投稿者 global-ai-media 
AIが導き出した最適解が「自明」であっても、それが相手（ユーザーや顧客）の期待を裏切る結果となる場合、その理由付けには高度な戦略が求められます。AIの判断プロセスにおける「説明（Excuse）」の構築と、日本企業が意識すべきガバナンスとコミュニケーション設計について解説します。
「自明な選択」とステークホルダーの納得感
データに基づき、確率論的に最も合理的な解（Your choice is obvious）をAIが出力したとしても、現実のビジネスにおいてそれがそのまま「正解」として受け入れられるとは限りません。特に、融資の否決、採用の不合格、あるいはチャットボットによる顧客要望の却下など、相手方（The other party）にとってネガティブな結果を伝える局面では、単なる「スコアが低かったから」という事実の提示だけでは不十分です。
元来、人間関係において期待を裏切る際の「言い訳（Excuse）」や理由説明には、相手の感情や状況を汲み取った高度な思考（Shrewd thinking）が必要です。AIシステムを社会実装する際、この「納得感を醸成するプロセス」が欠落していると、どれほどモデルの精度が高くても、炎上リスクや顧客離れを引き起こす原因となります。
「言い訳」を生成するAIのリスクと可能性
大規模言語モデル（LLM）の文脈において、「言い訳を巧みに作り出す」という行為は、二つの側面から議論されています。
一つは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクです。生成AIは、文脈的に自然な文章を生成することに長けているため、事実に基づかない「それらしい理由」を捏造してしまう可能性があります。企業が説明責任を問われる場面で、AIが根拠のない言い訳を出力することは、コンプライアンス上許容されません。
もう一つは、解釈可能性（XAI：Explainable AI）の重要性です。ブラックボックスになりがちなAIの判断に対し、なぜその結論に至ったのかを事後的に、かつ人間に理解可能な形で説明する技術です。ここでは「言い訳」をネガティブな意味ではなく、「論理的な正当化」として捉え直す必要があります。日本企業が得意とする「丁寧な説明責任」をAIシステムにどう組み込むかは、システム設計の重要な要件となります。
日本企業における「断り」のコミュニケーション設計
日本の商習慣では、直接的な拒絶を避け、文脈や空気感を重んじる傾向があります。AIが自動化・効率化を進める中で、この「断りの作法」をどう実装するかは、ユーザー体験（UX）の質を大きく左右します。
例えば、カスタマーサポートにおいてAIエージェントが顧客の要望を却下する場合、単にマニュアル通りの回答をするのではなく、顧客の不満を最小限に抑えるための「クッション言葉」や代替案の提示といった、高度な対話設計が求められます。これは技術の問題というよりは、サービス設計やブランドマネジメントの領域です。
日本企業のAI活用への示唆
AIが提示する結果がいかに論理的に正しくても、それを受け取る人間側の感情や社会的な文脈を無視することはできません。特に以下の3点を意識する必要があります。
- 「説明可能性」の実装：AIの判断により不利益を被るステークホルダーがいる場合、その理由を合理的かつ誠実に説明できるロジック（XAI）をシステムに組み込むこと。
- ハルシネーション対策：AIに理由を生成させる際は、必ず信頼できるデータソースに基づいているか（RAG等の活用）を確認し、根拠のない「言い訳」を防ぐガバナンスを効かせること。
- 「断り」のUX設計：AIによる自動応答において、期待に応えられない場合のコミュニケーションフローを慎重に設計し、日本的な「配慮」をシステムに反映させること。