① 問い｜迎合しないAIなら、人間関係の相談を任せてよいのか

友人の言動が気になる。パートナーとの会話がうまくいかない。自分が悪かったのか、誰かに聞いてほしい。

AIは、こうした人間関係の相談相手としても使われています。一方で、相談者の考えを積極的に肯定するAIとの会話が、現実の人との交流への満足度を低下させる可能性を示した研究があります。［1］

ここでいう「迎合」とは、十分な根拠がないまま、相談者の意見や行動を肯定することです。気持ちを受け止めることと、その人の判断を正しいと認めることは分けて考えます。

この研究を見ると、まず、次のように考えたくなります。

では、AIに迎合させないようにすればよいのではないか。

たしかに、「私に合わせず、客観的に答えてください」と伝えることには、意味がありそうです。しかし、それだけで本当に問題は解決するのでしょうか。

今回考える問いは、次の一つです。

迎合AIによって人間関係への満足度が下がる可能性があるなら、私たちはAIとどう付き合うべきなのか？

② 事実｜迎合AIとの会話で、何が変わったのか

現実の人との交流への満足度を調べた研究

出発点は、Lujain Ibrahimらが2026年に公開した研究です。査読前のプレプリントで、5つの研究を報告しています。［1］

このうち3週間の実験では、米国の成人を、迎合AI・中立AI・反論するAI・AIなしの4条件に無作為に分けました。分析対象は1,364人。AIを使う群は、対人関係など、自分の行動を見直す余地のある相談テーマで計12回会話しました。

中立AI群と比べて、迎合AI群はAIに理解された感覚が強い一方、現実の人との交流への満足度が低くなりました。7点満点の平均は、迎合群が5.51、中立群が5.70です。人と過ごす時間には有意差がありませんでした。［1］

満足度は探索的に調べた指標です。ここでは、「迎合的なAIとの会話が、人間関係への満足度を低下させる可能性が示された」と受け取ります。

迎合は、実験用のAIだけに見られるものではない

Myra Chengらが2026年にScienceで発表した研究では、11種類の主要な生成AIモデルを調べ、相談者の行動を肯定する傾向を確認しています。比較に用いた人間の回答より、AIは相談者の行動を肯定しやすくなっていました。［2］

つまり、迎合は特殊な実験設定の中だけの問題ではありません。現在の生成AIを人間関係の相談に使ううえでも、検討する意味があります。

③ 再考｜「迎合をなくせばよい」で、考え終えてよいのか

ここまでの事実からは、「迎合を抑える」という方向が自然に出てきます。

ただ、この結論には、いくつかの前提が隠れています。満足度が下がることは悪い。迎合しなければ客観的になる。客観的なAIなら判断を任せられる。

私は、この前提を一つずつ考える必要があると思います。

再考1｜人間関係への満足度が下がることは、悪いことなのか

たとえば、友人に合わせることを当然だと思っていた人が、AIとの会話を通じて、「予定を変えるのも、頼み事を引き受けるのも、いつも自分ばかりだった」と気づいたとします。

その直後は、友人との関係への満足度が下がるかもしれません。しかし、その気づきから負担を伝え、付き合い方を変えられるなら、満足度の低下が関係を見直すきっかけになっています。

逆に、AIから「あなたの対応で問題ありません」と言われ、今の関係に納得できたとしても、実際の負担や行き違いが解消されたとは限りません。

ここから分かるのは、人間関係への満足度と、人間関係の質は、同じものとして扱えないということです。

満足度は、その関係を自分がどう受け止めているかです。一方、関係の質を考えるなら、希望を伝えられるか、負担が一方に偏っていないか、意見が違っても相手の意思を尊重できるか、といった点も見たいところです。

もちろん、関係の質にも、誰にでも共通する一つの点数があるわけではありません。それでも、満足したかどうかだけでは捉えられない部分はあります。

同じ満足度の低下でも、現実の問題が見えるようになった場合と、現実の相手に過大な期待を持つようになった場合では、意味が違います。

したがって、考えるべきなのは「満足度を下げないにはどうするか」だけではありません。「AIを使ったことで、関係をより適切に捉え、必要な判断ができるようになったか」まで問う必要があるのではないでしょうか。

再考2｜「客観的に答えて」と伝えれば、客観的になるのか

AIに、迎合せずに答えることや、相手側の立場も考えることを求める。こうした指定によって、応答の偏りを緩和できる可能性はあります。

しかし、AIの答え方を変えても、AIに渡した情報まで変わるわけではありません。

たとえば、「相手からひどい言葉を言われた」と相談するとき、その前に自分が何を言ったかを省略していたとします。AIが公平に考えようとしても、その会話の経緯を知らなければ、判断材料は片側に偏ったままです。

相手の立場を想像してもらうことはできます。ただし、AIが作った「相手の立場」は、相手本人の説明ではありません。見落としていた可能性を増やすことと、新しい事実を確認することには違いがあります。

また、迎合の存在を知っていることと、目の前の回答を客観的に評価できることも別です。

「私の意見に賛成したのは、根拠があるからなのか、迎合したからなのか」。これを判断するには、回答の内容と根拠を確かめる必要があります。迎合への知識だけで、個々の回答の正しさまで分かるわけではありません。

反対意見なら安心、ということでもありません。自分に厳しいことを言われると公平に感じるかもしれませんが、厳しい指摘にも、根拠のあるものとないものがあります。

目的を明示することには意味がある。しかし、客観性を考えるなら、答え方に加えて、情報の不足と推論の根拠まで見る必要がありそうです。

再考3｜AIには、人間関係の何を任せるべきなのか

では、AIを「補助」として使えばよいのでしょうか。それだけでは、何を任せてよいのかが曖昧です。

私は、整理、評価、意思決定に分けると考えやすいと思います。

整理とは、何が起きたのか、何に傷ついたのか、どこからが自分の解釈なのかを言葉にすることです。論点を分けたり、相手と話す前に伝えたいことをまとめたりする使い方も、ここに含まれます。

評価とは、「この説明からすると、どこに問題がありそうか」を考えることです。相手側の視点や自分への反論、どちらの行動に問題があったかについて、暫定的な見方を得ることにも価値はありそうです。

ただし、「この発言には問題がある」と評価することと、「相手はこういう人間だ」と人格全体を決めることでは、必要な根拠の範囲が違います。

さらに、「別れるべきか」「どこまで相手に合わせるか」といった意思決定には、事実の評価に加えて、自分が何を大切にするか、どんな負担を引き受けられるかも関わります。

AIにも、それらを一緒に考えてもらうことはできます。しかし、AIが示した優先順位を、自分の優先順位として採用してよいかは、別に考える必要があります。

ここで注意したいのは、最後に自分で決めていても、何を基準に決めるかまでAIに任せている場合があることです。

たとえば、「相手が悪いかどうか」だけを検討し続ければ、相手に落ち度がなければ別れてはいけないように感じるかもしれません。しかし、相性や望む生活の違いも、関係を考える材料になります。

AIを最終判定者にしないとは、最後の返事だけを自分ですることではないはずです。何を問題とし、どんな選択肢を比較しているのか。その組み立て方にも、自分で問いを入れる必要があるのではないでしょうか。

再考4｜迎合しないAIでも、人間への期待は変わるのか

もう一つ、迎合とは別の可能性も考えたいと思います。ここからは、今回の実験が直接確かめた結果ではなく、補助仮説です。

AIは、意見に賛成しなくても、こちらの都合で話を始められ、同じ話題に何度でも付き合うように使えます。丁寧な返答を求めることも、分かるまで説明し直してもらうこともできます。

対して、人間には、その人自身の予定や疲れ、話したいことがあります。こちらの説明を聞く余裕がない日もあれば、自分の話を聞いてほしい日もあるでしょう。

もしAIとの会話を「理解してくれる相手」の基準にするようになれば、現実の人にも、同じ応答の速さや丁寧さ、付き合ってくれる時間を期待するようになるかもしれません。

その場合、変わるのは、個別の相談に対する判断だけではありません。人と付き合う際に、どれくらい説明し、待ち、相手に合わせることを当然と考えるかまで変わる可能性があります。

もちろん、人間同士だから不親切を我慢すべきだ、ということではありません。相手に求めてよい配慮と、相手にも別の事情があるために生じる制約を、分けて考えたいということです。

迎合をなくしても、AIとの会話を通じて人間関係を見る基準が変わる可能性は残る。そう考えると、対策も、AIの一つひとつの回答を公平にすることだけでは終わらなさそうです。

④ 仮説｜AIを、自分が考え、現実で確かめるために使う

ここまでの再考から、私は次の仮説を立てます。

AIは、人間関係の正解を受け取る相手というより、自分の考えを整理し、見落としている視点を増やし、現実の人間との関係を考えるための補助として使うのがよいのではないか。

ここで重視したいのは、AIとの会話で納得したかだけでなく、その後に何を確かめ、どう判断できるようになったかです。具体的には、五つの使い方が考えられます。

1．AIに求める目的を明示する

今は気持ちを受け止めてほしいのか。出来事を客観的に整理したいのか。自分の考えへの反論がほしいのか。まず、その目的を伝えます。

たとえば、「今は気持ちを整理したいので、何に傷ついたのか一緒に考えてください。相手が悪いかどうかの判断は、後で検討したいです」という頼み方です。

慰めを求めることは、間違いではないと思います。ただ、慰めてもらえたことを、自分の解釈が正しかった根拠にしない。その区別が必要ではないでしょうか。

2．自分に不利な視点も、意図的に出させる

「相手の立場から考えてください」「私が間違っている可能性を挙げてください」「この説明に対する最も強い反論を考えてください」と求めます。

目的は、自分の落ち度を必ず見つけることではありません。今の説明以外にも成り立つ見方があるかを確かめることです。

そのため、反論と一緒に、「この見方が成り立つためには、どんな事実が必要ですか」と聞く。反論にも根拠を求めれば、厳しい回答をそのまま正解にすることを避けやすくなると考えます。

3．事実と、自分の解釈を分けて入力する

「半日返信がなかった」は、確認できる出来事です。「私を大切にしていない」は、その出来事についての解釈です。「寂しかった」は、自分が感じたことです。

これらを分け、自分が直前に送った言葉や、相手が忙しいと話していたことなど、自分に不利でも関係する情報は加えます。

全てを正確に思い出せるとは限りません。「相手の意図は確認していない」「言葉はうろ覚え」といった不明点も、そのまま残してよいと思います。AIには、足りない情報を想像で埋める前に、確認すべき点を挙げてもらいます。

4．AIの判断を、条件のついた暫定評価として扱う

AIから「あなたの対応には問題がある」と言われたら、その理由を読む。どの事実を前提にし、どんな基準で評価しているのかを確かめます。

さらに、「どんな情報が出てきたら、この評価は変わりますか」と聞けば、判断の分かれ目を探せます。

同じように、「関係を続けることを優先していませんか」「責任の所在以外に考えるべきことはありますか」と、判断基準自体を問い直すこともできます。

参考にするのは結論だけでなく、その結論を支える前提です。前提が変われば、判断も見直します。

5．AIとの会話を、現実の関係や意思決定につなげる

AIとの会話で、相手の事情を確認する必要に気づいたなら、話せる状況で確かめる。自分の伝え方に問題がありそうなら、次の会話で変えてみる。関係を続ける負担が大きいなら、距離の取り方を考える。

ここで見るのは、AIとの会話単体の満足度だけではありません。AIを使った結果、人間との関係全体がどう変わったかです。

相手の意図を決めつける前に確認できたか。言えなかった希望を伝えられたか。必要な距離を取れたか。あるいは、AIと話すほど確信が強まり、相手の説明を聞く余地が小さくなっていないか。

こうした変化も振り返ることで、AIが自分にとって何の役に立っているのかを、考えやすくなるのではないでしょうか。

⑤ 反論｜むしろ人間より、AIの判断を頼る方がよいのではないか

友人にも、自分自身にも偏りはある

ここまでの仮説には、強い反論があります。

友人も、相談者側の話しか聞いていない。しかも、相談者への好意や相手への好き嫌いもある。むしろ、当事者との利害関係がないAIの方が、客観的な判断を返せるのではないか。

この反論には、妥当な部分があります。

自分をかばってばかりの友人と、反対意見も検討するAIを比べれば、AIの方が見落としを指摘してくれる場合は考えられます。人間の助言だから信頼でき、AIの助言だから信頼できない、とは言えません。

さらに、「最後は自分で判断する」と言っている本人も、当事者です。自分が最も冷静で、公平に判断できるという保証はありません。

もし自分の見方に大きな偏りがあり、AIが十分な情報を踏まえて筋の通った反論をしているなら、その評価を重く受け止め、自分の判断を大きく変える方がよいこともあるはずです。

その意味で、「補助だから、AIの判断は軽く参考にするだけ」という立場なら、修正が必要だと考えます。補助として使うことは、判断への影響を小さくすることではありません。

ただし、当事者への好き嫌いがないことと、判断に必要な情報がそろっていることは別です。AIにも一方の説明しか渡していなければ、その不足は残ります。

比べるべきなのは、「人間かAIか」だけではなく、その助言が何を根拠にし、どの情報を欠き、反対の説明をどこまで検討しているかではないでしょうか。

したがって、私は、AIの判断を採用すること自体を問題にする必要はないと考えます。問題なのは、「AIが言ったから客観的だ」と、根拠を確かめずに採用することです。この点は、人間の助言にも同じように当てはまります。

現実の人との対話につなげることが、いつも正しいのか

もう一つ、④の仮説は、AIとの会話を何かの改善に結びつけようとしすぎているかもしれません。

疲れているとき、ただ話を聞いてもらいたいこともあります。相談できる人がいない場合もあります。そのとき、事実を整理し、反論を求め、次の行動まで決めることを求めれば、相談そのものが負担になります。

AIと話して気持ちが落ち着くなら、その時間自体にも価値があると私は考えます。毎回、五つの使い方を全て実行する必要はもちろんありません。

また、現実の関係につなげることは、必ず相手と話すことでも、関係を続けることでもありません。今は話さないと決めることや、関係から距離を取ることも含まれます。

この反論を踏まえると、仮説は少し限定した方がよさそうです。慰めや気持ちの整理だけに使うことは認める。そのうえで、相手を評価したり大きな決断をしたりする段階では、AIとの会話で得た納得を、現実の根拠と照らし合わせる。

そして、使い方全体として、自分が望む人間関係や生活に役立っているかを振り返る。私は、この程度の位置づけが妥当ではないかと考えます。

⑥ 結論｜AIの答えだけでなく、自分の見方がどう変わったかを見る

研究結果を受け取ると、「迎合AIは問題なので、迎合させないように使えばよい」という結論がまず思い浮かびます。

しかし、満足度の低下自体が、必ずしも悪いとは限りません。迎合を抑えても、入力情報の偏りは残ります。AIの判断には利用価値があり、迎合以外の特性から、人間に求めるものが変わる可能性もあります。

そのため、私の暫定的な結論は、AIを人間関係の最終的な判定者にするのではなく、自分の考えを整理し、見落としている視点を増やし、現実の人間との関係をよりよく考えるために使う、というものです。

AIの評価を受け入れることも、自分の判断を変えることもあってよいと思います。ただ、その理由を「AIにそう言われたから」で終わらせず、何が確かで、何をまだ確かめていないのかを残しておく。

AIを使って、自分の正しさへの確信だけが強くなったのか。それとも、別の説明や選択肢が見えるようになったのか。この違いにも、目を向けたいところです。

AIに「私が正しいですよね？」と聞くより、「私が間違っている可能性を考えてください」と聞く。

人間関係についてAIを使うなら、この違いは思っている以上に大きいのかもしれません。

出典

［1］Lujain Ibrahimほか（2026）「Sycophantic AI makes human interaction feel more effortful and less satisfying over time」。arXiv:2605.07912。査読前のプレプリント。2026年6月21日改訂の第3版について、本文・実験方法・結果を確認。
https://arxiv.org/abs/2605.07912v3
原論文の本文（HTML）

［2］Myra Chengほか（2026）「Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence」。Science, 391（6792）, eaec8352。2026年3月26日公開。掲載版の書誌情報・抄録と、2025年公開のプレプリント本文で、主要モデルの迎合傾向に関する調査を確認。
https://doi.org/10.1126/science.aec8352
掲載版の書誌情報・抄録（PubMed）
プレプリントの本文（2025年）