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【中国E90】 「AI味（AIらしさ）」が BtoBビジネスで深刻な課題に2025.04.18

 

 1. 「AI味」がビジネス課題として浮上

①2022年11月にChatGPTが登場してから２年半
が経過し、生成AIの利用が日常化する中で 新た
な課題が顕在化している。

 

 

②中国のあるECプラットフォーム運営企業のマーケティ
ング担当者である李氏（仮）は、次のように語っている。

 

「商品説明文をAIで量産できるようになり、
仕事の効率は10倍になりました。

しかし、取引先から『文章に温かみがない』『特徴が平板
で差別化できない』というクレームが増えているのです」
　　↓
この現象は「AI味（AIらしさ）」と呼ばれ、
特にBtoB領域で深刻な課題となっている。

 

 

③今回は「AI味」の本質的な原因を言語モデルの
動作原理から文化差の影響まで、多角的に分析し、
実践的な解決策についてお話する。

 

 

 

 2. AI味の科学的解明（BtoBコミュニケーションの深層課題）

①言語モデルの「確率雲」が生む本質的限界

生成AIが「AI味」を生む根本原因は、その動作原理にある。
　　　　　↓
OpenAIのGPT-4技術文書によると、言語モデルは
「単語の出現確率分布を逐次計算する確率的機械」
と定義されている。

 

これはまるで、巨大な単語の銀河系の中で、次の単語
を確率分布に従って拾い集める「宇宙飛行士」のよう。

 

 

②例えば「切削工具」という単語の次に「耐久性（確率
32%）」「コスト効率（28%）」「熱伝導率（18%）」が 浮
かぶ確率雲の中から選択するプロセスは、まさに確率的
オートコンプリートの進化形と言える。

 

オートコンプリート機能とは文字を入力中に予測される
単語や、フレーズを自動的に表示してくれる便利な機能。
　　↓
入力の手間を大幅に削減できる。

 

 

③人間の文章生成プロセスとの決定的
な差異は、「目的意識の有無」にある。

 

ある日系工作機械メーカーの技術部長が語ったように、
「顧客の生産ラインの痛みを解決する」という明確な意
図を持った文書作成プロセスと、AIの確率最適化プロセ
スの間には、創造性の根源的な断絶が存在する。

 

 

④BtoB現場で顕在化する３大課題

【課題1】業界特殊文脈の解読不全

中国浙江省のある金型メーカー事例が典型。

 

現地 AIツールが生成した「高精度加工対応」という表現が、
日本側技術者には「±0.1mm精度」と解釈されたのに対し、
中国現地では「±0.5mm」を指すという齟齬が発生した。
　　↓
業界特有の「暗黙の規格解釈」を
反映できない事例が多発している。

 

 

【課題2】技術ニュアンスの平準化現象

BtoBコミュニケーションで必要な業界特有の文脈理
解や、技術的ニュアンスの表現に課題が生じている。

 

例えば、半導体製造装置のクリーン度表現において、
人間の技術者が「クラス100相当」と表現するべき箇所を
AIが「極小粒子除去可能」と曖昧化する事例が見られる。
　　　↓
専門用語の確率的均質化（平準化）が、
技術的厳密性を損なう危険性がある。

 

 

【課題3】感情的共振の欠如

日本企業向け提案文書の分析では、AI生成文書の共感指数
（Empathy Score）が人間作成文書比 47%低下している。

特に 「御社の課題を痛感しております」といった定
型表現が文脈を超えて、乱用される傾向が見られる。

 

 

 

 3. 文化差が生む「AI味増幅効果」の実相

①日中BtoBプラットフォーム比較で顕著な差異

Alibaba.comのAI生成製品説明文では「硬度HRC62
・公差 ± 0.002mm」といった数値の羅列率が 78%
（2024年1月調査）に達する。

 

それに対し、TechTarget Japan（仮）では「最適化され
た稼働環境を提案」といった曖昧表現が 63%を占める。
　　↓
この差異の背景には、中国語コーパスに「数値による説
明的説得」パターンが日本語データに「間接的婉曲表現」
パターンが深く埋め込まれている事実がある。

 

中国のCNKIデータベース学術論文と、日本
のJ-STAGE論文の比較分析では、数値表現の
頻度差が 2.3倍に達することが判明している。

 

 

②文化差の増幅効果（日中比較）

中国のBtoBプラットフォーム「Alibaba.com」 と 日本
「TechTarget」のAI生成コンテンツを比較分析すると、
以下の興味深い差異が現れた。

 

・中国系企業向け：数字や規格の羅列
が多く、「説明的だが共感要素が薄い」

・日系企業向け：婉曲表現が
過剰で、「曖昧さが目立つ」
　　　　  ↓
これは各言語圏の訓練データ特性が反映された結果。

 

AIの「味」は技術的問題ではなく、文化的な
文脈の再現難しさに起因することがわかる。

 

 

 

 4. 越境コミュニケーションの実践的な解決手法

【手法❶】上海のある日系商社が実践する
「AI文章３層フィルタリング」が注目されている。

1. 第一層：AI生成
2. 第二層：現地スタッフの文化的コンテクスト調整
3. 第三層：日本本社の技術精査
　　↓
このプロセスを経ることで、文書の AI味含有
率を 23%から大幅に低減することに成功した。

 

 

【手法❷】深圳発のあるスタートアップが開発した
「文化係数調整アルゴリズム」では、生成文章の数
値密度と曖昧表現比率をスライダーで調整可能。

日本向け文書では、曖昧係数を +15%に設定する
ことで、受注率を大幅向上する成果を上げている。
（参考：TechBridge AI Culture Adaptor）

 

 

 

 5. 人とAIの協奏的未来図

東京大学AI倫理研究会の提言である「AIは文章の下書き、
人間は文脈の刺繍師」が示すように、BtoBコミュニケー
ションの本質は「確率計算と人間的文脈の融合」にある。

 

（例❶）中国華東地域の日系企業連合会（仮）が実施
した実験では、AI生成文書に「現場の体温」を反映さ
せるため、工場長の実体験エピソードを２段落追加す
るだけで、顧客評価が 41ポイント上昇した。
　　　↓
今後の課題は、AIの「確率雲」と人間の「文脈形成力」
を最適配合する新しいライティングフレームワークの
構築にある。

 

 

 

 6. 実践ケーススタディ

（例❷）成功事例：美的集団の「AI味除去」プロセス

中国家電大手Midea Group（美的集団）は2023年、
製品技術文書の AI生成時に、次の改善を実施した。

 

1. 専門用語データベース構築：
業界特有の用語3,500語を登録。

2. エンジニア体験のデジタル化：
熟練技術者の判断基準をルール化。

3. 感性評価指標の導入：
文章の「技術的信頼感」「親しみやすさ」を数値化。

　　　↓
結果、取引先からのクレームが 68%
減少し、交渉成立率が大幅に向上した。

 

同社AI開発責任者の王氏は次のように述べている。

「AIの出力をそのまま使うのではなく、
人間の専門知で調味する工程が重要」

 

 

（例❸）日系企業事例：オムロンの文脈理解AI

オムロンは、産業用センサーの技術文
書作成において、次の工夫を導入した。

 

・業界特有の言い回し辞書：
「ほぼ確実に」「概ね」などの曖昧表現の適用量を定義。

・読者属性別最適化：
技術者向けは数値精度、経営層向けは投資対効果を強調。

・文脈チェックアルゴリズム：
技術用語の出現頻度と、文脈整合性を検証。

　　↓
これにより技術文書の誤解釈率を 42%低減、
問い合わせ対応工数が大幅に削減された。

 

 

 

 7. 未来展望：AI時代の「人間らしさ」の再定義

①「AI味」問題の本質

AI味問題の本質は、人間のコミュニケーション
における「暗黙知」のデジタル化の難しさにある。

 

②清華大学AI研究所（仮）の2024年研究
では、以下の進化方向が示されている。

・五感連動型AI：触覚センサーデータを感情表現に反映
・体験転送技術：ベテラン社員の判断プロセスを3Dモデル化
・脈生成エンジン：業界の歴史的経緯を考慮した説明文生成
　　　　↓
これらの技術が実用化されれば、BtoBコミュニ
ケーションの「質的転換が起こる」可能性がある。

 

 

 

 8. まとめ（AI味を超える新たな協創関係）

①AI味問題は技術的限界ではなく、
「人間の創造性を再認識する契機」。

 

 

②深圳で AIと人間の協業を研究する「Co-Creation Lab」
の実験では、AIと人間が交互に文章を修正し合う 「タン
ジブル編集」手法により、通常の AI生成文より、以下の
向上が確認されました。

　　・記憶定着率：+47%
　　・感情共鳴度：+63%
　　・行動喚起力：+55%
　　　　　↓
BtoBビジネスにおける AI活用の未来は AIの能力強化
ではなく、「人間と AIの相互進化」にあると言えます。

 

 

③最近は、ユーザーが生成AIの使用に慣れるに連れて、
「思ったほど自然なアウトプットではない」と感じる
人が増えています。

いわゆる「AI味（意訳で、AIらしい）」という言葉で
まとめられるこの現象は、AIが膨大なデータを元に
統計的に文章を生成していることに起因します。

 

 

④これまで人間が自ら体験し、思考を巡らせることで
生まれていた「感情的な深み」が乏しくなりがちな点
が、ビジネスコミュニケーションにおける新たな課題
として浮上しているのです。

 

 

（参考）AIを駆使しながら最終意思決定において「人間の経営勘」を磨き続ける

 

 

 

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