Emmonsの感謝リスト、効いたのは書く行為だった── 感謝は感じて始まるが、効き目が測られてきたのは書き出し伝える行為である。効き目は小さく、伝える側は相手の喜びを低く見積もる

2025年4月、OpenAI の Sam Altman は、利用者が ChatGPT に言う「ありがとう」の電気代を X で問われ、「数千万ドル、有意義な出費だ」と答えた。感謝は、感じるものか、実践するものか。感謝は感じることから始まる。けれども、研究で効き目が確かめられてきたのは、書き出すことと、手紙で伝えることのほうだった。その効き目は小さく、伝える側は相手の喜びを低く見積もっている。

01感謝の効き目が測られてきたのは、書いて伝える行為のほうだ

心理学者の Emmons と McCullough は 2003年、ありがたいことを書き出す実験を行った。それから 15 年後、Kumar と Epley は感謝の手紙を書く実験を発表した。二つの実験の間にも、感謝の研究はいくつも出ている。この記事で取り上げる研究で効き目が測られたのは、どれも感謝を書き出すか、相手に伝えるという行為だった。

研究者は、人の胸の内の感謝を直接には測れない。測れるのは、書いた回数や、手紙を届けたかどうかである。だから私は、感じる感謝を否定しない。研究が示せたのは、書いたり伝えたりした感謝の効き目だけだ、と言いたいのである。

その効き目は小さい。2016年のメタ分析では、何もしない群と比べた差も小さく、ほかの心の練習と比べると、感謝の練習は上回らなかった。また、Kumar と Epley によれば、手紙を書く人は、受け取る人の喜びを実際より低く見積もる。

ここまでの事実と、後の節で示す受け手の仕組みから、私の答えが出る。感謝は、実践として扱うほうがよい。そして、受け手のいない AI に言う礼とは、分けて考えたほうがよい。

02実験が操作したのは気持ちではなく、週ごとの書き出しと手紙だった

研究が測った「行為」とは、具体的に何だったのか。二つの実験の手順を見る。

Emmons と McCullough は、参加者をくじで組に分けた。一つの組は、ありがたいことを書いた。別の組は、面倒だったことを書いた。三つの研究を通して、感謝を書いた組は、いくつかの物差しで幸福感が高かった。ただし、すべての物差しで高かったわけではない。最もはっきり出たのは、前向きな気分の高さだった。

心理学者の Seligman らは 2005年、インターネットで参加者を集め、六つの組に分けて比べた。五つの組は、幸福感を高めるとされる練習をした。残る一つの組は、比べるための作業をした。感謝の手紙を書いて相手に届けた組は、1 か月後の幸福感の伸びが最も大きかった。

二つの実験が参加者に求めたのは、気持ちを抱くことではない。実験が求めたのは、紙に書くことと、書いたものを相手に届けることだった。この二つの実験の言う「感謝」は、この行為の形で決められている。

03管理者の短い礼で、大学の募金係の電話が増えた

感謝を伝えるという行為は、私生活の外でも、人の行動を変えるのか。職場で行われた実験がある。

Grant と Gino は 2010年、大学の募金係を対象に実験を行った。募金係は、電話で寄付を頼む仕事をしている。管理者が募金係に感謝を伝えると、募金係がかける電話の数が増えた。

この実験の場は、大学の募金係である。この実験は、資材の審査のように、差し戻す人と直す人が向き合う職場で行われたものではない。それでも、互いの仕事に手を入れ合う職場は多い。そうした職場にも、礼を伝える場面はある。私が言えるのは、そこまでである。

04伝える側は、相手の喜びを低く、気まずさを高く見積もる

管理者の一言で人の行動が変わる。それなのに、なぜ多くの感謝は胸の内で止まるのか。

Kumar と Epley は 2018年、参加者に感謝の手紙を書いてもらった。書いた人は、受け取る人がどう感じるかを先に予想した。手紙を受け取った人は、そのあと、自分が実際にどう感じたかを答えた。

書いた人は、受け取る人の驚きを実際より小さく見積もった。受け取る人の喜びも、実際より低く見積もった。逆に、気まずさは実際より高く見積もった。そして、受け取る人の気持ちを低く予想した人ほど、感謝を伝えたいという気持ちも弱かった。

多くの感謝が言葉にならずに終わる理由の一つは、この見積もりの誤りだと私は考える。Kumar と Epley が示したのは予想と伝える気持ちの結び付きで、それだけが原因だとは言えない。伝える側は、相手がそれほど喜ばず、かえって気まずく思うだろうと考える。その予想が外れていても、伝えなければ外れたことに気づけない。

受け取る側に何が起きるかは、Grant と Gino の実験が示している。電話の数を増やしたのは、募金係が「自分は価値を認められている」と感じたことだった。募金係が自分の腕前に自信を持ったことは、電話が増えた理由ではなかった。

05感謝の練習の効き目は小さく、手紙の効き目は 6 か月後に元に戻っていた

では、感謝を書き出したり、思い切って伝えたりしたとする。その効き目はどれくらい大きく、どれくらい続くのか。数で見る。

Davis らは 2016年、感謝の練習の研究をまとめてメタ分析を行った。メタ分析とは、多くの研究の結果を合わせて、効き目の大きさを一つの数で表すやり方である。効き目は d という値で表され、0 に近いほど差が小さい。

何もしない人と比べれば、感謝の練習は幸福感を上げた。ところが、同じ手間のかかる別の作業と比べると、差は小さくなった。心に働きかける別の練習と比べると、差は無かった。

効き目が続く長さも限られていた。Seligman らの実験で、感謝の手紙を届けた人の幸福感は、1 か月後に最も高かった。6 か月後には、元の水準に戻っていた。

感謝の実践は、一度やれば済む手当てではない。一度きりでは残らない、小さな効き目である。

06AI への礼は答えを整える言葉で、礼が受け手を通して効くのは人に伝えたときだ

感謝の効き目が小さく、続けないと消えるのなら、その手間を誰に向けるかを選ぶことになる。書き出しは自分だけでもできる。伝える相手を選ぶなら、人に向けるのか、AI に向けるのか。両方に言うこともできるが、私は三つの点から、伝える手間は人に向けるほうを勧める。

小さな効き目は、続けて保つ

Davis らのメタ分析で、効き目は小さかった。Seligman らの手紙の効き目は、6 か月で消えた。感謝の実践を一度の行事にすると、効き目は残らない。短くてもよいので、書いて伝えることを続けるほうがよい。

礼が効くのは、受け取る人がいるときだ

Grant と Gino の実験で、礼は「価値を認められた」という受け手の感覚を通して効いた。AI には、その感覚を持つ受け手がいない。AI に丁寧な言葉をかけると、それは別の働きをする。Yin らは 2024年、英語・中国語・日本語で、指示の丁寧さが言語モデルの成績を変えるかを調べた。無礼な指示は成績を下げることが多かった。一方で、丁寧すぎる指示が成績を上げるとは限らなかった。ちょうどよい丁寧さは、言語ごとに違った。つまり、AI に丁寧に話すことは、AI の答えを良くするための言葉選びである。私は AI への礼を否定しない。目的が違うと言いたい。

迷ったら、伝えるほうを選んでよい

Kumar と Epley の実験で、書いた人は受け取る人の喜びを低く見積もっていた。気まずさは高く見積もっていた。だから、伝えるかどうか迷ったときは、伝えるほうを選んでよい。書き手の予想は、伝えないほうへ外れやすいからである。

仕事で助けられた場面を、感謝の実践に変えるなら、次の順になる。

私なら、その日に助けられた場面を一つ書き出す。相手が同僚なら、何が助かったのかを一文で書いて渡す。相手が AI なら、礼の言葉は次の指示を整える言葉として扱う。AI への礼で、人への感謝を済ませたことにはしない。

07AI が下書きを担う職場で人に届く礼が減るかを測った研究は、まだ見当たらない

伝えた礼が受け手を通して効くのは、相手が人のときだった。では、AI が増えた職場で、人への感謝はどうなるのか。

Altman の答えは、AI に「ありがとう」と言う利用者が多いことを前提にしている。ただし、Altman の「数千万ドル」は冗談まじりの答えで、きちんと計算した数ではない。私もこの数を根拠には使わない。

AI が下書きを書く職場では、人が人を助ける場面が減るかもしれない。逆に、AI の下書きを人が直す場面が増え、礼を伝える機会が増えるかもしれない。どちらになるかを測った研究を、私は見つけていない。

言えるのは、ここまでの事実である。感謝の効き目は、自分で書き出したときと、人に向けて伝えたときに測られてきた。AI に言う礼は、その測られた効き目の外にある。

感謝は感じることから始まる。けれども、研究が効き目を確かめてきたのは、書き出して伝える実践のほうである。その効き目は小さい。続けないと消える。そして、伝えた礼が受け手を通して効くのは、受け取る相手が人のときである。

AI に言う礼は、出力を整える言葉として残せばよい。人への感謝は、何が助かったかを書いて渡す実践として、別に持っておく。