投稿者 global-ai-media 
海外メディアで「ChatGPTの話し方がミレニアル世代のようで痛々しい」という指摘が話題になっています。これは単なる笑い話ではなく、企業が生成AIを活用する際に避けて通れない「ブランドボイスの制御」や「モデルのバイアス」という本質的な課題を示唆しています。本稿では、AIの出力スタイルを日本企業の文脈でどう管理すべきか、実務的な観点から解説します。
AIに宿る「誰か」の人格と学習データの偏り
Business Insiderの記事では、ChatGPTの出力テキストが、特定のネットスラングや言い回し（「chaotic」「unhinged」など）を多用する傾向にあり、まるで「痛々しい（cringe）ミレニアル世代」のようだと指摘されています。この現象は、AIモデルの学習データがインターネット上のテキスト、特にSNSやブログなどWeb上で活発に発信する世代の言葉に大きく依存していることに起因します。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に続く最もらしい言葉」を選んでいます。そのため、学習データの中で支配的なトーンや、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を担当した作業者の好みが、AIの「人格」として色濃く反映されることがあります。これは英語圏に限った話ではありません。日本語モデルにおいても、ネット掲示板のような砕けた口調が混ざったり、逆に翻訳調の不自然な日本語になったりするリスクが常に潜んでいます。
日本企業が直面する「言葉遣い」の難しさ
日本企業がビジネスでAIを活用する際、この「口調（トーン＆マナー）」の問題はより繊細になります。日本語は敬語の種類（尊敬語・謙譲語・丁寧語）や、相手との関係性による使い分けが非常に複雑だからです。
例えば、カスタマーサポートのチャットボットにLLMを組み込む場合、単に「丁寧に」と指示するだけでは不十分です。「慇懃無礼（丁寧すぎて逆に失礼）」な印象を与えたり、あるいは妙に感情的で馴れ馴れしい「ミレニアル世代風」の共感を示したりすることで、企業のブランドイメージを損なう可能性があります。特に日本の商習慣では、誠実さや礼儀正しさが重視されるため、AIの出力が「軽い」と受け取られることは致命的なリスクになり得ます。
実務における解決策：プロンプトエンジニアリングとRAG
では、企業はどのようにAIの出力をコントロールすべきでしょうか。最も即効性があるのは、システムプロンプト（AIへの基本命令）における「ペルソナ設定」と「Few-shotプロンプティング」です。
単に「関西弁で」や「プロフェッショナルに」と指示するだけでなく、具体的な「良い回答例」と「悪い回答例」をいくつかプロンプト内で提示する（Few-shot）ことで、モデルの挙動を特定の文体に固定しやすくなります。また、RAG（検索拡張生成）の仕組みを使い、自社の過去の良質なメール対応履歴やマニュアルを回答の根拠として参照させることで、用語や言い回しを社内標準に近づけることが可能です。
AIガバナンスとしての「ブランドセーフティ」
さらに進んで、独自データによるファインチューニング（追加学習）を行う選択肢もありますが、コストと管理の手間がかかります。まずはプロンプトレベルでの制御と、出力内容を監視する「ガードレール」の仕組みを導入することが現実的です。
ガードレールとは、AIの入出力が不適切でないかをチェックするフィルタリング機能のことです。差別的な発言を防ぐだけでなく、「自社のブランドボイスに合わない表現（過度なスラングや不適切な若者言葉など）」を検知して修正・棄却する仕組みを構築することは、AIガバナンスの重要な一部となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ミレニアル世代風の口調」という話題は、AIが決して中立無色な存在ではなく、学習データ由来のバイアスを持つことを再認識させてくれます。日本企業がこれを実務に活かすための要点は以下の通りです。
1. 「デフォルトのAI」を過信しない
素のモデルは、ネット上の平均的な（あるいは特定層に偏った）口調で話します。自社のビジネスに適したトーンであるとは限りません。
2. 具体的な指示と例示（Few-shot）の徹底
「丁寧な日本語で」という曖昧な指示ではなく、自社の理想とする回答サンプルをプロンプトに含め、模倣させるアプローチが有効です。
3. ブランドリスクとしての管理
顧客接点にAIを出す場合は、誤情報（ハルシネーション）だけでなく「口調」や「態度」も品質管理の対象とし、人間による定期的なレビュー（Human-in-the-loop）のプロセスを組み込むことが推奨されます。