投稿者 global-ai-media 
ChatGPTに「あなたが知っている私に関するすべての情報に基づいて、私と私の仕事の似顔絵を描いて」と指示するトレンドが海外で注目を集めています。一見すると単なる遊びに見えるこの現象は、生成AIの「長期記憶（Memory）」機能とパーソナライゼーションの深化、そして企業が直面するデータプライバシーの課題を浮き彫りにしています。
「ジブリ風」の次は「自分自身の姿」
生成AIを活用した画像生成のトレンドは移ろいやすく、かつてSNSを席巻した「ジブリ風」の画像変換に代わり、現在海外で注目されているのが「ChatGPTによるユーザーの似顔絵作成」です。そのプロンプト（指示文）は非常に示唆的です。「あなたが私について知っているすべてのことに基づいて、私と私の仕事の似顔絵を描いてください」というものです。
このトレンドの面白さは、単に写真のような絵を描かせることではなく、AIが過去のチャット履歴や記憶機能（Memory機能）を通じて、「ユーザーをどのような人物として認識しているか」を可視化させる点にあります。これは、生成AIが単なる「検索・応答エンジン」から、ユーザーの文脈を理解し続ける「パートナー」へと進化していることを象徴する出来事と言えます。
技術的背景：コンテキストの保持と「Memory」機能
この現象の背後には、LLM（大規模言語モデル）のコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）の拡大と、ChatGPTに実装された「Memory（記憶）」機能があります。従来、AIとの対話はセッションごとにリセットされるのが一般的でしたが、Memory機能により、AIはユーザーの職種、好み、家族構成、過去のプロジェクトなどをセッションをまたいで記憶できるようになりました。
企業システムにおける開発視点で見れば、これはRAG（検索拡張生成）やユーザープロファイルデータベースとの連携に相当します。ユーザーが明示的に指示しなくても、AIが「このユーザーはエンジニアであり、Pythonを好み、現在は管理職としてマネジメントに悩んでいる」といった背景情報を踏まえたアウトプット（この場合は似顔絵）を出せるようになったのです。
ビジネスにおける「ハイパーパーソナライゼーション」の可能性
このトレンドは、ビジネスアプリケーションにおけるUX（ユーザー体験）の未来を示唆しています。日本の商習慣において「阿吽の呼吸」や「おもてなし」が重視されるように、AIもまた、ユーザーの文脈を深く理解することが求められます。
例えば、社内ナレッジ検索において、新入社員には用語解説付きの回答をし、ベテラン社員には結論と参照データのみを提示するといった「相手に合わせた振る舞い」が可能になります。また、ECや金融サービスの顧客対応においても、過去の問い合わせ履歴や属性情報という「記憶」に基づき、より人間的で適切な提案を行うハイパーパーソナライゼーションが加速するでしょう。
「全てを知っている」というリスクとガバナンス
一方で、「あなたが知っているすべてのこと」をAIに問うことは、企業にとって重大なリスク確認の契機でもあります。もし、従業員が個人アカウントや、データ学習設定がオフになっていない環境で業務上の機密や個人情報を入力していた場合、AIはその情報を「記憶」し、不適切なタイミングで出力してしまう可能性があります。
日本企業は特に個人情報保護法や機密保持に敏感ですが、AIの「記憶」機能がオンになっている場合、意図せず蓄積されたデータがどのように管理・利用されるかを利用者自身が把握していないケースが散見されます。便利さと引き換えに、プライバシーの境界線が曖昧になるリスクを認識する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンドは、単なる画像生成の流行にとどまらず、AI活用における重要な視点を提供しています。
- パーソナライズ戦略の具体化：顧客や従業員に対して、一律の対応ではなく「過去の文脈」を踏まえたAI体験を設計することで、満足度と業務効率を大幅に向上させることができます。
- データガバナンスの再点検：AIが何を「記憶」し、それをどう利用するかについて、透明性を確保する必要があります。特にエンタープライズ環境では、ユーザーごとの記憶領域の分離や、定期的なメモリ（記憶データ）の棚卸し・削除ルールを策定することが重要です。
- 「人間中心」のAI利用教育：AIが提示する「ユーザー像」はあくまで確率的な出力に過ぎません。AIの出力を鵜呑みにせず、またAIに過度な個人情報を依存させないリテラシー教育が、現場レベルで求められます。