投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIは、デフォルト設定のままでは「無難で均質的」な回答になりがちです。本記事では、AIの出力をコントロールするための「創造性スイッチ（パラメータやペルソナ設定）」の仕組みを解説し、日本のビジネスシーンにおいて、リスクを管理しつつAIの表現力を最大化するための手法とガバナンスのあり方を考察します。
なぜ「デフォルト」のChatGPTは無難なのか
生成AIを活用する多くの企業が直面する課題の一つに、「回答が優等生すぎて面白みがない」、あるいは「自社のトーン＆マナーに合わない」という点があります。元記事でも指摘されている通り、ChatGPTは基本的に「平均的で安全な回答」を生成するように調整（アライメント）されています。これは、差別的発言や誤情報を防ぐための安全策ですが、同時にビジネスにおける差別化や、特定の文脈（コンテキスト）に即した表現を阻害する要因にもなります。
実務においてAIのポテンシャルを引き出すには、この「デフォルトの壁」を突破し、意図的に出力をコントロールする技術が必要です。それには大きく分けて「プロンプトによるペルソナ設定」と「APIパラメータによる技術的調整」の2つのアプローチが存在します。
プロンプトエンジニアリング：ペルソナという「スイッチ」
最も手軽な「スイッチ」は、プロンプト（指示文）によるペルソナの付与です。単に「メールを書いて」と指示するのではなく、「あなたは20年の経験を持つベテランの広報担当者です。誠実さを最優先しつつ、少しウィットに富んだ表現で」といった役割と制約を与えます。
日本のビジネスシーンにおいては、このペルソナ設定が特に重要です。例えば、「親しみやすいトーンで」と指示した場合、AIが欧米的な「フレンドリーさ」を学習しているため、日本の商習慣では不適切な「タメ口」や「過剰な絵文字」が出力されるリスクがあります。「日本の大手製造業の社内文化を熟知したアシスタント」のように、文化的背景まで含めたペルソナを定義することで、日本の組織文化に馴染む出力が得られやすくなります。
技術的アプローチ：TemperatureとTop-Pの理解
プロダクト担当者やエンジニアが理解しておくべき、より本質的な「スイッチ」は、LLM（大規模言語モデル）が持つパラメータです。ChatGPTのWeb画面では隠されていますが、APIを利用したシステム開発や、OpenAI Playgroundなどの環境では、以下の値を調整可能です。
- Temperature（温度）：出力の「ランダム性」を制御します。数値を低く（0に近く）すれば、毎回同じような事実に基づいた固い回答になり、高く（1に近く）すれば、創造的で多様な回答になりますが、論理破綻のリスクも高まります。
- Top-P（核サンプリング）：AIが次の単語を選ぶ際の候補の広さを制御します。これを調整することで、語彙の多様性をコントロールできます。
例えば、契約書のレビューやマニュアル作成などの「正確性が求められる業務」ではTemperatureを下げ、新規事業のアイデア出しやキャッチコピー作成などの「発散が求められる業務」ではTemperatureを上げるといった使い分けが、システム実装レベルで求められます。
日本企業における活用とリスク管理
「創造性」を高めることは、同時に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを高めることでもあります。特に日本語のようなハイコンテクストな言語において、創造性を高く設定しすぎると、文法的には正しくても、文脈や敬語の使い方が不自然になったり、事実無根の内容を自信満々に語ったりする可能性が増大します。
したがって、日本企業がAIを組み込む際は、以下の二点を意識する必要があります。
- 用途ごとのパラメータ固定：社内チャットボットなどでAIを全社展開する場合、ユーザー（従業員）任せにするのではなく、業務アプリ側で「要約モード（低Temperature）」「アイデア壁打ちモード（高Temperature）」といったプリセットを用意し、裏側でパラメータを制御する。
- 敬語と創造性のバランス：AIに「創造的」な文章を書かせようとすると、敬語が崩れる傾向があります。出力後に人間がチェックするフロー（Human-in-the-Loop）を前提とするか、あるいは「内容は創造的だが、文体は『です・ます』調を厳守」といったSystem Prompt（システムプロンプト）による強力な制約を設けることが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマである「創造性スイッチ」の活用は、単なるテクニック論ではなく、AIガバナンスと品質管理の問題です。
- 「お任せ」からの脱却：デフォルト設定のまま業務適用するのではなく、自社の業務（正確性重視か、創造性重視か）に合わせて、プロンプトやパラメータをエンジニアリングレベルで最適化する必要があります。
- 標準化と共有：優秀なプロンプト（ペルソナ設定）を個人のノウハウに留めず、組織として「プロンプトライブラリ」として蓄積・共有することが、組織全体の生産性向上に繋がります。
- リスク許容度の定義：マーケティング部門での案出しには高い創造性（＝高いエラー率）を許容し、法務部門では許容しないなど、部署やタスクごとにAI運用のポリシーを明確に分けることが推奨されます。
AIは「魔法の箱」ではなく、入力と設定次第で挙動が変わる「高度な確率的ツール」です。その特性を正しく理解し、自社のビジネスに合わせてチューニングできる企業こそが、AIの実利を享受できるでしょう。