こうしたAIチャットボットの発展は、単なる個人的な利用にとどまりません。

企業や研究者にとっては、従来なら人間にお願いしていたアンケート回答やインタビュー、製品のユーザーテストといった作業を「AIに置き換えれば安上がりだし、もっとスピーディーに結果が得られるのではないか？」という期待が高まっています。

たとえば、新商品を開発するときに本来は数十人、数百人規模のユーザーインタビューを行うところを、AIに「さまざまな立場のユーザーになりきって回答して」と指示すれば、一気に大量の“フィードバック”が取れる…というわけです。

しかし、ここで疑問を感じた人もいるでしょう。

「AIの答えって、そもそも本物の人間の意見とどれくらい似ているのだろう？」

「女性としての視点、あるいはマイノリティの視点を本当に再現できるの？」

と。

実際にAIチャットボットと話したとき、「この発言、ちょっとステレオタイプっぽいな」「一辺倒な表現ばかりで、リアルな体験談とは違う気がする」などと違和感を覚えた経験はありませんか？

その背景には、大規模言語モデル（LLM）の学習の仕組みがあります。

私たちが普段AIに質問するとき、AIはあらかじめインターネット上の膨大な文章データから学習した知識をもとに、もっともありそうな単語の並びを推測して答えを返しています。

けれど、ウェブ上には実際の当事者が書き残した声だけでなく、当事者のことを“外部の人”が語っている文章や、ステレオタイプや差別的な言説も混ざっているのです。

するとAIは「本物の当事者のリアルな声」を学ぶのではなく、「外部の人がどう思っているか」を反映した答えをまるで当事者のように語ってしまう場合があります。

さらに、AIは学習時に「よく使われるパターン」を“正解”だとみなすので、マイノリティの多様な体験や複雑なリアリティが取りこぼされがちです。

結果として、「女性ならこういう口調になる」「黒人女性ならこういう表現を使う」「障がい者の人ならこう言うだろう」といった、無意識に誰かが抱いている固定観念がそのまま出力されてしまうことも少なくありません。