投稿者 global-ai-media 
人間関係において「説教臭い態度」や「質問をしない一方通行」が相手の気持ちを冷めさせるように、対話型AIにおいてもユーザーの離脱を招く特定の「振る舞い」が存在します。本記事では、日常的なコミュニケーションの好みを扱う記事をヒントに、大規模言語モデル（LLM）のアライメント、および日本の商習慣に求められるAIの「人格（ペルソナ）」設計について解説します。
AIにも「相性」と「嫌われる理由」がある
元の記事は、星座ごとの性格に基づいた「Turn-off（気持ちが冷める瞬間、興ざめする要素）」について触れたライフスタイル記事です。「説教ばかりする（always lecturing）」「常にマウントを取る（always one-upping）」「決して質問をしない」といった行動が、人間関係を破綻させると指摘しています。
実は、この視点は現在の生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）を活用したチャットボットやエージェント開発において、極めて重要な示唆を含んでいます。AI開発の現場では、モデルの精度（Accuracy）ばかりが注目されがちですが、ユーザーがサービス継続を断念する理由は、往々にして「AIの振る舞い」にあるからです。
例えば、過剰な安全対策（セーフティガード）により、ユーザーの意図を汲まずに「それはお答えできません」と繰り返すAIは、まさに「説教臭い」と感じさせます。また、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によってユーザーの知識を上書きしようとする挙動は、不快な「マウント」として受け取られかねません。AIの実装においては、単にタスクをこなすだけでなく、人間と協調するための「アライメント（人間の価値観や意図への適合）」が不可欠です。
日本の商習慣における「文脈」とAIの限界
特に日本市場において、この「AIの振る舞い」はクリティカルな問題となります。日本はハイコンテクスト（文脈依存度が高い）文化であり、明言されない行間を読むことが美徳とされます。
グローバルで開発された汎用LLMは、基本設定のままでは「直接的すぎる」傾向があります。例えば、社内ヘルプデスクや顧客対応チャットボットにおいて、正論であっても冷淡な回答や、文脈を無視した一方的な情報提供（記事で言うところの『質問をしない』態度）は、日本のユーザーに対して「使いにくい」「空気が読めない」という印象を与え、定着率（リテンション）を著しく下げる要因となります。
また、欧米流のジョークやウィットに富んだ回答も、日本のビジネスシーンでは不誠実と受け取られるリスクがあります。日本企業がLLMを導入する際は、単なる翻訳ではなく、日本の組織文化や顧客の期待値に合わせた「トーン＆マナー」のチューニング（調整）が求められます。
「人格」を持ったAIエージェントのガバナンス
近年、システムプロンプト（AIへの役割指示）によって、AIに特定のキャラクターや人格を持たせる手法が一般的になっています。しかし、ここにもリスクがあります。元の記事にあるように「相性」の問題が発生するからです。
過度にフレンドリーなAIは、金融機関や医療機関の窓口としては信頼性を損なう可能性があります。逆に堅苦しすぎるAIは、エンターテインメントやブレインストーミングの相手としては不向きです。企業は、「自社のブランドイメージを体現するAI」とはどうあるべきか、というブランディングの視点を持つ必要があります。これは技術的な課題であると同時に、マーケティングおよびガバナンスの課題でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の「対話の質の不一致（Turn-off）」という観点から、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に留意すべき点を整理します。
- 「正しさ」だけでなく「好ましさ」を評価する：
技術的なベンチマークだけでなく、実際のユーザー体験として「イラっとしないか」「会話が成立していると感じるか」を評価指標（Human Evaluation）に含める必要があります。特にRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）のプロセスにおいて、日本人の感性に合ったフィードバックデータが重要です。 - 日本独自の「配慮」をプロンプトに組み込む：
「クッション言葉」の使用や、断定を避ける表現など、日本のビジネスコミュニケーション特有の作法をシステムプロンプトやRAG（検索拡張生成）の参照データに組み込むことで、受容性を高めることができます。 - 過剰な「説教」モードの回避：
コンプライアンス対応は必須ですが、ユーザーの入力を過剰に拒否する挙動は生産性を下げます。リスク管理とユーザビリティのバランスを見極め、拒否する場合でも代替案を提示するなどの「建設的な対話」を設計することが求められます。 - 透明性の確保：
AIが「なぜその回答をしたか」がブラックボックスのままだと、ユーザーは不信感を抱きます。特に「マウント（誤情報の提示）」を防ぐために、回答の根拠となるドキュメントを明示する機能を実装することは、日本の実務現場での信頼獲得に不可欠です。