投稿者 global-ai-media 
米国のエンジニアコミュニティHacker Newsにおいて、「新規アカウントによるエムダッシュ（—）の使用は、LLMによる自動生成投稿である可能性が高い」という議論が注目を集めています。人間がAI生成コンテンツに対して抱く「違和感」や「疑念」は、日本企業が対外的なコミュニケーションやプロダクト開発を行う上でも無視できない課題となりつつあります。本記事では、この些細な現象から読み取れるAIテキストの受容リスクと、企業が取るべき品質管理のアプローチについて解説します。
「完璧すぎる」がゆえの疑念：Hacker Newsでの観測
Hacker Newsは、シリコンバレーを中心としたスタートアップやエンジニア文化を象徴する掲示板です。そこで最近、「新規アカウントが投稿の中で『エムダッシュ（—）』を多用する場合、それは人間ではなくLLM（大規模言語モデル）によって書かれた可能性が高い」という議論が巻き起こりました。
英語圏のインターネットスラングや掲示板文化において、ユーザーは通常、入力の手間を省くためにハイフン（-）や二重ハイフン（–）を使用します。一方、書籍や論文などの整ったデータセットで学習されたLLMは、文法的に正しく美しいエムダッシュ（—）を出力する傾向があります。皮肉なことに、文法的な「正しさ」や「丁寧さ」が、かえって「人間らしくない」というシグナルとして機能し始めているのです。
これは単なる記号の問題ではありません。人間側が、AI特有の「匂い」や「癖」を無意識のうちにパターン認識し、警戒心を抱くようになっている現状を示唆しています。
テキストにおける「不気味の谷」現象
ロボット工学には、ロボットが人間に近づくにつれて親近感が増すものの、ある一点で急激に不気味さを感じる「不気味の谷（Uncanny Valley）」という概念があります。現在の生成AIによるテキストも、これに近い領域に入りつつあります。
日本国内においても、同様の現象は見られます。例えば、ビジネスメールやチャットにおいて、「不自然に整った敬語」「過剰な論理構成」「『結論から申し上げますと』といった定型句の多用」などが、AI生成文であることを疑わせる要因となっています。
企業が顧客対応（カスタマーサポート）やマーケティングコンテンツにAIを導入する場合、この「違和感」は顧客満足度やブランドの信頼性を損なうリスク要因となります。顧客は「自分の悩みに真剣に向き合ってもらえていない」「機械的に処理されている」と感じた瞬間、エンゲージメントを低下させる傾向があります。
検出技術の限界といたちごっこ
現在、AI生成テキストを技術的に判別することは非常に困難です。OpenAIをはじめとする主要ベンダーは、電子透かし（ウォーターマーク）技術の研究を進めていますが、実用レベルでの完全な検知には至っていません。その結果、人々は前述のエムダッシュのような「ヒューリスティック（経験則）」に頼らざるを得なくなっています。
しかし、こうした経験則は危険も孕んでいます。本来人間が書いた文章であっても、たまたま丁寧な表現を使っただけで「AIが書いた」と誤解される（False Positive）リスクがあるからです。特に、日本語のビジネス文書は定型的な表現が多いため、AI生成文との区別がいっそうつきにくく、冤罪的な疑いをかけられるケースも想定されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、技術的な精度だけでなく、受け手である人間の「認知」や「心理」を考慮したAI活用の重要性を示しています。日本の実務者は以下の点を意識すべきです。
1. Human-in-the-loop（人間による介在）の再定義
対外的なコミュニケーションにおいては、LLMの出力をそのまま使用するのではなく、必ず人間が最終確認し、自社の「トーン＆マナー」に合わせて微調整するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むべきです。特に、「エムダッシュ」のような些細な記号や、日本語における過剰な接続詞の使用を取り除き、適度な「揺らぎ」や「体温」を持たせることが信頼維持につながります。
2. プロンプトエンジニアリングによる「企業人格」の設計
「丁寧なメールを書いて」という単純な指示ではなく、自社のブランドボイスを定義したスタイルガイドをプロンプトに組み込む必要があります。「あえて断定を避ける」「専門用語には平易な解説を加える」など、日本独自の商習慣や組織文化に即した文体指示を与えることで、AI特有の「教科書的な不自然さ」を軽減できます。
3. 透明性の確保とリスク管理
AIであることを隠して人間に見せかけようとすることは、発覚した際のレピュテーションリスク（評判の毀損）が極めて高くなります。チャットボットなどでは「AIが回答しています」と明示する、あるいは、AIはあくまで下書き作成支援に留め、最終アウトプットは人間の責任で発信するなど、ガバナンスとコンプライアンスの観点から運用ルールを明確化することが求められます。