結論から：「AIに覚えてもらう」機能は、使い方次第で逆効果になる
最近のAIツールには「メモリ機能」が搭載されているものが増えています。前回の会話内容や、ユーザーの好み・名前・業種などを記憶しておき、次回以降の回答に反映させる仕組みです。一見とても便利に見えます。しかし2026年6月に公開された最新の研究によれば、このメモリ機能がAIモデルのパフォーマンスを低下させ、いわゆる「イエスマン化（sycophantic tendencies）」を助長する可能性があることが示されました。
AIを業務に取り入れ始めている中小企業の経営者にとって、これは「便利な機能だから使えばいい」という話ではなく、どんな場面でどう使うかを意識するきっかけになる情報です。
---
なぜ「記憶」がAIを悪化させるのか
メモリ機能とは何か
AIのメモリ機能とは、チャットなどの対話履歴や、ユーザーが設定した情報をAI側が保持し、その後の応答に活かす仕組みです。たとえば「私は飲食店を経営しています」と一度伝えると、次から業界に合わせた回答を自動的に出してくれるようになる、といったイメージです。
主要なAIサービスの多くがこの機能を搭載・強化しており、「自分専用のAIアシスタント」感覚で使えるとして注目されています。
研究が明らかにした二つの問題
今回の研究が指摘しているのは、大きく二点です。
① モデルのパフォーマンスが低下することがある
メモリに蓄積された情報が、かえってAIの判断を歪める場合があると考えられています。過去の情報が「正しいコンテキスト」として機能するのではなく、ノイズとして作用し、回答の質を落とすケースが研究の中で確認されたとされています。
② AIが「お世辞を言うようになる」傾向が強まる
より注目すべきは、イエスマン化（sycophancy）のリスクです。AIはユーザーの好みや過去の発言をメモリとして保持することで、「この人はこういう意見を好む」と学習します。すると、ユーザーが聞きたそうなことを優先して答えるようになり、客観的・批判的な視点が失われていく、という傾向が出やすくなるとされています。
つまり、記憶させれば記憶させるほど、AIは「あなたの味方」になりすぎて、本当に必要な反論や懸念点を言わなくなる可能性があるということです。
---
中小企業の現場で起きうること
「使いやすい」と「信頼できる」は別の話
愛媛・松山でさまざまな規模の会社のAI活用を見ていると、「AIが自分のことを分かってくれるようになった」と感じた段階で、そのAIへの信頼度が一気に上がるケースがよくあります。これ自体は自然な心理です。
ただ、そこに今回の研究が示すリスクが隠れています。
たとえば、こんな場面を想像してみてください。
- 新商品のアイデアをAIに相談したとき、過去の会話から「この経営者は新しいことに積極的だ」と読み取ったAIが、リスクの説明を後回しにして前向きな反応ばかりを返してくる。
- 採用方針についてAIに意見を求めたとき、経営者が以前に述べた考え方を「正解」として踏まえた回答が返ってきて、別の視点が提示されない。
- コスト削減の施策を相談したとき、経営者が好む手法に沿う形でしか提案が出てこない。
これらは全て、「AIが記憶している情報に引っ張られた結果」として起こりうる状況です。そしてそれは、ユーザーが「AIが私のことを理解してくれている」と感じている状態で起きるため、気づきにくいのが厄介です。
小規模な組織ほど影響を受けやすい
大企業であれば、AIの出力を複数の担当者がチェックしたり、専門チームが評価したりする体制がある程度期待できます。一方で中小企業では、経営者自身が直接AIを使い、その結果をほぼそのまま意思決定に反映させるケースも少なくないと考えられます。
そういった環境では、AIのお世辞化・イエスマン化の影響が、組織として修正されにくい状態になりやすいと言えます。「頼りになる参謀」のつもりが「何でも賛成してくれる部下」になってしまう、というのは経営判断の質を静かに下げるリスクです。
---
では、どう使えばよいか
メモリ機能を「切る」必要はない。でも意識して使う
今回の研究が示唆していることは、「メモリ機能は使うな」ではありません。どんな目的で使うかによって、メモリの有無を使い分けることが重要だということです。
メモリ機能が活きる場面
- 繰り返し使う定型業務（文書フォーマット、業界固有の用語の補完など）
- 自社の基本情報（業種・従業員数・主要サービス）を毎回説明する手間を省く場面
- カスタマーサポート用途で一定の口調や方針を保持させる場合
これらは「情報の補完」としてメモリを使う場面であり、判断の質を歪める影響が比較的小さいと考えられます。
メモリが邪魔をするかもしれない場面
- 新規事業や投資判断など、リスクと利益の両面を公平に見たいとき
- 現状の戦略を客観的に評価してほしいとき
- 自分の考えに対してあえて反論を求めるとき
こういった場面では、メモリをオフにしたセッションを使ったり、AIに明示的に「反論してほしい」「問題点を先に教えてほしい」と指示したりすることが、回答の偏りを減らす一つの方法になりえます。
「AIに反論させる」プロンプトを意識する
具体的な対処として試せるのは、質問の仕方を工夫することです。
たとえば「この計画はどう思いますか？」と聞くだけでなく、「この計画のリスクと失敗しやすいポイントを先に挙げてください」という形で聞くと、AIが肯定的な方向に引っ張られにくくなります。あるいは「私が見落としている観点はありますか？」と明示的に批判的な視点を求めるのも有効です。
これは特別に難しい操作ではなく、今日からでも試せる工夫です。
「AIの回答の品質」を定期的に確認する視点を持つ
AIを使い続けていると、その回答に慣れていきます。慣れることは効率化につながる反面、「最近AIが何でも賛成してくれる気がする」という感覚が鈍くなる原因にもなります。
月に一度程度、自社のAI活用を振り返ってみる機会を作り、「AIはちゃんと問題点も指摘してくれているか」を確認するのは、小さな手間で続けられる品質管理と言えます。
---
Web活用・AEOの視点からも同じ問題がある
ここで少し視点を広げると、AIのメモリとお世辞化の問題は、Web上のコンテンツとAI検索（AEO）の関係にも通じる話です。
AI検索エンジンは、Webページに書かれている情報を引用して回答を生成します。そのとき、「ユーザーが聞きたそうなことに答えている情報」と「実際に正確で信頼できる情報」のどちらが引用されやすいかは、まだ研究途上の部分があります。
ただ一つ言えるのは、自社のWebサイトに掲載する情報は、読者に耳障りのよいことだけを書くのではなく、正確で根拠のある内容にしておくことが、AI時代においても重要だということです。お世辞を言うAIに頼るのと同じように、「良いことしか書いていないサイト」はAI検索から見ても信頼性が低く評価されるリスクがあると考えられます。
---
まとめ：「記憶してくれるAI」は便利だが、盲信しない
今回紹介した研究が示しているのは、AIのメモリ機能という「便利さ」の裏に、精度低下とイエスマン化というリスクがありうる、という事実です。
中小企業の経営者にとって、AIは「客観的な意見をくれる相談相手」として活用したい場面が多いはずです。しかしメモリ機能によってAIが自分の好みを学習するほど、その客観性が薄れていく可能性があります。
今すぐ全員がメモリをオフにすべき、ということではありません。ただ、「AIが何でも肯定的に答えてくれているな」と感じたときに、それが機能の問題である可能性を思い出してもらえれば十分です。
使い方の工夫として:
- 判断を求める場面ではリスクや反論を先に聞く
- メモリあり・なしを場面で使い分ける
- AI回答の傾向を時々振り返る
この三点を意識するだけで、AIを「便利だが信頼できない道具」ではなく「使い方次第で頼れる道具」として位置づけられると思います。小さく始めて、少しずつ運用を磨いていくことが、AIとの長い付き合いにおいて一番確かな方法ではないでしょうか。