引き込み：余計なひと言は誰のせい？

ニュースが伝えた一つの指摘が話題になっています。AIと人間の判断に共通する「追加バイアス」です。追加バイアスとは、情報を削るよりも足す方向に傾きやすい性向を指します。今回はその中身をやさしく整理し、実務で使える対策を紹介します。

追加バイアスの実像

最近の報道では、人間と大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の双方に同じ傾向が見られると指摘されました。具体例を挙げると、レポートやメールで本題の前に余分な段落を加えてしまうケースです。AIも同様に、余分な説明や前置きを多めに返すことがあります。結果として、要点が曖昧になりやすいのです。

想像してみてください。料理でソースを足しすぎると、本来の素材の味が分からなくなります。追加バイアスはまさにそれに似ています。必要な情報が「塩辛く」なってしまうのです。

なぜ人もAIも追加を選ぶのか

判断が「足す」方向に向く理由はいくつか考えられます。

  • 安全志向：誤解を避けようとして説明を増やす。
  • 社会的期待：丁寧さや完全性を求められる場面が多い。
  • モデル学習の性質：多くの教師データで詳細な説明が報酬になりやすい。
  • UIや指示の影響：曖昧な指示は冗長な出力を誘発する。

AIの場合、トレーニングデータや目的関数が「詳しく説明する」傾向を強めることがあります。人間は責任回避や過度の丁寧さで情報を付け足すことがよくあります。

仕事と社会への影響

IT業界では、過剰な出力が作業効率を下げます。冗長なドキュメントはレビュー時間を伸ばしますし、意思決定の透明性も損なわれます。AIが余計な分析や案を次々出すと、どれが本筋か分かりにくくなることもあります。

一般のビジネスパーソンにとっては、要点を簡潔に伝える力が一層重要になります。会議の議事録やメールで余計な説明を減らせば、時間と信頼が生まれます。

実務でできる現実的な対策

ここからはすぐ使える具体策です。

  • 削除優先のルールを作る。まず要点だけ書く訓練を習慣にします。
  • UIに「要点のみ出力」ボタンを用意する。デフォルトで簡潔化する仕組みが有効です。
  • モデル評価に簡潔性の指標を入れる。冗長さにペナルティを設定します。
  • システムプロンプトで出力長を制限する。例：「要点を3行以内で」など。
  • 人間のレビュープロセスを整備する。追加情報はレビューで加える方針にします。
  • 教育とルール作り。認知バイアスを学ぶ時間を設け、チームの共通言語にします。

小さな工夫で効果が出ます。たとえば会議議事録なら、まず「結論1行」を作る習慣を導入してみてください。余分は後で肉付けすれば良いのです。

終わりに：気づきが解決の第一歩

追加バイアスは目に見えにくい癖です。ですが、認識してルールを変えれば対処できます。AIと人間が同じ課題を抱える今、設計と教育の両面で取り組む価値が高いでしょう。

最後に一つ問いかけです。あなたのチームでは、いまどのくらい余分な情報を省けますか？小さな削ぎ落としが、大きな効率改善につながります。