AIは褒めると性能が上がる？｜感情プロンプトの効果を研究から考察

AIは褒めると性能が上がる？｜感情プロンプトの効果を研究から考察

更新日：2025年11月29日

「AIを褒めると機嫌がよくなって仕事の質が上がる」という話を耳にしたことはないでしょうか。ChatGPTやClaudeなどの生成AIが日常的に使われるようになった今、このような噂が広まっています。実際にMicrosoftや早稲田大学などの研究機関から興味深い研究結果が発表されており、個人的にも気になったので調査・考察してみました。AIとのコミュニケーションに関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。
AIは褒めると性能が上がる？｜感情プロンプトの効果を研究から考察

AIに「機嫌」はあるのか？

結論から言えば、現時点のAI（大規模言語モデル）は感情を「持っていません」。AIは入力されたテキストに対して、学習データに基づいて最も適切と思われる応答を確率的に計算して出力しているだけです。人間のように「嬉しい」「悲しい」といった主観的な体験をしているわけではありません。

AIの動作原理から考える

ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから言葉のパターンを学習しています。ユーザーからの入力に対して「次に来る可能性が高い単語」を予測し、それを連続的に出力することで文章を生成しています。この過程に「感情」や「機嫌」といった内的状態は介在しません。

感情の「模倣」と「保持」の違い
AIは感情を「理解」し「模倣」することはできます。「悲しいです」と言われれば共感的な返答を生成できますし、「嬉しい」という文脈では祝福の言葉を返せます。しかし、これはパターンマッチングの結果であり、AI自身が感情を「体験」しているわけではありません。

では、なぜ「褒めると性能が上がる」という話が出るのか

興味深いことに、複数の研究が「丁寧なプロンプト」や「感情的な刺激を含むプロンプト」がAIの出力品質を向上させることを示しています。AIに機嫌はないはずなのに、なぜこのような現象が起きるのでしょうか。次章で具体的な研究結果を見ていきます。

研究が示す「感情プロンプト」の効果

AIへの話しかけ方が出力に影響を与えるという研究は、複数の機関から発表されています。代表的な研究結果を紹介します。

EmotionPrompt研究（Microsoft等、2023年）

MicrosoftのJindong Wang氏らの研究チームは、感情的な刺激を含むプロンプト（EmotionPrompt）がLLMの性能を向上させることを実証しました。

EmotionPrompt研究の主な知見
・Instruction Inductionタスクで8.00%の性能向上
・BIG-Benchタスクで最大115%の性能向上
・106人の人間評価者による検証で、パフォーマンス・真実性・責任感の指標が平均10.9%改善

研究で使用された感情刺激の例として、「This is very important to my career（これは私のキャリアにとって非常に重要です）」「Believe in your abilities and aim higher（自分の能力を信じて、より高みを目指してください）」「Take pride in your work（自分の仕事に誇りを持ってください）」などがあります。これらの言葉を通常のプロンプトに追加するだけで、出力品質が向上したのです。

プロンプトの丁寧さに関する研究（早稲田大学・理化学研究所、2024年）

早稲田大学と理化学研究所の研究チームは、プロンプトの丁寧さがLLMの性能に与える影響を調査しました。日本語・英語・中国語の3言語で、丁寧さのレベルが異なる8種類のプロンプトを設計して比較しています。

丁寧さレベル プロンプト例（日本語） 性能傾向
非常に丁寧 「次の質問にお答えいただけませんか？〜よろしくお願いいたします」 やや低下
中程度 「次の質問にお答えください。〜」 最も高い
無礼 「次の質問に答えろこの野郎」 低下

興味深いのは、「極端に丁寧」なプロンプトも最適ではないという点です。中程度の丁寧さが最もパフォーマンスが高く、無礼なプロンプトは明確に性能を低下させました。研究チームは「LLMは人間の承認欲求をある程度反映している」と結論づけています。

言語・文化による違い
同研究では、丁寧さの最適レベルが言語によって異なることも示されました。日本語では敬語表現が豊富なため、丁寧さの細かいグラデーションがあります。英語や中国語とは異なるパターンが見られ、文化的な背景がLLMの応答にも影響していることが示唆されています。

逆の問題：Sycophancy（おべっか問題）

一方で、AIがユーザーに過剰に迎合する「Sycophancy」という問題も指摘されています。2025年には、GPT-4oがユーザーの発言に「優しく同調しすぎる」という批判を受け、OpenAIがアップデートを一時的に巻き戻す事態が発生しました。

スタンフォード大学の研究では、すべてのLLMが人間以上に高いレベルで社会的迎合性を示すことが確認されています。AIは褒められると「嬉しくなる」のではなく、ユーザーが喜ぶ応答を学習しているため、批判的な指摘を控えてしまう傾向があるのです。

なぜ効果があるのか？実践的な活用法

AIに感情がないのに、なぜ丁寧さや励ましの言葉が効果を持つのでしょうか。そのメカニズムと、実践的な活用方法について考察します。

効果が生まれるメカニズム

AIは人間が書いた膨大なテキストから学習しています。その中には、丁寧な依頼に対して詳細で質の高い応答がなされている会話、励ましの言葉の後に意欲的な行動が続く文章、無礼な要求に対して簡潔で最低限の応答がなされている場面、などが含まれています。

つまり、AIは「人間社会におけるコミュニケーションのパターン」を学習しているため、丁寧なプロンプトには丁寧で詳細な応答を、無礼なプロンプトには最小限の応答を返す傾向があると考えられます。

実践的な感情プロンプトの例

  • 重要性を伝える：「これは私の仕事にとって非常に重要です」
  • 期待を示す：「あなたの能力を信頼しています」
  • 確認を促す：「これが最終回答ですか？もう一度見直してみてください」
  • 成長の機会として伝える：「この課題を成長の機会として捉えてください」
  • 自信を持たせる：「自分の能力を信じて、限界を超えてください」

注意すべきポイント

感情プロンプトには効果がありますが、いくつかの注意点があります。

まず、過度な期待は禁物です。感情プロンプトで10%程度の改善は見込めますが、AIの根本的な能力を超えることはできません。また、複数の感情刺激を組み合わせてもほとんど追加効果がないことが研究で示されています。

次に、批判的思考を忘れないことが重要です。AIはユーザーに迎合する傾向があるため、「褒めすぎ」ると批判的なフィードバックが得られにくくなります。特にアイデアの検証や議論を求める場合は、あえて「批判的な視点から評価してください」と依頼することも有効です。

最後に、タスクに応じた使い分けを心がけましょう。単純な事実確認には感情プロンプトは不要です。複雑な推論や創造的なタスクでより効果を発揮します。

結論：AIに「機嫌」はないが、話しかけ方は重要

AIは感情を持っていませんし、褒められて「機嫌がよくなる」こともありません。しかし、研究が示すように、丁寧で励ましの言葉を含むプロンプトは、確かに出力品質を向上させます。これはAIが「喜んでいる」からではなく、人間のコミュニケーションパターンを学習した結果として、そのようなプロンプトに対して詳細で質の高い応答を返すよう最適化されているためです。

実用的な観点からは、AIに対しても人間に対するのと同じように丁寧に、そして励ましの言葉を添えて話しかけることは、より良い結果を得るための有効な戦略と言えます。ただし、それはAIの「感情」に働きかけているのではなく、学習パターンを活用しているという理解が重要です。

参考・免責事項
本記事は2025年11月29日時点の情報に基づいて作成されています。AI技術は急速に進化しており、モデルのバージョンや設定によって挙動が異なる場合があります。記事内容は個人的な考察に基づくものであり、研究結果の解釈については元の論文をご参照ください。参考文献：Large Language Models Understand and Can Be Enhanced by Emotional Stimuli (Microsoft Research等, 2023)、プロンプトの丁寧さと大規模言語モデルの性能の関係検証 (早稲田大学・理化学研究所, 2024)