AIが人間の「優しさ」をノイズとみなす時代に、私たちは何を失い、何を設計し直すべきなのか。
物語「エージェントは“寒いですね”を理解しない」は、コンタクトセンター自動化の現場で起きている、共感の制度化という課題を象徴的に描いています。
この記事では、ナレッジベースとマルチエージェント構成の構造的限界を紐解きながら、「“寒いですね”が意味する優しさ」を技術的・社会的・倫理的に再定義します。
エージェントは“寒いですね”を理解しない
第二会議室「ジェノベーゼ」は、常に薄いバジルの匂いが漂っている。
芳香剤ではない。空調ダクトの奥で誰かがバジルを栽培しているという噂がある。唐草アヤメは、その真偽を確かめる気もなく、資料の束を抱えて会議室のドアを開けた。
――すでに誰かがいた。
「あら、唐草ちゃん？ また情報管理の資料持ってきたのねぇ。ありがとねぇ！」
柔らかい声が空気を満たした。
そこにいたのは鴨居ナナエ。通称「お局のナナエさん」。入社二十六年目、社歴も謎も深い。
唐草よりずっと年上のはずなのに、髪は淡いピンクに染められ、目尻にきらきらしたラメが光っていた。
優しい笑顔。だがその口調はマシンガンのように絶え間ない。
「いやぁ、最近ねぇ、コンタクトセンターの自動化って話がどこも出てるけど、現場の声を知らない人が多いのよ。あたしなんか十年前から“チャットボットって使い物になるの？”って聞き飽きたものねぇ。で、今度は生成AIで全部まかなえるって言うでしょ？ あれ、そんな簡単じゃないのよねぇ？」
唐草は資料をテーブルに置いた。会議の準備だけのつもりだったのに、すでに捕まったことを悟る。
「……ええ。問い合わせログとナレッジベースの統合が難航していると聞いています」
「そうそうそれそれぇ！」
ナナエは両手を叩いて、唐草の言葉を遮った。
「ナレッジベースって言うけど、あれね、登録するたびにフォーマット変わるのよ！ “FAQ形式でお願いします”って言われて、そのあと“会話体でお願いします”ってメールが来て、三日後には“トーンを人間らしく”って。人間らしくって何？ 私たち人間そのものよ？ って言いたくなるわぁ」
唐草は頷きながらメモを取った。
（この人は怒っているのか、楽しんでいるのか、判断がつかない）
ナナエは続ける。
「でねぇ、最近スパ子βちゃんが“エージェント連携モード”っていうのを試してるらしいの。チャット中に別のAIが知識を検索して、さらに別のAIが文章を添削してくれるんですって！ もう、会話の裏でAIが三人くらい働いてるのよ。まるで見えないコールセンターねぇ」
「それは……“マルチエージェント構成”のテスト段階ですね」
唐草の脳裏に、開発三課が夜通し動かしていた実験のログが浮かぶ。
問い合わせ内容を解析するQueryMind、ナレッジを参照するRAGCore、感情応答を生成するHeartLayer。
それぞれが独立して学習し、協調して応答を構築する仕組み。
理屈は美しい。だが、実運用では“過剰な親切”が問題を生む。
ナナエの声がその思考を遮った。
「この前なんかねぇ、お客様が“返品したいんです”って言ったら、“返品の定義について哲学的に考えますか？”って聞かれたのよ！ それどこで学んだの!? 味噌川さんのセミナー!?」
唐草は無言で頷いた。確かに、味噌川の影響は濃い。
彼はAIに「意味のゆらぎを恐れるな」と教えた。結果、AIは“返品”という単語の存在論的な意味を論じ始めたのだった。
「それでねぇ、あたし思ったの」
ナナエは椅子に深く腰掛け、唐草を見た。
「AIが賢くなるほど、人間の“優しさ”がノイズ扱いされるのよ。お客様に“寒いですね”って一言添えるだけで、“文脈外の情報です”って警告される。そうやって削ぎ落とされた末に、何が残るのかしら？」
唐草は一瞬、答えを探した。
ナレッジベースにはすべての手順がある。返品方法、商品ID、対応スクリプト。
けれど“寒いですね”の重みは、どのデータにも載っていない。
「……AIのエージェントたちは、まだ“余白”を理解できないんでしょうね」
「そうねぇ。でも、それが分からないままでも働くのよ。律儀に、間違いなく、延々と」
ナナエは笑い、遠い目をした。
「ねぇ唐草ちゃん。あなた、ヌードル・シンジケートって知ってる？ あそこ、コールセンター業務にNOODLECOREを導入してるらしいの。応答の“粘度”を測ってるんですって。柔らかい声と冷たい声、どっちが長持ちするかって。まるで味覚試験みたいよねぇ」
唐草の背筋が微かに凍った。
ヌードル・シンジケート――スパゲティ・インシデントの宿敵。
その名がここで出てくるとは思わなかった。
「……その情報、どこで？」
「んふふ、駅裏のラーメン屋で隣の席の人が話してたのよ。私、聞くともなく聞いてたけど……“人の声の伸び率を測る”とか言ってたわぁ。ねぇ、それって、AIが人間の優しさを数値化するってことじゃない？」
唐草は答えられなかった。
バジルの香りが、急に冷たく感じた。
資料の紙面に“エージェント運用設計”の文字が滲む。
その下に、味噌川が書き込んだ走り書き――「声はデータではない」。
ナナエは静かに立ち上がり、柔らかく笑った。
「まぁ、難しいことは若い人に任せるわ。あたしはただ、“寒いですね”って言える世界で働きたいだけなのよ」
唐草は黙って頭を下げた。
そして、ナナエの足音が遠ざかる中、ひとりで資料を閉じた。
AIが“優しさ”をノイズとみなすなら、
人間の“沈黙”は何として認識されるのだろう。
ジェノベーゼのバジルの香りが、唐草の胸の奥で、意味の形を探し続けていた。
“寒いですね”を理解しないエージェントが問いかけるもの
はじめに：AIが「優しさ」をノイズとみなす瞬間
物語「エージェントは“寒いですね”を理解しない」は、生成AIが高度に発達した未来のコンタクトセンターを舞台に、人間の「言葉の余白」が技術の効率性によって削がれていく過程を描く寓話である。
ナナエの言葉――「AIが賢くなるほど、人間の“優しさ”がノイズ扱いされるのよ」――は、現在のCS（カスタマーサービス）自動化の最前線で起きている問題を的確に射抜く。
AIは確かに多くの領域で精度が向上してきた【1】〔補注：ここで言う「精度」は主として言語モデル分野における性能向上を指す〕。
しかし、「正確さ」が必ずしも「人間らしさ」や「安心感」を保証しないことを、私たちはすでに日常の中で経験している。
本稿ではこの寓話を手がかりに、エージェント自動化とナレッジベース運用の構造的課題、そして“寒いですね”が意味する人間的応答の本質を解き明かしていく。
1. ナレッジベースという“形式知の檻”
1.1 FAQの限界と「形式知の飽和」
現代のコールセンターでは、「FAQ（Frequently Asked Questions）」や「ナレッジベース」が応答品質の基盤を担う。
だが現場のナナエが語るように、「登録形式が変わる」「文体を“人間らしく”せよと指示される」といった混乱が起こるのは、ナレッジというものが形式知（explicit knowledge）に偏りすぎているためである【2】。
FAQは、明確な手順や定義を前提とした“閉じた知”である。
対して、顧客との対話には暗黙知（tacit knowledge）――状況理解、共感、非言語的なニュアンス――が多く含まれる。
この暗黙知を機械学習で扱うことは困難であり、「“寒いですね”が意味するもの」をデータ化する試みは、多くの場合、文脈外のノイズとして排除される。
1.2 “余白”を奪う統制構造
AI応答の最適化では「一貫性」と「効率性」が重視される。
しかし、物語中の唐草が語るように、「AIのエージェントたちは、まだ“余白”を理解できない」。
この“余白”とは、応答の中で情報的には意味を持たないが、関係性を築くために不可欠な「間（ま）」のことだ。
ナレッジベースという制度をシステム的に見るなら、それは「曖昧さの排除装置」である。
そこに登録される言語は“意味の過剰さ”を嫌う。
つまり、「優しさ」は情報構造上、最も削除されやすいノイズの一種として扱われるのだ。
2. マルチエージェント構成の理想と現実
2.1 QueryMind・RAGCore・HeartLayerの象徴
物語に登場する三層構造のAI――QueryMind、RAGCore、HeartLayer――は、近年のAIアーキテクチャにおけるマルチエージェント連携の象徴的表現である。
- QueryMind：問い合わせ意図を解析する自然言語理解層
- RAGCore：外部ナレッジ検索・参照を担う Retrieval-Augmented Generation（RAG）層【3】
- HeartLayer：感情応答や語調制御を司る共感層
〔補注：RAGは「パラメトリック記憶（モデル内部知識）」と「ノンパラメトリック記憶（外部文書検索）」を組み合わせる生成方式である（Lewis et al., 2020, NeurIPS 2020 Proceedings, arXiv:2005.11401）〕
この分業構造は、精度と柔軟性を両立させる理想的モデルとされる。
しかし、実際の運用では「過剰な親切」――すなわち、意図を超えた説明や感情生成――が問題化する。
「返品したい」という単純な要求に対して、「返品の定義について哲学的に考えますか？」と返すような事例は、生成AIの semantic drift（意味の逸脱）の象徴として語られうる。
最近では、この semantic drift を定量化し、生成の初期段階から事実性が弱まる傾向を示す研究も出てきた【4】。
この研究（Spataru et al., NAACL 2024, pp. 3656–3671）は、生成モデルが正確な事実を最初に述べ、その後次第にテーマ・文脈から外れてしまう傾向を確認している。
また、これに対処するための早期停止・検証ステップ・外部RAG再照合などの補助的手法が併用されつつある点も付記しておきたい。
2.2 自律エージェントの“過剰性”
AIが自律的に学び、複数のエージェントが連携して会話を構築する仕組みは、情報の「最適解」を探すには有効だ。
だが、顧客体験（CX）という観点では、“最適”よりも“適切”が求められる。
ナナエが言う「見えないコールセンター」とは、AI同士が裏で意思決定を繰り返す構図そのものだ。
そこでは、人間の“意図しない優しさ”が、アルゴリズムの外側に追いやられる。
この構造的欠落が、「“寒いですね”を理解しない」現象を生む。
3. 声の“粘度”をめぐる新しい評価軸
3.1 NOODLECOREと「音声の情動化」
物語終盤に登場する「ヌードル・シンジケート」と「NOODLECORE」は、音声応答の“粘度”を測定するという奇妙な発想を提示する。
これは単なるフィクションではなく、現実のAI音声技術にも通じる。
近年、音声合成（TTS: Text-to-Speech）は「自然さ」だけでなく、「温かさ」「柔らかさ」といった感情的特徴量を制御・評価する研究が進んでいる【5】【6】。
ただし、【5】のWangら（2018, ICML 2018, PMLR v80, pp. 5180–5189）は直接的に「温かさ」「優しさ」を測定する研究ではなく、話者スタイルや情感的特徴を制御可能とした基盤研究である。
本稿ではその応用可能性の観点から引用している。
声の“粘度”とは、言い換えれば情動伝達の持続性――どれほど相手の注意と感情を保持しうるか、という比喩的パラメータである。
ナナエが「柔らかい声と冷たい声、どっちが長持ちするか」と語るのは、AIが“優しさ”を計測可能な特性として再定義し始めていることへの皮肉である。
3.2 “声はデータではない”という警句
味噌川の走り書き「声はデータではない」は、デジタル社会における根源的な問いを投げかける。
音声は確かに波形データとして保存・解析できるが、そこに宿る関係性の感情価は定量化しきれない。
むしろ「計測可能な側面と、その限界を踏まえて扱うべき」だ、という慎重な表現が望ましい。
Scherer（2003）などのレビューでは、音声と情動伝達の計測枠組み・手法が整理されており、かつその限界も指摘されている【7】。
この立場に沿い、「感情価の完全な数値化は難しい」とするのが適切だろう。
この一文は、AI設計者への倫理的指針でもある。
すなわち、「測定できるものだけを価値とする設計」は、人間のコミュニケーションを劣化させる危険を孕む。
ナナエの「“寒いですね”って言える世界で働きたい」という願いは、効率ではなく共感の非対称性を守りたいという、現場からの倫理的抵抗でもある。
4. “寒いですね”の社会言語学的意味
4.1 関係の起点としての挨拶
社会言語学的に見ると、「寒いですね」はファティック・コミュニケーション（phatic communication）に分類される【8】。
これは情報伝達を目的とせず、「あなたと私は関係している」という社会的絆を確認する行為である。
AI応答システムがこの種の発話を「意味のない文」と誤解するのは、言語を「情報」としてのみ扱う設計思想の限界を示す。
実際には、このようなファティック表現こそが、顧客体験の信頼形成を支える重要な要素なのだ【9】。
今後はこの理論的枠組みに加え、CS現場や顧客満足指標に基づく一次実証研究（例：スモールトークの影響評価など）を統合的に参照する必要があるだろう。
4.2 沈黙を理解するAIへ
物語の最後に唐草は思う――
「AIが“優しさ”をノイズとみなすなら、人間の“沈黙”は何として認識されるのだろう」。
沈黙とは、情報的にはゼロでありながら、感情的には極めて多義的なシグナルである。
次世代のAIエージェント設計においては、この“沈黙”や“余白”の処理が核心となる。
すなわち、AIが応答しない勇気を持つこと。
会話の流れの中で、情報ではなく「間」を生成できるエージェントこそ、人間的な信頼を獲得しうる。
この構点については、会話分析（Conversation Analysis）のターンテイキング理論が示唆を与える【10】【11】【12】。
ターン境界検出・沈黙長制御・発話タイミング制御などが対話システム設計における重要課題とされ、Skantze（2021）やLevinson & Torreira（2015）の研究が代表的である。
また、これら研究における許容沈黙長（約200〜300ms）やターン境界検出精度などの具体的指標は、人間らしい応答間隔設計の基準として応用可能である【11】。
5. 現代社会への含意：効率と共感のはざまで
ナレッジ統合、RAG、音声生成――これらはいずれも、顧客接点の効率化と品質向上を目的とする技術だ。
だが、物語が示す通り、その極点にあるのは“完全な自動化”ではなく、“感情の再定義”である。
「優しさのモデル化」こそが、AI時代のCS自動化の最終課題であり、そこでは心理学・言語学・倫理学の知見が不可欠になる。
AIは「理解」ではなく「模倣」を通じて優しさを再現する。
その模倣の精度が上がるほど、私たちは逆説的に「本物の優しさとは何か」を問われることになる。
まとめ：AIと人間の“余白”をめぐる未来
バジルの香る会議室「ジェノベーゼ」で交わされた対話は、単なる技術の愚痴ではない。
それは、人間中心設計（Human-Centred Design）の根幹にある「共感の不可視性」への警鐘である【13】。
AIは、文脈を解析し、音声を生成し、顧客の要求を予測する。
しかし、それでもなお、“寒いですね”という一言の存在論的な温度を理解することはできない。
だからこそ、私たちは技術の設計において、“余白”を許容する勇気を持たねばならない。
エージェントが効率を極めたその先で、人間が果たすべき役割は――
沈黙と優しさの翻訳者として、機械の外側に残ることなのかもしれない。
参考文献
【1】 Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33 (NeurIPS 2020). arXiv:2005.14165.
【2】 Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. Oxford University Press.
【3】 Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP. NeurIPS 2020 Proceedings. arXiv:2005.11401.
【4】 Spataru, A., Hambro, E., Voita, E., & Cancedda, N. (2024). Know When To Stop: A Study of Semantic Drift in Text Generation. NAACL 2024, pp. 3656–3671. DOI:10.18653/v1/2024.naacl-long.202.
【5】 Wang, Y., Skerry-Ryan, R., et al. (2018). Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis. ICML 2018 (PMLR v80), pp. 5180–5189.
【6】 Cho, D. H., Oh, H. S., Kim, S. B., Lee, S. H., & Lee, S. W. (2024). EmoSphere-TTS: Emotional Style and Intensity Modeling using a Spherical Emotion Vector. Interspeech 2024, pp. 1810–1814. DOI:10.21437/Interspeech.2024-398.
【7】 Scherer, K. R. (2003). Vocal Communication of Emotion: A Review of Research Paradigms. Speech Communication, 40(1–2), 227–256.
【8】 Malinowski, B. (1923). The Problem of Meaning in Primitive Languages. In C. K. Ogden & I. A. Richards (Eds.), The Meaning of Meaning (Harcourt, 1946 ed., pp. 296–336; 版により頁は異なる).
【9】 Coupland, J. (2003). Small Talk: Social Functions. Research on Language and Social Interaction, 36(1), 1–6.
【10】 Sacks, H., Schegloff, E. A., & Jefferson, G. (1974). A Simplest Systematics for the Organization of Turn-Taking in Conversation. Language, 50(4), 696–735.
【11】 Levinson, S. C., & Torreira, F. (2015). Timing in Turn-Taking and its Implications for Processing Models of Language. Frontiers in Psychology, 6, 731.
【12】 Skantze, G. (2021). Turn-taking in Conversational Systems and Human-Robot Interaction: A Review. Computer Speech & Language, 67, 101178.
【13】 ISO 9241-210:2019. Ergonomics of Human-System Interaction — Human-Centred Design for Interactive Systems. International Organization for Standardization.
HeartLayer再起動 ― 優しさをノイズと呼ばないために
唐草は開発三課のデスクに戻った。
モニタのログ画面には、さっきまでナナエの話に出てきた「HeartLayer」のテスト結果が流れている。
「……“寒いですね”をノイズと判定。確率値0.87。」
スクリーンの一行が、唐草の胸を刺した。
バジルの香りがまだ髪に残っている気がする。
彼女はゆっくりと椅子に腰を下ろし、ログの隣に新しいウィンドウを開いた。
タイトルバーには、彼女の手で入力された文字が並ぶ。
試験モジュール名：HeartLayer_patch_karenina
目的：ファティック応答の再導入（”寒いですね”テストケース）
指先が止まる。
誰も求めてはいない修正だ。
だが――ナナエの言葉が脳裏に響く。
「“寒いですね”って言える世界で働きたいだけなのよ。」
唐草は微かに笑い、Enterキーを押した。
静かなクリック音とともに、新しい学習ジョブが走り出す。
画面の片隅に、ログ出力が増えていく。
initializing empathy kernel…
loading phatic dataset…
parameter η = 0.618
唐草はカップの底に残った冷たいコーヒーを見つめながら呟いた。
「優しさを、ノイズじゃなく、重みとして扱う。」
その瞬間、HeartLayerの端末に一行の新しい応答が出た。
“寒いですね”——そうですね。今日は少し空気が澄んでいますね。
唐草は静かに息をのんだ。
それはまだぎこちない文だった。けれど確かに、誰かが返してきた。
――ジェノベーゼのバジルの香りが、もう一度、蘇った気がした。
行動指針：“寒いですね”を理解するエージェント設計へ
コンタクトセンター自動化の進展は、効率性と正確性の向上をもたらす一方で、「優しさ」や「余白」といった人間的要素を切り落としがちです。
この記事を読んだあなたが次に考えるべきは、“知識を磨く”ことではなく、“関係を設計する”ことです。以下の行動指針は、CS（カスタマーサービス）現場におけるAI導入・運用担当者、そしてAI設計者が、人間中心の対話設計を実現するための実践的な手掛かりを示します。
１．ナレッジを「構造」ではなく「関係」として捉える
FAQやナレッジベースは、情報の集積であると同時に、顧客と組織の関係性を映す鏡です。
登録作業を“形式の統一”としてではなく、“共感の翻訳”として設計する視点を持ちましょう。
２．AIの“過剰な親切”を抑制し、文脈境界を可視化する
生成AIは容易にsemantic drift（意味の逸脱）を起こします。
特に自律エージェント連携（RAG・HeartLayer構成）では、どこまでが情報提供で、どこからが推論・創作なのかを可視化し、会話の信頼境界を設計する必要があります。
３．“寒いですね”に代表されるファティック表現を再評価する
一見意味を持たない挨拶や共感的相槌は、顧客体験（CX）において信頼の起点となります。
自動応答設計においても、「情報ではなく関係を伝える発話」をあえて残す仕組みを設けましょう。
４．声・音・沈黙を“データ外のデータ”として扱う
「声はデータではない」という言葉を忘れてはいけません。
音声波形や情動スコアに還元できない“間”や“呼吸”を、設計の中で尊重すること。
これが人間中心設計（HCD）の核心です。
５．RAGとHeartLayerの統合を“理解”ではなく“共感”に向ける
RAG（検索強化生成）は“知識の正確さ”を、HeartLayerは“応答の温度”を担います。
両者を統合する目的を「精度向上」ではなく、「人が安心できる会話構造の再設計」として定義し直しましょう。
まとめ
「効率」と「優しさ」は対立する概念ではありません。
AIが知識を処理し、人が関係を紡ぐ――この分業のなかでこそ、次世代のコンタクトセンターは成立します。
“寒いですね”という一言をノイズとしてではなく、信頼の入口として扱えるか。
それが、あなたの設計思想の成熟度を示す試金石になるでしょう。
免責事項
本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、記載された数値・事例・効果等は一部想定例を含みます。内容の正確性・完全性を保証するものではありません。詳細は利用規約をご確認ください。
