「効率はAI、感動は人」——だが、その線は用件ごとに文脈で動く

AIで効率化して、人で感動させればいい、と教わる。皮肉なことに、正直にAIだと名乗ると応対の効きが落ち、黙って人のふりをさせると露見時に信頼を失う。人間らしく見せれば安心かと思えば、失敗したときにはかえって怒りが増す。きれいな分業に見えたものは、正直さと効き目のあいだで揺れる、扱いの難しい設計問題だった。

前の単位では、サポートがコストか利益か——連鎖の物語を扱った。ここでは、その窓口をAIと人でどう分けるかを扱う。合言葉のように言われるのは「効率はAIに、感動は人に」——だが、この分業は、そんなにきれいに割れるのか。

この棚の見方を、ここでも通す。★401で置いたとおり——語り草の流通と、効果の証明は、別物である。「AIで効率化して、人で感動させる」という分け方も、耳になじむ語りだが、その線が本当に文脈を越えて成り立つかは、別に確かめる必要がある。なお、ここでいうAIは、決まった答えを返すだけの旧い自動応答ではなく、言葉を生成して応対する現在のAIを指す。

「効率はAI、感動は人」——きれいな分業という前提を疑う

「効率はAI、感動は人」という言い方は、二つの箱を想定している——定型の用件はAIの箱へ、心の要る用件は人の箱へ。 だが、現場の用件は、そんなに素直に二つの箱へ分かれない。定型に見えた問い合わせが途中で込み入った相談に変わることもあれば、AIのほうが淡々と正確で助かる場面もある。逆に、人が出たほうが信頼になる場面もある。線は、用件の種類で固定されるのではなく、文脈で動く。

だから、この単位の「証拠の読み違え方」はこうだ。「効率＝AI／感動＝人」の二分を前提にして、AIか人かを固定の配分問題として読むと、肝心のところを外す。 実際に成否を分けているのは、どちらにどれだけ配るかではなく、AIをAIとしてどう見せ、どこで人に渡すかという設計のほうである。以下、それを実証から一つずつ見る。

botだと名乗るかどうか——開示は諸刃

最初の、そして最も鋭い問題は、AIに「私はAIです」と名乗らせるかどうかである。2019年、Luo・Tong・Fang・Qu が *Marketing Science* 誌 38(6):937-947 に出した『Machines vs. Humans』は、まさにこれを実地で調べた。結果は、単純な善悪では割り切れない、諸刃のものだった。

一方で、AIだと開示すると、その応対の効き（購買や関与）が落ちる場面がある。 相手は、機械だと分かったとたんに身構える。だが他方で、隠したままにして、あとで機械だと露見すると、信頼を失う。 つまり、正直に名乗ることと、応対が効くことのあいだに、トレードオフが生まれる。ここが大事だ。これは「効率か感動か」の話ではなく、「正直さか、効き目か」という設計の問題である。（具体的にどれだけ落ちるかという数値は、この単位では出さない——原典の逐語を取っていないためだ。ここで確かなのは、開示が効きに影響し、しかもその向きが一様でない、という事実である。）

だから、AIを黙って人のふりをさせるのは、短期的には効いても、露見のリスクを抱える。この棚の禁止事項——正体を偽らない——は、倫理の話であると同時に、信頼という実利の話でもある。

擬人化は、失敗すると怒りを増幅する

では、AIをできるだけ人間らしく——名前を付け、親しげな口調にし——見せれば、摩擦は減るのか。ここにも、素朴な期待をくつがえす実証がある。

2022年、Crolic・Thomaz・Hadi・Stephen が *Journal of Marketing* 誌 86(1):132-148 に出した『Blame the Bot』は、チャットボットを擬人化（人間らしく見せること）すると、うまくいっているときは良いが、応対に失敗したときには、かえって顧客の怒りを増幅することを示した。人間らしく見せた分だけ、期待が上がり、その期待が裏切られたときの落差が大きくなる。人間らしさは、万能の潤滑油ではない。 2019年の Mende・Scott・van Doorn・Grewal・Shanks（*Journal of Marketing Research* 誌 56(4):535-556）は、人型のサービスロボットが、不気味さや、それを埋め合わせようとする代償的な反応を引き起こすことを示し、2021年の Adam・Wessel・Benlian（*Electronic Markets* 誌 31(2):427-445）は、擬人化のしるし（人間らしい合図）が利用者の応諾に影響することを示した。

つまり、人間らしさの演出は、効くこともあれば副作用も持つ。擬人化は、投入すれば必ず摩擦が減る潤滑油ではなく、失敗時には逆に働きうる、扱いの難しい設計変数である。

AIは嫌われるのか——タスク依存

「そもそも人はAIを嫌う（信用しない）」という一般論も、よく聞く。だが、これも一枚岩ではない。2019年、Castelo・Bos・Lehmann が *Journal of Marketing Research* 誌 56(5):809-825 の『Task-Dependent Algorithm Aversion』で示したのは、アルゴリズム忌避（AIを避ける傾向）は、タスクの性質によって変わる、ということだった。客観的で数量的な判断ではAIが受け入れられやすく、主観的で人間的だと感じられる判断ではAIが避けられやすい——同じ人でも、任せる用件によって、AIへの態度が変わる。

だから、「AIは嫌われる」も「AIはもう受け入れられている」も、どちらも大雑把すぎる。問いは「AIか人か」ではなく、「この用件は、AIに任せると受け入れられるタスクなのか」である。分業の線は、あなたの窓口の用件ごとに引き直すしかない。

生成AIが現場に入ると

生成AIは、この絵をさらに動かす。2025年、Brynjolfsson・Li・Raymond が *The Quarterly Journal of Economics* 誌 140(2):889-942 の『Generative AI at Work』で、生成AIを顧客対応の現場に導入したときの生産性への影響を、実データで検討した。（何パーセント上がったといった具体的な数値は、逐語を取っていないためここでは出さない。）ここで押さえたいのは、生成AIは、かつて「定型はAI、心は人」と分けていた線を、またぐようになっている、ということだ。生成AIは定型の応対だけでなく、共感的に聞こえる応対も部分的に担える。逆に、人が出ることそのものが信頼の要になる場面もある。 どちらがどこを担うかは、固定ではなく、文脈で決まる。

だから、「効率はAI、感動は人」という固定の割り当ては、生成AI時代にはいっそう当てにならない。担い手を固定するのではなく、用件ごとに、開示と擬人化と切り替えを設計する——これが、この単位の芯である。

時間・変化：2019年から2025年へ

順に置く。2019年、Luo らが、AIだと開示すると効きが落ちる場面がある一方、隠して露見すると信頼を失う——開示は諸刃だと示す。同年、Mende らが人型ロボットへの代償反応を、Castelo らがアルゴリズム忌避はタスク依存だと示す。2021年、Adam らが擬人化のしるしが応諾に影響することを示す。2022年、Crolic らが擬人化は失敗時に怒りを増幅すると示す。2025年、Brynjolfsson らが生成AIの現場導入を実データで検討する。

この数年で確からしくなったのは、「効率はAI、感動は人」という固定の分業ではない。 確からしくなったのは、開示は諸刃で、擬人化は失敗時に逆へ働き、AIへの態度はタスク依存で、生成AIはその線をまたぐ——だから成否を分けるのは配分ではなく、開示と擬人化と切り替えの設計だ、という向きのほうである。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、「効率はAI、感動は人」という耳ざわりのよい二分を、確かめずに前提にすることである。この二分は、線が文脈で動くことも、開示が効きに影響することも、擬人化が失敗時に逆へ働くことも、最初から視界に入れない。もう一つの妨げは、AIを黙って人のふりをさせることである。短期的には効いても、露見時に失うものが大きい。

助けになるのは、担い手を固定で割り当てる前に、自分の窓口の用件ごとに、（1）AIだと分かる表示があるか、（2）どこで人に切り替わるか、を先に設計するという一手である。これは「AIか人か」ではなく、安全（対応する側と客の両方を守る）と誠実（正体を偽らない）の設計である。

標本の偏りも断っておく。ここで挙げた実証の多くは、実験や、比較的大きな事業の現場を対象にしている。一人で問い合わせに返している商い、テンプレ返信を少し使うだけの窓口は、そのデータの中にいない。 だから結果を、そのまま自分の規模の処方として当てはめない。

最初の一歩は10分。自分の窓口で使っている自動応答・AI・テンプレ返信と、自分が手で返している部分を、記録から書き出す。左に「今、AIや自動に任せている応対」、右に「自分（人）が手で返している応対」。そして、AIや自動が答えるとき、相手に「これは自動です／AIです」と分かる表示があるかどうかに、印を付ける。顧客に感想を聞きに行かない。 表示が無いところに印が付いたら、それが誠実さの設計を見直す最初の場所である。

次の単位は 416「また会いたい窓口になるには？」——この棚の最後。ホスピタリティは研修で身につくのか、そして「また会いたい」と、実際にまた来ることのあいだにある距離を見ながら、棚を閉じる。

皮肉なのは、いちばん人間らしく振る舞えるAIほど、露見したときにいちばん深く信頼を裏切ることである。正直に名乗れば身構えられ、黙っていれば、あとで手ひどく失う。人間らしく飾れば、うまくいくうちはいいが、つまずいた瞬間に、その飾りが怒りに変わる。結局のところ、AIか人かという線は、どこかに一度引いて終わりにできる境界ではなく、用件が来るたびに引き直す仮の線だ。効率と感動を配る前に、まず一つだけ決めておけばいい——嘘はつかない。それだけは、どちらの箱にも要る。