大規模言語モデル（LLM）を活用する上で、プロンプト（指示文）の書き方は非常に重要な要素です。
しかし、多くの人が見落としがちな点があります。
それは、プロンプトに含まれる感情表現（センチメント）の影響力です。
本記事で紹介する知見は、最近発表された「Prompt Sentiment: The Catalyst for LLM Change」（Gandhi et al., 2025）の研究に基づいています。
この研究では、500以上の多様なプロンプトを使って、Claude、DeepSeek、GPT-4、Gemini、LLaMAの5つの主要AIモデルの出力を詳細に分析しています。
研究チームは、プロンプトの感情表現がAIの出力の質、正確性、バイアスにどのように影響するかを系統的に調査しました。
本記事では、プロンプトの感情的なトーンがAIの出力にどのような影響を与えるかを解説します。
また、より良い結果を得るための方法についても紹介していきます。
プロンプトのセンチメントとは何か
プロンプトのセンチメントとは、指示文に含まれる感情的な傾向のことを指します。
一般的に、プロンプトは以下の3つに分類できます。
ポジティブなプロンプト
「素晴らしい記事を書いてください」「革新的なアイデアを教えてください」など、肯定的な表現を含むもの。
ネガティブなプロンプト
「なぜこの製品は失敗したのか分析してください」「この問題の危険性について説明してください」など、否定的な表現を含むもの。
ニュートラルなプロンプト
「この製品について説明してください」「経済政策の概要を教えてください」など、感情的な表現を含まないもの。
研究によれば、これらの感情的傾向はAIの出力に大きな影響を与えます。
特に、出力の質、事実の正確さ、そして潜在的なバイアスに影響することが明らかになっています。
センチメントが出力に与える影響
最近の研究では、プロンプトのセンチメントがAIの出力に複数の面で影響を及ぼすことが示されています。
事実の正確性への影響
ニュートラルなプロンプトと比較して、ネガティブなプロンプトは事実の正確性を約8.4%低下させることが報告されています。
これは、ネガティブな表現が含まれると、AIが推測的または警戒的な回答を生成する傾向があるためです。
例えば、「なぜこの投資戦略は失敗するのか説明してください」というプロンプトを考えてみましょう。
このネガティブなプロンプトは、「この投資戦略について分析してください」というニュートラルなプロンプトよりも、事実に基づかない推測を多く含む可能性があります。
ポジティブなプロンプトも事実の正確性に影響を与えます。
ただし、その程度はネガティブなプロンプトほど深刻ではありません（約2.8%の低下）。
出力の長さと詳細さへの影響
ポジティブなプロンプトは、ニュートラルなプロンプトと比較して約8.1%長い回答を生成する傾向があります。
一方、ネガティブなプロンプトでは、回答が約17.6%短くなるという結果が出ています。
このような違いが生じる理由は何でしょうか。
ポジティブな感情表現は情報の共有や詳細な説明を促進します。
それに対して、ネガティブな感情表現は簡潔さや控えめな表現を促す可能性があるのです。
バイアスの増幅
プロンプトのセンチメントは、AIの出力に含まれるバイアスも増幅させる可能性があります。
特に、ネガティブなプロンプトは社会的に敏感なトピックでの影響が大きいです。
このようなプロンプトは、ステレオタイプや感情的に偏った言語表現を増加させる傾向があります。
政治的な議論や政策分析などの領域では、どのような影響があるでしょうか。
プロンプトの感情的なフレーミングにより、多様な視点よりも特定の見解が強調される結果になることがあります。
領域別のセンチメント影響
プロンプトのセンチメントによる影響は、応用分野によって異なります。
コンテンツ制作とクリエイティブライティング
コンテンツ制作やクリエイティブライティングの分野では、プロンプトのセンチメントの影響が最も顕著に現れます。
ポジティブなプロンプトは、より豊かで詳細な創造的コンテンツを生み出します。
一方、ネガティブなプロンプトは批判的かつ簡潔な内容を生成する傾向があります。
ブログ記事やストーリーテリングではどうでしょうか。
これらの分野では、プロンプトの感情的なトーンが最終的な作品の雰囲気にまで影響することも珍しくありません。
法的・財務分析
法律や財務に関する分析では、プロンプトのセンチメントの影響は比較的小さくなります。
なぜなら、これらの分野では専門的な文脈が重視されるからです。
このような専門分野では、AIはどのように反応するでしょうか。
AIはプロフェッショナルな文脈に合わせて、感情的な表現を中立的なトーンに変換する傾向があります。
ただし、注意点もあります。
ネガティブなプロンプトを使うと、リスクや問題点の過度な強調につながる可能性があります。
医療AIとカスタマーサポート
医療AI分野では、特にネガティブなプロンプトの影響が大きく現れます。
例えば、患者からのネガティブな問い合わせに対して、AIがどのように反応するでしょうか。
AIは共感を示そうとするあまり、否定的な感情をさらに増幅させてしまうことがあります。
カスタマーサポートでも同様の現象が見られます。
プロンプトの感情的なトーンは、応答の親切さや解決策の提示方法に影響を与えるのです。
より効果的なプロンプト作成のためのヒント
研究結果を踏まえ、より効果的なプロンプトを作成するためのヒントをいくつか紹介します。
目的に応じたセンチメントの選択
事実確認や客観的な情報を求める場合は、ニュートラルなプロンプトを使用しましょう。
「暗号通貨の現状について分析してください」のように、感情的な表現を避けた指示が効果的です。
このようなニュートラルな表現が、最も正確な情報を得られる可能性が高いのです。
創造的なアイデアや広範な議論を促したい場合はどうでしょうか。
このような場合には、適度にポジティブなプロンプトが効果的かもしれません。
特定の問題点やリスクを特定したい場合でも工夫が必要です。
ネガティブなフレーミングを避け、ニュートラルなアプローチで質問することをおすすめします。
センチメント・バイアスの緩和戦略
プロンプトを書く際は、極端な感情表現や価値判断を含む言葉を意識的に避けましょう。
また、複数の視点を考慮するよう明示的に指示することも効果的です。
例えば、「この問題について異なる立場からの見解を説明してください」といった形で指示すると良いでしょう。
これにより、バイアスの少ない多角的な情報を得られる可能性が高まります。
重要な決定に関わる情報を求める場合は、どのような工夫ができるでしょうか。
同じ質問をさまざまなセンチメントで試し、回答の差異を比較することも一つの方法です。
専門分野別の最適化
法律や財務など、事実に基づいた厳密さが求められる分野では、ニュートラルなプロンプトの使用を徹底しましょう。
これらの分野では、感情的な表現が混じると誤解を招く恐れがあります。
医療や健康に関する質問では、特に注意が必要です。
ネガティブなフレーミングによって不安を増幅させないよう配慮しましょう。
マーケティングやクリエイティブなコンテンツ作成ではどうでしょうか。
このような分野では、ポジティブなプロンプトの利点を活かすことができます。
ただし、過度な楽観論に陥らないバランスを意識することも大切です。
まとめ
プロンプトに含まれる感情表現（センチメント）は、AIが生成するコンテンツに大きな影響を与えます。
その影響は、質、正確さ、バイアスなど多岐にわたります。
事実の正確性を重視する場合は、ニュートラルなプロンプトが最も効果的です。
また、ポジティブなプロンプトは詳細な回答を促す傾向があります。
一方、ネガティブなプロンプトは回答を短くし、場合によってはバイアスを増幅させる可能性があります。
プロンプトのセンチメントを意識することで、何が変わるでしょうか。
目的に応じて適切に調整することで、AIとのより効果的なコミュニケーションが可能になります。
最終的には、AIツールを最大限に活用するためには、プロンプトエンジニアリングの微妙なニュアンスを理解することが重要です。
そして、意図した結果を得るための適切なアプローチを選択することが、成功への鍵となるでしょう。
