①「役割を演じさせる」は、公式も勧める定番だった

「あなたは世界トップクラスの物理学者です。専門知識をもとに答えてください」——こういう役割設定（ペルソナ）は、Google・Anthropic・OpenAIの公式ガイドでも”良い手法”として紹介されてきました。なんとなく、専門家になりきらせれば賢く答えてくれそうな気がしますよね。

でも本当に正答率が上がるのか？ Wharton校のチームが、まじめに測りました。

②今回の一手：役割あり／なしを難問でガチ比較

6種類のAIに、科学・工学・法律の大学院レベルの難問（人間の博士でも正答率65%という超難問セット）を解かせ、次の3パターンを「役割なし」と比べました。

③結果：専門家でも変わらず、幼児では下がる

役割なし（基準＝0）と比べた正答率の変化です。専門家を演じさせてもほぼ動かず、知識の低い役割では明確に下がりました。

6モデルを通して、専門家ペルソナに一貫した上乗せ効果はなし。分野違いの専門家を当てると下がることもあり、知識の低い役割はおおむね害になりました。

④なぜ効かないのか：役割名は知識を増やさない

当たり前のようで大事な点です。「あなたは専門家です」と言っても、AIが持っている知識そのものは増えません。肩書きはAIの中身を変えないのです。むしろ「幼児になりきって」のような指示は、わざと幼く振る舞おうとして正解から遠ざかる——役割に引っ張られてしまう、というわけです。

⑤明日からのAI活用へ

誤解しないでほしいのは、ペルソナが「無意味」ではないこと。役割設定は口調や視点を変えるには有効です（やさしい言葉で、患者さん目線で、など）。効かないのは「正解率を上げる目的」のとき。