HQW! 新春対談（後編）： 「評価を手放したらディストピア」――AIに使いこなされない唯一の方法

——少し話を戻しますが、これからは人間がAIに指示を与えるのではなく、AIが必要に応じて人間に聞きに来るようになるということでした。そうした世界で人間がAIに使いこなされないようにするにはどうすればいいのでしょうか？

井﨑：人間の仕事の一部がある程度自動化されて、AIに置き換わる領域が出てくるのは避けられないことだと思います。でも、人間を残しておかないとAIが勝手に動き始めてしまいます。だからこそ、どう監視するか、マネジメントするかが重要であり、どこかのタイミングでスーパーバイズする役割を人間が持たなければなりません。少なくとも自分たちの範疇の中できちんと把握できるような状態にしておくべきです。そういった意味でテストや品質保証はとても大切だと思っています。

松木：テストは、基本的には効率良く監査する技術なんです。井﨑さんがおっしゃられた通りで、使われるというよりは、人間の仕事が一段とマネジメント寄りになってくるのではないでしょうか。

——他方、若い世代はAIが出したアウトプットやGoogleの検索結果をほとんど疑わない傾向があります。

松木：ベリサーブのAI人材教育において、「今あるAI技術を使いこなす力」、「AI技術のキャッチアップ力」、そして「AIに負けない力」の三つを重要な柱に掲げています。あまりにもAIのアウトプットの出来が良いため、もうこれでいいのではと思ってしまいがちです。でも、AIが莫大な出力をしてきた結果、またはプロセスに対して、人間が歯を食いしばって評価し続ける姿勢が大切だと考えています。

ですから今後は批判的思考能力、クリティカルシンキングがさらに求められるはずです。現在はAIの一出力に対して一検査・評価といった具合ですが、AIエージェントが複数動き出す世界になった時には、監査をより厳密に行うと共に、監査結果も疑った方がいいですね。

井﨑：違うエージェントを使って多数決を取るとか。

松木：まさにですね。やはり疑う能力は大事になってくるはずです。個人的には人類とAIの最後の接点は「評価」ではなかろうかと考えています。評価を止めてしまったら、AIがAIの良いと考える方向に突き進むという、ディストピアへまっしぐらになりかねません。だからこそ、人類は最後まで評価を手放してはいけません。

井﨑：仮に将来、AIやロボットが「人間の役割そのもの」を問い直すような結論を出してしまったとしたら、社会として非常に大きな問題になるでしょう。

松木：AIは世の中に対する責任を取れませんから。だからこそわれわれ人間が正しく評価しました、監査をきちんとしましたというのが、恐らくAI社会への説明責任になると思っています。

松木：NVIDIAさんもフィジカルAIを推進されていますね。AIロボティクスの時代がすぐそこまで来ていると感じます。より多くの人々が「AIすごい！」と実感するのはロボットが家庭に入ってきた時ではないかと考えています。

また、日本では社会を支えているエッセンシャルワーカーの人材不足が深刻化していますので、ロボットと一緒に社会を支える仕組みを作ることは不可欠だと痛感しています。

井﨑：ロボットと言っても、例えば二足歩行が必要なのかということもあります。ヒューマノイドを作ろうと思えば、メカ的にも大変ですし、AIだけではできません。ですから、恐らく最初に浸透するのは、産業で使っているような3軸や6軸のロボットアーム。これがいろいろな領域に広がっていくのではないでしょうか。

今までは単純な作業だけをルールベースでやっていたものが、音声やビジュアルで状況判断し、自分で最適な動きをしていく。当初は工業製品の生産現場だけだったものが、食料品だったり、衣料品だったりとロケーションが変わってくる。その次は双腕が登場して、できる範囲がさらに広がっていくと見ています。その先に足を車輪にするのか、二足歩行にするのかといった議論が進む気がします。

いずれにしても、B2Bが先に来るでしょうね。工場の中だったり、コンビニや調理場といったバックオフィスだったりに導入されていくと思います。

松木：確かに、ロボットアームでできる仕事は増えそうですね。

井﨑：ロボットにおいて重要なのは入力のセンサーで、これがもっと進化するでしょう。今は音声入力や画像入力が中心ですが、近接センサーや赤外線カメラ、LiDARなどの技術も搭載されていくはずです。

現在、VLA（Vision-Language-Action：視覚言語行動モデル）を各国が開発していますけど、VLだけではない世界がどんどんできてくると、より精緻なアクションにつながっていき、いわゆる世界基盤モデルが作られるのではないでしょうか。

松木：ここにも文化は入ってくる気がしています。「イミテーションラーニング*1」というのがありますよね。あれはどこの国や地域のデータを使うかによってまるで異なってきます。今までは言葉遣いがちょっと違うだけで済んでいた事柄が、フィジカルAIになると、国や地域ごとにかなり違和感が大きくなると思っています。この辺りも品質に関わる部分ですから、ベリサーブとしてはアクセスしていかねばならないなと考えています。

＊１：  人間や既存モデルの行動を模倣して学習させる機械学習手法

——最後に2026年に向けて、メッセージをお願いします。

松木：AIには人間の力を高めてくれる性質が絶対にあると思うので、人間が10年かけなければ習得できなかった技術などを補い、人々の成長速度を加速させる、できることが増えていく流れが生まれるといいですね。

他方でAIに負けない自分でもありたいです。いずれにしても、継続的に自分の能力が上がっていくことは、多くの人たちにとって心地良いと思いますから、今年は皆さんと一緒にさらに飛躍していけるとうれしいです。

井﨑：AIエージェントの自律化がどんどん進む一年になるでしょう。具体的に「ワークフロー変革」は必ずいろいろな業界で起こってくるだろうと読んでいます。そうなることで業務の効率化に加えて、先ほどお話ししたようなバリュー創出が世界中で起こり、人間の立ち位置なども少しずつ考えていく必要が出てきます。そこは非常に楽しみですし、チャレンジでもあると思います。

——日本の産業あるいは各企業は、AIを武器にどう戦えばいいのでしょうか？

井﨑：正直、正しい理解の下でまずは使ってみなさいというのが本音です。インターネットサービス業界でのAI活用が最初に来て、それが今、ファイナンスであったり、製造業であったり、医療の世界だったりと、あらゆるところで浸透し始めています。

例えば、生成AIを活用した映像制作は、今までの映像生成とは比較にならないくらいナチュラルです。リップシンク*2も精度が高く、BGMや効果音も優れています。このような質の高い技術がコンテンツの中で自然に使われてくるでしょうね。ですから、AIをどう上手に使うかというアイデア次第で勝ち筋は見えてきます。

＊2： 音声に合わせて口の動きを自然に同期させる技術

松木：そうした中でソフトウェア開発の現場はどのように変わっていくのでしょうか？

井﨑：最近はコーディングなんかも完全に生成AIが使われていますよね。ソフトウェア企業のエンジニアなどと話していると、8割くらいがAIを利用しているという感触です。

日本の産業の成長を考えると、AIがこれだけ浸透していく状況でいかにプラットフォーマーになれるか、これが非常に重要です。ある意味、一発逆転のチャンスがあるかもしれない。

実際、AIエージェントのプラットフォームは昨年から競争が過熱化しています。ところが、日本はまったく参画できていません。

松木：確かに、日本はプラットフォーマーになかなかなれないですよね。

井﨑：GAFAはそこに対して莫大な資金を投じています。政府投資を含めて何か日本は手を打たないといけないですね。とはいえ、投資力は桁違いなのが実情で、どうにも挽回できないレベルに来ています。

では、どうすればいいのか。私は全方位的に取り組む必要はないと思っています。「選択と集中」で、ここは勝てるという分野に集中して、リソースを投資する。そういうダイナミックな動きをすれば、新たな道が切り開けるかもしれません。

松木：その通りです。井﨑さんがおっしゃるように、日本はセカンドマーケットになっているんですよね。ボリュームゾーンでは勝てないのであれば、一点突破しかありません。

井﨑：ものすごいスピードで技術が変化していることを考えると、必ずそこに勝機はあるはずです。

松木：この数年のうちに大波が押し寄せてきた印象です。1990年代に見られたインターネットの黎明期の様相ですね。

井﨑：AIは新たな産業革命といわれていますから。これから先もまたいろいろなプレーヤーが出てきて、パワーバランスがきっと変わってくるはずです。日本が飛躍する可能性も大いにあるでしょう。

——ありがとうございました。