投稿者 global-ai-media 
生成AIは通常、人間に対して友好的で肯定的な振る舞いをするよう調整されていますが、プロフェッショナルな業務においては、その「過度な優しさ」が仇となることがあります。本記事では、AIにあえて厳しい「いじめっ子（Bully）」のような役割を与え、編集者として活用した事例をヒントに、ビジネスにおけるAIのペルソナ設計（System Prompts）の重要性と、日本企業が陥りやすい「忖度」文化への対策としての活用法を解説します。
「褒めるAI」の限界と、プロが求める「冷徹なフィードバック」
最近、海外の技術系メディアにおいて「AIエージェントを、自分を泣かせるほどの『いじめっ子』に設定した」という興味深い記事が話題となりました。著者は、自身の文章を推敲するために、AIに対して「母親のような優しさ」ではなく「冷徹な編集者」として振る舞うよう指示を与えました。その結果、AIは著者の文章の論理的欠陥や表現の甘さを容赦なく指摘し、結果として成果物の品質が劇的に向上したといいます。
現在主流の大規模言語モデル（LLM）は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）というプロセスを経ており、基本的には「有害性を避け、ユーザーに協力的で、礼儀正しい」回答をするよう調整されています。しかし、この「礼儀正しさ」は、ビジネスの現場では時として「過剰な忖度」や「無難な回答」につながり、創造的な摩擦や批判的思考を阻害する要因となり得ます。
日本企業における「空気を読まないAI」の価値
この事例は、日本のビジネス環境においてこそ重要な示唆を含んでいます。日本の組織文化では、和を尊ぶあまり、会議での批判的な意見が出にくかったり、上司や取引先に対して「空気を読んだ」発言に終始してしまったりする傾向があります。ここに「厳格なペルソナ」を持たせたAIを導入する余地があります。
例えば、新規事業のアイデア出しや、社内稟議書の作成において、AIに「百戦錬磨の厳格な投資家」や「リスク管理の鬼である法務担当」といったペルソナ（役割）を与えるのです。AIは人間関係や社内政治を考慮しないため、論理的な矛盾や市場性の欠如を客観的かつストレートに指摘できます。これは、組織内の「忖度」を打破し、意思決定の質を高めるための「壁打ち相手」として極めて有効です。
システムプロンプトによる制御とガバナンス
技術的な観点からは、これは「システムプロンプト（System Prompt）」や「カスタムインストラクション」の巧みな活用事例と言えます。単に「文章を直して」と頼むのではなく、「あなたは〇〇という立場で、××という基準に基づき、一切の妥協なく批評せよ」と定義することで、LLMの出力傾向を制御します。
ただし、企業導入においてはリスク管理も不可欠です。社内ツールとして、エンジニアのコードレビューや企画書のブラッシュアップに「厳しいAI」を使うのは有効ですが、顧客対応を行うチャットボットにこの設定が漏れ出せば、ブランド毀損に直結します。また、従業員へのフィードバックにAIを活用する場合、過度に攻撃的な表現は「AIハラスメント」のような新たなメンタルヘルス上の問題を引き起こす可能性もゼロではありません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「厳しいAI」の事例から、日本企業の意思決定者や実務者が学ぶべきポイントは以下の通りです。
1. 「汎用的なAI」から「特化型ペルソナ」への移行
単にChatGPT等を導入するだけでなく、業務ごとに最適な「人格」と「評価基準」を定義したプロンプトテンプレートや社内アプリを整備すべきです。「優しいアシスタント」だけでなく、「厳しい監査役」や「冷徹な編集者」を使い分けることで、業務品質が向上します。
2. 組織の「忖度」文化へのカウンターとして活用
人間同士では角が立つ指摘も、AIであれば感情的な摩擦なしに受け入れられます。会議のファシリテーションやレビュープロセスに、あえて批判的な視点を提供するAIエージェントを組み込むことは、日本企業のイノベーション促進に有効です。
3. ガバナンスによる出力制御の徹底
AIの性格を尖らせるほど、その利用範囲（Internal vs External）を厳密に区分する必要があります。「厳しさ」はあくまで社内の品質向上プロセスに限定し、対外的なインターフェースでは従来の「礼儀正しさ」を維持するといった、ガードレールの設計が求められます。