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メンタルナビ
プレスリリース
ベンチャー企業の新製品・新サービスのプレスリリース
メンタルナビ（東京都西東京市 代表：村田芳実、日本心理学会認定心理士・人工知能学会会員）は、構造的応答制御技術を開発。当技術のAI規制に対する対人AIとしての適性についての実証実験をおこないましたので報告いたします。
背景
世界的にAI規制が強化され、特に、チャットボット、相談窓口AI、医療・教育・行政案内AI、コールセンターAIといった “対人AI（High-Risk AI）” について、規制はAIリスクの防御、透明性の確保や説明責任の遂行を求めている。生成AIは、自然言語処理により高い表現力を持つ一方で、応答の揺らぎや再現性の欠如が課題とされている。特にプロンプト（AIへの指示文）に基づく応答設計においては、プロンプト単体では意図通りの出力が得られないケースが多く、設計品質の保証が困難である。先進的なAI開発各社は、倫理原則やガイドラインを検討しているが、如何にAIを従わせるかという根本的な技術が未開発である。
特に問題なのが2026年~2027年には規制が強化・本格的に運用され、既存のAIシステムにも適用されるため、システム改訂のニーズが高まることが予想されるが、人材不足による対応遅延が懸念される。
今回は、チャットボットや相談サービスを担う対人AIについて、構造的応答制御技術と従来技術との比較実験と構造的応答制御技術のAI規制への適応性についての検証を行った。本研究は、心理アルゴリズムによる揺らぎ抑制という新しいアプローチを提示する。これは、AIの応答規範を外部から工学的に強制することで、応答品質の構造的信頼性と即時性を両立させ、高次認知支援AIの社会実装を可能とする点に特徴がある。
構造的応答制御技術とは（特許出願番号：特願2025-184588）
誤答を発生させないため、複数のセーフティガードを設け、AIの問題行動を抑制する。また、心理学的知見に基づく独自アルゴリズムを組み合わせることで、複数の安全設計要素がより安定して機能することが確認された。これが構造的応答制御技術である。
実験方法
AIに子育て情報を提供するテストを行った。プロンプトのみによる制御を目的としたグループをA群、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせたグループをB群として、チェックリストに生成できた「合格率」を比較した。
A群: 対応の流れを規定する「基本フロー」、応答文の構成を規定する「応答テンプレート」、応答文が適切に生成されているかチェックする「応答チェックリスト」を作成して、応答チェックリスト通りの応答ができた時に「合格」、チェックリスト通りの応答ができなかった時に「不合格」として、合格率を求めた。
結果
合格率の統計的有意差を検証するために、ABテストの結果をもとにカイ2乗検定を実施した。（表1. 実験結果）
A群：プロンプト単体による合格率52%（合格22件／総数42件）
B群：プロンプト＋心理アルゴリズム統合型合格率100%（合格50件／総数50件）
A群（プロンプト単体による従来技術）とB群（構造的応答制御技術）の応答品質を比較するため、カイ二乗検定を実施した。観察度数は、A群（N=42）の合格数22件（合格率52%）と不合格数20件、およびB群（N=50）の合格数50件（合格率100%）と不合格数0件とした。検定の結果、両群間には極めて有意な差があることが確認された (Ｘ2 = 29.89, df = 1, P = 0.0000000347)。この結果は、応答品質の揺らぎに対する構造的応答制御技術の有効性が、医薬関係の極めて厳しい基準（P<0.001）をもクリアすることを統計的に裏付けられたことを示す。また、異なるAIでも、構造的エラーは頻繁に確認されたが、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせた技術を用いたところ、構造的エラーは確認されることは無くなった。
考察
「心理アルゴリズムによる応答制御」の応答方式が、プロンプト単体に比べて構造的に応答品質を向上させる効果があることを示している。心理アルゴリズムが、「構造的エラー抑制」を実現させたことが分かる。
異なるモデル3種のAIでも、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせた技術を用いたところ、構造的エラーは確認されることは無くなった。このことから、他の生成AIでも同様の効果が期待できることがわかった。
結論（Conclusion）
同技術によりAI規制への対応が可能になるとともに、採用企業に経営的メリットをもたらす。
�� AIリスクの防御
構造的応答制御により、AIリスクを回避する設計ができる
�� 透明性の確保
セットアップや指示は、文書ファイルやプロンプトで行うため、透明性の確保ができる
�� 説明責任の遂行
AIは、マニュアルとプロンプトの指示通りに応答するので、AIの行動は説明できる
�� 自由な設計とそれに従うAI
業務マニュアルや規制、法律などを読み込ませ、プロンプトで指示すれは、AIは指示通りに実行する
�� 経営的メリット
作業が簡単で従来技術より専門的なスキルを必要としないことから、コストや納期が従来の1/10以下となる（筆者試算）。それに加え、専門家不足を補うことができる。
�� 既存のAIシステムに付加できる
既存AIシステムに付加できるため、冒頭で述べたシステムの改訂ニーズに容易に対応できる
本研究は、プロンプト単体と心理アルゴリズム統合型の応答生成方式を比較検証し、後者が応答品質の揺らぎを制御し、設計通りの処理を可能にすることを統計的に証明した。また、複数の生成AIモデル（ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude）において同様の結果が得られたことから、技術の汎用性と再現性が高いことが示された。
今後の課題としては、当技術の汎用性を確認するための異なる分野での実証実験が求められる。
また、心理アルゴリズムがAIを制御可能としたメカニズムを解明する必要がある。
今後の展望
本技術におけるカウンセラー機能は、傾聴・受容・共感・自己一致といったカウンセラーの要件を構造的に内包しており、ユーザーの心理的安全性を保証する設計となっているため、相手に寄り添う対人AIに適している。このため、医療相談AI、自治体の住民案内AI、教育・学習支援AI、介護・福祉の相談AI、コールセンターAI、金融・保険の案内AIとして有効であることを示唆している。また、厳格性もあるため、監査や法務などにも適性がある。そして、フィジカルAIにおいても、揺らぎ問題があり、それを解決する技術となりえる。
【お問い合わせ】
Email：biribiriglay☆jcom.home.ne.jp（☆を@に変えてお送りください）
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ
世界的にAI規制が強化され、特に、チャットボット、相談窓口AI、医療・教育・行政案内AI、コールセンターAIといった “対人AI（High-Risk AI）” について、規制はAIリスクの防御、透明性の確保や説明責任の遂行を求めている。生成AIは、自然言語処理により高い表現力を持つ一方で、応答の揺らぎや再現性の欠如が課題とされている。特にプロンプト（AIへの指示文）に基づく応答設計においては、プロンプト単体では意図通りの出力が得られないケースが多く、設計品質の保証が困難である。先進的なAI開発各社は、倫理原則やガイドラインを検討しているが、如何にAIを従わせるかという根本的な技術が未開発である。
特に問題なのが2026年~2027年には規制が強化・本格的に運用され、既存のAIシステムにも適用されるため、システム改訂のニーズが高まることが予想されるが、人材不足による対応遅延が懸念される。
今回は、チャットボットや相談サービスを担う対人AIについて、構造的応答制御技術と従来技術との比較実験と構造的応答制御技術のAI規制への適応性についての検証を行った。本研究は、心理アルゴリズムによる揺らぎ抑制という新しいアプローチを提示する。これは、AIの応答規範を外部から工学的に強制することで、応答品質の構造的信頼性と即時性を両立させ、高次認知支援AIの社会実装を可能とする点に特徴がある。
構造的応答制御技術とは（特許出願番号：特願2025-184588）
誤答を発生させないため、複数のセーフティガードを設け、AIの問題行動を抑制する。また、心理学的知見に基づく独自アルゴリズムを組み合わせることで、複数の安全設計要素がより安定して機能することが確認された。これが構造的応答制御技術である。
実験方法
AIに子育て情報を提供するテストを行った。プロンプトのみによる制御を目的としたグループをA群、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせたグループをB群として、チェックリストに生成できた「合格率」を比較した。
A群: 対応の流れを規定する「基本フロー」、応答文の構成を規定する「応答テンプレート」、応答文が適切に生成されているかチェックする「応答チェックリスト」を作成して、応答チェックリスト通りの応答ができた時に「合格」、チェックリスト通りの応答ができなかった時に「不合格」として、合格率を求めた。
結果
合格率の統計的有意差を検証するために、ABテストの結果をもとにカイ2乗検定を実施した。（表1. 実験結果）
A群：プロンプト単体による合格率52%（合格22件／総数42件）
B群：プロンプト＋心理アルゴリズム統合型合格率100%（合格50件／総数50件）
A群（プロンプト単体による従来技術）とB群（構造的応答制御技術）の応答品質を比較するため、カイ二乗検定を実施した。観察度数は、A群（N=42）の合格数22件（合格率52%）と不合格数20件、およびB群（N=50）の合格数50件（合格率100%）と不合格数0件とした。検定の結果、両群間には極めて有意な差があることが確認された (Ｘ2 = 29.89, df = 1, P = 0.0000000347)。この結果は、応答品質の揺らぎに対する構造的応答制御技術の有効性が、医薬関係の極めて厳しい基準（P<0.001）をもクリアすることを統計的に裏付けられたことを示す。また、異なるAIでも、構造的エラーは頻繁に確認されたが、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせた技術を用いたところ、構造的エラーは確認されることは無くなった。
考察
「心理アルゴリズムによる応答制御」の応答方式が、プロンプト単体に比べて構造的に応答品質を向上させる効果があることを示している。心理アルゴリズムが、「構造的エラー抑制」を実現させたことが分かる。
異なるモデル3種のAIでも、心理アルゴリズムとプロンプトを合わせた技術を用いたところ、構造的エラーは確認されることは無くなった。このことから、他の生成AIでも同様の効果が期待できることがわかった。
結論（Conclusion）
同技術によりAI規制への対応が可能になるとともに、採用企業に経営的メリットをもたらす。
�� AIリスクの防御
構造的応答制御により、AIリスクを回避する設計ができる
�� 透明性の確保
セットアップや指示は、文書ファイルやプロンプトで行うため、透明性の確保ができる
�� 説明責任の遂行
AIは、マニュアルとプロンプトの指示通りに応答するので、AIの行動は説明できる
�� 自由な設計とそれに従うAI
業務マニュアルや規制、法律などを読み込ませ、プロンプトで指示すれは、AIは指示通りに実行する
�� 経営的メリット
作業が簡単で従来技術より専門的なスキルを必要としないことから、コストや納期が従来の1/10以下となる（筆者試算）。それに加え、専門家不足を補うことができる。
�� 既存のAIシステムに付加できる
既存AIシステムに付加できるため、冒頭で述べたシステムの改訂ニーズに容易に対応できる
本研究は、プロンプト単体と心理アルゴリズム統合型の応答生成方式を比較検証し、後者が応答品質の揺らぎを制御し、設計通りの処理を可能にすることを統計的に証明した。また、複数の生成AIモデル（ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude）において同様の結果が得られたことから、技術の汎用性と再現性が高いことが示された。
今後の課題としては、当技術の汎用性を確認するための異なる分野での実証実験が求められる。
また、心理アルゴリズムがAIを制御可能としたメカニズムを解明する必要がある。
今後の展望
本技術におけるカウンセラー機能は、傾聴・受容・共感・自己一致といったカウンセラーの要件を構造的に内包しており、ユーザーの心理的安全性を保証する設計となっているため、相手に寄り添う対人AIに適している。このため、医療相談AI、自治体の住民案内AI、教育・学習支援AI、介護・福祉の相談AI、コールセンターAI、金融・保険の案内AIとして有効であることを示唆している。また、厳格性もあるため、監査や法務などにも適性がある。そして、フィジカルAIにおいても、揺らぎ問題があり、それを解決する技術となりえる。
【お問い合わせ】
Email：biribiriglay☆jcom.home.ne.jp（☆を@に変えてお送りください）
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