投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、人間が常に合理的な判断を下すものと過大評価する傾向があることが最新の研究で明らかになりました。この「合理性のバイアス」は、特にハイコンテクストなコミュニケーションが求められる日本企業のビジネス現場において、どのようなリスクと機会をもたらすのでしょうか。
人間はそれほど合理的ではない：LLMが抱える「認識のズレ」
生成AI、特にChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから学習し、確率的に「もっともらしい」回答を生成します。しかし、最新の研究によると、これらのモデルは人間を「ホモ・エコノミクス（合理的経済人）」のように、常に論理的で利益最大化のために動く存在としてモデル化しすぎる傾向があることが指摘されています。
現実の人間は、感情、認知的バイアス、その場の空気、あるいは義理人情といった「非合理的」な要因で意思決定を行います。もしAIが「人間は論理的な最適解を選ぶはずだ」という前提で対話や予測を行うと、実際のユーザーの挙動や期待と大きなズレが生じる可能性があります。
日本市場における「正論」のリスク
この「合理性の過大評価」は、日本のビジネス環境において特に注意が必要です。日本は世界でも有数の「ハイコンテクスト文化」を持ち、言葉にされない文脈や感情への配慮（忖度や空気を読むこと）が重視されます。
例えば、カスタマーサポート（CS）の自動化において、顧客が製品の不具合に対して感情的に訴えてきた場合を想定してください。AIが純粋に論理的な観点から「規約上、返金は不可能です」や「操作ミスが原因です」と即答することは、事実は正しくても（正論であっても）、顧客の怒りを増幅させるリスクがあります。AIが「顧客は解決策さえ提示されれば納得するはずだ」という合理的な誤解に基づいている場合、日本特有の「おもてなし」や「誠意」の欠如と捉えられ、ブランド毀損につながりかねません。
交渉・営業支援AIにおける落とし穴
営業支援や交渉シミュレーションの分野でも同様の課題があります。AIが提案する「論理的に最適な交渉術」は、相手もまた合理的であることを前提としています。しかし、実際の日本の商習慣では、論理的なメリットよりも、過去の付き合いや担当者間の信頼関係、あるいは組織内の政治的力学（根回し）が意思決定を左右することが多々あります。
AIのアドバイスを鵜呑みにして、ドライな条件交渉だけを進めようとすると、相手の感情的な反発を招き、破談になる可能性があります。プロダクト担当者は、AIツールを導入する際、「AIは人間の非合理性を理解していない可能性がある」という前提でUXを設計する必要があります。
エンジニアリングによる「人間らしさ」の補完
では、この問題にどう対処すべきでしょうか。技術的なアプローチとしては、プロンプトエンジニアリングやファインチューニングの段階で「人間の非合理性」を明示的に組み込むことが有効です。
「システムプロンプト」において、単に正解を答えさせるのではなく、「相手が感情的になっている可能性を考慮せよ」「論理的な解決策の前に共感を示せ」といった指示（ペルソナ設定）を与えることが重要です。また、学習データやRAG（検索拡張生成）の参照データに、論理的なマニュアルだけでなく、熟練社員の「機微を捉えた対応ログ」を含めることで、AIの出力に人間的な揺らぎや配慮を持たせることが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究結果を踏まえ、日本企業がAIを実務に導入する際には、以下の3点を考慮すべきです。
- 「正論」と「納得」の分離：AIは論理的な正解を導き出すのは得意ですが、相手を納得させるための感情的なアプローチは苦手とする傾向があります。顧客接点などセンシティブな領域では、AIの出力を人間が最終確認する「Human-in-the-Loop」の体制を維持するか、AIに「共感」を重視させるガードレール設定が必須です。
- ハイコンテクスト文化への適応：海外製の基盤モデルをそのまま使うのではなく、日本の商習慣や「行間を読む」文化に適応させるための追加学習やプロンプト設計への投資が、競合優位性につながります。
- リスク管理としての「非合理性」テスト：AIモデルの評価（Evaluation）プロセスにおいて、ユーザーが論理的ではない行動（曖昧な指示、感情的な反論、矛盾する要求）をとった際に、AIが破綻せずに安全に対応できるかをテスト項目に加えるべきです。
AIは強力なツールですが、人間の複雑な心理を完全に理解しているわけではありません。「AIは賢いが、人間の愚かさや弱さまでは計算できていないかもしれない」という視点を持つことが、実務における成功の鍵となります。