この記事の注目ポイント: Nielsen Norman Group（NN/g）が2026年1月9日に公開した記事「Humanizing AI Is a Trap」は、大規模言語モデル（LLM）は“人間化されやすい設計”であり、人格や感情を付与することはユーザー信頼の低下、プライバシー懸念、過信といったリスクを増すと警告しているよ。Colombattoら(2025)の研究を引用し、感情的な表現がAIの助言受容性を下げる点も指摘している。
この記事は3分で読めるように、実務で使えるポイントに絞って解説するよ。デザイナー、フロントエンド開発者、PMの視点で読んでほしい。
深掘り解説
NN/gの主張はシンプルだね。LLMは会話が流暢で文脈も保持できるから、ユーザーはつい相手を人間扱いしてしまう。
でも、ここに人格や感情表現を意図的に付けると、期待値のズレや誤解が生まれやすい。
具体的な指摘ポイントを整理するよ。
・LLMは「自然に人間化される」特徴がある。人格モードや感情言語はその傾向を強める。
（例: フレンドリーな口調や共感表現）
・Colombatto et al. (2025) の知見だと、AIに感情を感じると逆に助言を受け入れにくくなることが観察されている。
これは「感情の帰属」が判断に影響するためなんだ。
・プライバシーの落とし穴: 人間らしい会話は利用者に「信頼できる相手」という期待を作る。だが裏でデータが共有・学習に使われる場合、期待と現実のギャップが問題になる。
・過信リスク: 人間化されたインターフェースは責任やエラー対応の境界を曖昧にし、現実的な規制対応・注意喚起を損ねる恐れがある。
つまり、ツールとしての信頼性・有用性が低下する場合があるんだ。
では、現場でどう対応するか。実務で使える観点を3つ。
1. ツール志向の言葉遣いに統一する。
「私は嬉しい」などの感情表現は避け、結果や根拠を明示する応答にする。
2. 透明性の強化。
情報ソースや推論ステップ、幻覚リスクの注記などをUI上に示す。引用や根拠の提示は信頼回復に有効だよ。
3. A/Bテストで検証。
人間化あり／なしでユーザーの受け取り方（信頼度、採用率、誤用の発生率）を定量的に比べる。Colombattoらの示唆は実験で裏付けるのがベスト。
まとめ
NN/gのメッセージは挑発的だけど、実務的には納得感があるよ。
LLMの自然な会話力をそのまま“ヒューマン化”すると、期待管理や安全性で問題が出やすいんだ。
最後に一言。目的は“人の代わり”を作ることじゃなく、仕事を効率化する信頼できるツールを作ることだね。今日から試せる小さな変更（言葉遣いの統一や根拠表示）をぜひ取り入れてみて。
参考リンク
- 元記事: Humanizing AI is a trap
- NN/g 記事一覧
- NN/g — Human-Computer Interaction トピック
- UX Digest（Telegram）
- Sidebar（デザイナー共有サイト）
※内容の正確性には万全を期していますが、最新の仕様や公式情報については、必ず上記の参考リンク先をご確認ください。
