアントプロセスの評価において、5つのモデルが互いを読み合うことで得られる深さは、本当に異なります。カスタムプロンプト付きのMaster Documentエクスポートだけで、最終レポート作成の時間を何時間も節約できます。」
シニア国際アドバイザー、EBRD（欧州復興開発銀行）
不一致こそが機能です。
次の難問は、最先端モデル5つを1つの会話で回してください。互いにファクトチェックし、反論し合い、最終的にあなたが自信を持って説明できる納品物を残す様子を確認できます。
7日間無料。クレジットカード不要。トライアルではGrok、GPT、Claude、Geminiを利用でき、PerplexityはProプランで加わります。
FAQ
あらゆるタスクで勝つ単一のAIモデルはありません。要約の忠実性、引用の正確性、根拠に基づく事実性、一般的な推論のどれをテストするかによって、ベンチマークが最上位に置くモデルは変わります。Vectaraではあるモデルが、AA-Omniscienceでは別のモデルが、FACTSではさらに別のモデルがトップになります。実務における現実的な答えは、ハルシネーション率が最も低い1つのモデルではありません。5つの最先端モデルを1つのスレッドで動かして互いに修正させ、さらに、どのモデルも疑わなかった主張を独立した検証機能がチェックする仕組みです。Suprmindはこれを「AI抗ハルシネーション剤」と呼んでいます。2026年のベンチマークの詳しい内訳を見る。
どのベンチマークでも、1つのモデルが首位に立つランキングが示されます。その数値はそのテストにおいては本物ですが、あらゆるビジネス上の質問に一般化できるわけではありません。Vectara HHEMは、ソース文書への忠実性を測定します。AA-Omniscienceは、モデルが「自分が知らないこと」を把握しているかを測定します。FACTSは、4つの異なる切り口で根拠に基づく事実性を測定します。あるベンチマークで最高スコアのモデルが、別のベンチマークでは中位に沈むことは珍しくありません。Suprmindはベンチマークを、プラットフォーム内でのモデル選定のための入力として扱っており、特定のLLMがあなたの業務において絶対に誤らないことの証明とは見なしていません。
買収、投資委員会メモ、コンプライアンスレビュー、法的解釈、戦略検証といった重要度の高い業務では、最も正確なAI構成は、ベンチマークに最適化された単一のAIではなく、不一致を表出させるマルチAIシステムです。Suprmindが測定した1,324件の本番ターンでは、マルチAIのターンの99.1%で、単一モデルなら見落としていたであろう矛盾・修正・独自インサイトが少なくとも1つ表出しました。それこそがSuprmindの位置するカテゴリー、つまり単一のAIだけでは捕捉できないものを捕捉するワークフローです。
現在の大規模言語モデル（LLM）を基盤とするシステムで、ハルシネーションを完全になくせるものはありません。最先端AIはいずれも一定の割合で捏造を行い、特に引用、情報検索、現実世界に基づく根拠を必要とする質問でその傾向が強まります。Suprmindはこれをモデルのレベルで解決しようとはしません。そこでは解決できないからです。Suprmindは構造的に機能します。1つのスレッドに5つのモデルがいるため、各回答は次のモデルによって反証されうるうえ、独立した検証機能がリスクのあるすべての主張をライブな情報源と照合し、誤りをあなたのドキュメントに届く前に修正します。捏造は依然として起こります。ただ、生き残らないのです。
AIモデルは、それぞれ異なる形で失敗します。GPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexityは、学習データも推論パターンもツールアクセスもガードレールも異なります。5つすべてが同じ質問を共有スレッドで処理すると、失敗モードは密かに積み上がるのではなく、目に見える形で衝突します。Suprmindの研究データセットでは、PerplexityはGeminiの9.77倍、モデル間の誤りを捕捉しました。つまり、どの単一モデルを選んだとしても、他のモデルが見落としを捕捉できる位置にいたということです。これが実務における「ハルシネーションが最も少ないAI」ワークフローです。「最良モデル」への賭けではなく、5モデルによる相互検証です。
コンプライアンス業務におけるリスクは、事実の捏造だけではありません。過度に断定的になることです。単一のAIは、曖昧な規制条文を読んで、解釈が争点であることを示さないまま、自信満々の解釈を出してしまいます。SuprmindのRed Teamモードでは、規制リスクを含む6つの攻撃ベクトルにモデルを割り当てます。特に、出力が規制の根拠以上に断定的になっている箇所を見つける役割のモデルを置きます。5モデルの解釈が分岐する箇所こそが、実際の曖昧さがある場所であり、単一AIなら隠してしまっていた場所です。
Sparkは月額$19から。7日間の無料トライアル付きで、クレジットカードは不要です。4つの最先端AIモデル（PerplexityはProで追加）と、SequentialおよびSuper Mindのオーケストレーションを利用できます。Proは月額$45で、Perplexity、Debate、Red Team、First Principlesの各モードに加え、意思決定インテリジェンス層のすべてが追加されます。Frontierは月額$95で、全モデルのラインナップと、ワークスペースを横断するMaster Projectのメモリーを利用できます。Powerは月額$195で、自分のAPIキーを持ち込めるうえ、セルフサービスプランの中で最大の利用枠を備えています。Enterpriseの料金は、シート単位の料金に管理型のAI利用枠を加えたもので、ディスカバリーコールで規模を決定します。1つのサブスクリプションで、ご利用のプランのすべてのモデルをカバーします。ChatGPT Plus、Claude Pro、Perplexity Proの料金を別途重ねて支払う必要はありません。すべてのプランを見る。
不一致こそが機能です。
複数の視点を必要とするプロフェッショナルのためのマルチAIプラットフォーム。
