投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどのアプリストアレビューにおいて、「検閲が厳しくなった」「回答が画一的になった」というユーザーの不満が散見されます。これは個人の感想にとどまらず、企業が生成AIを導入する際に直面する「安全性（Safety）」と「有用性（Utility）」のトレードオフという本質的な課題を示唆しています。本稿では、LLMのアライメント調整がもたらす影響と、日本企業が実務で意識すべき対策について解説します。
「検閲」と感じられる挙動の正体：RLHFとアライメント
元記事のレビューにある「Censored beyond belief（信じられないほど検閲されている）」や「以前より性能が落ちた」という指摘は、大規模言語モデル（LLM）の開発における「アライメント（Alignment）」の強化に関連しています。
OpenAIをはじめとするAIベンダーは、差別的表現や犯罪助長などの有害な出力を防ぐため、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）という手法を用いてモデルを調整しています。しかし、この安全対策を強化しすぎると、本来無害な質問に対しても「お答えできません」と回答を拒否する「過剰拒否（Over-refusal）」が発生したり、創造的で鋭い回答が鳴りを潜め、当たり障りのない「優等生的な回答」ばかりになったりする弊害が生じます。これを専門用語で「アライメント税（Alignment Tax）」と呼ぶこともあります。
企業ユースにおける「安全性」の功罪
日本企業、特にコンプライアンス意識の高い大手企業にとって、AIが暴言を吐かないことは導入の絶対条件です。その意味で、ベンダー側による強力なガードレール（安全策）は、ブランド毀損リスクを下げるメリットがあります。
一方で、実務の現場ではこれが障壁となるケースも増えています。例えば、化学メーカーが自社製品のリスク管理についてAIに質問した際、一般向けの安全基準が過剰に適用され、「危険物の製造方法は教えられません」と回答を拒否されるようなケースです。また、マーケティングコピーの作成において、エッジの効いた表現を求めているのに、AIがポリコレ（Political Correctness）を過剰に意識した平坦な文章しか生成しなくなることもあります。
米国基準の倫理観と日本の商習慣のギャップ
さらに留意すべきは、ChatGPT等の主要なLLMに適用されている「安全性」の基準が、主に北米の文化的・政治的背景に基づいている点です。レビューにある「主流メディアの複製のような回答」という不満は、特定のイデオロギーや価値観に偏っているという指摘でもあります。
日本企業がこれをそのまま業務フローに組み込むと、日本の商習慣や文脈においては過剰、あるいは的外れな配慮がなされる可能性があります。グローバルモデルの「安全性」は、必ずしも日本の組織文化における「適切さ」とイコールではないことを理解しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業が生成AIを活用する際は以下の3点を意識することが重要です。
1. プロンプトエンジニアリングによるコンテキスト明示
モデルの過剰な防御反応を回避するためには、プロンプト（指示文）の中で「これは架空の物語ではなく、専門家による学術的な分析である」「社内規定に基づく業務上の手続きである」といったコンテキスト（文脈）を明確に定義し、AIに自身の役割を認識させる工夫が必要です。
2. モデルの使い分けと評価（Evaluation）の徹底
汎用的なChatGPT（GPT-4など）だけに依存せず、特定業務においては、自社データでファインチューニング（追加学習）したモデルや、より制約の緩いオープンソースモデルを自社環境で運用する選択肢も検討すべきです。また、モデルのアップデートにより挙動が変化するリスクがあるため、業務品質を維持するための定期的な評価プロセス（LLMOps）の構築が不可欠です。
3. 「過剰な期待」の管理とリスク許容度の設定
「以前は良かった」というユーザーの声は、AIモデルが常に進化し続けるわけではなく、調整によっては「退化」したように見える側面があることを示しています。企業としては、AIを「完璧な魔法の杖」としてではなく、「特性に波があるツール」として捉え、100%の回答精度を求めすぎない設計（Human-in-the-loop：人が最終確認するフロー）を前提とすることが、安定運用の鍵となります。