投稿者 global-ai-media 
最新の研究によると、大規模言語モデル（LLM）は人間の知性や戦略的思考能力を過大評価する傾向にあることが判明しました。これは、AIが人間の行動を予測したり、顧客対応を行ったりする際、相手が常に「論理的に最適解を選ぶ」という誤った前提に立つリスクを示唆しています。本稿では、この「認識のズレ」が日本企業のAI活用にどのような影響を与えるか、そして実務上の対策について解説します。
「人間はもっと賢く振る舞うはずだ」というAIの誤算
HSE（Higher School of Economics）のエコノミストによる研究によると、大規模言語モデル（LLM）は、人間との戦略的なゲーム（数字選びゲームなど）において、相手の人間が「非常に合理的かつ高度な推論を行う」と過大に見積もる傾向があることが明らかになりました。
具体的には、AIは相手がゲーム理論における「ナッシュ均衡（互いに最適な戦略を取り合っている状態）」や、何手も先を読む高度な思考に基づいて行動すると予測します。しかし、実際の人間（特に実験対象となった学部生など）は、そこまで深く考えず、直感的であったり、計算を簡略化したりして行動を決定することが一般的です。その結果、AIは「相手が賢いこと」を前提とした高度な戦略を繰り出しますが、相手がその前提通りに動かないため、結果としてAI側の予測が外れたり、最適な結果を得られなかったりする現象が起きています。
ビジネス実装における「過剰な合理性」のリスク
この研究結果は、単なる学術的な興味にとどまらず、企業のAI活用において重要な警鐘を鳴らしています。もし企業が、顧客の行動予測やマーケティング施策の立案にそのままLLMを用いた場合、AIは「消費者は価格、品質、将来の価値を完璧に計算して購買決定をする」という非現実的なモデルに基づいて提案を行う可能性があります。
特に日本の商習慣においては、「義理人情」や「その場の空気」、「付き合い」といった、純粋な経済合理性とは異なる要素が意思決定に大きく影響します。AIがこうした「限定合理性（人間の認知能力や情報の限界による不完全な合理性）」や感情的なバイアスを理解せず、論理的すぎる対話や提案を行えば、顧客体験（UX）を損なうばかりか、成約率の低下を招く恐れすらあります。
対人サービス・交渉AIへの示唆
現在、日本国内でもカスタマーサポートや営業支援、あるいは社内での意思決定支援に生成AIを組み込む動きが加速しています。しかし、AIがユーザーの理解度やリテラシーを過大評価してしまうと、以下のような問題が生じやすくなります。
- 説明が難解すぎる：ユーザーが理解している前提で専門用語を多用したり、論理の飛躍がある回答を生成したりする。
- 交渉の決裂：価格交渉や条件調整を行うボットが、相手の感情的な譲歩や非論理的な要求を「エラー」や「不合理」と判断し、柔軟な対応ができない。
- 不適切なレコメンド：「機能的に優れているから」という理由だけで商品を推奨し、ユーザーの「なんとなく好き」という感性を無視する。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際には、以下の点に留意する必要があります。
1. AIの「人間理解」をチューニングする
「Zero-shot（事前学習のみ）」でAIを人間に対応させるのではなく、実際の顧客データや対話ログを用いたファインチューニングや、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）が不可欠です。特に、「論理的には正しくないが、人間ならこう答える」という泥臭いデータを学習させることで、AIの期待値を現実の人間に合わせる調整（アライメント）が求められます。
2. 「あえてレベルを下げる」プロンプトエンジニアリング
プロンプト（指示文）において、AIに対して「相手は専門家ではない」「直感的に判断する傾向がある」「親しみやすさを最優先する」といったペルソナ設定や制約条件を明示的に与えることが重要です。AIのデフォルトの「賢さ」を抑制し、ユーザーの目線に合わせる設計が、日本のハイコンテクストなコミュニケーションでは特に有効です。
3. ガバナンスとしての「人間らしさ」の評価
AIの品質評価において、正確性や論理性だけでなく、「相手の意図を汲み取れているか」「独善的な提案になっていないか」という定性的な指標を設けるべきです。開発エンジニアだけでなく、現場の営業担当者やCS担当者が「このAIの対応は顧客に受け入れられるか」をチェックする体制（Human-in-the-Loop）を構築することが、リスク管理の観点からも重要となります。