声が変える相談の未来：ラジオの親密さ×AI即応で信頼を守る設計

【Q&A】技術実装の論点

Q. 誤案内や有害応答のリスクはどう管理するか？

A. ガードレールとエスカレーションで多層防御を敷くべきである。具体的には（1）領域特化プロンプト＋ツール制限、（2）危機語彙・パラ言語の閾値を低めに設定し人間へ即時接続、（3）回答の出典提示と「提示可能な範囲」の明示、（4）応答ログのオフライン監査と再学習。医療・法律助言は常に「一般情報」に留め、専門家への接続をデフォルト選択とする。

Q. 音声とチャット、どちらを先に導入すべきか？

A. 対象者の属性と「喋りたい意向」の強さで決めるべきである。若年層でも、匿名性が担保されれば音声を好むケースは多い。ベストプラクティスは、同一バックエンド（LLM・知識ベース）に複数UI（音声・チャット）を載せる設計である。相談者が途中でモードを切替えても履歴は安全に継承され、再説明の負担を減らすべきだ。

Q. データ保護と匿名性は両立できるか？

A. 可能であるが、設計判断を伴う。推奨は（1）冒頭で「完全匿名・要同意・個別同意」の三択、（2）音声のエッジ処理（端末側での特徴量抽出）とサーバ保存の切り分け、（3）最小限データ保持（目的限定＋保存期間明記）、（4）脱同定済みデータのみ学習用途に回す、である。相談者が拒否した場合の代替経路を用意しておくことが信頼を守る。

Q. 導入費用と回収期間の目安は？

A. 現場規模と安全要件で大きく変動する。以下は仮定モデルである（実勢は要見積）。

規模	同時接続	初期費用	月額（従量＋保守）	回収期間の目安
スモール（自治体1窓口）	10	800万円	80～150万円	12～18か月
ミドル（全国NPO）	50	2,000万円	300～500万円	12か月前後
ラージ（大企業BPO）	200	5,000万円	800～1,500万円	9～15か月

ROIは「削減コスト」だけでなく、「取りこぼし防止」「オペレータの離職抑制」「コンプライアンス回避コスト」を加味すべきである。損失回避で測れば、意思決定は明確になる。