投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIに対し、「お願いします」や「ありがとう」といった丁寧な言葉をかけることは、計算資源やエネルギーの無駄遣いになるのでしょうか。技術的な観点からのコスト分析と、日本特有のビジネス文化やプロンプトエンジニアリングの実効性を交え、AIとの「対話の作法」について考察します。
AIへの挨拶が消費するエネルギーの実情
生成AIを利用する際、人間相手と同じように「〜してください」「ありがとうございます」といった丁寧語を含めるユーザーは少なくありません。特に礼節を重んじる日本のビジネスパーソンにとって、AIに対しても自然と敬語を使ってしまうのは珍しいことではないでしょう。
しかし、昨今の「Green AI（環境負荷を低減するAI）」への関心の高まりとともに、「余計な単語を入力することは、無駄な計算処理を増やし、電力を浪費しているのではないか」という疑問も浮上しています。
結論から言えば、元の記事でも触れられている通り、プロンプトに数語の丁寧語を加えることによる環境負荷やコストへの影響は「極めて微々たるもの」です。大規模言語モデル（LLM）の推論プロセスにおいて、消費される計算リソースの大半は、巨大なニューラルネットワークのパラメータを動かすことに費やされます。入力されるトークン（テキストの構成単位）が数個増えたところで、全体のエネルギー消費量に対する比率は誤差の範囲に留まります。
プロンプトエンジニアリングにおける「礼儀」の効果
では、コストの観点以外で、AIに礼儀正しく接することに意味はあるのでしょうか。技術的な側面から見ると、丁寧な言葉遣いがAIの出力品質にポジティブな影響を与えるケースが確認されています。
現在の主要なLLMの多くは、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）という手法でトレーニングされています。この学習データには、人間同士の丁寧で建設的な対話が多く含まれています。そのため、ユーザーが丁寧なトーンで指示を出すと、モデル側も「高品質で役立つ回答」をするモードに入りやすくなり、結果として望ましい出力が得られる確率が高まるという仮説があります。
逆に、極端に乱暴な言葉や命令口調は、学習データ内のネガティブなコンテキストと結びつきやすく、AIが安全装置（ガードレール）を過剰に作動させたり、回答を拒否したりするリスクも孕んでいます。
日本の組織文化とAIとの協働
日本企業におけるAI導入の文脈では、この「丁寧さ」は別の意味を持ちます。日本人は文脈（コンテキスト）を重視するハイコンテキスト文化にあり、言葉の端々にニュアンスを込めます。無理に「命令形」や「キーワードの羅列」だけにプロンプトを削ぎ落とそうとすると、入力する人間側の思考が整理されず、かえって意図が伝わりにくい曖昧な指示になることがあります。
また、AIを「単なるツール」ではなく「コパイロット（副操縦士）」や「パートナー」として捉える組織の方が、現場への定着率が高い傾向にあります。従業員がAIに対して自然体で接し、心理的な抵抗感を下げるために、人間らしい対話スタイルを許容することは、組織マネジメントの観点からも理にかなっています。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点に留意すべきです。
- マイクロマネジメントを避ける：プロンプトの文字数を極限まで削っても、コスト削減や省エネ効果は限定的です。現場に対し「AIへの挨拶禁止」のような過度なルールを設ける必要はありません。
- プロンプトの「明確さ」を最優先する：丁寧語を使うかどうかよりも、指示の具体性、背景情報の提供、出力形式の指定といった「論理的な明確さ」が重要です。丁寧語を含めることで指示者が自然な文章を書けるなら、それは推奨されるべきです。
- サステナビリティの本質を見極める：もし企業としてAIの環境負荷（ESG対応）を気にするのであれば、プロンプトの数文字ではなく、使用するモデルのサイズ（パラメータ数）の適正化や、クラウドインフラの選定、ファインチューニングの必要性の有無といった、より大きな構造的要因に目を向けるべきです。
AIは言葉を確率的に処理する機械ですが、それを使うのは感情を持つ人間です。日本特有の商習慣や言語文化に根ざした「自然な対話」を通じて、AIの能力を最大限に引き出すアプローチが、結果として生産性向上につながるでしょう。