AIアルゴリズムが文化的表現を誤読する、PR業界が直視すべき偏見増幅の構造

米国の非営利PR研究機関であるInstitute for Public Relations（IPR）は、2026年8月20日、AIアルゴリズムが文化的コンテキストを正確に読み取れないという問題を体系的に論じたブログ論考を公開した。この論考はIPR内のデジタルメディア研究センター（DMRC）と、多様性・公平性・包摂センター（CDEI）の共同提供として発表された。

論考のタイトルは「The Algorithm Has No Culture（アルゴリズムには文化がない）」。デジタル広報の台頭が「プラットフォームは中立だ」という静かな前提の上に成り立ってきたと指摘する内容で、その前提自体に疑義を呈している。

AIが再現・拡大する社会的偏見

論考が引用する研究によると、検索エンジンやSNSなどのコンテンツ配信システムは、それらを生み出した社会の階層構造を反映し、学習データに埋め込まれた偏見を引き継いでいるという。

具体的なデータとして、Sapら（2019年）の研究が紹介されている。それによると、アフリカ系アメリカ人英語（AAE）で書かれたツイートは、広く使われているヘイトスピーチ分類システムによって「不快なコンテンツ」と判定される確率が、他の英語表現の最大2倍に達したという。さらに、こうしたデータセットで学習させたモデルは、その偏見をそのまま再現してしまうことも確認されている。

テキストだけの問題ではない。Harrisら（2024年）の研究では、主要な音声認識システムが、アフリカ系アメリカ人英語・スパングリッシュ・チカーノ英語を、標準的なアメリカ英語と比べて大幅に低い精度でしか文字起こしできないことが判明したという。論考はこれらの研究を踏まえ、「アルゴリズムは偏見を生み出すのではなく、既存の社会的偏見を大規模に再現・増幅する」と指摘している。

「文化的翻訳資本」という新概念

論考の中心的な論点は、「文化的翻訳資本（Cultural Translation Capital）」という新しい概念の提唱だ。これは、文化的文脈をまたいで意味を適切にエンコード・デコードし、オーディエンスの信頼を保ちながら本物らしさを維持する、組織として蓄積・移転可能な能力を指すという。

従来の研究が「文化的翻訳」「文化資本」「文化的知性（CQ）」といった概念を個人の能力として定義してきたのに対し、この概念はそれを組織レベルの戦略的資産として捉え直した点が特徴とされている。実践者は生きた経験と職業的経験の両方を通じてこの能力を培うとしており、組織がこの専門性を正式に評価・報酬として認めるケースもあれば、その価値を認めないまま活用するケースもあると論考は指摘する。

さらに、この能力を「資本」として捉えることで、誰がその専門性から便益を得ているのかという問いが生まれ、組織上の優位性の源泉として位置づけられるとしている。論考は三つの検証可能な命題を提示している。すなわち、（1）文化的翻訳資本は多文化オーディエンスへのキャンペーン共鳴度を予測する、（2）その分布と報酬は不均一である、（3）その喪失はコミュニケーション成果を弱める、というものだ。論考はこれら三つの命題がいずれも実証的に検証可能だと述べており、研究課題としての具体性を持たせている点も特徴の一つだ。

無報酬で行われる「文化的翻訳」の労働

論考はさらに、こうした文化的翻訳能力が「無償労働」として扱われている現実を取り上げている。その代表例として挙げられるのが「コード・スイッチング」、つまり対象オーディエンスに応じて言語や振る舞いを切り替える実践だ。

McCluney ら（2019年）の研究では、コード・スイッチングに伴う認知的・感情的コストが記録されているという。論考はこの問題を広報の文脈に引き寄せ、黒人オーディエンス向けに丁寧に設計されたメッセージが、メッセージそのものの問題ではなく、技術がその文化的文脈を正確に解釈できないために、誤読・抑制・優先度の低下という結果を招く可能性があると主張している。

広報の本質は、組織がステークホルダーと真摯にコミュニケーションするための支援にある、と論考は述べる。だが、メッセージを届けるシステム自体が特定の文化的表現を一貫して誤読するのであれば、キャンペーンが始まる前から本物のコミュニケーションが損なわれてしまう、というのが論考の結論だ。