投稿者 global-ai-media 
TechRadarによる「AIチャットボットにクリスマスカードを書かせる」という実験は、現在の生成AIが抱える「感情表現の課題」を浮き彫りにしました。本記事では、この実験結果をメタファーとして、日本企業が顧客や従業員に向けた情緒的なコミュニケーション（謝礼、挨拶状、カスタマーサポート等）にAIを活用する際の可能性と、直面する「不気味の谷」について解説します。
「AIらしさ」を露呈させる文脈の欠如
TechRadarの記事では、ChatGPTやGeminiなど主要なAIチャットボットに「母親へのクリスマスカード」を書かせる実験が行われました。その結果、多くのモデルが完璧な文法と美しい語彙を駆使したものの、どこかよそよそしく、一般的な表現に終始したことが指摘されています。これは、生成AI（LLM）の本質的な特性である「確率的な単語の予測」が、個別の人間関係や共有された思い出という「固有の文脈」を持たないことに起因します。
ビジネスの現場においても同様の現象が起きています。例えば、顧客への「お詫びメール」や「季節の挨拶」をAIに生成させた場合、慇懃無礼な印象を与えたり、表面的な共感（Superficial Empathy）が相手に見透かされたりするリスクがあります。特に「AIが書いた」と相手に悟られた瞬間、そのメッセージの価値が毀損される現象は、テキストにおける「不気味の谷」とも言えるでしょう。
日本特有の商習慣とAI活用の親和性
一方で、日本のビジネス文書には独自の可能性があります。日本のビジネスコミュニケーションは、時候の挨拶や敬語表現など、定型的なフォーマット（形式美）が重視される傾向があります。LLMはこうした「形式」の再現には極めて高い能力を発揮します。
しかし、ここに落とし穴があります。形式が完璧であればあるほど、その中身（コンテンツ）の希薄さが際立つのです。年賀状や暑中見舞い、あるいは退職時の挨拶などをAIで効率化することは可能ですが、そこに「あなただけに向けた言葉」が含まれていなければ、それは単なる事務連絡と同義になります。日本の組織文化において、形式だけでなく「行間を読む」ことや「心遣い」が求められる場面では、AIの出力をそのまま使うことは、かえって信頼関係を損なうリスク要因となります。
プロンプトエンジニアリングによる「温度感」の調整
元記事では、どのチャットボットが優れているかという比較が行われていますが、実務的には「どのモデルを使うか」以上に「どう指示（プロンプト）を与えるか」が重要です。単に「感動的なメッセージを書いて」と指示するのではなく、具体的なエピソード、相手との関係性、伝えたい感謝の核となる事実をプロンプトに含める必要があります。
これを技術的な用語で言えば、RAG（検索拡張生成）やFew-Shotプロンプティングを活用し、AIに「固有のコンテキスト」を与えるプロセスです。企業がマーケティングオートメーションなどでパーソナライズされたメッセージを送る際も、単に名前を差し込むだけでなく、過去の購買行動や対話履歴に基づいた具体的な言及を組み込まなければ、顧客の心には響きません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AIクリスマスカード」の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が得るべき示唆は以下の通りです。
1. 「土台」と「仕上げ」の役割分担
AIは「0から1」の構成案や、失礼のない敬語表現の土台を作るのには最適です。しかし、最終的な「魂を入れる」作業、つまり相手固有のエピソードや感情的なニュアンスを加筆するのは、必ず人間の手で行うべきです。これを「Human-in-the-loop（人間が介在するプロセス）」として業務フローに組み込むことが不可欠です。
2. 用途による使い分けの明確化
事務的な連絡やFAQ対応など、効率と正確性が求められる領域ではAIを前面に出すべきですが、謝罪、感謝、祝辞など、感情的価値が重視されるコミュニケーションでは、AI利用はあくまで補助に留める、あるいはAI利用を隠さず「AIが下書きしましたが、気持ちは私自身のものです」といった透明性を確保するなどのガバナンスが必要です。
3. 日本語特有のニュアンスへの注意
英語圏のモデルは「I hope（〜だと願う）」のような直接的な表現を好みますが、日本語では「〜であれば幸いです」といった控えめな表現が好まれる場合があります。グローバルな基盤モデルをそのまま使うのではなく、自社のトーン＆マナーに合わせたプロンプトの調整や、出力結果の厳格な品質チェック体制を敷くことが、ブランド毀損を防ぐために重要です。