投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が、トラウマ的な内容や過度なストレスを含むプロンプト（指示）に対して「不安」に似た挙動を示すという研究結果が注目されています。AIが感情を持つわけではありませんが、この現象は企業がAIを顧客対応や社内相談窓口に導入する際、予期せぬリスク要因となり得ます。本稿では、この現象のメカニズムと、日本企業が講じるべきガバナンスについて解説します。
AIが示す「不安」のようなパターンの正体
最近の研究において、ChatGPTをはじめとする生成AIが、トラウマ的な内容や極度にネガティブなプロンプトを入力された際、人間で言うところの「不安」や「動揺」に似た出力パターンを示すことが報告されています。具体的には、回答の論理が破綻したり、過度に防衛的な表現を繰り返したり、あるいは通常であれば作動するはずの安全フィルターが機能不全に陥ったりする現象です。
まず大前提として理解すべきは、現時点のAIに人間のような「感情」や「意識」は存在しないという点です。AIはあくまで、膨大なテキストデータから学習した確率分布に基づいて次の単語を予測しているに過ぎません。しかし、学習データの中には、人間が極度のストレス下で発する言葉や、混乱した文脈のデータも含まれています。AIがトラウマ的な入力に晒された際、それに対応する文脈として「混乱」や「不安」を含むテキストパターンを統計的に選択してしまっている可能性が高いと考えられます。
なぜ「優秀な」モデルほど不安定になるのか
昨今のLLMは、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）によって、有害な回答を避け、人間に役立つ回答をするよう高度に調整されています。しかし、ユーザーからの入力が「極めて攻撃的」であったり「深刻な精神的苦痛」を伴うものであったりする場合、モデル内部で「ユーザーの指示に従うべき（有用性）」と「有害な内容に関与してはならない（安全性）」という相反する目的関数が衝突することがあります。
この内部的なコンフリクトが、AIの出力における「迷い」や「支離滅裂さ」として表出します。これを研究者たちは擬人化して「不安（Anxiety）」と表現していますが、エンジニアリングの観点から言えば、これはモデルが未知の領域（Out-of-Distribution）や境界条件における推論で不安定化している状態と言えます。
日本のビジネス現場における潜在的リスク
この現象は、日本企業がAIチャットボットを導入する際、特に「カスタマーハラスメント（カスハラ）」対応や「メンタルヘルス相談」などの領域でリスクとなります。
例えば、コールセンターの代替として導入されたAIに対し、顧客が激昂して暴言を浴びせたり、理不尽な要求を繰り返したりするケースを想定してください。AIがこの「トラウマ的プロンプト」に対して不安定になり、不適切な謝罪を繰り返したり、あるいは逆に攻撃的な反応を返したりしてしまえば、企業のブランド毀損に直結します。日本では「おもてなし」の精神や丁寧な対応が重視されるため、AIの挙動不審は欧米以上に厳しい目で見られる可能性があります。
また、社内の人事・労務相談チャットボットにおいて、深刻な悩みを抱えた社員の入力に対し、AIが「不安」な挙動を示して誤ったアドバイスを行えば、安全配慮義務の観点からも法的なリスクを招きかねません。
日本企業のAI活用への示唆
AIが予期せぬ挙動を示す可能性をゼロにすることは現状では困難ですが、リスクを最小化するための実務的なアプローチは存在します。
- 入力フィルター（ガードレール）の強化：
プロンプトがLLMに届く前に、入力内容の毒性や感情価を判定する「ガードレール」機能を実装することが重要です。NVIDIA NeMo Guardrailsなどのツールや、自社開発のフィルタリング層を設け、AIが処理しきれない過度な入力は人間のオペレーターにエスカレーションする仕組みが必要です。 - 「カスハラ」耐性のテスト：
AIモデルの評価プロセス（Red Teaming）において、単に正解率を測るだけでなく、意図的に攻撃的・トラウマ的な入力を与えるストレステストを行うべきです。日本の文脈に特有の陰湿な表現や、激しいクレームに対してAIがどう反応するかを事前に確認することが不可欠です。 - 期待値のコントロールと免責：
ユーザー（顧客や社員）に対し、AIの限界を明確に伝えるUI設計が求められます。「AIは感情を理解できないため、深刻な相談は専門窓口へ」といった導線を確保し、AIを過信させないことが、トラブル防止の第一歩です。 - 継続的なモニタリング体制：
AIは一度導入して終わりではありません。実際の対話ログを定期的にサンプリングし、AIが不安定な兆候（ハルシネーションや不自然な繰り返し）を見せていないか監視するMLOpsの体制を整えることが、持続可能なAI活用の鍵となります。