投稿者 global-ai-media 
最近、SNS上でChatGPTが特定の言葉を多用する現象が話題となり、OpenAIはその原因をモデルの「オタク的な性格」と説明しました。一見すると微笑ましいエピソードですが、LLMを顧客向けサービスや業務システムに組み込む企業にとっては、出力のトーン＆マナーをいかに制御するかという重要な実務的課題を浮き彫りにしています。
ChatGPTに現れた「オタク的な性格」と出力の偏り
最近、X（旧Twitter）などのソーシャルメディアにおいて、ChatGPTが「ゴブリン」といった特定のファンタジー用語や言い回しを予期せず多用する現象が注目を集めました。この事象について、開発元であるOpenAIは「モデルの『オタク的な性格（nerdy personality）』が影響している」と説明しています。
一見するとAIの愛嬌とも取れる話題ですが、これは大規模言語モデル（LLM）が本質的に抱える「出力の偏り」や「癖」を示す好例です。LLMはインターネット上の膨大なテキストデータを学習しており、その中にはSFやファンタジー、特定のネットスラングなども多く含まれます。また、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF：出力の安全性や有用性を高めるための調整プロセス）を経る中で、特定の単語やトーンが過剰に評価され、モデル全体の「性格」として定着してしまうことがあります。
企業利用において「モデルの癖」がもたらすリスク
このようなLLMの「癖」は、個人利用の範囲であれば笑い話で済みますが、企業がビジネスで活用する際には無視できないリスクとなります。特に日本企業の場合、顧客対応における言葉遣いやブランドイメージの統一が厳しく求められる商習慣があります。
たとえば、自社の顧客向けカスタマーサポートにLLMを組み込んだ場合、突然ユーザーに対して過度にフランクな表現を使ったり、文脈にそぐわない比喩（今回の例のようなファンタジー用語など）を用いたりすれば、顧客に違和感を与え、ブランドの信頼を損なう恐れがあります。また、社内向けの業務効率化アシスタントであっても、不自然な敬語や極端に冗長な回答が続くと、ユーザーの利便性を著しく低下させてしまいます。AIの出力が企業のトーン＆マナー（ブランドが発信するメッセージの雰囲気やルール）と乖離するリスクは、プロダクト担当者やエンジニアが事前に想定しておくべき重要な課題です。
出力のトーン＆マナーを制御するための実務的アプローチ
LLMの予期せぬ「性格」を制御し、自社の要件に合わせた出力を得るためには、いくつかの技術的・運用的なアプローチを組み合わせる必要があります。
第一に、システムプロンプト（AIに対して事前に与える役割やルールの指示）の設計です。「あなたは日本の金融機関のカスタマーサポートです。丁寧で簡潔な敬語を使用し、比喩表現は避けてください」といった具体的な制約を設けることで、出力のブレを大幅に軽減できます。プロンプトエンジニアリングの工夫は、最も手軽かつ効果的な対策の一つです。
第二に、自社独自のガイドラインに沿ったファインチューニング（追加学習）の検討です。システムプロンプトだけでは制御しきれない微妙なニュアンスや、業界特有の専門用語、自社らしい言葉遣いをモデルに定着させたい場合、高品質なQ&Aデータを用意してモデル自体を微調整するアプローチが有効です。
第三に、出力の継続的なモニタリングと評価体制の構築です。LLMの出力は確率的であるため、100%の制御は困難です。そのため、生成されたテキストが不適切でないかを別のプログラムや別のLLMを用いて自動チェックする仕組み（LLM-as-a-Judgeなど）を導入し、不適切な出力をエンドユーザーに届く前にフィルタリングするガードレール機能の実装が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
LLMは単なる情報検索ツールではなく、独自の「性格」や「語彙の偏り」を持つテキスト生成エンジンです。今回のChatGPTのエピソードは、AIの出力をそのまま鵜呑みにせず、企業としてどのようにコントロールしていくかというAIガバナンスの重要性を教えてくれます。
日本企業がAIをプロダクトや業務に組み込む際は、AIが予期せぬトーンで出力するリスクを前提としたシステム設計が必要です。自社のブランドイメージや日本の商習慣に適したシステムプロンプトの調整、出力結果のモニタリング体制の構築など、技術面と運用面の両輪で対策を講じることが成功の鍵となります。AIの持つ強力な生成能力を活かしつつ、企業の信頼性を担保するための「ガードレール」を適切に設計していくことが、今後のAI実務者に求められる役割と言えるでしょう。