投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTに対して「性格（Personality）」や「振る舞い」をより直感的に調整できる機能を導入しようとしています。これは単なるエンターテインメント要素ではなく、ビジネスにおける「ブランドボイスの統一」や「顧客体験（UX）の最適化」に関わる重要な進化です。本稿では、AIの制御性が向上することの意味と、日本企業が意識すべき活用とリスクについて解説します。
AIの「人格」をスライダーで調整する時代へ
生成AIの技術革新は急速に進んでいますが、OpenAIによる最近のアップデートにおける注目点は、AIモデルの「人格（Personality）」や「気質（Temperament）」をユーザーがより容易に制御できるようにする試みです。これまでもシステムプロンプト（AIへの基本指示）を駆使することで、「親切なアシスタントとして振る舞ってください」や「簡潔に事実のみを答えてください」といった指示は可能でした。しかし、新しいアプローチでは、これをスライダー形式やより直感的なUIで設定可能にすることを目指しています。
これは、大規模言語モデル（LLM）の「Steerability（操縦可能性）」を高めるトレンドの一環です。例えば、回答の「厳格さ vs 創造性（Temperatureパラメータの抽象化）」や「冗長性 vs 簡潔さ」といった要素を、エンジニアリングの知識がないビジネスユーザーでも微調整できるようになることを意味します。
ビジネスにおける「トーン＆マナー」の重要性
なぜこの機能が企業にとって重要なのでしょうか。それは、AIをプロダクトや業務フローに組み込む際、最も課題となるのが「トーン＆マナー（トンマナ）の不一致」だからです。
例えば、厳格なコンプライアンスが求められる金融機関のチャットボットが、過度にフレンドリーな絵文字を使って回答することはリスクとなります。逆に、エンターテインメントサービスのキャラクターが、教科書のような堅苦しい回答を繰り返せばユーザーは離脱します。これまでは、この調整に複雑なプロンプトエンジニアリングが必要でしたが、人格調整機能の実装により、企業は自社の「ブランドボイス」に合わせたAIの振る舞いを、より低コストで実装できるようになります。
日本市場特有の課題：敬語と「空気」の理解
この機能は、特に日本企業にとって大きな意味を持ちます。日本語には「尊敬語・謙譲語・丁寧語」の複雑な使い分けがあり、相手との関係性や文脈（コンテキスト）によって適切な言葉遣いが激しく変化するからです。
標準的なLLMは、英語圏の文化をベースにした「率直で自信に満ちた」回答を生成する傾向があり、そのまま日本語に翻訳されると、日本の商習慣では「慇懃無礼」あるいは「不自然に馴れ馴れしい」と感じられることがあります。「人格スライダー」のような機能によって、「日本的な礼儀正しさ」や「社内向けの簡潔な報告」といった細かいニュアンスをチューニングできれば、顧客サポートや社内ドキュメント作成支援の実用性は飛躍的に向上します。
カスタマイズに伴うリスクとガバナンス
一方で、AIの振る舞いを容易に変更できることにはリスクも伴います。各部門や担当者が好き勝手にAIの人格を設定してしまうと、企業としての統一感が損なわれるだけでなく、予期せぬバイアス（偏見）を含んだ回答や、安全性ガードレールをすり抜けるような挙動（ジェイルブレイク）を引き起こす可能性が高まるからです。
AIの「創造性」を高く設定しすぎれば、事実に基づかない回答（ハルシネーション）のリスクも増大します。したがって、機能が便利になる一方で、組織としては「誰がそのスライダーを操作する権限を持つのか」「どの範囲までの人格変更を許容するのか」というガバナンスの設計が不可欠になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能強化を受けて、日本企業の実務担当者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 「コーポレート・ペルソナ」の定義：
AIを導入する際、単に機能要件を決めるだけでなく、「自社のAIはどのような口調で、どのような態度で接するべきか」という人格定義を明確にしてください。これは広報やブランディング部門と連携すべき領域です。 - 日本語の「運用テスト」の徹底：
人格設定を変更した際、英語では機能しても、日本語では違和感が生じることが多々あります。特に接客用途では、敬語の崩れや文脈の不一致がないか、入念な定性評価を行う必要があります。 - プロンプト管理から構成管理へ：
個々のプロンプト職人技に頼るのではなく、AIの設定値（コンフィグレーション）として人格設定を一元管理する体制（MLOpsの一部）への移行を検討してください。これにより、担当者が変わってもAIの品質とキャラクターを維持することが可能になります。