投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、ChatGPTの応答における「温かみ」や「熱意」、「絵文字の使用頻度」などを微調整できる機能を発表しました。これは単なるエンドユーザー向けの機能追加にとどまらず、企業がAIを実務に組み込む際に最大の課題となっていた「トーン＆マナーの統一」を解決する重要な一手となり得ます。本記事では、この機能が日本のビジネス現場にもたらす影響と、企業が意識すべきガバナンスについて解説します。
プロンプトエンジニアリングからの解放と「制御」への回帰
これまで、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の出力を自社のビジネススタイルに合わせるためには、複雑なプロンプトエンジニアリングが必要でした。「プロフェッショナルな口調で」「親しみやすく、しかし馴れ馴れしくなく」といった指示を言語化し、試行錯誤する必要があったのです。
今回のアップデートで「温かみ（Warmth）」や「熱意（Enthusiasm）」、そして「絵文字の使用」といったパラメータを直接調整できるようになったことは、LLMの制御が「言語による指示」から「UIによる設定」へとシフトし始めたことを意味します。これは、現場の担当者がプロンプトの微調整に時間を費やすコストを削減し、より直感的に意図した出力を得られるようになる点で、実務的なメリットが大きいと言えます。
日本企業における「TPO」とAIの親和性
日本のビジネスシーンにおいて、この機能は特に重要性を持ちます。欧米のビジネス文化と比較して、日本は文脈依存度（ハイコンテキスト）が高く、相手や状況に応じた言葉遣い（TPO）が厳格に求められるからです。
例えば、カスタマーサポートのチャットボットにおいて、謝罪の文脈でAIが「熱意」を持って回答したり、「絵文字」を使用したりすることは、火に油を注ぐ結果となりかねません。逆に、社内のアイデア出し会議の議事録要約で、過度に堅苦しい表現が続けば、創造性を阻害する可能性もあります。
「絵文字の使用」を明示的に制御できる点も、日本の商習慣においては重要です。若年層向けのB2Cサービスでは親近感の醸成に絵文字が有効ですが、伝統的な企業のB2Bメール作成支援ではリスク要因となります。これらを個別のプロンプトで禁止するのではなく、システム設定としてコントロールできることは、ガバナンスの観点からも評価できます。
「AIの人格」を定義するブランドガイドラインの必要性
しかし、調整が容易になったからこそ、新たな課題も生まれます。それは「誰がそのパラメータを決めるのか」という問題です。
各社員が個別に好みの設定でAIを利用し始めると、企業としての対外的なコミュニケーションスタイルがバラバラになるリスクがあります。ある部署のAIは非常にフランクで、別の部署のAIは極めて事務的、といった不統一は、ブランドイメージの毀損につながりかねません。
また、過度な「温かみ」の設定は、AIが人間に寄り添いすぎるあまり、事実に基づかない「心地よい嘘（ハルシネーションの一種）」を出力するリスクを高める可能性も否定できません。実務適用においては、感情的なパラメータと事実の正確性のバランスを慎重に見極める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能追加を踏まえ、日本の企業・組織が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「AIトーン」の標準化：
自社のブランドボイスに合わせたAIの設定（温かさ、熱意、絵文字の有無）を定義し、社内標準として展開する必要があります。特に顧客接点を持つ部門では、担当者の個人の感覚に任せないことが重要です。 - ユースケースごとのプロファイル管理：
「謝罪・クレーム対応」では熱意を下げて冷静に、「マーケティング・広報」では熱意を上げて魅力的に、といった具合に、業務シナリオごとに最適なパラメータ設定をテンプレート化することが推奨されます。 - リスク管理としての出力検証：
パラメータを極端に振った場合（最大の熱意や最小の温かみなど）に、日本語として不自然な表現や、日本の商習慣に反する慇懃無礼な表現にならないか、十分な検証テストを行うべきです。
AIの技術進化は「何ができるか」から「どう制御するか」へ移っています。この制御機能を使いこなし、自社の文化に合った「AIの振る舞い」を設計できるかどうかが、今後の活用精度の差となって現れるでしょう。