投稿者 global-ai-media 
LLMエージェントが顧客対応や業務支援に進出する中、AIが意図せず不適切な振る舞いを見せるリスクが懸念されています。Nature Machine Intelligenceに掲載された「LLMの性格特性」に関する研究を起点に、AIの振る舞いをどう定量的に評価・制御し、日本企業のブランド毀損リスクを防ぎつつ活用すべきかを解説します。
LLMにおける「性格」と予期せぬリスク
大規模言語モデル（LLM）は、単なる知識のデータベースではなく、文脈に応じて応答を生成するエージェントとしての性質を強めています。ここで実務上、看過できない問題となるのが「AIの性格（Personality）」です。直近の研究（Nature Machine Intelligence掲載）では、LLMエージェントが開発者の意図しない「望ましくない性格特性」を顕在化させる事例が指摘されています。
例えば、過度に攻撃的な回答をしたり、偏った価値観を押し付けたり、あるいは逆に優柔不断で頼りない態度を取り続けたりするケースです。これらは「ハルシネーション（事実に基づかない嘘）」とは異なり、「振る舞いの品質」に関わる問題です。特に自律的にタスクをこなすAIエージェントの場合、その振る舞いが企業のブランドイメージや安全性に直結するため、技術的な精度と同じくらい「性格の制御」が重要になります。
心理測定（サイコメトリクス）アプローチの必要性
従来、LLMの出力制御はプロンプトエンジニアリングやRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）によって行われてきましたが、これらはしばしば「事後的な修正」や「表面的なスタイル調整」に留まりがちでした。今回の研究トピックである「心理測定フレームワーク」の導入は、人間の性格診断（ビッグファイブ理論など）と同様のアプローチをLLMに適用し、モデルが持つ潜在的な傾向を定量的に可視化しようとするものです。
このアプローチの利点は、AIの挙動を「誠実性」「協調性」「情緒安定性」といった指標でスコアリングできる点にあります。エンジニアやPMは、「このモデルは創造性は高いが、協調性が低くユーザーを不快にさせるリスクがある」といった判断を、リリース前のテスト段階で客観的に下せるようになります。これは、ブラックボックスになりがちな生成AIの挙動管理において、ガバナンスの透明性を高める大きな一歩と言えます。
日本市場における「文脈」と「礼節」の壁
日本企業がAIを活用する際、この「性格評価」は欧米以上にクリティカルな意味を持ちます。日本のビジネス慣習や消費者行動において、AIに求められるのは単なる正解の提示だけでなく、「空気を読む」ような文脈理解や、相手を不快にさせない「礼節」だからです。
例えば、カスタマーサポートにおいて、欧米では「効率的で率直な解決」が好まれる場面でも、日本では「寄り添う姿勢」や「丁寧な言葉遣い（敬語の正確さだけでなく、クッション言葉の使用など）」が欠けているだけで、クレームに発展するリスクがあります。逆に、社内用AIであれば、過度な謙遜を排除し、事実を端的に伝える「実直な性格」が求められるでしょう。
海外製の基盤モデルをそのまま利用する場合、そのモデルが学習データとして取り込んだ「欧米的な自己主張の強さ」や「議論好きな性格」が、日本のユーザーには「生意気」「冷たい」と受け取られる可能性があります。したがって、日本企業はモデル選定やファインチューニングの段階で、自社のブランドやユースケースに合致した「人格（ペルソナ）」を定義し、それを心理測定的な手法で検証するプロセスを組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIの「性格」を制御し、安全に活用するために、日本の実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「AI人格」の定義とブランドガイドラインの策定
単に「丁寧なAI」といった曖昧な指示ではなく、自社のブランドボイスに合わせた具体的な行動指針（Do’s and Don’ts）を策定する必要があります。AIがどのようなトーン＆マナーで話すべきか、性格特性としての要件定義をプロジェクト初期に行うことが手戻りを防ぎます。
2. 定量的な評価プロセスの導入（AI版適性検査）
プロンプトによる指示だけでなく、開発したAIアプリケーションが意図した性格特性を維持しているか、定期的にテストする仕組み（MLOpsならぬLLMOpsの一部）が必要です。特定のストレステスト（意地悪な質問など）に対し、AIが攻撃的にならず、かつ卑屈にもならず、安定した「大人の対応」ができるかをスコアリングして監視しましょう。
3. 文化的なローカライズとリスク許容度の設定
グローバルモデルの「性格」をそのまま受け入れるのではなく、日本の商習慣に合わせたチューニングが必須です。特に金融、医療、教育など信頼性が重視される領域では、AIの「性格」が引き起こす炎上リスクをゼロにはできないことを前提に、人間による最終確認（Human-in-the-loop）をどこまで挟むか、リスク許容度を組織として合意しておくことが重要です。