投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、大規模言語モデル（LLM）が生成した要約において、元のテキストが持つ感情（ポジティブ・ネガティブ）が26.5%の割合で変化してしまうことが明らかになりました。業務効率化の切り札として期待される要約タスクにおける「ハルシネーション（事実と異なる生成）」の一種とも言えるこの現象は、顧客の声（VoC）分析や意思決定において看過できないリスクを含んでいます。
要約タスクにおける「感情の歪み」というリスク
生成AIのビジネス活用において、最も手軽かつ効果が高いとされるのが「要約」タスクです。議事録の作成、ニュースの要約、そして顧客からのフィードバック分析など、膨大なテキストデータを圧縮してインサイトを得るために多くの企業がLLMを導入しています。
しかし、最近の調査（Drug Store News等で報道）によると、LLMが生成した要約文の26.5%において、元のレビュー文章が持っていた「感情（Sentiment）」が変化してしまったという結果が報告されています。これは単なる情報の欠落ではなく、例えば「批判的な内容を含んでいたレビュー」が、要約される過程で「肯定的なニュアンス」に書き換えられたり、あるいはその逆が起きたりしていることを意味します。
なぜAIは感情を読み違えるのか
この現象の背景には、LLMの仕組みと学習データのバイアスが関係しています。LLMは確率的に次に来る単語を予測しており、文章を「圧縮」する過程で、文脈の細かいニュアンスよりも、一般的で滑らかな表現を優先する傾向があります。
特に、以下のようなケースで「感情の歪み」が発生しやすくなります。
- 皮肉や二重否定：「悪くはない」や「最高とは言えない」といった表現を、AIが断定的な肯定や否定に単純化してしまうケース。
- 丁寧な批判：「製品は素晴らしいコンセプトだが、実用性には欠ける」といった文章を要約する際、前半の褒め言葉に引きずられ、後半の重要な指摘が丸め込まれてしまうケース。
- RLHF（人間によるフィードバック強化学習）の影響：多くの商用モデルは、人間に好まれる「有用で無害な回答」をするよう調整されています。その結果、過激な批判表現をマイルドな表現に置き換えようとするバイアスが働き、結果としてクレームの深刻度が過小評価される可能性があります。
日本企業の実務における懸念点
この「26.5%の不整合」は、日本のビジネス環境において特に注意が必要です。日本語はハイコンテクストな言語であり、主語の省略や、文末まで読まないと肯定・否定が判別しにくい構造を持っています。英語圏での研究結果以上に、日本語の要約では誤解が生じるリスクが高いと考えるべきでしょう。
例えば、カスタマーサポートに寄せられた「ご意見」をAIで自動分類・要約し、それを元に製品開発の優先順位を決めている場合を想像してください。AIが顧客の「静かな怒り」を「建設的な意見」や「概ね満足」と誤って要約してしまえば、重大な品質問題の予兆を見逃すことになりかねません。また、マーケティングにおいて自社製品の評判分析をAIに丸投げすることも、市場の温度感を見誤るリスクを孕んでいます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の事実を踏まえ、日本企業がLLMを要約や分析業務に活用する際は、以下の点に留意する必要があります。
1. 「要約＝正解」ではないという前提の共有
経営層や利用部門に対し、AIによる要約はあくまで「参照用」であり、約4分の1の確率でニュアンスが変わる可能性があることを周知する必要があります。特にリスク管理やコンプライアンスに関わる重要な判断においては、必ず原文（ローデータ）を確認するプロセスを組み込むべきです。
2. プロンプトエンジニアリングによる制御
単に「要約してください」と指示するのではなく、「顧客の不満点や懸念点を漏らさずに抽出してください」「感情のトーン（怒り、失望、期待など）を維持してください」といった具体的な制約条件をプロンプトに含めることで、精度の向上が期待できます。
3. ハイブリッドな評価体制の構築
定性的な評価（文章の要約）だけでなく、定量的な評価（星の数やNPSスコアなど）を併用して分析することが重要です。AIが「好意的な要約」を出していても、定量スコアが低ければ、そこに乖離がある（AIがハルシネーションを起こしている、あるいは読み違えている）と判断できるアラート機能を設けることが、実務的な安全策となります。
生成AIは強力なツールですが、その出力結果を無批判に受け入れることは、ビジネスの「現場感覚」を失わせることに繋がります。テクノロジーの限界を正しく理解し、人間が最終的な品質を担保する「Human-in-the-Loop」の体制を維持することが、日本企業にとっての賢明なAI活用術と言えるでしょう。