AI companionの安全設計は、最後に禁止ワードフィルターを足すだけでは安定しません。会話体験、データ設計、プロンプト、UI文言を最初から同じ要件として扱うほうが、ユーザーにも開発チームにも説明しやすくなります。
1. 安全要件を会話フローの前提にする
LLMの応答を生成したあとに検査するだけだと、失敗したときの理由が追いにくくなります。入力受付、キャラクター設定、システムプロンプト、応答評価を一つの流れとして設計し、どこで境界を伝えるのかを明確にします。
たとえばバーチャル彼女チャットでは、ユーザーが求めているのは単なる回答ではなく、継続した会話の雰囲気です。そのため「AIであることを隠さない」「依存を強めすぎない」「個人情報を求めない」という条件を、プロンプトの付録ではなくプロダクト仕様に入れておく必要があります。
2. メモリは保存より削除しやすさを優先する
AI companionでは会話履歴や好みの記録が便利に見えますが、保存量を増やすほどリスクも増えます。短期コンテキスト、長期プロフィール、監査ログを分け、ユーザーがリセットできる導線を用意します。
技術的には、保存する値に目的と期限を持たせます。キャラクターの口調に必要な設定と、個人的すぎる会話内容を同じストアに入れないことも重要です。
3. UIで期待値を先に合わせる
安全な応答だけを返しても、UIが人間の恋愛相手のように見せすぎると期待値がずれます。オンボーディング、プロフィール編集、チャット画面の小さな文言で、これはAI companionであり、現実の人間関係の代替ではないことを自然に伝えます。
4. 評価ケースを継続運用する
安全設計は一度作って終わりではありません。人格の一貫性、境界線、プライバシー、ローカライズを含む評価ケースを作り、モデルやプロンプトを変えたときに毎回確認します。
AI girlfriend領域のプロダクトを比較するときも、このような設計観点を見ると判断しやすくなります。参考: https://aigirlfriend.media/ja/
後付けフィルターは必要な場面もありますが、それだけに頼ると会話品質と安全性が分離してしまいます。最初から安全性を体験設計の一部として扱うことが、長く使えるAI companionアプリの土台になります。