日本語と生成AI

以前、「日本はハイコンテクスト文化の国だ」という話を書きましたが、今回もその流れで、最近考えたことを少しまとめてみたいと思います。

インバウンド政策の影響で、たくさんの外国人が日本を訪れるようになりました。その一方で、法のすき間をついて長期滞在したり、不法に滞在する人が増えているという課題も出てきています。中には、公共サービスを無断で利用するような人たちもいて、少し心配な面もあります。

また、外国人の中には（特に西洋の方に多い印象ですが）、「日本人は英語が話せない」と不満を口にする人もいます。でも、「日本に来るなら日本語を使う努力をしてほしい」と思う日本人も多いのではないでしょうか。実際、日本語を一生懸命学んで、日本の文化に敬意を払ってくれる外国人に対しては、多くの日本人が温かく迎え入れているように感じます。

言語の構造にも違いがあります。たとえば、英語をはじめとする多くの言語では、「主語・動詞・目的語（SVO）」の語順が基本ですが、日本語では「主語・目的語・動詞（SOV）」という順番になります。この構造の違いが、日本語の特徴である「結論を急がない話し方」や、「文が終わるまでに間があること」、そして「相手の意図をくみ取る」というコミュニケーションスタイルにつながっているように思います。

ただ、そのような特徴は、外国の方から見ると「はっきり言わない」「何が言いたいのかわからない」と感じられることもあるかもしれません。時には「非合理的」と言われることもありますが、日本語の持つ文化的な背景を理解してもらえれば、そうした誤解も少なくなっていくのではないでしょうか。

さらに、日本語では会話の中で主語を省略することが多く、沈黙が大事な意味を持つ場面もよくあります。日本人は４万年とも言われる長い年月をかけてこの土地で暮らし、共同体の中で文化を育んできたため、「いちいち言わなくてもわかる」という感覚や、時間的・歴史的な文脈を自然に共有しているように思えます。だからこそ、主語がなくても伝わったり、沈黙が「何かを語る」ことがあるんですね。

そういった日本語の感覚を、外国の方がすぐに身につけるのは簡単ではないと思います。もしかすると、何万年も経てば可能になるかもしれませんが（笑）、無理に日本人のようになる必要はありません。それぞれの国や文化の中で心地よく生きていければ、それで十分だと思います。

とはいえ、異文化コミュニケーションの中では、ある程度の理解が求められる場面もあります。たとえば、「日本では沈黙が意図を持って使われることがある」ということを知ってもらうのは、とても大切です。日本の沈黙には、「敬意」「共感」「同意」「異議」「戸惑い」「拒絶」など、さまざまな意味が含まれることもあります。

また、ハイコンテクスト文化では、「言葉にされていない情報こそが重要」という考え方があります。英語圏のようなローコンテクスト文化では「はっきり言うことが誠意」とされる一方、日本では「あえて言わないことで関係を保つ」といった場面もあるわけです。こうした違いを、実際の場面を通して体験し、「今の沈黙にはどんな意味があったと思う？」「どんなふうに返せばよかった？」と振り返ってみるのも、理解を深める助けになります。

ちなみに、文の構造や意味の明確さについては、最近の生成AIはかなり得意になってきています。でも、「沈黙」に関しては、まだまだ課題が多い分野です。

というのも、現在のAIは、言語として表に現れたデータ（文章や音声など）を学習していますが、沈黙や間、空気感といった「非言語的な情報」はなかなか学びにくいんですね。沈黙を理解するには、広い文脈を捉えたり、「言われていないこと」を読み取ったりする力が必要になります。

そのためには、発話の間の取り方や抑揚、表情なども含めた「マルチモーダルなAI」の進化が欠かせません。実は、日本のような超ハイコンテクスト文化を持つ国は、そうした研究にとってはとてもいい環境かもしれません。

沈黙を言語の一部として扱うためには、対話の中で「発話と発話の間隔」や「沈黙の長さ」「テンポの変化」などをパターンとして捉え、それをメタデータに変換して活用する。そして、沈黙に対して「何か確認したいことがありますか？」「気になる点がありましたか？」といったフォローを行う、といった工夫も必要になるでしょう。

こうして考えてみると、大規模なプロジェクトでなくても、個人レベルでLoRAを使ったり、人のフィードバックを取り入れたりしながら、実験的に取り組んでみることもできそうですね。

この内容を外国の方にも伝えたい方は、生成AIで翻訳した以下の英文を使ってください。ざっと読んでみましたが良さそうな文章です。

Previously, I wrote about how Japan is considered a high-context culture. This time, I’d like to share some recent thoughts that relate to that idea.

Thanks to inbound tourism policies, many foreigners are now visiting Japan. At the same time, some challenges have emerged—such as individuals who exploit legal loopholes to overstay or those who reside in Japan without proper authorization. There are even cases of people using public services unfairly, which can be a cause for concern.

Some foreigners—particularly those from Western countries—sometimes criticize Japanese people for not speaking English, assuming that their own way is the standard. But I imagine many Japanese people feel, “If you come to Japan, you should at least try to use Japanese.” In fact, when foreigners make an effort to learn the language and show respect for the culture, they are generally warmly welcomed.

There are also structural differences in languages. While many languages follow the subject-verb-object (SVO) order, Japanese typically uses subject-object-verb (SOV). This word order contributes to a communication style where the conclusion comes later, allowing space for thought and interpretation. It reflects a cultural preference for not rushing to conclusions and maintaining composure during conversation.

However, this can make Japanese seem vague or indirect to foreigners, and it may even be viewed as “irrational” by those unfamiliar with its nuances. But once the cultural and linguistic context is understood, these misunderstandings tend to lessen.

In addition, Japanese often omits the subject in conversations, and silence itself can carry significant meaning. Japanese people have lived on these islands for tens of thousands of years, developing a shared sense of time, history, and mutual understanding. As a result, it often feels natural to communicate without saying everything explicitly. That’s why unspoken words and meaningful silences are so deeply embedded in the language—it’s highly context-dependent.

It’s not easy for non-Japanese speakers to fully grasp this style of communication. Perhaps in 30,000 years it might come naturally—but honestly, there’s no need to force anyone to “become Japanese.” It’s perfectly fine for everyone to live comfortably within their own language and culture.

That said, there are situations where cross-cultural understanding is important. For example, it helps to explain that silence in Japanese culture is often intentional and can express things like respect, empathy, agreement, disagreement, hesitation, or even rejection. It’s also useful to teach the value placed on “what’s not said” in high-context cultures. In contrast to low-context cultures like those in the English-speaking world—where “saying things clearly is a sign of sincerity”—Japan sometimes emphasizes maintaining relationships by not saying things directly.

To deepen this understanding, experiential learning can be effective. For example, after a meeting or conversation, asking questions like “What do you think that silence meant?” or “How could you have responded?” can lead to helpful insights.

When it comes to sentence structure and clarity, today’s generative AI is doing quite well. But when it comes to understanding “silence,” there’s still a long way to go.

AI today is trained mainly on data that is explicitly expressed—text, transcripts, and spoken language. However, non-verbal elements such as pauses, facial expressions, atmosphere, and intentional silences are much harder for AI to learn. Understanding silence requires the ability to grasp broader context and infer what’s not being said.

To achieve that, we’ll need to further develop multimodal AI—models that can process not just text, but also tone, timing, and facial expressions. In that sense, Japan, with its extremely high-context communication style, might actually be a great place for research and development in this area.

To incorporate silence as part of language, we’ll need to analyze things like the length of pauses between utterances, changes in speaking tempo, and convert these into metadata that AI can understand. Treating silence as a meaningful part of dialogue—and following up with questions like “Was that pause intentional?” or “Is there anything you’re unsure about?”—could help AI better navigate human conversations.

Thinking along these lines, it seems that even on a small scale, individuals could experiment with LoRA fine-tuning and reinforcement learning with human feedback to explore how silence could be better interpreted by AI.