投稿者 global-ai-media 
米国の出版業界の権威であるジェーン・フリードマン氏が、自身の著作や知見をもとに「自分自身のAIチャットボット」を作成した事例が注目を集めています。汎用的なLLM（大規模言語モデル）の回答スタイルを脱却し、専門家としての「権威」と「率直さ」をAIにどう宿らせるか。この試みから、企業が独自データを活用してAIエージェントを構築する際の実務的なヒントを探ります。
汎用AIの「過剰な丁寧さ」という課題
ジェーン・フリードマン氏が自身のAIボット構築において直面した最初の課題は、LLM特有の「トーン（口調）」でした。ChatGPTやClaudeなどの基盤モデルは、デフォルトの設定では安全性を重視するため、過剰に丁寧で、時に卑屈とも取れるような当たり障りのない回答をする傾向があります。
フリードマン氏は自身のボットに対し、「権威を持ち、直接的であること」そして「LLMによくある追従的なトーンを避けること」を指示しました。これは、日本企業が社内用や顧客用のAIを開発する際にも非常に重要な視点です。日本語のLLMは特に、敬語表現が冗長になりがちで、結論が後回しになるケースが見受けられます。業務効率化を目指すツールであれば、あえて「簡潔・断定」のトーンをシステムプロンプト（AIへの基本指示）で定義し、ビジネスコミュニケーションのスピード感に合わせるチューニングが必要です。
RAGによる「回答範囲の限定」と信頼性
フリードマン氏の事例で注目すべきもう一つの点は、回答のソースを「自身のコンテンツのみ」に限定しようとしたことです。これは技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる手法で、AIにあらかじめ特定のドキュメントを読み込ませ、その範囲内でのみ回答を生成させるアプローチです。
しかし、ここで「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクと向き合うことになります。AIは知識ベースに答えがない場合、学習済みの一般的な知識で穴埋めをしようとすることがあります。専門家ボットとしての価値を保つには、「分からないことは分からないと答える」制御が不可欠です。日本企業において、ベテラン社員のノウハウをAI化する「技術伝承」の文脈でAI導入が進んでいますが、不確かな情報を断定的に出力させないための「回答拒否」の設計は、ガバナンスの観点から最優先事項となります。
「人格」を持ったAIの運用とリスク
「私自身をAIにする」というコンセプトは、個人ブランドを持つ専門家にとっては強力なツールですが、企業にとっては「誰の人格として振る舞わせるか」という組織論的な問いを投げかけます。
特定のスター社員の分身を作ることは、その社員への依存（属人化）をAI上でも再現してしまう恐れがあります。また、その社員が退職した場合の権利関係（肖像権やパブリシティ権に準ずるもの）や、AIが不適切な発言をした際の責任の所在など、法的・倫理的な課題も浮上します。日本では2024年現在、AIによる生成物の権利関係について議論が活発化していますが、特定の個人の「人格」を模したAIを商用展開する場合、事前に明確な契約とガイドラインを策定しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
フリードマン氏の実験は、単なるチャットボット作成を超え、AIに「自社の文化や専門性」をどう実装するかという本質的な問いを含んでいます。日本企業がここから学ぶべきポイントは以下の通りです。
- 「丁寧さ」よりも「らしさ」の定義：デフォルトのAIの口調をそのまま使わず、自社のブランドや社内文化に即したトーン＆マナー（トンマナ）をプロンプトエンジニアリングで厳密に定義すること。
- ナレッジの境界線を引く：RAG構築において、参照データの質を担保するのは当然として、「データにない質問」に対する挙動（エスカレーションや回答拒否）を厳格に設計すること。これが信頼性の担保になります。
- 技術継承ツールとしての活用：「専門家の分身」というアプローチは、日本が抱える熟練労働者不足への対策として有効です。ただし、個人に依存するのではなく、組織の集合知としての「エキスパートボット」を目指す設計が、長期的にはリスク分散につながります。