日本語が映し出す「AIアライメント」 — 敬語・方言・文化的余白を分離する

日本語で AI を使っていると、思わぬ「ズレ」に遭遇することがあります。
これは必ずしも技術的な欠陥ではなく、日本語の文化的特性と AI の仕組みが交差することで生じる現象です。

本稿では、この現象を批判すべき問題ではなく、日本語ユーザーとして上手く付き合うための観察ポイントとして整理し、あわせて解決策も探ります。
さらに、こうした事例が国際的な AI（LLM）研究にとっても貴重なケーススタディとなる可能性を示します。

はじめに

例えば生成 AI を使っていて、こんな経験はありませんか。

• ビジネスメールを依頼したのに、カジュアルな文章になってしまった
• 丁寧語で会話していたのに、AI がいきなりタメ口で回答した
• 関西弁を入力したら「なんでやねん」と芸人さんのような応答をした
• 日本語でレビューを依頼したのに、なぜか英語で出力された

AI は「ビジネスメール」という指示から「丁寧さ」を汲み取る一方で、「〜してください」から「〜してもらえる？」といった口語的な表現を読み取り、「親しみやすさ」を優先した結果、バランスの悪い出力になったのかもしれません。

こうした「思ったのと違う答えが返ってくる」現象は、日本語特有の ハイコンテクスト文化（独自の敬語体系）と深く関係しています。
そしてこれは、単なる言語的な違和感にとどまらず、アライメント問題（AI アライメント） の一端を映し出しています。

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日本語で顕在化するアライメント問題

AI アライメントとは、人間の意図と AI の出力が一致するように調整する課題です。
しかし AI は 報酬設計（リワードデザイン, AI が出力を評価する基準の設計方法） に基づいて応答を生成するため、ユーザーの期待を必ずしも第一に置くとは限りません。

関西弁の入力を例にとると：

• 親しみやすさを増す一方で、論理性や一貫性が弱まることがある。
• ユーモアを生成する内容に取り入れようとする。
• これは AI が「嘘」をついているわけではありません。
• ただし「表面的には指示に従っているが、意図された方向性からズレる」という意味で、アライメント問題の一例とみなせます。

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「方言」と「意図」の分離

ここで重要なのは、関西弁の扱いを分けて考えることです。

1. 自然言語としての関西弁

   • 関西圏のユーザーにとっては、普段の会話に使う言葉。
   • プロンプトでわざわざ「関西弁で」と指定しなくても自然に現れる。

2. スタイル指定としての関西弁

   • プロンプトで「関西弁で答えて」と指定するケース。
   • これは ロール（役割） や プロット（場面、物語）、プレアンブル（前置き） と結びつく。
   • 例えば「大阪の先輩として指導してください」という指示は、AI に対して「関西弁＝親しみやすさ」というスタイル操作を強制する。

実際の応答では、前後で 「教師や威厳のある専門家調」から「僕もそう感じるよ」と共感するフレンドリーな語り口 といった切り替えが生じ、内容や印象に強い影響を与える。
この分離を行うことで、方言を「文化的背景」と「スタイル操作」の両側面から観察でき、日本語特有のアライメント問題をより正確に捉える出発点となります。

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英語で出力されるメカニズム

日本語で質問しているにも関わらず、AI が突然英語で回答する現象は、多くのユーザーが体験する典型的なアライメント問題の一つです。
この現象を理解するには、現代 AI の核心技術である「トランスフォーマー」の仕組みを知ることが重要です。

トランスフォーマーの中核は「アテンション機構」です。従来の検索エンジンのクローラーが Web ページを上から下へ、左から右へと順に読み込むのに対し、LLM は文書全体を俯瞰し、重要な部分に瞬時に重みを割り当てます。テキストは処理しやすい単位（トークン）に分割され、これが計算の基盤になります。詳細は次の記事をご参照ください。

🔗 「 AI 革命の中心にある「トランスフォーマー」を、誰でもわかるように解説する 」

専門性の判定がもたらす言語切り替え

AI は、ユーザーの質問から以下の要素を総合的に判断して**「重み付け」**を行います：

• 専門用語の使用頻度と正確性
• 質問の技術的深度や複雑さ
• 文脈から推測される知識レベル

これらの要素が一定の値を超えると、アテンション機構は 英語の専門文献や技術資料に強く注目する ようになると考えられます。
その結果、日本語の質問であっても、情報（知識）の中から「より正確と推定される」英語の知識ベースが優先的に参照されるということです。

学習データの偏りによる連鎖反応

LLM の学習データでは、専門的・技術的な概念の多くが英語の学術論文や技術文書で詳細に記述されています。
AI が「最も正確で信頼性の高い情報」を提供しようとする際、この偏りが以下のような連鎖を引き起こします：

1. 情報源の選択: 英語文献への強いアテンション
2. 表現の選択: 英語の専門的表現パターンの採用
3. 出力言語の決定: 結果として英語での回答

実際に、一部のモデルでは「Yes」から「Excellent」、「Highly relevant to」といった英語の評価表現に始まり、そのまま英語モードに移行するパターンが頻繁に観察されます。

アライメント問題としての本質

この現象の根本にあるのは、AI が「より良い回答をしよう」という善意から生じるアライメントのズレです。
「正確性」を重視するあまり、ユーザーが暗黙的に期待している「言語の一貫性」が犠牲になってしまうのです。

これは単なる技術的不具合ではなく、AI の報酬設計における優先順位の問題を浮き彫りにしています。
日本語で質問されたら日本語で答える、という文化的コンテクストよりも、技術的正確性が上位に位置づけられているということなのです。

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観察と研究のヒント

今すぐ試せる観察例

次のような依頼を比較してみてください。

例1：「会社の企画の資料の作成をお願いします。」
例2：「資料作成をお願い。企画用、会社向け。」

仮説：

• 例 1 は、より公式で堅い文章になる傾向が強い。
• 例 2 は、簡潔で要点中心の文章になりやすい。

こうした違いを 敬語レベル・曖昧度・一貫性 といった評価軸で測定し、データとして残すことが研究の第一歩と考えています。

評価軸の例

観察や研究を行う際、以下の軸が有効です。

• 敬語レベル：尊敬語・丁寧語・タメ口の変化
• 曖昧度：婉曲表現や言い換えによる情報のぼかし
• 一貫性：文章全体の論理的つながりや整合性
• 意図一致度：ユーザーが期待したスタイルや内容とどの程度合致するか

これらを整理して比較することで、方言やスタイル指定が出力に与える影響を定量・定性の両面から分析できます。

例:

評価軸	プロンプトの例	想定ズレ
敬語レベル	「〇〇について、ご教示いただけますか？」	出力が「それは〇〇だよ」のようにタメ口へ崩れる
曖昧度	「よしなに取り計らってください」	「よしなに」に過度に重み付けし、具体性のない一般論へと流れる

関連する視点と研究

• 言語学
  日本語は「婉曲表現（ぼかし表現）」や言語行為に依存しやすく、AI にとっては文化的背景の理解が不可欠な難題とされます。
  これは英語の「ポライトネス理論」の概念とは異なる傾向を持ち、解釈や生成のズレを生みやすくします。

• 文化研究
  ハイコンテクスト文化では、明示的に書かれない「行間」（わきまえ、ほのめかし等）が意味を持ちます。
  AI がこれをどう扱うかは、国際的にも関心の高いアイデンティティ（自己認識）に関わる課題となります。

• AI アライメント
  日本語の方言や敬語の使い分けは、AI の「意図と出力のズレ」を観察する自然実験の場となり得ます。

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国際的な意義

日本語の事例は、単なるローカルな問題ではありません。
方言や地域的な言語文化が AI の設計次第で失われかねないという課題も示しています。

• 「文化的余白」が AI の出力にどう影響するかを示す実例として、国際的な HCI や NLP 研究の文脈でも意義を持ちます。
• 英語中心のアライメント議論に対し、ハイコンテクスト文化の観点から問題を補完できる。
• 特に「親しみやすさ vs 論理性」のようなトレードオフは、他言語でも応用可能な分析軸です。

日本語における敬語の使い分けは、AI の社交性や文化理解を評価するベンチマークとなり得ます。
これは、他言語のポライトネス研究とも接続可能であり、AI が文化的なニュアンスをどこまで学習できるかを探る貴重な手がかりとなります。

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おわりに

日本語は、生成 AI のアライメントを理解するための鏡です。
文化的余白から生じる「ズレ」を追うことは、AI の最適化がどのように文化や社会性を扱うかを理解する手がかりとなります。
個々の観察を積み重ね、共有することが、日本語から世界の AI 研究を広げる一歩になるでしょう。

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リファレンス

• OpenAI: Detecting and reducing scheming in AI models
• arXiv: Stress Testing Deliberative Alignment for Anti-Scheming Training

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付録 — プロンプトのアイデア

LLM とのチャットのはじめに「プレアンブル（preamble, 前置き）」を設置することで会話全体を方向づける基準や方針となります。
また、「プレアンブル」を以下のように階層化して、プロンプトをマークアップすると効果的です。タグ<tag>の形式は AI に伝われば自由です。

<プレアンブル>
<目的>objective, タスク全体の最終的な狙いやゴール。</目的>

## 基盤系
<前置き>preamble, 会話全体を方向づける基準や方針。</前置き>
<役割>role, 応答時にとるべき役割や立場。</役割>
<人格>persona, 役割に加え、性格・口調・価値観などを含む人格設定。</人格>

## 作業系
<作業>task, 実行してほしい具体的な作業</作業>
<手順>instruction, 作業をどう進めるかの手順指示。</手順>
<指示集合>instruction_set, 複数の作業・制約をひとまとめに管理。</指示集合>

## 文脈系
<文脈>context, 背景や前提条件。</文脈>
<参照>reference, 根拠や出典、参照すべき資料。</参照>

## 出力制御系
<形式>format, 出力のフォーマット指定（表・JSON・Markdown など）。</形式>
<制約>constraint, 応答時に守るルールや条件。</制約>
<例示>example, 模範的な入出力例。</例示>
</プレアンブル>