投稿者 global-ai-media 
OpenAIはChatGPTに対し、回答の「温かみ」や「熱量」などを微調整できる新しいパーソナライズ設定の導入を開始しました。これまでプロンプトエンジニアリングに依存していた出力スタイルの制御がシステム側で容易になることで、日本のビジネスシーンにおける文書作成や顧客対応にどのような変化とガバナンス上の課題をもたらすのか、実務的観点から解説します。
「プロンプト芸」からの脱却とUXの進化
OpenAIがChatGPTに新たに追加した「パーソナライズ（Personalization）」設定は、生成AIのユーザー体験における重要な転換点と言えます。これまで、AIの回答スタイルを制御するためには、「プロの編集者のように振る舞ってください」「共感的かつ簡潔に答えてください」といった指示を毎回プロンプトに入力するか、Custom Instructions（カスタム指示）にあらかじめ記述しておく必要がありました。
今回のアップデートにより、ユーザーは「Warmth（温かみ）」「Enthusiasm（熱量）」といったパラメータをスライダーや選択肢で直感的に調整できるようになります。これは、大規模言語モデル（LLM）の活用において、高度な言語化能力（プロンプトエンジニアリング）を必要とするフェーズから、GUIベースの設定で誰でも意図した出力を得られるフェーズへと移行しつつあることを示唆しています。
日本特有の「ハイコンテクスト文化」への適応
この機能は、日本のビジネス現場において特に大きな意味を持ちます。日本語のビジネスコミュニケーションは、相手との関係性や文脈（TPO）に応じて言葉遣いを細かく使い分ける必要があります。
例えば、社内向けの報告書であれば「事実ベースで簡潔なトーン（Low Warmth, Low Enthusiasm）」が好まれますが、カスタマーサポートの返信案作成や若手社員へのフィードバックでは「共感的で柔らかなトーン（High Warmth）」が求められます。これまで、AIが出力する日本語は「翻訳調」や「過度に慇懃無礼」になりがちでしたが、このトーン調整機能が日本語のニュアンスにどこまで追従できるかが、実務適用のカギとなります。
もし「温かみ」の設定が、単なる「です・ます調」の頻度だけでなく、クッション言葉の挿入や、相手を労う表現の自然さに反映されるのであれば、メール作成やチャット返信の工数削減効果は飛躍的に高まるでしょう。
組織導入におけるリスクとガバナンスの課題
一方で、企業が全社的にChatGPT（あるいはChatGPT Enterprise）を導入している場合、個々の従業員が勝手にトーン設定を変更できることは、新たなリスク要因にもなり得ます。
例えば、ある社員が個人的な好みで「非常にカジュアルかつ熱狂的」な設定にしていたことを忘れ、その設定のまま顧客向けメールの下書きを作成し、チェック漏れで送信してしまうリスクなどが考えられます。出力結果の均質化（標準化）を目指す組織にとっては、個人のパーソナライズ設定が「ノイズ」になる可能性があるのです。
また、AIの「人格」や「トーン」をシステム側で調整できるということは、裏を返せば、どのようなパラメータ調整が行われているかがブラックボックス化することを意味します。AIガバナンスの観点からは、出力結果が企業のブランドボイスやコンプライアンス基準を逸脱していないか、最終的な人間の目による確認（Human-in-the-loop）の重要性が、これまで以上に増すことになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能追加を受け、日本の組織・実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
- プロンプト依存度の低減と業務効率化：
毎回「丁寧な言葉で」と指示していた手間が省けます。用途別（メール、日報、アイデア出し）に最適な設定を見つけ、チーム内で共有知とすることで、底上げされた品質のアウトプットを短時間で得られるようになります。 - 「AIの個性」に対するガイドライン策定：
業務でAIを使用する際、どの程度の「温かみ」や「熱量」が適切か、組織としての基準を持つ必要があります。特に外部への発信にAIを用いる場合、ブランドイメージを損なわない設定や確認プロセスを整備すべきです。 - プラットフォーム依存リスクの認識：
特定のプラットフォーム（この場合はOpenAI）の独自機能に過度に依存した業務フローを構築すると、将来的なモデル切り替えやAPI活用の際に再現性が失われる可能性があります。「設定」で解決している部分と、「プロンプト」で明示すべき要件を切り分けて管理する視点が重要です。