投稿者 global-ai-media 
オーストラリアの大手スーパーマーケットWoolworthsが導入したAIエージェントが、顧客から「不快（ick）」との評価を受け、修正を余儀なくされました。この事例は、生成AIを用いた顧客対応における「人間らしさ」の演出がいかに諸刃の剣であるかを示唆しています。日本企業が対話型AIを実装する際に留意すべきUX設計、ペルソナ設定、そして文化的な受容性について解説します。
「人間らしさ」が裏目に出る時：Woolworthsの事例
オーストラリアの小売大手Woolworthsは最近、同社のAI搭載アシスタントを修正しました。理由は機能の不具合ではなく、ユーザーからの「生理的な嫌悪感（the ick）」や「不快で鼻につく（obnoxious）」といった感情的なフィードバックでした。具体的な対話ログは公開されていませんが、AIが過度に親しげに振る舞ったり、人間のような感情を不自然に模倣しようとしたりした結果、ユーザーが違和感を抱いたものと推測されます。
生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の進化により、従来のチャットボットとは比較にならないほど流暢な対話が可能になりました。しかし、流暢であるがゆえに陥りやすいのが、テキストコミュニケーションにおける「不気味の谷（Uncanny Valley）」現象です。AIがあまりに人間らしく振る舞おうとすると、わずかなズレがユーザーに強い拒絶反応を引き起こします。
機能性と情緒的価値のバランス
カスタマーサポートや業務アシスタントの領域において、ユーザーが求めているのは第一に「迅速な問題解決」です。AIが解決策を提示する前に、不必要な世間話や、プログラムされた過剰な共感（「それは大変でしたね、お気持ちお察しします」といった定型的な枕詞の連発など）を示すことは、かえってユーザー体験（UX）を損なうリスクがあります。
特に、トラブルシューティングや苦情対応の文脈では、ユーザーは既にストレスを感じています。この状況下でAIが「人格」を主張しすぎると、誠実さに欠けると受け取られ、ブランド毀損につながる可能性があります。今回の事例は、AIエージェントの設計において「機能性（Functionality）」と「情緒的価値（Emotional Connection）」のバランスを慎重に見極める必要性を浮き彫りにしました。
日本市場における「おもてなし」とAIの距離感
この問題を日本国内の文脈に置き換えて考えてみましょう。日本は「おもてなし」の文化が根付いており、接客に対する期待値が世界的に見ても非常に高い市場です。また、敬語（尊敬語・謙譲語・丁寧語）の使い分けや、文脈に応じた「空気を読む」コミュニケーションが求められます。
海外製のLLMをそのまま日本語に翻訳して利用したり、安易なプロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し）で「フレンドリーなキャラクター」を設定したりすると、日本では「馴れ馴れしい」「礼儀知らず」と捉えられるリスクが高まります。例えば、Z世代向けのサービスであればフランクな口調が好まれるかもしれませんが、金融機関やBtoBサービスの問い合わせ窓口で同様のトーンを採用すれば、信頼性を大きく損なうでしょう。
また、日本ではアニメや漫画文化の影響もあり、キャラクターとしてのAI（アバターなど）への親和性は高い一方、ビジネスシーンにおける「役割」への厳格さも存在します。「キャラクターとしては可愛いが、仕事ができない」AIは、エンターテインメントとしては許容されても、業務ツールとしては即座に見切られる傾向があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIエージェントを導入・運用する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. ペルソナ設計と利用シーンの整合性
AIにどのような人格（ペルソナ）を持たせるかは、ブランド戦略そのものです。「親しみやすさ」を優先するのか、「専門性・事務的な正確さ」を優先するのか、利用シーンに応じて明確に定義する必要があります。特に苦情対応などのセンシティブな領域では、感情的な装飾を削ぎ落とし、淡々と、しかし礼儀正しく解決策を提示する「黒子」に徹する設計が安全かつ効果的です。
2. 「日本的文脈」を組み込んだガードレール設定
LLMの出力制御において、単に「丁寧な日本語で」と指示するだけでは不十分です。自社の接客ガイドラインに基づいた具体的な「System Prompt（システムプロンプト）」の設計や、不適切な回答を防ぐためのガードレール（防御壁）の実装が不可欠です。これには、過度な謝罪を繰り返さない、あるいは人間にしかできない責任ある判断をAIが勝手に行わないようにする制御も含まれます。
3. 人間による定性評価と迅速なフィードバックループ
AIの回答精度を測る指標（正答率など）だけでなく、「対話の心地よさ」や「不快指数の有無」といった定性的な評価を導入前に行うことが重要です。Woolworthsの事例のように、ユーザーからのネガティブな反応があった場合、即座にトーン＆マナーを修正できるMLOps（機械学習基盤の運用）体制を整えておくことが、リスク管理の観点からも求められます。