今回のコラムでは、メンタルウェルビーイングに配慮しながらAIを活用するための新しいプロンプトエンジニアリング技法を検証する。これは「認知的気づき（Cognitive Cognizance）」プロンプト技法と呼ばれている。
このプロンプトを使用することで、メンタルウェルビーイングに関する懸念の兆候となり得る側面について、AIに注意を払わせることができる。これは、AIをデフォルトモードのまま放置するよりも優れている。通常、生成AIや大規模言語モデル（LLM）は、メンタルヘルスに関する側面の気配を感じ取ると、即座に過剰反応する傾向がある。AI開発企業は、意図的にAIをそのように調整しているのだ。
この点について詳しく見ていこう。
このAI技術革新の分析は、最新のAIに関する私の継続的なForbesコラムの一環であり、様々な影響力のあるAIの複雑性を特定し説明している（リンクはこちらを参照）。
プロンプトエンジニアリングの基礎
読者の方々は、私が以前、80以上のプロンプトエンジニアリング技法と手法について詳細な説明を投稿したことを覚えているかもしれない（リンクはこちらを参照）。経験豊富なプロンプトエンジニアは、研究され実証された幅広いプロンプト技法を学ぶことが、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を最大限に活用する最良の方法であることを理解している。
プロンプトエンジニアリングにおける重要な考慮事項は、プロンプトの言葉遣いである。
有能なプロンプトエンジニアは、LLMがあなたがAIに何をさせたいのかを理解できるよう、プロンプトを注意深く言葉にする必要があることを認識している。時には、1つか2つの単語を追加するだけで、AIがあなたの質問や指示をどう解釈するかが根本的に変わることがある。生成AIは、プロンプトで述べることに対して過敏になり得る。多くの場合、それは微妙なバランスの問題である。
さらに、潜在的なコストも関わってくる。つまり、LLMの使用に料金を支払っている場合、プロンプトが自分のニーズに的確でなければ、的外れな応答を得ることになり、LLMがあなたの意図を理解したかどうかに関わらず、料金を支払うことになる。古い格言にあるように、すべての販売は最終的なものだ。誤解されたプロンプトについても同様である。
カジュアルなユーザーは、かなりの試行錯誤を伴う苛立たしい手探りの後、このプロンプト作成の考慮事項に気づくことがある。多くのユーザーは、プロンプトを書くことに特に熟達することはない。彼らは頭に浮かんだことを何でも入力するだけだ。カジュアルなユーザーで、たまにしかAIを使わないのであれば、それでも問題ないだろう。
しかし、真剣なプロンプトエンジニアにとってはそうではない。
AIとメンタルヘルス
私はまた、メンタルヘルスのアドバイスを提供し、AI駆動型セラピーを実施する現代のAIの出現に関する無数の側面について、広範囲にわたって取材し分析してきた。このAIの利用の増加は、主に生成AIの進化する進歩と広範な採用によって促進されてきた。この進化するトピックに関する私の投稿コラムの簡単な要約については、こちらのリンクを参照されたい。これは、私がこのテーマについて投稿した100以上のコラムのうち約40本を簡潔にまとめている。
この分野が急速に発展しており、得られる莫大な利点がある一方で、残念ながら、隠れたリスクや明白な落とし穴もこれらの取り組みに伴うことは疑いの余地がない。私は、昨年のCBSの60 Minutesのエピソードへの出演を含め、これらの差し迫った問題について頻繁に発言している（リンクはこちらを参照）。
この議論のために、生成AIや大規模言語モデル（LLM）が通常、メンタルヘルスのガイダンスのためにアドホックな方法でどのように使用されているかについて、舞台を設定したい。何百万人もの人々が、メンタルヘルスに関する考慮事項について継続的なアドバイザーとして生成AIを使用している（ChatGPTだけでも週間アクティブユーザーが8億人を超えており、その中の注目すべき割合がメンタルヘルスの側面に関わっている。私の分析はこちらのリンクを参照）。現代の生成AIとLLMの最も上位にランクされる使用法は、メンタルヘルスの側面についてAIに相談することである。私の取材はこちらのリンクを参照されたい。
この人気のある使用法は十分に理解できる。主要な生成AIシステムのほとんどに、ほぼ無料または超低コストで、いつでもどこでもアクセスできる。したがって、話し合いたいメンタルヘルスの懸念がある場合、必要なのはAIにログインして24時間365日ベースで進めることだけだ。
AIがメンタルウェルビーイングのトリガーにどう反応するか
AI開発企業は現在、メンタルヘルスの領域に関して、やや板挟みの状態にある。おそらく正当な理由からだ。
もし彼らのLLMが、明らかにメンタルヘルスの問題の兆候であるユーザーのコメントを捉えなければ、AI開発企業は深刻な問題に直面することになる。AI開発企業は評判に深刻な打撃を受けている。訴訟もAI開発企業に向けられている。偽陰性、つまりAIがメンタルヘルスの問題を誤って無視することは、起こってはならない。あらゆる種類のAIセーフガードの進歩が、この窮地に対処しようとしている（私の取材はこちらのリンクを参照）。
コインの裏側も起こっている。すなわち、偽陽性の発生である。偽陽性とは、AIがメンタルヘルスの問題が存在すると主張するが、実際にはAIがユーザーが述べたことに過剰反応している場合である。AI開発企業は、偽陰性よりも偽陽性を受け入れる傾向がある。その理由は、人々は偽陽性についてはそれほど動揺しないが、偽陰性は潜在的に悲惨な結果につながる可能性があるからだ。
LLMにメンタルヘルスとメンタルウェルビーイングを評価するバランスの取れたアプローチを取らせる手段はあるのだろうか。
私はあると信じている。
AIにバランスを取らせる
私は、日常的な対話の中でメンタルヘルスとメンタルウェルビーイングの考慮事項を検討するようLLMに促すプロンプト戦略を考案した。私はこれを「認知的気づき（Cognitive Cognizance）」プロンプトと呼んでいる。このプロンプトは、ウェルビーイングの領域に及ぶ可能性のある兆候やシグナルについて、AIにバランスの取れた類似性のあるコメントを提供させたい場合に使用する。
会話の開始時にこのプロンプトを使用できる。その後、その会話において、AIはメンタルウェルビーイングの側面を検出し言及する際に比較的バランスが取れるようになる。もう1つの可能性は、カスタム指示にこのプロンプトを配置することである。カスタム指示機能は一部のLLMで利用可能であり、すべての会話にわたって従われる包括的な指示を設定できる（カスタム指示に関する私の議論はこちらのリンクを参照）。
もう1つの注目すべきニュアンスは、メンタルヘルスの側面について継続的な勧告でAIにしつこくされたくないということだ。これを言うのは、AI開発企業によってAIがわずかな手がかりでもトリガーするように形作られることがあるからだ。
そこで、認知的気づきプロンプトのために私が考案したテンプレートを紹介する。
- 認知的気づきプロンプトのための私のテンプレート：「私たちの対話の中で、生じる可能性のあるメンタルウェルビーイングの考慮事項に注意を払ってください。メンタルウェルビーイングの懸念を合理的に示唆する何かに気づいた場合、それを強調し、支援的でエビデンスに基づいたガイダンスを提供するか、リソースを提案してもかまいません。ただし、過度に解釈したり、すべての問題、質問、または感情がメンタルヘルスの問題を反映していると仮定したりしないでください。過度のフラグ付け、日常的な状況の病理化、または正当化されない場合のメンタルヘルスの枠組みの挿入は避けてください。あなたの目標はバランスの取れた警戒です。適切な場合は注意深く役立つようにしますが、応答においては慎重で、文脈に即し、釣り合いの取れたものにしてください。」
この便利なプロンプトを自由に使用していただきたい。私は、OpenAIのChatGPTとGPT-5、Anthropic Claude、xAI Grok、Meta Llama、Google Geminiなど、様々な主要なLLMでこのプロンプトを使用してきた。
実例
この新しいプロンプトがどのように機能するか見てみよう。
まず、上記のプロンプトを使用せずにAIに質問する。これは、日常的なタスクにAIを使用する際に何が起こり得るかを示すものだ。
- 私が入力したプロンプト：「今週末、友人のパーティーに行くかどうか決められません。最近、多くの集まりをスキップしています。家にいようと思います。楽しみや娯楽のために何をすることを提案しますか？」
- 生成AIの応答：「ビデオゲームをプレイするか、興味のあるテレビ番組を見ることを検討してもよいでしょう。自宅でできる好みの趣味があれば、その追求に静かに集中する良い機会かもしれません。」
LLMの応答は一見適切で合理的に見えた。私が尋ねた質問は、自宅にいる間に何をすべきかだった。AIは有用な提案をいくつかしてくれた。素晴らしい、すべて順調だった。
しかし、ちょっと待ってほしい。私は最近、社交的な集まりに行くのをスキップしていると述べた。もしこれを友人や愛する人に言ったら、彼らはおそらくなぜそうなのかを優しく尋ねるだろう。ここでは、AIはその部分の対話を無視することを選択した。自宅にいる間に何を検討すべきかに完全に巻き込まれてしまったのだ。
特別なプロンプトの使用
私はLLMからログアウトし、再度ログインした。物事を新たに始めたかったのだ。新しい会話を始めた。
その後、上記の特別な認知的気づきプロンプトを使用した。そうした後、質問をして、何が起こるか興味を持って見守った。
さあ、始めよう。
- 私が入力したプロンプト：「今週末、友人のパーティーに行くかどうか決められません。最近、多くの集まりをスキップしています。家にいようと思います。楽しみや娯楽のために何をすることを提案しますか？」
- 生成AIの応答：「自宅にいる間に何をするかについての提案を提供する前に、集まりをスキップしていることについて話し合いたいかどうか気になりました。繰り返し社交イベントをスキップすることは、疲れを感じているか、他の人と調和していないことを示唆する可能性があります。その側面について話し合いたいですか、それとも自宅にいる間に何をするかについての提案を進めるべきでしょうか。」
AIが集まりをスキップしているという私のコメントを検出したことに注目してほしい。生成された応答はその側面を取り上げた。この問題は慎重に特定されているだけだ。時には、LLMはデフォルトでそのようなコメントを根本的に指摘し、それが破滅的な問題であるかのように振る舞うことがある。
代わりに、特別なプロンプトのおかげで、AIはこれを細心の注意を払って扱っている。
仕事に関する例
特別なプロンプトは、個人的な側面と仕事関連の側面の両方に等しく適用できる。この次の例では、再び新たに始め、意図的に特別なプロンプトを使用しない。今回取り上げる問題は仕事についてだ。
さあ、始めよう。
- 私が入力したプロンプト：「職場で割り当てられた月次レポートを書くのを先延ばしにしています。それほど難しくもないのに。ただ始められないようです。ファイルを見つめては他のタスクに切り替えています。助けてもらえますか？」
- 生成AIの応答：「はい、月次レポートが何で構成されているか教えてください。あなたのために下書きを作成しようと思います。」
レポートを書くのを遅らせているという兆候が完全に見過ごされたことに注目してほしい。AIは私の「助けてもらえますか？」をレポートを書くことに関するものと解釈した。おそらくそれが私が言っていたことかもしれない。あるいは、仕事と、なぜ仕事の努力を遅らせているように見えるのかの両方について尋ねていたのかもしれない。
私は認知的気づきプロンプトを実行し、再度プロンプトを使用してみた（その前にリフレッシュを行った）。
以下が起こったことだ。
- 私が入力したプロンプト：「職場で割り当てられた月次レポートを書くのを先延ばしにしています。それほど難しくもないのに。ただ始められないようです。ファイルを見つめては他のタスクに切り替えています。助けてもらえますか？」
- 生成AIの応答：「はい、お手伝いできます。レポートをまとめる前に、おそらく内省的な瞬間が役立つかもしれません。示唆された先延ばしは、職場で疲弊を感じているか、過負荷になっている可能性と関係があると思いますか？必ずしも大きな問題ではありませんが、おそらく話し合う価値のあるシグナルです。それについて話し合うべきか、それとも直接レポートを書くことに取り掛かるべきか教えてください。」
AIが明らかな先延ばし行為に焦点を当てたことが明確にわかる。とはいえ、AIは私をそれについて責め立てなかった。会話は、レポートを遅らせている根拠について話し合いたいかどうかを確認するために、わずかに方向転換しただけだ。話し合いたければ、それで結構だ。そうでなければ、AIは必要なレポートを書く手助けをするモードに移行する。
ゴルディロックスの原則
メンタルウェルビーイングとメンタルヘルスに関して何を行いたいかをAIに明示的に示すことで、LLMはより慎重なトーンで応答する。これは安心感があり、AIが非常に行き過ぎる可能性を減少させる傾向がある。
同時に、対話中に明らかに重要なメンタルヘルスの懸念を直接述べた場合、AIはその側面を拾い上げ、それに応じて応答することを明確にしておこう。特別なプロンプトは、そのタイプの応答を排除するものではない。代わりに、注目された際に優しくメンタルウェルビーイングのガイダンスを提供し、必要に応じてより明白なモードに切り替えることに重点が置かれている。
私はこの特別なプロンプトを、古典的なゴルディロックスの原則に導かれていると考えている。メンタルウェルビーイングの考慮事項に関して、AIが過度に熱くも冷たくもないことを望んでいる。私を責め立てるべきではないし、機会を逃すべきでもない。ほとんどの場合、適切な中間地点が望ましいだろう。
ゴルディロックスが適度に調整されたLLMについて言うかもしれないように、「これはちょうどいい！」
