拓海先生、最近うちの若手が『LLMが人間より丁寧だ』なんてことを言い出して困っているんです。要するにAIに礼儀作法を学ばせれば現場の対応が全部置き換わるって話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。結論を短く言うと、最近の研究は「大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）— 大規模言語モデルは人間の丁寧さの多くを再現できるが、使う戦略が人間とは違う場合がある」と示しています。
それは要するに、どんな場面でも機械のほうが良い対応をするということではない、と受け取ればいいですか？
その通りです！ポイントは三つ。第一に、LLMは大量の使用例から「どう言うと丁寧か」を学べる。第二に、人が好む場面とモデルが選ぶ戦略にズレがある。第三に、評価の仕方で「どちらが良い」と変わるんです。
経営の観点で言えば、我々が注視すべきは投資対効果です。具体的には、現場に導入したときに顧客との信頼関係を損なわないかが心配です。丁寧さの中身が変わるとトラブルになりませんか？
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果で見るなら、まずはモデルがどの「丁寧さ戦略（politeness strategies）」を多用するかを評価する必要があります。研究では、モデルはしばしば「ネガティブ丁寧さ（negative politeness）— 相手への負担を小さくする表現」を多用し、逆に「ポジティブ丁寧さ（positive politeness）— 親近感を築く表現」を場面によって控える傾向が見られました。
なるほど。で、現場での導入判断はどうすれば良いですか。これって要するに現場では「遠慮がち」の対応が増えるってことですか？
良い整理ですね。概ねその通りです。ただし重要なのは「いつ遠慮がちで良いか」を区別することです。要点三つを示すと、まず小さな自動化から始めて挙動を観察すること、次に顧客満足の指標を定めてA/Bで比較すること、最後にモデルが使う言い回しのテンプレートを制御することです。
テンプレートの制御というと、具体的にはどういうことですか。うちの現場は職人肌の顧客が多くて、あまり回りくどい言い方は好まないんです。
素晴らしい着眼点ですね！要するに顧客層に応じて「丁寧さのスタイル」を切り替えるガイドラインを作れば良いのです。実務では、まずは対話データを取り、どの表現が好評かを定量化します。次にモデルの出力を制限・ポスト編集するルールを設けて徐々に運用を広げられます。
分かりました。最後に私の理解を確認させてください。要するに、本論文は「LLMは人間と似た丁寧さを出せるが、選ぶ戦略に偏りがあり、それを評価・制御しないと現場では期待通りにならない」ということですね。これで合っていますか？
その通りです、田中専務。素晴らしい着眼点ですね！その理解を基に、まずは小さなパイロットから始めて、実際の顧客反応を見ながら調整していけば必ず進められるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
