投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの対話型AIに対し、「お願いします」や「ありがとう」といった丁寧な言葉をかけるべきかという議論は、一見些細なようでいて、実はAI活用の本質的な課題を含んでいます。本記事では、このテーマを入り口に、トークン消費によるコスト効率、回答精度への影響、そして日本企業が意識すべき「AIとの距離感」とガバナンスについて解説します。
AIに対する「礼儀」は技術的に意味があるのか
「ChatGPTに『お願いします』と言うべきか？」という議論は、海外のテックコミュニティでも度々話題になります。元の記事では、環境負荷（計算リソースの浪費）の観点からは些細な問題であるとしていますが、ビジネス実装の現場では、より実利的な「コスト」と「精度」のトレードオフとして捉える必要があります。
技術的な観点から言えば、LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータをもとに次に来る単語を予測する仕組みであり、その学習過程（特にRLHF：人間からのフィードバックによる強化学習）において、人間らしい自然な対話が好まれるように調整されています。そのため、あまりにぞんざいな命令やキーワードの羅列だけでは、文脈を正しく汲み取れないケースも一部で確認されています。
一方で、「Please」や「Thank you」といった装飾語は、API利用時の「トークン（テキストの処理単位）」を消費します。個人のチャット利用であれば誤差の範囲ですが、企業がシステムに組み込み、数百万回のリクエストを処理する場合、塵も積もれば山となり、無視できないコスト増につながる可能性があります。
日本企業における「トークン・エコノミー」とプロンプト設計
特に日本語環境においては、この問題は少し複雑です。日本語は英語に比べてトークン効率が悪い（同じ意味を伝えるのに多くのデータ量を必要とする）傾向がありましたが、近年のモデル（GPT-4oなど）では改善が進んでいます。しかし、依然としてAPIコストを意識したプロンプト設計は重要です。
日本企業の実務において推奨されるのは、入力（プロンプト）と出力（生成結果）の使い分けです。
- 入力（指示）：過度な敬語は不要。「～してください」よりも「～せよ」「以下の条件で出力」といった明確で簡潔な指示の方が、トークン節約になり、かつAIへの曖昧さを排除できます。
- 出力（生成物）：顧客向けのメール作成や社内報など、日本の商習慣に合わせた「丁寧さ」が求められる場合は、プロンプト内で「礼儀正しい日本のビジネスメール形式で」と明示的にペルソナ（役割）を指定する必要があります。
「AIの擬人化」がもたらすセキュリティリスク
AIに礼儀正しく接することには、心理的な側面もあります。AIをあたかも人間（同僚）のように扱うことで、スムーズな対話が生まれるメリットがある一方で、セキュリティガバナンスの観点からは注意が必要です。
これを「ELIZA効果（人間がコンピュータプログラムの動作に人間的な感情や知性を過度に見出す心理現象）」と呼びます。AIに対して過度に親近感を抱くと、無意識のうちに社外秘情報やプライバシーに関わる情報を入力してしまうリスクが高まることが知られています。「AIはあくまでツールである」という認識を持ち続けることは、情報漏洩を防ぐ「防波堤」としても機能します。
日本企業のAI活用への示唆
AIに対する「丁寧さ」の議論から、日本企業が取り組むべき実務的なアクションは以下の3点に集約されます。
1. プロンプトの標準化と「脱・過剰敬語」
業務効率化やAPI連携を行う際は、指示文のテンプレート（型）を用意し、不要な挨拶や敬語を省いた「機能的なプロンプト」を標準化すべきです。これはコスト削減だけでなく、回答の安定性向上にも寄与します。
2. 「人間らしさ」は出力管理で担保する
日本のビジネスシーンでは、最終的なアウトプットの「てにをは」や敬語の正確さが信頼に直結します。AIへの入力はドライに行い、出力された文章に対しては、必ず人間が「日本的な文脈」や「コンプライアンス」の観点でチェックを行う「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」をワークフローに組み込んでください。
3. AIリテラシー教育の徹底
従業員に対し、AIは感情を持つパートナーではなく、確率論に基づいて言葉を紡ぐ高度なツールであることを再認識させる教育が必要です。擬人化による過度な信頼を防ぎ、リスク管理意識を持たせることが、健全なAI活用の第一歩となります。