投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIに対し、私たちは無意識に「お願いします」や「ありがとう」といった言葉を投げかけています。しかし、これらの「礼儀正しい」言葉は、計算リソースやエネルギーの観点から見ると無駄なのでしょうか。本稿では、プロンプトの記述量がAIの推論コストや環境負荷に与える影響を解説しつつ、日本企業が意識すべき実用的なプロンプト設計とコスト感覚について考察します。
AIへの「礼儀」は計算資源の浪費か
生成AIの普及に伴い、日常的にチャットボットと対話する機会が増えました。特に日本においては、相手が機械であっても「〇〇について教えてください」「ありがとうございます」といった丁寧な言葉遣いをするユーザーが少なくありません。これは日本人の国民性や、AIを擬人化して捉える心理的要因によるものでしょう。
しかし、技術的な観点から見れば、大規模言語モデル（LLM）への入力はすべて「トークン」として処理されます。余分な単語は、微々たるものではありますが計算量を増やし、電力消費と処理時間、そしてAPI利用時のコストを増加させます。元記事の問いかけである「『お願いします』はエネルギーの無駄か」という点は、厳密なエンジニアリングの視点では「Yes」となります。
「効率」対「品質」のトレードオフ
では、企業は従業員に対して「AIには命令口調で、単語のみを羅列するように」と指導すべきでしょうか？ 答えは「No」であり、そこにはプロンプトエンジニアリングの機微があります。
近年の研究や実務経験において、LLMは「丁寧な依頼」や「感情的な訴え（例：これは私のキャリアにとって非常に重要です）」を含めることで、回答の品質や精度が向上する場合があることが示唆されています。もし、礼儀正しいプロンプトを書くことで一度で望ましい回答が得られるなら、乱暴で短いプロンプトで何度もやり取りを往復するよりも、結果としてトータルのエネルギー消費とコストは低く抑えられる可能性があります。
一方で、システムに組み込まれた自動処理（RAG：検索拡張生成など）においては話が別です。API経由で数万回繰り返される処理において、定型文的な挨拶や過剰な敬語を含めることは、累積的なコスト増とレイテンシ（応答遅延）の原因となります。ここでは「人間的な対話」と「システム的な命令」を明確に使い分けるリテラシーが求められます。
日本企業の商習慣と「冗長性」のリスク
日本企業のメールやチャット文化には、「お世話になっております」や「お忙しいところ恐縮ですが」といった枕詞が欠かせません。しかし、これをそのままAI活用に持ち込むことには注意が必要です。
例えば、社内文書をAIに要約させる際、入力データに過度な挨拶文が含まれていると、LLMのコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）を圧迫するだけでなく、モデルが「挨拶文のトーン」に引きずられ、出力まで過剰に丁寧で冗長なものになるリスクがあります。ビジネスにおけるAI活用では、日本的な「察する文化」や「情緒」をあえて排除し、論理構造と事実関係を明確にするスキルが、これからのビジネスパーソンに必須の能力となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. API実装とチャット利用の分離
自社プロダクトや社内システムにLLMを組み込む際（API利用）は、プロンプトから人間的な挨拶や敬語を極力排除し、トークン効率を最優先に設計してください。一方で、従業員がChatGPTなどをツールとして使う際は、自然な対話を妨げるような過度な「効率化ルール」を設ける必要はありません。
2. プロンプトコストの可視化と教育
「1文字いくら」ではなく「1トークンいくら」という従量課金の感覚を現場に浸透させることが重要です。特に日本的なビジネス文書をそのままAIに投げるとコストが膨らむことを理解させ、要点を箇条書きにするなどの「AIと協働するための言語能力」を育成する必要があります。
3. GX（グリーントランスフォーメーション）の観点
AIの利用拡大は電力消費の増大を招きます。ESG経営の観点から、無駄な推論を減らすことは環境配慮にも繋がります。「AIに礼儀正しくするな」ではなく、「意図を明確にし、一発で回答を得る」ことが、最も環境に優しく、生産性の高いアプローチであることを組織文化として定着させることが望まれます。