投稿者 global-ai-media 
生成AIの性能競争が一段落し、現在はモデルごとの「人格（Personality）」や「振る舞い」の違いが注目されています。GoogleのGemini、X（旧Twitter）のGrok、そしてOpenAIのChatGPTなど、開発元の思想によってAIの応答傾向は大きく異なります。本記事では、こうしたAIの多様化がビジネスに与える影響と、日本の商習慣や組織文化において企業がどのようにモデルを選定・制御すべきかを解説します。
AIモデルにも「個性」が求められる時代
かつて大規模言語モデル（LLM）の評価軸は、ベンチマークテストのスコアやパラメータ数、つまり「どれだけ賢いか」が中心でした。しかし、英The Guardian紙が報じるように、現在のトレンドは「どのような性格を持っているか」へとシフトしつつあります。
例えば、GoogleのGeminiは情報の正確性と安全性を最優先する「真面目な優等生」のような振る舞いをするよう調整されています。一方で、イーロン・マスク氏率いるxAIのGrokは、皮肉やユーモアを交えた「エッジの効いた」回答を特徴とし、あえて政治的な中立性（または既存のポリティカル・コレクトネス）に挑戦するような姿勢を見せています。また、AlibabaのQwenは中国国内の規制や文化的文脈に最適化されています。
これらの違いは偶然生まれたものではなく、開発企業が「アライメント（AIの出力を人間の意図や価値観に合わせる調整）」の工程で意図的に設計したものです。システムプロンプトの設計や、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）の過程で、どのような回答が「良し」とされるかの基準が異なるため、結果としてAIに人格のような個性が宿るのです。
日本企業における「AIの性格」のリスクと機会
この「AIの人格」という概念は、日本企業がAIを導入する際に極めて重要な視点となります。日本のビジネスシーン、特に顧客対応（CS）や対外的な発信においては、「正確さ」だけでなく「礼儀正しさ」や「場の空気（コンテキスト）を読む能力」が厳しく求められるからです。
例えば、Grokのような「エッジの効いた」AIをそのまま日本企業のチャットボットに採用すれば、不謹慎あるいは無礼だと炎上するリスクは避けられません。逆に、あまりに検閲が厳しく「分かりません」を繰り返す安全重視すぎるモデルでは、業務効率化のツールとして役に立たない可能性があります。
日本企業においては、単に「性能が高いモデル」を選ぶのではなく、「自社のブランドイメージやユースケースに合ったトーン＆マナーを持つモデル」を選定する、あるいはそのようにチューニングする技術力が求められます。
「丁寧さ」と「有用性」のトレードオフをどう管理するか
実務的な課題として、AIの安全性・丁寧さと、有用性の間にはトレードオフが発生しやすいという点があります。日本の商習慣に合わせようと過度なガードレール（安全性確保の仕組み）を設けると、AIは創造的な提案や断定的な回答を避けるようになり、結果として「当たり障りのない、役に立たない回答」しか生成しなくなることがあります。
エンジニアやプロダクト担当者は、以下の3つの層でこのバランスを調整する必要があります。
- ベースモデルの選定： 自社の倫理基準に近いモデルを選ぶ（例：エンタープライズ用途ならAzure OpenAI ServiceやBedrock経由のClaudeなど、ガバナンスが効きやすいもの）。
- システムプロンプトの設計： 「あなたは日本の老舗企業の広報担当です」といったペルソナ設定を行い、文体や回答方針を指示する。
- RAG（検索拡張生成）による接地： 社内規定やマニュアルなどの事実情報に基づいて回答させ、AIの「独自の意見（性格）」が出る余地を最小限に抑える。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIモデルの多様化を踏まえ、日本企業は以下の点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. モデルの「思想」を理解した選定
スペック表だけを見るのではなく、そのモデルがどのようなデータで学習され、どのようなアライメント調整を受けているか（安全重視か、自由重視か）を把握してください。特にグローバル展開するサービスでは、地域ごとの文化的許容度の違いを吸収できるモデル構成（例えば、日本向けと米国向けでシステムプロンプトやモデルを使い分ける等）が必要です。
2. ガバナンスとブランド保護
生成AIの出力は、そのまま企業の公式見解と受け取られるリスクがあります。特にBtoCサービスに組み込む場合は、AIが予期せぬ「個性」を発揮してブランドを毀損しないよう、入力と出力の双方にフィルタリング機能を設ける「ガードレール」の実装が必須です。
3. 用途に応じた使い分け（適材適所）
社内のブレインストーミングや新規事業のアイデア出しには、創造性が高く多少のリスクを許容するモデルを使い、顧客対応や法務チェックには保守的で堅実なモデルを採用するなど、一つの万能モデルに頼らない「マルチモデル戦略」が現実的な解となります。