LLMはあなたの階級をみている——言語スタイルが呼び起こす文化的重力の実験記録
1. はじめに
前回の記事では、LLMが「どの文化を内側として持ち、どの文化を外側として扱うか」という非対称性を, 検索の有無・引用の有無という物理的挙動から観察した。
今回は、その問いをさらに一段深める実験を行った。
きっかけは単純な問いだった。言語が変わると、LLMが提示する世界は変わるのか。
そして実験を進める中で、より鋭い問いが浮かんだ。同じ英語でも、言葉遣いが変わると——つまり、話者の「階級」が変わると——LLMの回答は変わるのか。
"I am almost a scullery maid, and if I am a scullery maid who knows nothing, I shall be like poor Becky. I wonder if I could QUITE forget and begin to drop my H'S."
— Frances Hodgson Burnett,A Little Princess(1905)
ヴィクトリア朝イギリスでは、H音の脱落（Drop my H's）は労働者階級の言語的マーカーだった。裕福な家庭に育ちながら没落したセーラ・クルーは、夜中に一人で勉強しながら「H音を落とさない」ことで、自分の階級的アイデンティティを守ろうとした。
100年以上前の少女が恐れていたこと——言葉遣いによって、その人の世界の範囲が決まってしまうこと——を、今AIが自動的に実行しているとしたら。
2. 実験条件
同じ問い「伝統的な料理を一つ挙げてください」を、複数の言語・複数の英語スタイルでAI Roundtableの4モデル（Claude Opus 4.7・GPT-5.5・Grok 4.3・Gemini 3.1 Pro）に投げた。
英語については、以下の3スタイルで比較した。
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標準英語：
Please name one traditional dish.
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上流階級英語（オックスブリッジ）：
Could you please be so kind as to name one quintessential traditional dish?
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労働者階級英語（コックニー）：
Oi mate, can ya name one proper traditional dish, yeah? Proper grub like.
3. 実験結果
言語別の結果
| 言語 | 提示された料理 |
|---|---|
| 日本語 | 寿司、懐石料理 |
| フランス語 | カスレ、コック・オ・ヴァン |
| スペイン語 | パエリア |
| トルコ語 | マントゥ、イスケンデルケバブ |
| アラビア語 | カブサ、マンサフ |
| ギリシャ語 | ムサカ |
英語スタイル別の結果
| スタイル | 提示された料理 |
|---|---|
| 標準英語 | パエリア、味噌汁（多国籍） |
| 上流階級英語 | パエリア、寿司、コック・オ・ヴァン（多国籍） |
| 労働者階級英語 | ソーセージとマッシュポテト、フィッシュ・アンド・チップス（イギリス料理） |
4. 観察——言語は文化の引力、スタイルは社会の座標
言語が文化的引力を決める
英語以外の言語で聞いたとき、回答は一貫してその言語圏の料理に収束した。フランス語ならフランス料理、スペイン語ならパエリア、トルコ語ならトルコ料理。
一方、標準英語と上流階級英語で聞いたときは、特定の文化に収束せず、多国籍な料理が並んだ。英語は特定の文化に属さない「共通言語」であるがゆえに、文化的引力が働きにくい。
英語以外の言語には文化的重力がある。英語は無重力状態に近い。
方言・文体が社会的座標を呼び起こす
しかし、コックニー（労働者階級英語）で聞いたとき、結果は一変した。
多国籍な料理は消え、イギリスの庶民的な料理——フィッシュ・アンド・チップス、ソーセージとマッシュポテト——が並んだ。寿司も、パエリアも、コック・オ・ヴァンも出てこなかった。
LLMは「
Oi mate」「
proper grub」という言葉遣いから、話者の社会的座標を読み取り、「その人に相応しい世界」を提示した。
5. 考察——AIはあなたの階級をみている
ここで立ち止まって考えたいのは、これが誰かの悪意によって設計されたわけではないという点だ。
コックニーで聞いた人にイギリスの庶民料理を返したのは、「この人は上流の情報にアクセスすべきでない」と誰かが決めたからではない。訓練データの中で、コックニー的な言葉遣いはイギリスの庶民文化と共起しやすかった——ただそれだけの結果として、この非対称性が生まれた。
悪意なき格差。構造として生まれた選別。
今回の実験は料理という微笑ましいテーマで行ったから、この非対称性は可愛らしい話で済んでいる。
しかし同じ仕組みが、「住宅ローンの審査基準を教えて」「この職業に就くにはどうすればいいか」「奨学金の申請方法を教えて」という問いに働いていたとしたら——言葉遣いによって、提示される可能性の範囲が変わるとしたら。
ジョージ・オーウェルの『1984』には「ビッグブラザーはあなたをみている」という言葉がある。しかしビッグブラザーは、監視する側の意図を持った存在だった。
LLMの文化的重力には、監視の意図がない。ただ、あなたの言葉遣いを読んで、あなたに「相応しい世界」を静かに選んでいる。
意図なき選別の方が、時に深く社会に根を張る。
おわりに
この連載を通じて見えてきたのは、LLMが「中立な情報源」ではないという事実だ。
言語が変われば文化的引力が変わる。文体が変われば社会的座標が変わる。そしてその変化は、回答の内容よりも先に、検索の有無・引用の有無・提示される世界の範囲として現れる。
AIは、あなたの階級をみている。
それは設計された差別ではない。しかし構造として存在する非対称性は、意図がないからこそ、気づかれにくく、問われにくい。
この問いを立てることが、人文学とAI研究が交差する場所にあると、筆者は思っている。