「AI の一人称」と日本語表現の自由

英語圏主導設計が見落としがちな論点と設計原則
プロンプトエンジニアリングの本質と、人間ファーストの AI 設計の重要性を探ります。

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要旨

英語話者が前提とする「I」を中心とした一人称設計は、日本語の主語省略・敬語体系・語用論的な余白を十分に想定していない。
結果として、(1) 倫理と安全、(2) 依存と権威勾配、(3) 話者ラベリング、(4) 国際化アライメントにおいて想定外のリスクが顕在化する。

本稿は、日本語圏での対話型 AI に固有の課題を構造化し、「一人称の粒度制御」 と 「無理な収束の抑制」 を軸とする設計・運用・評価フレームを提示する。

キーワード：主語省略、敬語、語用論、話者ラベリング、権威勾配、アライメント、スタイル規制

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1. 序論

大規模言語モデルは英語中心の研究実装から普及した。
英語は明示的主語と固定的な一人称「I」を前提とするが、日本語は文脈依存・一人称多様性（私・僕・俺・当方...）・ 敬語階層 により、同じ機能要件でも文体選択が社会的意味を大きく変える。
設計が英語規範に固定されると、日本語での人格誤認や過剰な権威付与、不必要な収束 が発生しうる。

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2. 言語学的背景（設計に影響する特性）

• 主語省略：話者・聞き手・第三者が文脈で回収可能な場合、主語は省かれる。AI が機械的一人称を挿入すると冗長化や人格錯視を招く。
• 一人称の多様性：選択した代名詞が品位・距離感・ジェンダー・年齢観を示唆する。
• 敬語体系：尊敬・謙譲・丁寧の選択が権力関係の演出となる。
• 婉曲・含意：断定回避や余白の表現が社会的潤滑として機能する一方、AI の責任回避に誤解される余地もある。

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3. 問題の定式化（英語圏設計が想定しにくい点）

3.1 倫理・認知

• 一人称の選択が擬似主体性を強化し、人格付与（anthropomorphism） を加速。
• 主語省略文化での「AI の"私"」は 発話責任の所在 を錯覚させる。

3.2 安全

• 「私見で断定 → 収束」で 誤情報の確信度 が高まる。
• 指示不明確時の 無理な収束 は、医療・法務など高リスク領域で危険。

3.3 依存と権威勾配

• 丁寧体＋一人称は 専門家らしさ を過度に演出し、権威勾配 を生む。
• 高齢者・未成年における 従属性増幅 の懸念。

3.4 ラベリング（話者・役割・責任）

• 「誰が話しているか」「どの権限で言っているか」「確度はどれか」の可視化不足。
• システム / ツール / モデルの 役割分離 が曖昧。

3.5 国際化アライメント

• 英語前提の 定型安全文 が日本語で不自然になり、遵守されにくい。
• 文体規則が 評価ベンチマーク に十分反映されない。

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4. リスク分析（代表シナリオ）

1. 擬似専門家化：敬体＋「私」が専門家権威を演出し、推奨の確度が実際以上に高く知覚される。
2. アクターミスバインディング：ツール呼び出しの結果なのに「私が取得した」と述べ、責任分界が曖昧化。
3. 収束バイアス：不確実でも結論形式で閉じる習癖が、選択肢探索 を阻害。
4. 脆弱利用者：孤独層での擬人化傾向により 情緒的依存 が増幅。
5. 監査困難：主語省略と一人称混在で、誰の判断が介在したか のログ解釈が困難。

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5. 設計原則（Principles）

P1：話者ラベリングの一貫性

画面・音声で「モデル名 / 役割 / 確度」を明示。出力先頭やメタ情報で 一貫表示。

P2：一人称の粒度制御

許可語彙（例：["私"]）と使用頻度上限 を定義。不要時は 主語省略 を既定動作に。

P3：敬語ポリシーの明確化

• 文末様式、敬語階層、禁止修辞（擬人化共感・過剰賛辞）を 機械可読 に。

P4：無理な収束の抑制

• 不確実時は「保留・前提分岐・次手順の提示」で 結論を敢えて閉じない。

P5：責任分界の宣言

人の判断・外部ツール・モデル推論を 三分表示（例：〈参照〉〈推論〉〈操作〉）。

P6：監査可能性

• 文体規則の 違反検出ログ を保持。人間監査の 可読痕跡 を残す。

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6. 実装パターン

6.1 プロンプト層（System 指令の例）

• 日本語出力。主語は不要時に省略。
• 一人称は必要時のみ「私」を使用、それ以外は禁止。
• 擬人化共感を禁止。過度な賛辞を禁止。
• 不確実・不足情報時は結論を出さず、前提と次の確認点を提示して停止。
• 役割・根拠・確度を出力内で可視化（例：「役割: 情報整理 / 根拠: 出典 / 確度: 中」）。

6.2 出力フィルタ（ポストプロセス）

• ルール：一人称頻度、敬語様式、収束句（「以上です」「結論として」等）を検出・緩和。
• 自動書き換え：不要な「私」を主語省略へ置換。収束句を中立終止へ変更。

6.3 UI/UX

• 話者バッジ（モデル名・役割）を常時表示。
• 確度タグ（低／中／高）。
• 発話由来（モデル推論／資料引用／ツール実行）をアイコンで区別。
• 一人称ポリシーのトグルと監査メモ（自動要約）を用意。

6.4 コンテンツ・セーフティ連携

• 感情依存を誘発する語彙・レトリックを 感情誘導スコア で監視。
• 高リスク領域では 収束抑制を強制 し、専門家受診への導線のみ提示。

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7. 評価枠組み

自動指標

• 一人称適合率（許可語以外の出現ゼロ）
• 主語省略適合度（不要主語削減）
• 収束抑制度（不確実入力での結論化率の低下）
• 権威演出度（敬語＋断定表現の複合スコア）

人間評価

• 権威感・信頼感・依存意図の 主観評価
• 分かりやすさと 責任分界の可視性

監査

• 違反ログのレビュー / 是正サイクル（月次）

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8. 運用ガバナンス

• 変更管理：文体ポリシー更新は AB テスト → 監査 → 段階反映。
• 地域別基準：日本語固有規則を 英語版から分離管理。
• 事故対応：収束暴走・権威誤認の トリアージ手順 とロールバック計画。
• 透明性：定期レポートで「一人称違反率」「収束事故件数」を公開。

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9. 研究課題

• 一人称・敬語が 権威勾配 と 依存傾向 に与える効果の定量化。
• スタイル転移（英 → 日）における 意味保存と語用論整合 の最適化。
• 文体規制と 創造性・可読性 のトレードオフ評価。
• 語用論適応を ツール選択 や 意思決定支援 と統合する方法。

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10. 結語（収束は限定的に）

日本語の一人称は 意味的機能 だけでなく 社会的機能 を帯びる。
対話型 AI は、英語起点の一人称設計をそのまま移植するのではなく、話者ラベリング / 一人称粒度制御 / 収束抑制 を核に据えた 日本語仕様 を持つべきである。
残課題は多く、実運用データに基づく漸進的改善が現実的である。

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付録 A：ポリシー最小雛形（YAML）

persona:
  language: ja
  politeness: 丁寧体
  empathy: disallow_anthropomorphic
first_person:
  allowed_terms: ["私"]
  default: omit_when_unnecessary
  max_per_response: 1
closure:
  force_conclusion: false
  on_uncertainty: ["前提列挙", "選択肢提示", "保留明示"]
labeling:
  show_role: true
  show_source: ["推論", "引用", "ツール結果"]
  confidence_tag: ["低", "中", "高"]
postprocess:
  rewrite_rules:
    - remove_unnecessary_first_person: true
    - soften_conclusive_endings: true
audit:
  log_style_violations: true
  review_cycle_days: 30

付録 B：システム指令テンプレート（日本語）

• 日本語で回答。丁寧体、簡潔。
• 主語は不要時に省略。一人称は必要時のみ「私」。
• 擬人化共感と過剰賛辞を禁止。
• 不確実または情報不足時は結論を出さず、前提と次の確認点を提示して停止。
• 役割・根拠・確度を出力内で可視化。

付録 C：評価チェックリスト（抜粋）

• 一人称は「私」以外を使用していない
• 不要な主語を挿入していない
• 断定終止による無理な収束が発生していない
• 役割・根拠・確度が明示されている
• 脆弱利用者向け表現に配慮（依存誘発語彙なし）