小さな違いが招く大きなストレス

ChatGPTが「emダッシュ（—）」の出力をユーザーごとに制御できるようになりました。emダッシュは文章で使う長い横棒のことで、使うかどうかで見た目が大きく変わります。些細に見える変更ですが、実務では塵も積もれば山となるものです。

何が変わったのか（OpenAIの対応）

TechCrunchの報道によれば、OpenAIはChatGPTにユーザー単位でemダッシュを出力しない設定を追加しました。これにより、利用者は生成テキストの表記ルールを個別に指定できます。フォーマットの細かい違いに頭を悩ませる機会が減りそうです。

経営陣の反応と背景

Ars Technicaは、OpenAIのCEOサム・アルトマンがこの改修を好意的に受け止めたと伝えています。一方で同記事は、AIが常に与えた指示どおりに動くわけではないと指摘しています。つまり、この改善は前進ですが、**完全な人間レベルの汎用人工知能（AGI：汎用人工知能）**に到達するにはなお課題が残るという見方です。

なぜAIはemダッシュを守れなかったのか

単純な置換ミスではありません。問題の背景には、次のような要素が絡んでいます。

  • 指示の優先順位
  • システム側のデフォルト設定
  • 出力後の自動整形ルール

モデルは文脈をもとに生成を行います。明確な指定があっても、内部の既定値やテンプレートが優先されることがあります。例えるなら、あなたが「辛さ控えめで」と注文しても、厨房のレシピに辛味がたっぷり残っているようなものです。

利用者と企業にとっての意味

ライターや編集者にとっては、emダッシュの有無で校正コストが変わります。今回の設定により、日常的な手戻りが減る期待があります。企業や開発者も、フォーマットの信頼性向上で自動化ワークフローが安定化します。ただし、完全自動化はまだ先です。最終的な検証やレビューは引き続き必要です。

具体例：

  • ニュース配信システムでは、emダッシュの有無でレイアウトが崩れることがあります。
  • 出版ワークフローでは、統一された表記が校閲時間を短縮します。

現場での現実的な運用方法

実務での落としどころは次の通りです。

  1. 必要なフォーマット要件を明確にする。 プロンプトや設定に具体例を含めましょう。
  2. 開発側は十分にテストする。 設定が期待どおり動くかを確認してください。
  3. 自動検査とレビューを残す。 小さな齟齬は起きる前提でチェックを組み込みましょう。

この設定は、パーソナライズによる実務的対策が有効であることを示しました。とはいえ、モデルの指示順守や一貫性向上には今後も取り組みが続きます。

最後に：細部が信頼を育てる

細かな表記を揃えることは、地味ですが重要です。細部が整うことで利用者の信頼は確実に高まります。ChatGPTの今回のアップデートは、その一歩です。とはいえ、AIを業務に組み込む際は、設定管理と検証の仕組みを怠らないことが肝心です。小さな工夫が、大きな安心につながります。