投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、ChatGPTの応答における「熱意」や「性格」などのトーンを、ユーザーがより細かく調整（ファインチューニング）できる機能の提供を進めています。これまで画一的だったAIのキャラクター性を制御可能にすることは、顧客接点でのブランド統一や、日本の商習慣に適したコミュニケーションを実現する上で重要な転換点となります。
「熱意」をコントロールする技術的な意義
OpenAIによる今回のアップデートは、単にチャットボットの口調を変えて楽しむためのものではありません。これはLLM（大規模言語モデル）の課題であった「Steerability（操縦可能性）」の向上を意味します。
従来のChatGPT、特にベースモデルは、欧米の文脈に基づいた「過度に前向きで、自信満々なトーン」がデフォルトになりがちでした。しかし、この「過剰な熱意（Enthusiasm）」は、深刻なクレーム対応や、冷静さが求められる金融・医療分野のコンサルティング、あるいは日本の保守的なB2Bコミュニケーションにおいては、不適切または「軽薄」と受け取られるリスクがありました。
ユーザーがAIの性格特性を細かくチューニングできるようになったことで、企業は「自社の社員としてふさわしい振る舞い」をAIに実装する道が開かれます。
日本の商習慣とAIの「人格」
日本企業が生成AIをプロダクトや業務に組み込む際、最大の障壁の一つとなるのが「トーン＆マナー（トンマナ）」です。英語圏のコミュニケーションスタイルと異なり、日本語には敬語の使い分け（尊敬語・謙譲語・丁寧語）や、文脈を読んだ「察する」コミュニケーションが求められます。
例えば、カスタマーサポートにおいて、AIが解決策を提示する際、「すごいですね！解決しましたよ！」というトーンではなく、「左様でございますか。ご不便をおかけし申し訳ございません。以下の手順で解消する可能性がございます」といった、共感的かつ抑制の効いたトーンが求められるケースは多々あります。今回の機能により、こうした「日本的な礼節」や「企業のブランドボイス」を、プロンプトエンジニアリングの複雑な試行錯誤だけに頼らず、システム設定レベルで安定させることが期待できます。
実務上のメリットとガバナンスへの影響
この機能は、MLOps（機械学習基盤の運用）やAIガバナンスの観点からも重要です。これまでは、AIの回答トーンを制御するために、毎回長大なシステムプロンプト（指示書）を入力トークンに含める必要があり、コストとレイテンシ（応答速度）の増加を招いていました。
性格やトーンをモデルの設定としてあらかじめ微調整（ファインチューニングやプリセット設定）できれば、プロンプトを効率化できるだけでなく、意図しない「キャラクター崩壊」のリスクを低減できます。これは、AIの出力を品質管理する上で大きな前進です。
リスクと限界：過度な調整の副作用
一方で、性格調整には技術的なトレードオフも存在します。これを専門的には「Alignment Tax（アライメント税）」に近い現象として議論されることがありますが、特定のトーン（例：極端に丁寧、極端に簡潔）を強制しすぎると、モデルの推論能力や創造性が低下する場合があります。
また、日本企業にありがちな「リスクを恐れて過度に丁寧すぎるAI」を作ってしまうと、回答が冗長になり、ユーザー体験（UX）を損なう可能性があります。「熱意」を下げることは「冷淡さ」につながるリスクもあり、自社のサービスにおいて最適なバランスを見極めるA/Bテストが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を意識してAI実装を進めるべきです。
1. AIの「ペルソナ定義」をブランド戦略に組み込む
AI活用は技術の問題である以前に、ブランドの問題になります。「自社のAIはどの程度の熱量で、どのような距離感で顧客と接するべきか」を言語化し、ガイドラインを策定する必要があります。
2. 用途に応じたトーンの使い分け
社内向けのナレッジ検索AIであれば「簡潔・事実ベース・熱意低め」、新規事業のブレインストーミング相手なら「創造的・熱意高め」、顧客対応なら「共感的・礼儀正しい」など、一つのモデルを使い回すのではなく、用途ごとに性格パラメータを最適化する設計が求められます。
3. 日本語特有のニュアンス検証
英語ベースの機能を日本語環境に適用する場合、意図した通りのニュアンス（慇懃無礼にならないか、馴れ馴れしくないか）になっているか、人間による定性的な評価プロセスを必ず挟むべきです。