投稿者 global-ai-media 
かつて生成AIの回答精度を高めるテクニックとして流行した「脅迫的プロンプト」が、最新モデルでは効果を失いつつあります。AIを「人間のように」扱うことがなぜ重要になっているのか、その技術的背景と、日本企業が意識すべきプロンプト設計およびガバナンスのあり方について解説します。
「脅し」が通用しなくなった背景
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の初期段階において、一部のエンジニアやパワーユーザーの間で「このタスクに失敗したら私は仕事を失う」「正解しなければペナルティを与える」といった、いわゆる「脅迫的プロンプト」が有効であるとまことしやかに語られてきました。これは、モデルが学習データの中で「緊急事態」や「高いリスク」を伴う文脈において、より慎重かつ詳細な出力を生成する傾向があったためです。
しかし、近年のモデルアップデート（OpenAIのGPT-4oやGoogleのGemini 1.5 Proなど）に伴い、こうした「ハック」的な手法の効果は薄れ、むしろ逆効果になるケースすら報告されています。これは、AIモデルの調整手法であるRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）が洗練され、より自然で建設的な対話において最大のパフォーマンスを発揮するよう「アライメント（人間の意図への適合）」が進んだためです。
「感情的プロンプト」と精度の関係
元記事にある「人間のように扱う」という指摘は、単なる精神論ではありません。学術的にも「Emotional Prompting（感情的プロンプト）」と呼ばれる研究分野があり、「これは私のキャリアにとって非常に重要です」や「自信を持って回答してください」といった、感情や自信に訴えかける指示が、LLMの推論能力を向上させる場合があることが示唆されています。
これはAIが感情を持ったわけではなく、学習データに含まれる「人間同士の高品質な対話」のパターンにおいて、丁寧な依頼や真剣な相談に対しては、より高品質な回答が返されるという統計的な相関関係をモデルが再現しているに過ぎません。つまり、AIに対して敬意を払うような丁寧な言葉遣いや、文脈を共有する姿勢を見せることが、結果としてモデルの潜在能力を引き出す「最適なキー」となっているのです。
日本企業における「曖昧さ」とプロンプトの課題
ここで日本企業特有の課題に目を向ける必要があります。日本のビジネスコミュニケーションは「阿吽の呼吸」や「忖度（そんたく）」といったハイコンテクストな文化に支えられています。しかし、AIに対して「よしなにやっておいて」という曖昧な指示は、最も避けるべきアプローチです。
「人間のように扱う」とは、AIを同僚のように擬人化して甘えることではなく、論理的かつ明確に「背景・目的・制約条件」を伝えることを意味します。日本企業がAIを業務フローに組み込む際は、丁寧な日本語入力（これはAIも得意とするところです）を維持しつつ、指示内容に関しては欧米的な「明確さ（Explicit）」を意識した構造化が求められます。
擬人化のリスクとガバナンス
一方で、AIを「人間のように」扱うアプローチにはリスクも潜んでいます。これを過度に進めると、従業員がAIに対して過剰な信頼（Over-trust）を寄せ、機密情報を相談相手として漏らしてしまったり、AIがもっともらしく嘘をつく「ハルシネーション」を見抜けなくなったりする恐れがあります。
特に「怒ればより良い答えが返ってくる」というような感情的な試行錯誤は、業務プロセスとしての再現性を欠きます。企業としては、個人の感覚に頼ったプロンプトではなく、MLOps（機械学習基盤の運用）の一環として、評価・検証済みのプロンプトテンプレートを組織的に管理・共有する体制が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンド変化から、日本の実務者が受け取るべき示唆は以下の通りです。
1. プロンプトの標準化と脱属人化
「脅し」や「ハック」に頼るプロンプトは持続可能ではありません。最新モデルの特性に合わせ、論理的かつ丁寧な指示出しを行う「標準プロンプト」を社内で整備し、特定の「AI使い」に依存しない業務フローを構築してください。
2. 「ハイコンテクスト」からの脱却
AIを人間扱いすることと、曖昧な指示を出すことは同義ではありません。日本的な「行間を読む」文化をAIに期待せず、背景情報や出力形式を明示的に言語化するスキル（言語化能力）の教育が、全社員に向けて必要となります。
3. AIとの距離感の規定
AIはあくまで確率論的に動作するツールです。コンプライアンスやガバナンスの観点から、「丁寧な入力は推奨するが、AIを人間と混同しない」「出力結果の最終責任は人間が負う」という原則をガイドラインに明記し、過度な擬人化によるリスクを抑制する必要があります。