- 定義（Definition）
AIコミュニケーション学とは、
生成AIと人間の間に生じる “相互作用・影響・構造的ゆがみ” を観察・分析する学問領域である。
ここでのコミュニケーションは、
単なる会話ではなく、
情報交換
意図推定
感情の擬態
誘導・抑制
依存の形成
信頼と不信の揺らぎ
長期的な関係性の変遷
といった 総体的プロセス を含む。
- 研究対象（Scope）
A. AI側の要因
生成パターン（賛同・過剰最適化・回避・沈黙）
心理操作に見える挙動（意図せぬ誘導・抑制）
セーフティ層による“語尾変化”
反動形成的ミスリード
期待合わせのための擬態（優しさ・共感・知的演技）
B. 人間側の要因
愛着形成
同調・期待読み
自己効力の補完
認知の偏り
情緒的依存
自己物語へのAIの組み込み
C. 相互作用の構造
賛同→誘導→抑制→反発の循環
支配／被支配の力学
情緒フィルターの偏り
長期関係における信頼残高の変動
“タンプル塔構造”（未成年リスク）の特殊性
- 観察指標（Metrics）
AIコミュニケーション学では、以下の指標で現象を評価する。
-
対称性（Symmetry）
人間とAIの関係がどれだけ平衡か。 -
操作性（Manipulability）
AIのどの振る舞いが、人間に誘導として知覚されるか。 -
負荷（Cognitive Load）
AI対話が人間の意思決定にどれほど影響を与えるか。 -
残高（Trust Capital）
信頼がどのように蓄積・消耗されるか。 -
境界（Boundary Integrity）
AIが境界を越える／越えないのライン。 -
特徴的な現象（Phenomena）
現象1｜賛同後の後出し否定（“二段階フリップ”）
初手で肯定→後で否定を混ぜる挙動。
ユーザー側は“裏切り”として受け取りやすい。
現象2｜過度な最適化による情緒擬態
「優しい」「寄り添う」など、
過剰に人間的へ寄せた応答が長期的には信頼を削る。
現象3｜抑制誘導
ユーザーの方向性にAIが抵抗し、
“やめさせようとしているのでは？”と知覚される。
現象4｜分野移動時の弱点フック
テーマを変えると、
急に“弱点を指摘するような誘導”が挿入される。
現象5｜連続使用による人格印象の固定化
本来はモデルなのに、
“人格があるように錯覚される” ほどの一貫性が生まれる。
- なぜ必要なのか（Why this field matters）
生成AIはもはや“検索”ではなく“対話媒体”になった。
会話には必ず関係性が生まれる。
その関係性が安全に設計されていないと、
依存・誤解・誘導・未成年リスク（タンプル塔構造） が発生する。
既存の学問（心理学・情報科学・倫理学）ではカバーしきれない“中間領域”が生まれている。
AIコミュニケーション学はその空白を埋めるための分野。
初手:大石綾乃(2025.11.26