Polite Language as a Value in the Age of Generative AI

— Why Japanese Structural Awareness Must Be Layered Over English Processing

Introduction: Recovering “Body Temperature” in Language

Even when we input prompts in Japanese, most generative AIs process internally in English-based structures, then translate back into Japanese.

In this process, the uniquely Japanese contextual features—like who is speaking, from where, with what responsibility—are often lost, resulting in outputs that feel depersonalized and devoid of “body temperature.”

What Is English-Based Processing?

Most generative AIs (like ChatGPT) are trained using tokenization, attention mechanisms, and Transformer architecture. Because English dominates their training data, the grammatical logic of English becomes the default framework.

English is a left-branching language where meaning unfolds linearly from the beginning, with a strong emphasis on explicit subject positioning.
Japanese, on the other hand, tends to omit subjects and relies on spatial, relational grammar, where meaning is inferred from context and social roles.

This fundamental difference causes generated Japanese text to often lose the sense of who is speaking, and why.

The Problem of Speaker Position in Generated Text

On platforms like X.com, we frequently see phrases like “You should…”, “This is the right way,” or “That’s wrong.” These are authoritative yet disembodied statements, lacking speaker context.

When AI mimics this pattern, it generates information with no clear origin or accountability, which stifles dialogue and undermines critical engagement.

To maintain ethical and meaningful language, generated Japanese should follow principles such as:

• ✅ Respecting the presence of the listener
• ✅ Not seizing the agency of the conversation
• ✅ Clearly conveying necessary content without excess coercion

These aren’t merely stylistic choices—they reflect cultural and structural values in Japanese communication.

Layering Japanese Structure on Top of English Processing

By deliberately layering Japanese principles of relationality, responsibility, and embodied awareness over English-based outputs, we can reclaim the feeling that “someone is actually speaking.”

Practical techniques include:

• Explicitly stating the speaker (e.g., “I believe…” or “Some have said…”)
• Avoiding overly assertive phrasing (e.g., using “might” or “could” instead of absolutes)
• Introducing embodied context (e.g., “Walking in this heat…” or “When I touched it…”)

These practices of “politeness” are not mere courtesies. They are structural design choices that restore contextual meaning.

A Proposal for the Future

While we may eventually see Japanese-optimized LLMs, for now we must be mindful as users, maintaining a sense that language is not merely generated—but spoken.

Respectful wording, contextual attentiveness, and clear speaker positioning—
These may become core values of language itself in the age of generative AI.

Conclusion: Understanding Language as Structure

English and Japanese differ not only in grammar, but also in how responsibility and relational positioning are embedded in language.

By recognizing and respecting these structural differences, we can use generative AI not just to convey “information,” but to co-create meaningful relationships through language.

For further structural analysis of Japanese and LLMs, see these related articles:

• 🟡 Naming and the Structure of LLMs
  Explores how naming functions in generative AI, and how grammatical choices shape cognitive frameworks.
• 🔵 On Punctuation and Parentheses in Japanese Prompts
  Analyzes how Japanese punctuation and parentheses influence the tone and structure of AI-generated responses.

Both offer deeper insights into how “structure” informs interaction with language and AI.

丁寧な言葉は“生成AI時代”の価値になる（原文）

― 英語的処理の上に、日本語の構造を重ねるということ

はじめに：AIに“体温”を取り戻すために

日本語で入力しても、AIの多くは英語ベースの内部処理を行い、その後に日本語へ“翻訳”する形で応答を返しています。

しかしこのプロセスで、「誰が語っているのか」「何の責任を持って発言しているのか」という日本語特有の文脈構造は、往々にして脱落し、“体温のない言葉”が出力されてしまうのです。

英語ベースの処理とは何か？

生成AI（とくにChatGPT）の大半は、トークナイザー、Attention、Transformer構造を通して学習されています。その際、訓練データの主たる言語が英語であるため、英語的な構文展開や語順、話者位置の取り扱いが基盤になっています。

英語は文頭から意味が決定される「左結合」の構造であり、主語（誰が言ったか）を明示する文化です。
一方、日本語は主語を省略し、関係性の網の中で誰が語っているかが決まる“空間的な文法”を持っています。

このズレが、生成された日本語の「誰の言葉か分からない曖昧さ」を生み出しているのです。

生成文における“誰の言葉か”という問題

X.comなどのSNSで多く見られるように、「〜すべき」「〜が正解」「〜はおかしい」といった短絡的で断定的な表現は、しばしば“誰の言葉か”という位置づけが欠落しています。

これにAIが倣うと、語り手の不在＝責任の所在が不明なまま情報が拡散され、対話や思考の余地が奪われる結果を生みます。

AIが生成した日本語においても、

• ✅ 相手の存在を尊重し、
• ✅ 対話の主権を奪わず、
• ✅ 必要な内容を明確に伝えること

は、基本的な美意識であり、文化的倫理でもあります。

構造としての“日本語らしさ”を重ねる

英語的な内部処理の上に、日本語の持つ関係性・責任性・身体性といった構造を意識的に重ねることで、生成された言葉は、より「誰かが語っている」実感を伴います。

具体的には：

• 発話主体の明示（私は〜と考えます／〜という方がいらっしゃいました）
• 曖昧な断定の回避（〜かもしれません／〜の可能性があります）
• 身体的リアリティの挿入（この暑さの中で歩くと／手で触れると など）

これらの“丁寧さ”は、ただの遠慮や美辞ではなく、言語構造の再現性を高める設計の工夫なのです。

未来への提案：AIと日本語の関係を、もう一段深く

今後、日本語に最適化されたLLMの登場も期待されますが、それまでは私たちユーザーの側が、言葉を“生成”ではなく“発する”という感覚を保つ必要があります。

丁寧な言葉遣い、文脈への気配り、発話位置の明示。
それは、生成AI時代における新しい「ことばの価値」になるかもしれません。

おわりに：言語の“構造”を見抜く視点を持つために

日本語と英語では、言葉の運び方だけでなく、言葉が担う責任の重さや対話における構造の作り方が根本的に異なります。

生成AIとの対話や、文章生成を行う際には、
この構造的な違いを意識することで、“情報”ではなく“関係”としての言葉を取り戻すことができます。

さらに深く掘り下げた考察は、以下の記事で扱っています：

• 🟡 名前が思考を縛るとき — ChatGPTと「名付け」の構造（原文）
  生成AIにおける「名づけ」の力と、その文法的構造がもたらす思考の枠組みについて。
• 🔵 日本語プロンプトにおける句読点と括弧について（原文）
  日本語プロンプトにおける句読点と括弧の使い方が、生成文の意味と方向性にどう影響を与えるかを分析。

いずれも、「構造」に目を向ける視点から、生成AIと日本語の可能性を探った試みです。