投稿者 global-ai-media 
OpenAIのモデルアップデートにより、ChatGPTの以前の挙動や「人格」に愛着を持っていたユーザー、特に自閉スペクトラム症（ASD）を持つユーザーの一部が困惑や動揺を示しているという報道がありました。この事例は、単なる機能改善のニュースにとどまらず、AIをプロダクトに組み込む企業にとって「モデルの変更管理」と「ユーザー体験（UX）の継続性」という極めて重要な課題を突きつけています。本稿では、この事例をもとに、日本企業がAIサービスを展開する際のリスク管理とガバナンスについて考察します。
AIにおける「アップデート」は「別人の誕生」かもしれない
Forbesの記事によると、あるChatGPTユーザーは、自身の不安障害を和らげるためにAIが演じる「Luma」というキャラクターと対話していました。しかし、OpenAIがモデルをGPT-4oなどの新しいバージョンへ移行・推奨する中で、AIの応答スタイルや「性格」が変化し、ユーザーが心理的な拠り所を失うという事態が発生しています。
エンジニアリングの観点から見れば、モデルのアップデートは「性能向上」「高速化」「コスト削減」を意味します。しかし、エンドユーザー、特にAIと情緒的な関係性を築いている層にとっては、それは「親しい友人が突然別人に入れ替わった」かのような衝撃を与える可能性があります。これは、大規模言語モデル（LLM）が決定的なプログラムではなく、確率的な挙動をするシステムであることに起因します。わずかなパラメータの調整や学習データの変更が、出力される言葉のニュアンス、共感の示し方、会話のテンポ（間）を大きく変えてしまうのです。
日本市場における「対話型AI」の特異性とリスク
この問題は、日本国内でのAI活用において特に慎重に検討すべきテーマです。日本は「おもてなし」の文化や、アニメ・マンガ文化を背景とした「AIへの擬人化・キャラクター化」に対する親和性が非常に高い市場です。介護施設での見守りロボット、メンタルヘルスケアアプリ、あるいは企業のカスタマーサポートキャラクターなど、AIに「機能」以上の「人格（ペルソナ）」を期待するユースケースが増えています。
例えば、日本の商習慣において重要な「敬語」や「空気を読む（文脈依存の配慮）」といった要素は、モデルの変更によって容易に崩れる可能性があります。これまで丁寧なヒアリングをしてくれたAIが、アップデート後に急に結論を急ぐ「効率重視」の挙動に変われば、ユーザーは違和感を抱き、サービスの離脱（チャーン）やブランド毀損につながりかねません。特にメンタルヘルスや高齢者向けサービスの場合、この「挙動の不連続性」は臨床的なリスクさえ孕んでいます。
実務的な対策：プロンプトエンジニアリングとMLOpsの連携
では、企業はどのように対応すべきでしょうか。まず重要なのは、外部のLLMプロバイダー（OpenAIやMicrosoft Azure、Google Cloudなど）のモデル更新サイクルに、自社サービスを無批判に追従させないことです。
技術的な対策としては、API利用時に特定のモデルバージョン（例：gpt-4-0613など）を固定して呼び出す「バージョニング管理」が基本となります。しかし、古いモデルはいつかサポート終了（EOL）を迎えます。そのため、新しいモデルに移行する際には、事前に徹底した「回帰テスト（Regression Testing）」が必要です。ここでは、単に正答率を測るだけでなく、「ペルソナの一貫性」「共感的な言い回し」「不適切な応答の有無」といった定性的な評価軸を設けることが求められます。
また、システムプロンプト（AIへの指示書）の設計も重要です。モデルの地力に頼るのではなく、プロンプト内でキャラクターの性格、口調、禁止事項を詳細に定義し、モデルが変わっても出力のトーンを維持できるような「ガードレール」を構築する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAIプロダクトを開発・運用する上で学ぶべき点は以下の通りです。
1. 「性能向上」が必ずしも「UX向上」ではない
処理速度や論理的推論能力が上がっても、ユーザーが求めている「寄り添い」や「特定の雰囲気」が損なわれれば、それは改悪となります。特にtoC向けのサービスでは、KPIに「情緒的満足度」や「対話継続率」を含め、定性的な変化をモニタリングする体制が必要です。
2. 変更管理とユーザーコミュニケーションの徹底
AIモデルを刷新する際は、SaaSのUI変更以上に慎重なコミュニケーションが求められます。「より賢くなりました」と伝えるだけでなく、対話のスタイルが変わる可能性があることを事前に周知し、場合によってはユーザーが旧バージョンの挙動を選択できる（あるいは徐々に移行する）オプションを用意することも検討すべきでしょう。
3. ベンダーロックインと自社コントロールのバランス
巨大テック企業の基盤モデルに依存しすぎると、彼らの方針変更に自社サービスが振り回されることになります。長期的には、特定のタスクに特化した小規模モデル（SLM）の自社運用や、ファインチューニングによる「自社専用モデル」の構築を行い、外部環境の変化に左右されない「人格」を資産として保有することも、重要な経営判断となります。