投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの「人格（Personality）」をより細かく制御できる機能を導入しました。単なる「お遊び」機能ではなく、このアップデートは企業が自社のブランドトーンに合わせたAI活用を行う上で重要な意味を持ちます。本記事では、この新機能の概要と共に、日本企業が顧客対応や社内業務において、いかにしてAIの「振る舞い」を最適化し、ガバナンスを効かせるべきかを解説します。
「プロンプトエンジニアリング」から「スタイル設定」へ
OpenAIは、ChatGPTの応答スタイルにおける「温かみ（warmth）」や「熱量（enthusiasm）」などをより細かく調整できる新しい制御機能を導入しました。これまで、AIの口調や態度を制御するためには、複雑な「プロンプトエンジニアリング（指示文の工夫）」が必要でした。「あなたは親切なカスタマーサポート担当です」や「簡潔に事実のみを述べてください」といった指示を毎回、あるいはシステムプロンプトとして記述する必要があったのです。
今回のアップデートの本質は、こうした微調整が直感的なパラメータや設定として扱えるようになりつつある点にあります。これは、AIモデルが汎用的な「何でも屋」から、特定の用途や文脈に特化した「専門家」へと、より容易にカスタマイズ可能になったことを意味します。開発者やプロダクト担当者にとっては、エンドユーザーに提供する体験（UX）の均質化を図りやすくなるというメリットがあります。
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「人格制御」は他国以上に重要な意味を持ちます。日本語は敬語（尊敬語・謙譲語・丁寧語）の使い分けや、文脈による「空気感」の共有が非常に重視される言語だからです。
例えば、金融機関のチャットボットが過度に「熱狂的（enthusiastic）」であったり、フランクすぎたりすれば、顧客は不信感を抱くでしょう。逆に、エンターテインメントサービスのAIが「事務的で冷徹」であれば、ユーザーのエンゲージメントは下がります。これまではプロンプトで厳密に縛っても、文脈によってはAIが予期せぬ口調（いわゆる「タメ口」や不自然な翻訳調）になるリスクがありました。パラメータレベルでの制御が可能になれば、こうした「トーン＆マナー（トンマナ）」の逸脱リスクを低減し、企業ブランドに即した対話品質を維持しやすくなります。
用途に応じた使い分け：効率化と体験価値の両立
実務的な観点では、この機能を「業務効率化」と「顧客体験向上」の2軸で使い分けることが肝要です。
1. 社内業務・開発支援（Cold & Concise）
社内のドキュメント検索やコード生成、データ分析においては、AIの「温かみ」はノイズになり得ます。ここでは意図的に人格を排し、事実と論理のみを簡潔に出力する設定にすることで、情報の取得効率を最大化できます。
2. 顧客対応・マーケティング（Warm & Enthusiastic）
一方、カスタマーサポートや商品レコメンデーションでは、日本特有の「おもてなし」の要素が求められます。単に正解を返すだけでなく、相手の困りごとに寄り添う姿勢（Empathy）をパラメータとして設定できれば、顧客満足度の向上に直結します。
リスクと限界：あくまで確率的な挙動であることを忘れない
しかし、設定機能が充実したからといって、AIガバナンスの課題がすべて解決するわけではありません。LLM（大規模言語モデル）は依然として確率的に次の単語を予測する仕組みで動いています。「人格」の設定はあくまで確率の重み付けを調整するものであり、100%の制御を保証するものではないという認識が必要です。
特に日本では、ジェンダーや文化的背景への配慮不足による炎上リスク（レピュテーションリスク）に敏感です。「親しみやすさ」を高く設定した結果、AIが不適切なジョークを言ったり、馴れ馴れしすぎたりする可能性はゼロではありません。したがって、本番環境への導入にあたっては、設定値を変えた複数のパターンでの厳密なテスト（Red Teaming）と、人間の担当者によるモニタリング（Human-in-the-Loop）が引き続き不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能追加から、日本のビジネスリーダーや実務者が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「AI人格」のブランド定義
自社のAIがどのようなキャラクターであるべきか、マーケティング部門や広報部門を含めて定義する必要があります。「親切」とは具体的にどういう振る舞いか、言語化・パラメータ化する作業が求められます。
2. 用途による明確なモード切替
全社一律のAI設定にするのではなく、エンジニア向け、一般社員向け、顧客向けと、ターゲットに応じて最適な「人格設定」を使い分けるアーキテクチャを設計すべきです。
3. ガバナンスの高度化
プロンプトだけでなく、モデルの設定値（パラメータ）も含めたバージョン管理が重要になります。AIの挙動が変わった際、それがプロンプトの変更によるものか、設定値の変更によるものかを追跡できるMLOps体制の構築が、安定したサービス運用の鍵となります。