投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやGeminiなどのLLMは、時として親切すぎて「喋りすぎる」傾向があります。個人の遊びなら問題ありませんが、ビジネス実装においては、冗長な回答はUXの低下やコスト増大に直結します。本稿では、生成AIの出力を適切に制御するための技術的背景と、日本企業が意識すべき実務的な対応策について解説します。
「丁寧すぎるAI」がビジネスにもたらす弊害
生成AI、特にChatGPTやGeminiのような対話型AIは、人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）を経て、「役に立つ、無害で、正直な」回答をするよう調整されています。しかし、この調整が裏目に出ることがあります。単純な事実確認や、システム間連携のためのデータ抽出を行いたい場面であっても、AIが背景説明や過剰な挨拶、不要な補足を付け加えてしまう現象です。
特に日本語のモデルでは、学習データに含まれる「丁寧語・謙譲語・尊敬語」の商習慣が強く反映されるため、英語圏のモデルと比較しても回答が長くなりがちです。「承知いたしました。ご質問いただいた件につきまして、以下の通り回答させていただきます……」といった前置きは、チャットボットのUX（ユーザー体験）を損なうだけでなく、API利用時のトークン課金（コスト）を無駄に消費し、回答生成までのレイテンシ（待ち時間）を増大させる要因となります。
「Custom Instructions」とシステムプロンプトの活用
元記事でも触れられている通り、こうした過剰な説明を抑制するには、AIに対する「指示の与え方（プロンプト）」を工夫する必要があります。個人利用であれば、ChatGPTの「Custom Instructions（カスタム指示）」機能などを使い、「前置きは不要」「結論のみを答えて」「〇〇文字以内で」といったルールを恒久的に設定するのが有効です。
企業が自社サービスや社内システムにLLMを組み込む場合は、システムプロンプト（System Prompt）の設計が重要になります。これは、ユーザーが入力するプロンプトとは別に、開発者が裏側で設定する「AIへの役割定義」です。
- 役割の明確化：「あなたは簡潔に答えるアシスタントです」と定義する。
- 制約条件の付与：「挨拶禁止」「回答は箇条書きのみ」「JSON形式で出力」といった厳密なフォーマットを指定する。
- トーン＆マナーの指定：日本企業の場合、「丁寧語（です・ます）」は維持しつつ、「慇懃無礼にならない程度の簡潔さ」を指示するチューニングが求められます。
日本企業における実用例とリスク管理
日本国内のAI活用シーンにおいて、この「出力制御」は特に以下の場面で重要性を帯びます。
一つは、LINEやSlackと連携した社内ボットです。スマートフォンの限られた画面領域では、長文の回答はスクロールの手間を増やし、視認性を著しく下げます。「要約して」と指示しなくとも、デフォルトで要約された回答を返す設計が、現場の定着率を左右します。
もう一つは、RAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ検索です。社内規定などを検索した際、AIが一般論（インターネット上の知識）を混ぜて「過剰に説明」してしまうと、社内ルールと一般論の区別がつかなくなり、ガバナンス上のリスクとなります。「検索結果にある情報のみを使用し、それ以外は『わかりません』と答えること」という厳格な制御（Grounding）が必要です。
一方で、過度に出力を制限することによるリスクもあります。あまりに「簡潔さ」を強制しすぎると、本来必要な文脈やリスクへの警告（免責事項など）まで省略されてしまう可能性があります。特に金融や医療など、説明責任が問われる分野では、簡潔さと正確性のバランスを慎重に見極める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIの出力を適切にコントロールすることは、単なる「使いこなしのテクニック」ではなく、品質管理とコスト管理の一環です。
- プロンプトの標準化と資産化：個々の社員がその都度「短くして」と頼むのではなく、組織として推奨する「カスタム指示」のテンプレートや、システム共通のプロンプトを整備し、出力品質を均質化してください。
- 「おもてなし」と「効率」の分離：顧客対応用のAIには日本的な丁寧さを、社内業務効率化用のAIには極限までの簡潔さを設定するなど、用途に応じたペルソナ設計（人格設定）を明確に分けることが推奨されます。
- トークン・エコノミーの意識：日本語はトークン効率が英語に比べて悪い傾向にあります。無駄な「枕詞」を削ることは、APIコストの削減に直結します。エンジニアだけでなく、予算管理を行うマネージャー層もこの仕組みを理解しておくべきです。