投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの応答スタイルや「熱意（enthusiasm）」をユーザーが調整できる機能を強化しました。これは単なるエンターテインメント機能ではなく、生成AIの出力トーンを意図通りにコントロールする「Steerability（操舵性）」の進化を意味します。日本企業がLLMを実務に組み込む際、この「振る舞いの制御」をどのようにブランディングや組織文化に適用すべきか解説します。
AIにおける「個性」の正体とは
先日、OpenAIがChatGPTの応答における「熱意（enthusiasm）」や文体をカスタマイズできる機能を強化したことが話題となりました。これまでもカスタム指示（Custom Instructions）などで一定の制御は可能でしたが、今回のアップデートは、ユーザーがより直感的に、AIの「人格」や「トーン＆マナー」を調整できるようにする流れの一環と言えます。
技術的な観点から言えば、これはLLM（大規模言語モデル）の重要な評価指標の一つである「Steerability（操舵性・制御可能性）」の向上を意味します。Steerabilityとは、モデルがユーザーの指示に従い、特定の役割や制約条件を守り続ける能力のことです。ビジネスユースにおいて、AIが単に「正しい答え」を出すだけでなく、「適切な態度」で答えることが求められる今、この機能は非常に重要な示唆を含んでいます。
日本企業が直面する「直訳調」と「過剰な愛想」の課題
日本のビジネス現場で生成AI、特に海外製のLLMを導入する際によく直面する課題の一つに、「文体の違和感」があります。デフォルトの状態では、アメリカ西海岸のテック企業のような、過度にフレンドリーで自信満々なトーンで回答が生成されることが少なくありません。
例えば、社内の不祥事対応や深刻なクレーム対応のドラフト作成において、AIが「素晴らしい質問ですね！解決策を提案します！」といったテンションで回答し、担当者が手直しに追われるケースです。あるいは、日本の商習慣で求められる「行間を読む」ような謙譲や尊敬のニュアンスが抜け落ち、直訳調の無機質な文章になることもあります。
今回のアップデートに見られるような「トーンの調整機能」は、こうしたギャップを埋めるための重要なツールとなります。「熱意」を下げることで、日本の公的文書や報告書に適した、冷静で事実に基づいた（Dry & Factual）スタイルを確立しやすくなるのです。
実務への適用：システムプロンプトによるブランド人格の設計
企業が自社サービスや社内システムにLLMを組み込む際、エンジニアやプロダクトマネージャーは「システムプロンプト（AIへの基本命令）」の設計に注力する必要があります。これまでは「正確性」のチューニングが主でしたが、これからは「自社らしい振る舞い」の定義が不可欠です。
例えば、以下のような使い分けが考えられます。
- カスタマーサポート向け：共感性を高く設定しつつ、過度な約束をしない慎重さを兼ね備えた「誠実なパートナー」としてのペルソナ。
- 社内ナレッジ検索向け：挨拶や前置きを省略し、結論から述べる「有能なアシスタント」としてのペルソナ。
- マーケティング・ブレインストーミング向け：批判を行わず、肯定的にアイデアを広げる「熱意あるクリエイター」としてのペルソナ。
AIの出力を「なりゆき」に任せるのではなく、企業ブランドの一部として意図的に設計する姿勢が求められます。
リスク管理：過度な「人間らしさ」の弊害
一方で、AIに強い個性や特定のトーンを持たせることにはリスクも伴います。AIが「熱意」を持って回答しようとするあまり、事実ではないことをもっともらしく語る「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが高まる可能性も否定できません。特に、ユーザーを喜ばせようとする指示が強すぎる場合、AIは「わかりません」と言うべき場面で、架空の物語を創作してしまうことがあります。
また、日本国内のコンプライアンス観点では、AIがあたかも感情を持っているかのように振る舞うことが、ユーザーに過度な期待や誤解を与えるリスク（擬人化のリスク）についても考慮が必要です。金融や医療など、高い信頼性が求められる領域では、あえて「AIらしさ（機械的であること）」を残す設計の方が、ユーザー防護の観点で適切な場合もあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能強化を起点に、日本企業が考えるべきポイントは以下の通りです。
- 「AIの言葉遣い」をブランド資産として定義する：
ロゴや配色のガイドラインがあるように、AIが出力するテキストのトーン＆マナー（丁寧語のレベル、専門用語の扱い、共感の示し方）を組織として定義してください。 - 用途に応じた「温度感」の使い分け：
全社一律のAIモデルを導入するのではなく、用途（対顧客、対社内、対開発）に応じて、システムプロンプトで「熱意」や「厳格さ」のパラメータを調整して提供することが、現場の定着率を高めます。 - 出力精度の検証に「スタイル」を含める：
RAG（検索拡張生成）などの精度検証において、事実関係の正確さだけでなく、「日本の商習慣にそぐわない表現がないか」「自社の品位を損なうトーンではないか」を評価基準に組み込むことが推奨されます。
AIは単なる計算機から、企業のインターフェースそのものになりつつあります。その「振る舞い」をいかに日本市場に合わせてローカライズし、制御下に置くかが、今後のAIプロダクト開発の質を左右することになるでしょう。