「あいだの力学」の月刊メールマガジンです。 毎月11日に発行されます。

　　　　　「あいだの力学」の気になる間の話
　　　　　　----------------------------　　2025/09/11


皆さま、こんにちは。

先日の台風以降、暑さが少し和らいだ気がしますが、みなさまいかがお過ごしでしょうか。
少し前の話になりますが、いやあ、今年は高校野球が盛り上がりました！ 和氣より子の出身が沖縄であることもあり、二人で沖縄尚学を応戦していたからです。日大三高との決勝戦のときは気もそぞろ…。でも本当にいい試合で、最後に「守り切った」形で優勝したことは、ぼく(和氣ひろゆき)にとってチームプレーの面白さや大切さを再認識する良いきっかけとなりました。

「良いチーム」で「良い仕事」をしたいなあ…そんなことを考える今日この頃です。

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【今月の気になる間の話】

●わたしと「その後のAI」とのあいだがら

ぼく(和氣ひろゆき)自身、AIのもとになる理論の勉強を大学院のときにかじっていた関係で、このメルマガでも度々AIについて話をしている。一番最近のものが2年前(2023年)の4月のこと。そのころからさらに進んだAI技術について、ぼく自身が今どう感じているかをまとめてみようと思う。

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2年前からさらに進歩したAI技術。ソフトウエアエンジニアとして働いている職場ではマイクロソフトのCopilotを、プライベートのときはスマホを使ってグーグルのGeminiを使う機会が増えた。正直に言うと「かなり便利」で、「賢い秘書がいる」ように感じるときがある。

職場で特に役立つ場面だと、ソフトウエアのライセンス条項や、各種の規格の重要項目をまとめる、もしくは技術関連の裁判記録のポイントをまとめる…なんて作業は、もともとの文章が英文だと、まとめるだけで2-3日、下手をすれば1週間ぐらいかかるものだけれども、AIだとものの数秒でまとめてくれる。ホントに便利だ。特にAIに対する指示文(プロンプト)が同じならば、だいたい同じような結果が誰でも取り出せるので、メンバー間でも検証し易い※1ところがありがたかったりする。

つぎに良く使う場面は、自分のアイデアや考え方を検証するときだ。例えばライセンスの「許可条項」の何かが、仕事を進める上での足かせになっているときに、「こういう回避方法は可能か？もし不可能とするなら、どこに問題があるのか？」といった質問をAIにしてみたりする。たいていの場合、Copilotだと「するどい質問ですね！」とほめてくれた(笑)後に、「でもコレコレに引っかかるので問題になります。ポイントは〇〇です…」とか、回避方法のヒントをくれたりするものだ。こうしたことは、やはり通常のWeb検索では、なかなかできないことだと感じている。

あと意外に便利なのは「季節柄のあいさつ文」を作るときだ。ホントにそつのない文章をサクサクっと作ってくれる(ただ、このメルマガのあいさつ文には使わないようにしている)。

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個人的な興味として、「アメリカでトランプ大統領を支持している人たちは、どんな人たちなのか？その背景にはどんな社会の構造的な問題があるのか？」ということを考えている。自分自身の考えをまとめるため、Geminiに自分の意見をぶつけてみた結果、以下のような推測をたてている；

【働きたくても働く場所が少なくなっている】
・2000年代から2010年代にかけて、特に工場労働者の求人数が大幅に下落し、今日まで十分に回復していない
　(1,790万人(2000年1月)→1,150万人(2009年12月)→1,300万人(2022年))
・ホワイトカラーの求人数も、2022年をピークに減少に転じている
　(ホワイトカラー・リセッション)

【一方で企業役員報酬が高騰】
・1990年代の間に3倍に増加(220万ドル(約3億円)→940万ドル(約13億円)※2)
・一般従業員との報酬の差も拡大(59倍→399倍)

【これらが相互に作用して、社会的にも貧富の差が増大した】
・貧富の差を表すジニ係数 が0.4(1990年)→0.43(2000年)→0.50※3(2021年)へ
　(日本では0.38(2021年))


【その結果…】
・(役員にもなれる可能性のある)高学歴＆高収入の人たちと、 働き口さえも見つからない(普通の)人たちとの間に深い分断が発生！
　→ インテリ排除／リベラル排除の風潮
　→ 陰謀論がまん延
　→ 反グローバリズム主義の台頭

つまり米国社会には「貧富の差の著しい拡大」という問題が社会の分断を生み出し、それがトランプ大統領を支持することにつながっている―というのが、ぼくがGeminiを介して導き出した推測になる。なお、これらの結論は質問の内容次第でもあるので、違う質問をすれば、違う結果になるだろう。

ただ、日本でも貧富の格差が拡大しているのは確かなことだ。例えば、ぼくのように60に近い年齢になると、年齢制限で仕事が見つからなかったりする。企業で再雇用の仕組みが使えたり、ぼくのケースのように何かの能力があって、仕事の口がある場合はともかくとして、そうでない人たちは65歳までの年金受給までどうするのだろうか…と考えると不安になるし、もし自分がそういう立場になったら…と思うと正直ゾッとする。これ以上広がると、今アメリカで起きているような分断が、日本でも起きてしまうのかもしれない。

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そんなこんなで、自分なりに使い倒した経験で言うと、ぼく自身は「AIに主観がない」ということ一番の価値を感じているように思う。その意味では、「質問者の意図」「使う側の目的」が重要で、AIが作った結果と責任は、どんなに「人間らしい結果」であったとしても、使った人間にあるように考えている。ただ、「結果の責任」を意識しずらいところが問題なのだろう。

（ひろゆき）


※1:　「AIに主観がない」と仮定すると、指示文が客観的であるなら、AIの結果も「主観的ではない」とは言えます。客観的かどうかは、AIの学習アルゴリズムやAIの学習データによる(=これらに開発者の意図が入りやすい)ので、証明できませんし、その部分は(もちろん)マイクロソフトもグーグルも公開してません。

※2:　1ドル=140円で計算

※3:　「ジニ係数」とは貧富の差を表す指標です。完全な平等状態が0で、貧富の差が激しくなると値が1に近づく性質があります。「ジニ係数が0.5」とは、ざくっと言いうと、所得が多い上位25%の人たちが社会の富の75%を保有する状態で、貧富の差が大きすぎる危機的な社会状況と言えます。


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