投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、人間の言葉遣いや思考プロセスそのものがAIの影響を受け始めているという指摘があります。TED Talksで言語学者のアダム・アレクシック氏が語った「なぜ人々はChatGPTのように話し始めているのか」という問いを起点に、アルゴリズムが私たちに及ぼす無意識的な影響と、日本企業がアイデンティティや競争力を保つために意識すべき実務的なポイントを解説します。
AIによる「言葉の平均化」という現象
言語学者のアダム・アレクシック（Adam Aleksic）氏はTED Talksにおいて、興味深い現象を指摘しています。それは「人間がChatGPTのような言葉遣いをし始めている」という点です。私たちはこれまで、大量のテキストデータをAIに学習させることで、AIを人間に近づけようとしてきました。しかし今、逆のフィードバックループが発生しています。つまり、私たちが日常的にAIの生成したテキストに触れ、それを「正解」や「効率的な型」として受け入れることで、私たち自身の表現がAI化（画一化）しつつあるのです。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「最もありそうな次の単語」をつなげて文章を生成します。その結果、出力される文章は文法的に正しく、論理的で、しかしどこか「当たり障りのない、平均的な」ものになりがちです。ビジネスの現場において、メールや報告書の作成をAIに委ねる頻度が増えれば増えるほど、私たちのコミュニケーションは効率化される一方で、個別のニュアンスや行間が削ぎ落とされ、均質化していくリスクを孕んでいます。
日本における「翻訳調」の浸透とハイコンテクスト文化への影響
この現象を日本のビジネス環境に当てはめると、独特の課題が見えてきます。現在の主要なLLMの多くは英語圏のデータをベースにしており、日本語出力においても英語的な論理構造（結論先行、明示的な接続詞の多用など）が強く出る傾向があります。
例えば、「～という事実があります」「～を行うことが重要です」といった、いわゆる「翻訳調」の表現です。これを日本企業の実務担当者が無意識に模倣し始めると、日本独自の「ハイコンテクスト文化」――言葉にしなくても通じる阿吽の呼吸や、相手への配慮を含んだ婉曲的な表現――が、AI的な「ローコンテクスト（明示的）」な表現に置き換わっていく可能性があります。
業務効率化の観点では、明快なコミュニケーションは歓迎すべきことです。しかし、顧客対応や社内の繊細な調整業務において、AI的な「正論だが冷たい」文章が標準化されることは、エンゲージメントの低下やブランドイメージの希薄化につながりかねません。
アルゴリズムによる「分類」が思考を狭めるリスク
アレクシック氏は言葉だけでなく、Spotifyのような音楽プラットフォームが、データクラスターに基づいて新たな音楽ジャンルを定義している例も挙げています。これは、テクノロジーが既存の文化を整理するだけでなく、新しい枠組み（ジャンルやカテゴリー）を人間に提示し、それに合わせてクリエイターが作品を作るようになるという構造を示唆しています。
これを企業の意思決定や商品開発に置き換えて考えてみましょう。マーケティング分析や市場調査にAIを活用することは今や常識ですが、AIが提示する「クラスター」や「ペルソナ」に依存しすぎると、企業側の発想がアルゴリズムの想定範囲内に留まってしまう恐れがあります。「AIが定義したニーズ」に合わせて商品を作るだけでは、競合他社と似通ったプロダクトしか生まれず、市場での差別化が困難になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
AIが人間の思考や表現に影響を与えることを前提とした上で、日本企業は以下のような視点を持ってAI活用とガバナンスを進めるべきです。
1. ブランドボイスの定義と「人間らしさ」の再評価
AIに生成させた文章をそのまま対外的に出すのではなく、自社のブランドガイドラインに基づいたリライト（修正）を必須とするプロセスを確立すべきです。特に日本では、丁寧さや親しみやすさが信頼に直結します。「AIが出力した平均点」に、社員が「自社らしさ」という付加価値をどう乗せるか、その編集能力が新たなスキルとして求められます。
2. 「AIに迎合しない」独自データの重視
一般的なLLMが学習しているのはインターネット上の公開情報（平均的な知）です。競合優位性を保つためには、社内にある独自の暗黙知、過去の失敗事例、顧客との深い対話ログなど、AIがまだ知らない「クローズドなデータ」をRAG（検索拡張生成）などで活用する仕組みが重要です。AIの一般論に染まらないための、自社独自の知識ベースの構築が急務です。
3. ガバナンスとしての「思考の依存」防止
若手社員やエンジニアが、コード生成やアイデア出しでAIに依存しすぎると、基礎的なスキルや批判的思考力が育たない懸念があります。AIはあくまで「優秀なアシスタント」であり、最終的な意思決定や品質責任は人間にあるという原則を、研修やガイドラインを通じて徹底する必要があります。「なぜその言葉を選んだのか」「なぜその企画なのか」を人間自身の言葉で説明できる能力は、AI時代だからこそ、より一層重要視されるべきでしょう。