LLMによる「ニューロダイバーシティ」支援の現在地：自閉スペクトラム症のコミュニケーションを学ぶAIツールが示唆するもの

生成AIの活用は業務効率化から「対人スキルの向上」へと広がりを見せています。自閉スペクトラム症（ASD）の特性を踏まえたコミュニケーションを学習する新たなAIツールの事例をもとに、日本企業におけるダイバーシティ推進や人材育成へのAI活用の可能性と、留意すべきリスクについて解説します。

生成AIによる「ソフトスキル」トレーニングの可能性

大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用といえば、ドキュメント作成やコード生成といった「業務効率化」に焦点が当たりがちです。しかし、昨今のグローバルな動向として、LLMをコミュニケーションのシミュレーターとして活用し、人間のソフトスキルや共感能力（エンパシー）を高めるためのツールとして利用する動きが出てきています。

今回取り上げる事例は、自閉スペクトラム症（ASD）の人々がどのように言葉を知覚し、使用するかを学習するためのインタラクティブなLLMツールです。このツールは、ユーザーとの会話シミュレーションを行い、その応答内容を評価することで、ニューロダイバーシティ（脳や神経由来の個人差を多様性として尊重する考え方）への理解を深めることを目的としています。

「空気を読む」文化とニューロダイバーシティの壁

この技術は、日本企業にとっても極めて重要な示唆を含んでいます。日本のビジネス現場は、文脈依存度が高い「ハイコンテキスト」なコミュニケーション（いわゆる「空気を読む」文化）が主流です。しかし、曖昧な表現や非言語的な合意形成は、明確な指示や論理的な構造を好む傾向があるASDの当事者にとっては、大きな障壁となることがあります。

従来、こうしたギャップを埋めるための研修は、座学や講師によるロールプレイングが主でしたが、コストや心理的なハードル（失敗への恐れ）が課題でした。LLMを用いたシミュレーターであれば、管理職や同僚は、相手を傷つけるリスクのない安全な環境で、「どのような表現が誤解を招くか」「どう伝えれば意図が正確に伝わるか」を試行錯誤しながら学ぶことができます。これは、近年日本企業でも重要視されている人的資本経営や、障害者雇用における定着支援の観点からも有効なアプローチと言えます。

AIによるステレオタイプ化のリスクと限界

一方で、こうしたAIツールの導入には慎重な検討も必要です。最大のリスクは、AIが学習データに含まれるバイアスを増幅し、ASDの特性を過度にステレオタイプ化してしまう可能性です。

自閉スペクトラム症はその名の通り「スペクトラム（連続体）」であり、特性は個人によって大きく異なります。「AIが正解としたコミュニケーション」が、目の前の当事者全員に当てはまるわけではありません。AIのフィードバックを絶対的な正解として鵜呑みにするのではなく、あくまで「多様な感じ方の一例」として捉えるリテラシーが求められます。また、LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクも考慮し、医学的・心理学的な専門家の監修が入っているかどうかも、ツール選定の重要な基準となります。

日本企業のAI活用への示唆

今回の事例から、日本企業がAI活用を進める上で検討すべきポイントは以下の通りです。

• 「効率化」以外のAI価値の探索：
  文書作成だけでなく、ハラスメント防止、メンタルヘルス対応、異文化理解など、対人関係のトレーニングやシミュレーションにLLMを活用することで、組織の心理的安全性やダイバーシティ受容度を高められる可能性があります。
• 「暗黙知」の形式知化と翻訳：
  日本特有のハイコンテキストなコミュニケーションを、AIを介して明示的な言語に変換（翻訳）する支援ツールとしての活用は、ASD当事者だけでなく、外国人材との協働においても有効なユースケースとなり得ます。
• ガバナンスと倫理的配慮：
  人間の内面や特性に関わる領域でAIを利用する場合、プライバシー保護はもちろん、「AIの判断が偏見を助長しないか」という倫理的な検証プロセス（AIガバナンス）が必須です。人事・労務部門と技術部門が連携し、ツールの限界を理解した上で運用設計を行う必要があります。