OpenAIがChatGPTの「温かみ」や「熱意」などのトーンをユーザーが調整可能にする機能を導入するという報道は、生成AIの活用フェーズが「回答精度」から「体験の質」へとシフトしつつあることを示唆しています。本稿では、この「Steerability(操縦可能性)」の進化を起点に、日本企業が自社のAIサービスや社内ツールの「人格」をどのように設計し、ガバナンスを効かせるべきかを解説します。
AIの「温度感」を調整する機能の意味
The Verge等の報道によると、OpenAIはChatGPTに対し、応答の「温かみ(Warmth)」や「熱意(Enthusiasm)」といった特性をユーザーが調整できる機能を追加・展開し始めています。これまでもシステムプロンプト(AIへの事前指示)を工夫することで、「プロフェッショナルな口調で」や「親しみやすく」といった指示は可能でしたが、これをUI上のコントロールとして提供する動きは、AIの操作性をより直感的なものにする大きな変化です。
専門的な文脈では、これを「Steerability(操縦可能性)」の向上と呼びます。LLM(大規模言語モデル)は確率的に言葉を紡ぐため、同じ質問でも出力の雰囲気が安定しないことが課題でした。この「揺らぎ」を制御し、意図した通りの振る舞いをさせる技術は、企業がAIを実務に導入する上で極めて重要な要素となります。
日本企業における「トーン&マナー」の重要性
日本のビジネス環境において、この「トーンの制御」は欧米以上にクリティカルな意味を持ちます。英語圏と比較して、日本語は相手との関係性や文脈によって求められる言葉遣い(敬語、丁寧語、謙譲語など)が劇的に変化するからです。
例えば、社内ヘルプデスク用のチャットボットであれば、過度な丁寧さは不要であり、「簡潔・明瞭・即答」が求められます。一方で、顧客向けのカスタマーサポートAIであれば、日本の商習慣に根差した「おもてなし」の精神を感じさせる丁寧さや、共感を示す「温かみ」が不可欠です。
これまでは、プロンプトエンジニアリングによって「あなたは丁寧なカスタマーサポート担当者です」と定義していましたが、モデルのアップデートやわずかな言い回しの違いで、急に慇懃無礼になったり、逆にフランクになりすぎたりするリスクがありました。トーン調整がパラメータや設定として明示的に制御できるようになれば、企業ブランディングの一貫性を保つ上で大きなメリットとなります。
UX向上とリスク管理の両立
AIの「人格」を調整できることは、ユーザー体験(UX)の向上に直結します。金融機関のアプリであれば信頼感を醸成する「冷静で堅実なトーン」を、エンターテインメントや若年層向けサービスであれば「熱意ある親しみやすいトーン」を選択することで、ユーザーのエンゲージメントを高めることができます。
一方で、リスクも存在します。特に注意すべきは「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」と「トーン」の組み合わせです。AIが非常に自信満々に、かつ熱意を持って誤った情報を伝えた場合、ユーザーはそれを真実だと誤認しやすくなります。これを「説得力のある誤り」と呼びますが、AIの表現力が豊かになればなるほど、ファクトチェックの重要性は増します。
また、過度に人間らしい感情表現を持たせることは、ユーザーがAIに対して過剰な感情移入をしてしまうリスクも孕んでいます。特にメンタルヘルスに関わる領域や、高齢者向けの見守りサービスなどでは、AIと人間の境界線を曖昧にしすぎないような倫理的配慮が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの機能追加は、AI活用が「何ができるか(機能)」から「どう振る舞うか(体験)」へ深化していることを示しています。日本企業の意思決定者やプロダクト担当者は、以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. AIの「ペルソナ定義」をドキュメント化する
開発段階で、そのAIが「誰に対して」「どのような立場で」「どういった口調で」話すべきかというペルソナ定義を明確に言語化してください。これはシステム開発要件であると同時に、ブランドガイドラインの一部となります。
2. 用途に応じた「温度感」の使い分け
社内業務効率化(B2E)では、感情表現を削ぎ落とし、結論を急ぐ設定が好まれます。対顧客(B2C)では、ブランドイメージに合致したパラメータ調整が必要です。「なんでもできる汎用AI」をそのまま導入するのではなく、用途に特化したチューニングが成功の鍵です。
3. リスク評価項目の見直し
AIガバナンスの観点では、回答の「正確性」だけでなく、「トーンの適切性」も評価項目に加える必要があります。不適切なタメ口や、深刻なクレームに対する軽薄な応答など、レピュテーションリスクに直結する挙動がないか、リリース前に十分なテストを行う体制を整えてください。
