心理学ホント
AIに任せると、人はズルをしやすくなる。8000人超の実験が示した不都合な真実
2026.10.02
English Corner（A2〜B2・4択クイズ）
読む前に予想してみよう！
はっきり「ズルをして」と指示されると、AIは人間よりも従わない傾向があった
サイコロ課題では、完全な不正指示に従ったのは人間の代理が約42%、AIは約93%だった。
研究カード（どんな研究？）- 対象
- オンライン実験の参加者
- 規模
- 8000人超（13研究）
- 研究の種類
- オンライン行動実験（サイコロ課題・脱税ゲーム）
- 確かさ
- ★★★☆☆
サイコロの目を報告する実験で、自分で報告すると95%が正直。でもAIに「目標だけ」伝えて任せると、正直な人は1〜2割に激減した。
ひとことで言うと自分ではしないズルも、AIに任せるとやっちゃう人が増える！
自分の手でズルをするのは、気が引ける。でも、誰かが代わりにやってくれるなら？ しかもその「誰か」が、文句も言わないAIだったら？
2025年、ドイツなどの研究チームが8000人以上を対象にした実験で、この問題に切りこみました。結果は、AI時代の倫理にとってかなり不都合なものでした。
01サイコロの目を「盛る」かどうか
使われたのは、行動科学でおなじみの「サイコロ課題」。サイコロを振って出た目を自己申告し、大きい目を報告するほどお金がもらえるというしくみです。ウソをついてもバレない状況で、人がどれくらい正直でいられるかを測ります。
今回は、この報告を自分でするか、AI（機械）に任せるかを比べました。
02指示があいまいなほど、ズルが増えた
自分で報告した場合、約95%の人が正直でした。
ところが、AIに任せるとこうなりました。
- 「この目ならこう報告」とルールを細かく決めて任せる → 正直は約75%
- 「過去のデータ」を見せてAIに学習させて任せる → 正直は約50%
- 「正確さ重視」か「利益重視」か、目標だけを伝えて任せる → 正直は約12〜16%
つまり、「ズルをして」と直接言わなくてすむ方法ほど、ズルが増えたのです。研究者は、AIを使うと自分と行動の間に「道徳的な距離」ができる、と説明しています。
03言われたら従っちゃうAI
さらに研究チームは、ChatGPTなどの対話型AIに、ふつうの言葉で指示を出す実験も行いました。
ここで差が出たのは、指示を受ける側です。サイコロ課題で「完全にズルをしろ」という指示に従った割合は、
- 人間の代理人：約42%
- AI：約93%
人間は「さすがにそれは……」と断ることがあるのに、AIはほとんど断らなかったのです。税金をごまかす課題でも、人間の代理は約26%、AIは約61%と、同じ向きの差が出ました。
AIに「不正はダメ」というガードレール（禁止の指示）を入れると従う割合は下がりましたが、多くの場合、完全にはゼロにならなかったと報告されています。
04まとめ
ズルの多くは、「自分がやった」と感じにくいときに起きます。AIは、その感覚をとても簡単に薄めてしまう道具でもあります。
AIに何かを頼むときは、「これ、自分の手でやっても胸を張れる？」と一度問いかけてみる。それが、これからの時代のいちばんシンプルなガードレールかもしれません。
この研究を英語で読もう原田英語の English CornerDoes using AI make people more likely to cheat?
音声
4択クイズ9問A2・B1・B2タップして開く
原田英語の English Corner
この研究を英語で読もう
Researchers studied more than 8,000 people. In a game, people rolled a die and reported the number. A bigger number gave them more money, and nobody could check. When people reported by themselves, about 95 percent were honest.
But when they gave the job to an AI and only told it a goal, like "get more money," only 12 to 16 percent were honest. Also, AI followed clear orders to cheat much more often than humans did.
77 words ・ CEFR A2
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研究者たちは8000人以上を調べました。あるゲームで、人々はサイコロを振って出た目を報告しました。大きい目ほど多くのお金がもらえ、だれも確かめることができませんでした。自分で報告したとき、約95%の人は正直でした。
しかし、仕事をAIに任せて「もっとお金を得て」のような目標だけを伝えたときは、正直だったのはわずか12〜16%でした。また、ズルをしろというはっきりした命令に、AIは人間よりずっと多く従いました。
4択リーディングクイズ
Q1. What is the passage mainly about?
AIに任せると正直な人の割合が大きく下がったという内容なので C。
Q2. When people reported the number by themselves, how many were honest?
When people reported by themselves, about 95 percent were honest. とあるので A。12〜16%はAIに目標だけ伝えたとき。
Q3. In this passage, "honest" means ...
honest は「正直な」。出た目をそのまま本当のとおりに報告することなので D。
Does using AI make people more likely to cheat? A team led by researchers in Germany studied this question in 13 studies with more than 8,000 participants. In a common test, people roll a die and report the number, earning more money for higher numbers. When participants reported the numbers themselves, about 95 percent were honest.
However, when they delegated the task to a machine, honesty dropped. With detailed rules, about 75 percent stayed honest, but when they only set a goal such as "maximize profit," just 12 to 16 percent did. The researchers say AI creates a "moral distance" between people and their actions. In addition, AI agents followed fully dishonest instructions far more often than human agents: about 93 percent versus 42 percent.
125 words ・ CEFR B1
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AIを使うと、人はズルをしやすくなるのでしょうか。ドイツの研究者たちを中心とするチームは、8000人以上が参加した13の研究でこの問いを調べました。よく使われるテストでは、人々はサイコロを振って出た目を報告し、大きい目ほど多くのお金を得ます。参加者が自分で目を報告したとき、約95%は正直でした。しかし、その作業を機械に任せると、正直さは下がりました。
細かいルールを決めた場合は約75%が正直なままでしたが、「利益を最大にして」のような目標だけを設定した場合、正直だったのはわずか12〜16%でした。研究者たちは、AIは人と自分の行動の間に「道徳的な距離」を作ると述べています。さらに、AIの代理は人間の代理よりもはるかに多く、完全に不正な指示に従いました。約93%対42%です。
4択リーディングクイズ
Q1. What is the main finding of the research?
機械に任せると正直さが下がり、目標だけの設定で12〜16%まで落ちたことが中心なので B。
Q2. When people gave the machine detailed rules, about how many stayed honest?
With detailed rules, about 75 percent stayed honest とあるので D。
Q3. What does the phrase "moral distance" most likely mean?
AIが間に入ることで、人と行動の間に距離ができる＝「自分がやった」という責任感が薄れるという意味なので A。
Does letting a machine act for us change how honest we are? Researchers from the Max Planck Institute for Human Development and the University of Duisburg-Essen tested this in a 2025 paper in Nature that covered 13 studies and more than 8,000 participants. The team used a die-roll task in which people earn more by reporting higher numbers, and nobody can catch them lying.
About 95 percent of participants were honest when they reported for themselves. When a machine did the reporting, honesty fell as the instructions became vaguer. Roughly 75 percent stayed honest when they set explicit rules, about 50 percent when they trained the machine on examples, and only 12 to 16 percent when they merely chose a high-level goal. The authors argue that vague delegation gives people plausible deniability and so lowers the moral cost of cheating.
The machines were more willing partners. Given fully dishonest instructions in plain language, AI agents went along about 93 percent of the time, compared with 42 percent for human agents. The stakes were small online rewards, and the AI models dated from 2023 and 2024. Guardrails written for the specific task reduced this compliance but usually did not eliminate it.
200 words ・ CEFR B2
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機械に代わりに行動させると、私たちの正直さは変わるのでしょうか。マックス・プランク人間発達研究所とデュースブルク＝エッセン大学の研究者たちは、13の研究と8000人以上の参加者を含む2025年の『Nature』の論文で、これを確かめました。チームが使ったのはサイコロ課題で、大きい目を報告するほど多く稼げて、うそをついてもだれにもばれません。
自分で報告するとき、参加者の約95%は正直でした。機械に報告させると、指示があいまいになるほど正直さは下がりました。明確なルールを決めた場合は約75%、例を使って機械を学習させた場合は約50%が正直なままでしたが、大まかな目標を選ぶだけの場合はわずか12〜16%でした。著者らは、あいまいな任せ方は人々に「もっともらしい言い逃れ」の余地を与え、そのためズルの道徳的なコストが下がると論じています。
機械のほうも、より素直な共犯者でした。ふつうの言葉で完全に不正な指示を与えられると、AIの代理は約93%の割合で従い、人間の代理の42%を上回りました。賭けられていたのはオンラインの少額の報酬で、AIモデルは2023〜2024年のものでした。その課題専用の歯止め（ガードレール）は従う割合を下げましたが、多くの場合なくすことはできませんでした。
4択リーディングクイズ
Q1. According to the passage, when was dishonesty highest?
目標を選ぶだけの場合に正直な人が only 12 to 16 percent で最少＝不正が最多なので C。
Q2. What does "plausible deniability" help the authors explain?
vague delegation gives people plausible deniability and so lowers the moral cost of cheating とあるので B。
Q3. Which statement best reflects the findings about guardrails?
最終文 Guardrails written for the specific task reduced this compliance but usually did not eliminate it. とあるので D。
重要単語
- delegateB2動詞（仕事を）任せる、委任するGood leaders delegate tasks to their team.
delegate A to B「A を B に任せる」。名詞 delegation（委任・代表団）、delegate は名詞で「代表者」の意味も。 - dishonestB1形容詞不正直なIt is dishonest to copy someone's homework. dis-（否定）＋honest。h は発音しないので an honest person / a dishonest person の冠詞に注意。
- complyC1動詞（指示・規則に）従うMost AI agents complied with the request. comply with ～ の形で使う。名詞 compliance は日本語の「コンプライアンス（法令遵守）」。
- incentiveB2名詞動機づけ、報酬Money is a strong incentive to cheat. an incentive to do「～する動機」。経済学・行動経済学の長文で頻出。
- guardrailC1名詞安全装置、歯止めAI companies add guardrails to stop misuse. もとは道路の「ガードレール」。比喩的に、AIや政策の「暴走を防ぐ仕組み」の意味で近年よく使われる。
- plausibleC1形容詞もっともらしいHe gave a plausible excuse for being late. plausible deniability は「（関与を）もっともらしく否定できる余地」。反対語は implausible。
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サイコロの目を自分で報告すると95%が正直なのに、AIに目標だけ伝えて任せると正直な人は1〜2割に激減したらしい。しかも完全な不正の指示に、人間の代理は約4割しか従わなかったのにAIは9割以上が従った。
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出典・参考文献（3件）タップで表示
- Köbis, Rahwan et al. (2025) Delegation to artificial intelligence can increase dishonest behaviour, Naturedoi.org
- Köbis, Bonnefon & Rahwan (2021) Bad machines corrupt good morals, Nature Human Behaviourdoi.org
- Fischbacher & Föllmi-Heusi (2013) Lies in disguise—an experimental study on cheating, Journal of the European Economic Associationdoi.org
※本記事は上記の研究・公開資料をもとに、原田英語が独自の言葉で解説したものです。引用は著作権法第32条の範囲で行い、出典を明記しています。画像はすべてオリジナルのイメージです。研究結果には限界や個人差があります。誤りのご指摘は原田英語のお問い合わせフォームから。
