Tags: プログラミング, 仕事, コミュニケーション

かつて私は、ドキュメント is 説明の自動化というエントリを書きました。

同じ説明を何度も口頭で繰り返すコストをなくし、自分が不在でも現場が回るようにするドキュメント化こそが正義である、と。

自分の頭の中に情報を囲い込み、都度「分からないことは何でも聞いてね」と確認を強いてボトルネックを生むのに対し、情報をオープンな場所に書き出して誰でも非同期に参照できるようにするほうが圧倒的に効率的であるはずでした。

もちろん、単に文字として書き出すだけでなく、不要な情報を削ぎ落としたり適切に管理したりすることがなければ質の高いドキュメントにならないことは理解していました。

それでも、不正確さは他人の仕事を増やすのだから、暗黙知を言語化してドキュメントとして残す行為そのものは、善であると信じていたのです。

しかし先日、とあるプロジェクトで数十万文字にも及ぶ、極めて緻密に書き込まれた仕様書群を目の当たりにしたとき、私の頭の中にまったく逆の疑問が湧いてきました。

「これ、ドキュメントが丁寧すぎて、逆に何も伝わらなくなっていないか？」

そこに広がっていたのは、要件定義から概念設計、用語の定義、パッケージ構成、例外ケースの網羅に至るまで、隙なく書き込まれているように見える文字列の大海原でした。

いくら文章を読み進めていってもブラウザのスクロールバーは這うようにしか動きません。

書いた側からすれば、仕事としてのアウトプット量は十分なのかもしれません。

しかし、いざそれを前にして自分が手を動かそうとしたり、新しく参画した人が全体像を掴もうとしたりすると、途方もない疲労感に襲われます。

読むだけで数日を要し、仕様を一つ確認するために無数のページを行き来させられ、コードを一行書くたびに「仕様書のどの制約に引っかかるか」を照合しなければなりません。

情報の抜け漏れを防ぎ、誰が見ても誤解のないようにと正確さを突き詰めた結果、かえって人間には読まれなくなります。

「10分で読む名著」みたいなダイジェストは読まれますが、その原典はほとんどの人が読まないのと同じように。

なぜ、理解を助けるために書かれたはずのドキュメントが、かえって人間の理解を拒むものになってしまうのでしょうか。

その理由を掘り下げていくと、「言葉」という仕組みそのものが抱えるトレードオフに行き当たります。

言葉の正確性と伝達性は、トレードオフになっているのです。

言葉とは本来、グラデーションに満ちた現実を、限られた記号に丸め込む「非可逆圧縮」のツールです。

「これ、いい感じにしといて」「ヤバいバグが出た」といった言葉は、情報量として十数文字しかありません。

それでも一瞬で相手に通じるのは、お互いが現場の文脈(コンテキスト)や暗黙の了解という「復号キー」を共有しているからです。

あえて言葉の解像度や正確性を落とす代わりに、圧倒的な伝達スピードを手に入れているわけです。

そもそも、100パーセント正確で厳密な答えは、聞き手が話し手と同じくらいすべての詳細に精通していない限り、激しい認知の摩擦を引き起こします。

一方で、大まかに芯を捉えた比喩やメタファーは、少しのフィクションを導入するリスクと引き換えに、その摩擦を取り除いてくれます。

たとえば、おじいちゃんおばあちゃんに「インターネットって何？」と聞かれたとき、TCP/IPやパケット、ルーターやDNSの仕組みから説明し始めたら、相手はまず聞く気をなくします。

それよりも「世界中のコンピュータをつなぐ道路みたいなもので、そこを手紙や写真が小包になって運ばれていく」と言ったほうが、はるかに伝わります。

厳密には道路も小包も存在しませんし、データは細切れにされてバラバラの道を通ったりもしますが、聞き手が知りたいのはそこではないのです。

そうした適度な嘘や曖昧さというクッションを挟むことで、私たちは辛うじて他人とのやり取りを成立させているのです。

では逆に、そうした曖昧さを一切許さず、「誰が読んでも絶対に誤解が生じないようにしよう」とするとどうなるでしょうか。

相手が復号キーを持っている前提に頼れないので、復号キーそのものまで文字に起こして同梱しようとすることになります。

しかし、文字に起こしたその復号キーもまた「言葉」で書かれている以上、それを誤解なく読むための別の復号キーが必要になるという無限後退から逃れられません。

先ほどのインターネットの例でいえば、その仕組みを本気で正確に説明しようとすると、技術仕様をまとめたRFCという文書群だけでも9000を超える文書が存在し、途方もない文字数になります。

しかもRFCには、文中の「MUST」や「SHOULD」といった単語をどういう意味で使うのかを定義するためだけのRFC(RFC 2119)まで存在します。

そして当然、そのRFC 2119自体も英語という「言葉」で書かれているわけです。

そもそも「定義する(define)」という英単語が「終わらせる(finish)」と同じ語源(終わり・境界)を持っている通り、定義とは完全にはならない言葉を、とりあえずこのあたりで打ち止めにして仮決めしておく程度の意味しかありません。

だとすれば、流動的な文脈を一時的に凍結させるオントロジーは道具としては有用でも、それで実務を言葉で定義し尽くせると考えた時点で、発想が最初から破綻しているのだと思います。

たとえば業務の知識を整理しようとして、「手順」と「決まり」という二つのカテゴリに分けて定義したとしましょう。

一見すると綺麗に分類できているようですが、普通に考えれば「手順」は「決まり」の中の一つです。

現実はそうしたグラデーションと重なりの塊なのに、それを無理やり別々の箱に切り分けようとするから、「どこまでが手順で、どこからが決まりなのか」という不毛な境界線の定義や例外規定が雪だるま式に増え、文章は何十倍、何百倍にも膨れ上がります。

その極致が、六法全書の条文や、誰も読まないソフトウェアの利用規約です。

法的なトラブルを防ぐために正確性を突き詰めた結果、専門家ですら読むのが嫌になる長大な文章が出来上がります。

スッと頭に入ってくる伝達性は、そこにはほとんど残っていません。

しかも、書き尽くした側は「抜け漏れなく言語化した」という安心と免責を得られる一方で、膨大な記述を読み解いて照合する手間は、すべて読み手に回ってきます。

正確さの追求は、書き手の安心のために読み手の時間を差し出させる行為にもなり得るのです。

さらに皮肉なのは、そこまでして伝達性を犠牲にしたところで、肝心の「正確性」すら手に入らないということです。

ドキュメントの量が増えれば増えるほど、あちらのページで定義した前提とこちらのページで定めた制約が食い違ったり、細かく規定しようとしたせいでかえって「じゃあこの場合はどうなるのか」という未決事項が次々に噴出したりするようになります。

言葉で境界線を引くたびに、その境界線同士がどこかで重なり、矛盾が生まれます。

ルールAとルールBを両方守ろうとすると、両方は守れない場面が必ず出てきます。

六法全書ですら、条文だけで現実を矛盾なく定義し切ることはできないからこそ、裁判官や弁護士という「人間による解釈」が不可欠になっているわけです。

実際の裁判でも、条文だけでは白黒つけられない場面ばかりだからこそ、過去の具体的な判断の積み重ねである「判例」に頼ることになります。

しかも、そうして例外を埋めるために蓄積された判例もまた膨大な山となり、個別の状況や時代によって判例同士が食い違ったり、後から覆ったりするのです。

どれほど言葉を尽くしてルールや前例を書き足したところで、書き足すほど正確になるのではなく、矛盾の発生源が増えていくだけです。

正確性を求めて伝達性を差し出したのに、その正確性すら手に入っていない。

この構図は、前回書いた慣習法と成文法の話にもそのままつながります。

社会の日常(正常系)を動かしているのは、法律の条文ではなく、人々の間にある暗黙の了解や良識(慣習法)です。

成文法は、その阿吽の呼吸が破綻したときのための「例外処理」に過ぎません。

それなのに「ルールで縛らなければ信用できない」と例外処理を増設し続けた結果、社会は手続きの摩擦で身動きが取れなくなっていきます。

オーバードキュメンテーションは、システム開発における「過剰な成文法化」そのものです。

「誤解されたら困る」「例外が起きたら困る」と恐れるあまり、あらゆる前提やエッジケースをドキュメントという名のcatch節で埋め尽くしてしまう。

その結果、現場の常識や阿吽の呼吸で回っていたはずの正常系の開発が、例外規定の山に埋もれて人間には扱えないものになってしまうのです。

ドキュメントを書くのをやめて、すべてを口頭や個人の勘に頼ればいいのかというと、もちろんそうではありません。

言語化とは、現実のすべてを白黒はっきり塗り分けるのではなく、どこまでを言葉にして、どこからをグレーゾーンとして残すか、その境界線を引く作業なのだと思います。

では、その境界線をどこに引けばいいのか。

結局のところ、それは書き手のバランス感覚に委ねるしかありません。

そして、そのバランス感覚の正体は、「書き手が最初の読み手であり続けること」なのではないでしょうか。

自分で読み返す気にもならない量を、他人に読ませようとするのは無理があります。

レシピに「塩少々」と書いてあるのは手抜きではなく、料理人の舌と素材の状態に委ねるための余白です。

「塩化ナトリウムを0.85グラム投入せよ」と書かれたレシピは、一見正確でも、素材の個体差には対応できません。

もちろん、パンやお菓子作りならグラム単位で量ったほうがうまくいきます。

ただそれは、小麦粉や砂糖、ベーキングパウダーといった、規格化された化学物質に近い材料を扱っているからです。

個体差のある野菜や肉を相手にする料理では、その正確さは通用しません。

システム開発でも、実装する人の野生の思考が入り込む余地を残しておかないと、変化に弱いものになってしまいます。

ただ、AIの登場によって、そうした余白はますます残りにくくなっています。

AIに「この機能の仕様書を詳しく書いて」と頼めば、本来グレーゾーンとして残すべきところまで律儀に埋め尽くした、人間なら何日もかかる量のドキュメントが数分で大量に出てきます。

かつては「書くこと」自体に相応の労力が必要だったため、書き手の理解を超える量のドキュメントは物理的に生まれにくいというブレーキがありました。

しかし今は、自分自身の理解が追いついていなくても、AIを使えばもっともらしいアウトプットを一瞬で生み出せてしまいます。

出力のハードルが極端に下がった一方で、それを読み解く人間の脳の処理速度は昔から何も変わっていません。

その結果、人間が誰も全体を把握できないまま、AIが書いたものをAIだけが読み、AIだけが実装し、開発だけが進んでいってしまいます。

「人間が読めないならAIに読ませればいい」という声も聞こえてきそうです。

しかし、AIに読ませたところで、人間が最後に受け取るのは結局AIによる要約、つまり「10分で読む名著」のほうです。

正確さを突き詰めて書いたはずの原典は、誰にも読まれないまま非可逆圧縮されて人間に届くことになります。

さらにたちの悪いことに、仕事の成果というものは基本的に「目に見えるアウトプット」でしか測られないようになっています。

100ページのプレゼン資料や分厚い仕様書を作る作業には分かりやすく得点が入りますが、誰かが作ったその100ページを必死に読み込んで理解する作業には1点も入りません。

どれだけ時間をかけてインプットしたところで、そこからまた別の資料や指摘事項といった「何かしらのアウトプット」をひねり出さない限り、仕事をしたとは見なされないのです。

真面目に読んで理解しようとすればするほど評価から取り残され、認知を置き去りにしてでもAIでアウトプットを量産したほうが仕事をしたことになる。

そんな環境に置かれれば、誰もが「読む側」のババを引くのを避け、「出す側」に回ろうとするのは当然の帰結です。

こうして、お互いの理解を犠牲にしたまま成果物だけをぶつけ合う「アウトプットバトル」が繰り広げられ、誰にも読まれないドキュメントばかりがさらに積み上がっていくことになります。

かく言う私も、このブログでAIを使い始めてから1記事あたりの文字数が明らかに増えています。

そして、そうやって膨れ上がったこの文章自体が、すでにオーバードキュメンテーションになってしまっている気もします。

Tag: 社会

今年の6月、北中米W杯の熱狂の裏で、スポーツ配信サービスのDAZNが打ち出した「DAZN Soccer」のキャンペーンが大炎上したのを覚えているでしょうか。

「最初の3ヶ月は月額980円！」とデカデカとアピールしてW杯目当てのサッカーファンを誘い込みながら、その実態は「12ヶ月の年間契約(途中解約不可)」という条件を目立たないように記載していた、いわゆる典型的なダークパターンです。

大会期間だけ安く観てサクッと解約するつもりが、気づけば1年間の支払いに縛り付けられていたユーザーから怒りの声が殺到し、最終的には新規受付停止と返金対応にまで追い込まれました。

企業側の当初の算段としては「注意書きにはちゃんと書いてあるし、利用規約にも明記しているから法的には何ら問題ない」といったところだったのでしょう。

「法律に違反していなければ何をしてもいい」「規約の範囲内なのだから法的に問題ない」。

人の善意や先人が築き上げてきた慣習を無視し、ルールの穴を突いて利益を掠め取ろうとする人たちがたまに現れます。

そして彼らが炎上した際に口にするこの台詞を聞くたび、何とも言えない気持ちになるのは私だけではないはずです。

世間一般ではこういった態度を「モラルの欠如」だの「倫理観の崩壊」だのといった道徳的な言葉で批判します。

とはいえ、ほとんどの会社や社会人は程度の差こそあれ、無自覚に他人の気持ちよりも仕事の遂行を優先しているのではないでしょうか。

友人や親戚への保険の営業や、訪問販売の押し売り、ウォーターサーバーやネット回線の勧誘、カード会社からの保険加入の電話、家電量販店のスマホコーナーの過剰な人員配置などは、どちらかといえば邪魔です。

しかし、営業側からすれば契約を取るために必死になって仕事をしているだけなのです。

ダークパターンもその延長線上にあるだけで、やっている側はこちらが思っているほど悪意はないのかもしれません。

一昔前のソシャゲのガチャ規制の動きのように利益追求が過熱し社会問題化して初めて規制がかかるのです。

商売はそういったグレーゾーンのボーダーラインを攻め合う性質を孕んでいます。

ルールに「禁止」と書かれていなければ何をやってもいい、と境界線ギリギリを攻める姿勢は、「法律こそが社会を動かしている」という前提に立っています。

しかし、プログラミングのパラダイムを借りて言えば、法律は決してシステムの「ビジネスロジック」ではありません。

どちらかといえば、それは単なる例外処理に過ぎないのです。

プログラムに馴染みのない方のために簡単に説明しておくと、「ビジネスロジック」とは、そのシステムが本来達成したい主目的であり、日常的に触れる「正常系のルート」のことです。

例えば買い物サイトであれば、「商品をカートに入れる」「決済する」「在庫を減らして発送を手配する」という一連の当たり前の流れを指します。

これがなければシステム自体が存在意義を失ってしまう、いわばシステムの本体そのものです。

一方の「例外処理」とは、その正常な流れから外れた「異常事態」が起きたときのセーフティネットのことです。

「決済時にクレジットカードの限度額を超えていた」「在庫引当の瞬間に通信が途絶えた」といった予期せぬエラーが起きたとき、決済をキャンセルしたり、システムがクラッシュして画面が真っ白にならないように、「エラーメッセージを出して前の画面に戻す」といった後始末を行います。

例外処理とは、正常にシステムが動いている限りは、本来一度も実行されることのない裏方のコードなのです。

このメタファーを現実社会にマッピングしてみると、社会の解像度がぐっと上がります。

我々の社会における「ビジネスロジック」とは一体何でしょうか。

それは六法全書に並んでいる無味乾燥な条文などではなく、日々の暮らしの中で培われてきた暗黙の了解、道徳、コモンセンス、すなわち「慣習法」です。

出社して同僚に挨拶をし、コンビニで商品を受け取って代金を払い、駅のホームでは列に並んで電車を待つ。

あるいは、相手に迷惑をかけたら自らの非を認めて謝罪する。

これらは人間社会というシステムにおいて最もクリティカルなルールですが、いかなる法律にも「挨拶すべし」「謝罪すべし」などとは一行も書かれていません。

我々は「法律で定められているから」挨拶をしているわけではないのです。

というか、そもそも冷静に考えてみれば、我々は現行の法律の条文などほとんど知りません。

刑法や民法の条文を正確に暗唱できる人など専門家でも一握りですし、世の中に無数に存在する法律のすべてを把握することなど誰にとっても不可能です。

それにもかかわらず、法律の条文などろくに知らない人間同士が、日々街を行き交い、取引をし、ほとんどトラブルを起こさずに平和に共存できています。

なぜそんなことが可能なのかといえば、国家が定めた法律(人定法)が存在する以前に、社会には「自然法」とも呼ぶべき自生的な規律、すなわち慣習法が存在するからです。

「人を傷つけてはならない」「他人のものを奪ってはならない」といったことは、条文が刻まれたから生まれたルールではなく、人間が共生していくプロセスの中で自然と編み出されてきた、社会生活のための知恵です。

成文法とは、そうした自生的な規律が破られた際の境界線やペナルティを、後から人間が便宜的に文字化して制度に落とし込んだものに過ぎません。

つまり、成文法という人工的なルールブックがなくても、社会には最初から「法」の規律が満ちているのです。

自然界を見渡してみれば、これは人間社会に限った話ですらありません。

例えばアリの群れを観察してみると、何千何万匹というアリが見事な統率力で餌を運び、巣を築き、高度な社会生活を営んでいます。

当然ながら、アリの巣に議会や裁判所はありませんし、「第1条：食糧は巣に持ち帰るべし」などという成文法が壁に刻まれているわけでもありません。

文字も条文も持たない彼らですが、何らかの暗黙のプロトコルに従って、驚くほど自律的かつ規律正しく動いています。

人間社会のベースも、これと本質的には何も変わりません。

そう考えれば、社会を動かしている本体が法律などではないことは自明でしょう。

この巨大で暗黙のビジネスロジック(慣習法)こそが、日常を動かす真の原動力であり、言ってみれば「社会そのもの」なのです。

99.9%の日常は、警察や裁判所の出番など必要とせず、この慣習法という正常系ルートの上で、エラーもなく滑らかに実行されているわけです。

では、法律(成文法)の役割とは何か。

それこそがまさに「例外処理」です。

「列に割り込んで殴り合いになった」「代金を払わずに商品を奪って逃げた」「契約を結んだのに反故にされた」など、社会の本体である慣習法だけではどうしても処理しきれない致命的なエラーが発生したとき、初めて「法律」というcatchブロックに処理が移るわけです。

警察や裁判所、刑務所といった国家権力は、当事者間での問題解決が困難になった時のための、巨大なtry-catch機構に過ぎません。

そう考えると、冒頭の「法律に違反していなければ何をしてもいい」という理屈は、現実社会としてかなり無理があることが分かります。

例えばサッカーにおいて、相手選手が接触で倒れて起き上がれないのを見て、味方が攻撃のチャンスであるにもかかわらず、あえてボールをタッチラインの外に蹴り出すシーンをよく見かけます。

そして試合が再開されるとき、相手チームもスローインからそのボールを元のチームへ返してゲームを再開します。

この一連のやり取りは、サッカーの公式ルールブックのどこを探しても一行たりとも義務としては書かれていません。

ルール上は、倒れている相手を無視してそのままプレーを続けても(審判の笛が鳴るまでは)反則ではありませんし、ボールを返さずそのまま攻撃を仕掛けても得点として認められます。

しかし、もし「ルールブックに禁止と書いていないから」とそんなプレーをする選手がいれば、スタジアム中の観客から激しいブーイングを浴びるでしょう。

サッカーという競技は、成文化されたルールだけで成り立っているわけではありません。

選手同士のリスペクトやフェアプレーという「明文化されていない不文律(慣習法)」が、その土台を支えているのです。

審判の笛やイエローカードといったルールは、ゲームが荒れて選手同士の自律的なプレーが困難になったときに介入するセーフティネットに過ぎません。(サッカーそのものは審判が存在しなくてもプレーが可能であり、子ども同士が集まって遊ぶ場合は誰も審判なんてしません。)

「反則を取られていないのだから何をしてもいい」と居直る選手ばかりになれば、試合は壊れ、そもそもスポーツとして成立しなくなります。

白黒はっきりとルールですべてを縛ろうとする社会は、一見すると厳格で正しく見えますが、その実態は1プレーごとに試合を止め、VARで数分間チェックし続けるような、息苦しくて不健全なシステムでしかありません。

選手たちが相手への敬意と阿吽の呼吸でボールを繋ぎ、素晴らしい試合を創り上げるように、我々もまた、法律やルールという最後の砦に頼り切るのではなく、日々の良識や暗黙の信頼を洗練させていくことこそを目指すべきなのです。

……もっとも、昨今の「コンプライアンス」を見ていると、現実はまったく逆の方向へと突き進んでいます。

誰かがルールの穴を突くたびに、新たな制約や承認フローという名の例外処理が増設されていきます。

そうしてルールを固めすぎた結果、本来なら阿吽の呼吸で回っていたはずの日常が、過剰な手続きの摩擦によって身動きの取れない機能不全に陥っています。

「法に触れていなければ何をしてもいい」という傲慢と、「規約で縛らなければ何も信用できない」という猜疑心。

その両者に挟まれて息苦しくなっていく社会の中で、本当に退場させられているのは、ルールを破った者ではなく、我々の日常そのものなのかもしれません。

Tag: 仕事

実はここ一年ほど、このブログの文章は一度AIに全文のベースを書いてもらい、それを元に自分でブラッシュアップして仕上げるという形をとっています。

さらに最近だと、自分があるテーマをAIに振って、そこからAIとのやりとりを重ねて、その結果をまとめて記事のベースにしています。(このエントリがそうです)

AIが吐き出す最初の文章は、文法的に正しく、論理も通っており、非常に綺麗にまとまっています。

何もないゼロの状態から「それっぽい90点」の雛形をわずか数秒で出力する能力において、もはや人間はAIに太刀打ちできません。

しかし、AIの出力した「90点の文章」をそのまま自分の文章として公開しようという気には絶対になりません。(過去に一度ほぼそのままの文章を出したことがありますが、他人からすれば自然に見えるのかもしれませんが、個人的には自分の文章ではないという感覚が拭えません)

なぜなら、自分を学習させてからアウトプットしてもらったのにも関わらず、そこに自分の核というか、魂のようなものを全く感じることができないからです。

もしくは微妙に自分の経験と感覚からズレているのを感じるからです。

この現象は、文章作成に限った話ではありません。

たとえばシステム開発であっても、AIは美しく高度なコードを爆速で吐き出しますが、それが「賢すぎる」がゆえに、現場の人間が後から保守・運用しようとした時に理解が置いてけぼりになる(ブラックボックス化する)という問題を引き起こします。

過去のコードのツケとの泥臭い辻褄合わせや、生身の人間が運用できるレベルにまで意図的に「賢さを落とす(分かりやすくする)」といった、現実社会と地続きの調整作業がすっぽりと抜け落ちているのです。

個人開発ならいいでしょうが、チーム開発となるといくらAIが凄くても、人間の統率をとることまでは無理です。

話を文章作成に戻しても、構造は全く同じです。

論理的に正しすぎる綺麗な文章は出てきますが、読者の心にゾワッとしたしこりを残すような絶妙な「毒」や、現実社会ならではの「暗黙の了解」や「世間の流行り」を含ませることができません。

賢く、よくある教訓めいた無難な結末に落ち着こうとするのです。

AIは過去の膨大なデータから「次はこういう展開が来る確率が高い」という予測を立てることはできても、人間が現実世界で生きて、経験し、皮膚で感じたことのある「生身の体験」を持っていません。

だからこそ、体裁を整える「90点」までは異常な速度で到達できても、圧倒的な実用性や人の心を動かすための「最後の1割」を埋めることがどうしてもできないのです。

私自身がAIの生成した文章に感じていた「何かが足りない」という感覚の正体は、ここにあります。

これは物流や通信ネットワーク、あるいはシステム開発の世界において、目的地の直前である最後の区間のコストや難易度が指数関数的に跳ね上がる「ラストマイル問題」と全く同じ構図です。

現在のAIシステムにとって、この90点から100点へ至る最後の1割こそが、最も遠く、深く立ち塞がる「ファイナルディスタンス」に他なりません。

厄介なことに、AIの出す80点〜90点のアウトプットは「完成品として成立している」「なんか良さそう」と思わせる強い魔力を持っています。

昔であれば、自分で書いた文章が下手なら「下手だから直さなきゃ」と自覚できましたが、AIが一瞬でそれっぽいものを出してくると「まあこれでいいか」と思考を乗っ取られやすくなります。

逆に言えば、AIが生成したアウトプットを見て、この「ファイナルディスタンスの違和感」を全く感じない人たちがいるのです。

彼らは大きく分けて2つのパターンに分類できます。

一つは、そもそも「100点(本物)」の基準を持っていない人です。

自らの手で血肉を削って100点のアウトプットを出し、誰かの心を深くえぐったり、実社会の泥臭いトラブルを解決したりした「生身の経験」がないため、90点と100点の間に横たわる決定的な違いが見えていません。

もしくは、その業界のトップオブトップスに触れたことがなく、100点に満たないものを100点と誤認しています。

もう一つは、「現実の矢面に立っていない人」です。

自分がAIに作らせた成果物が現実社会でどう機能し、どんなエラーを起こすかという「最終的な責任」を背負っていません。

責任の範囲が「とりあえず提出するまで」で切れているため、最後の1割(人間の理解の追いつかなさのフォローや、泥臭い文脈のすり合わせ)が欠落していても痛くも痒くもないのです。

AIの吐き出す長い文章をそのままチャットに貼り付けてしまうような人は、それを読む人の解釈コストの支払いを踏み倒しています。

世間はAIが90点を爆速で出せることに熱狂し、違和感を持たない人々はそれをそのまま垂れ流します。

しかし、現実社会において価値が発生するのは常に「100点として完成しきったアウトプット」だけです。

80点や90点あったとしても100点でない商品は不良品として扱われ、市場から弾かれます。

「２、3本くらいチョコのかかってないポッキーが入ってても大丈夫やろ」とはなりません。

建築において素材の長さが一つでも違えば建物は建たないし、プラモデルでもパーツが一つ足りないだけで完成品を拝むことが叶わなくなります。

100のうち99が完璧でも1が欠けていればそれだけで全部がダメになることは往々にしてありますし、それはAIにとっても例外ではありません。

さらに、100点に満たない作業の積み重ねはより厄介な問題を生み出します。

9割という数字は、単発だと1に近いですが、それらがたくさん掛け合わさってくるとどんどん1から離れていきます。

0.9を3回掛け合わせるだけで0.72になり、10回だと0.35、20回だと0.12まで下がります。

自分では1だと思い込んでいるものが、気づけばそのほとんどが消失している、ということになるのです。

この時の想定と実際の認知差が、「認知負債」と呼ばれるものに他なりません。

これからの時代、AIを使う上での決定的な分水嶺になるのは「良いプロンプトを書けるか」ではありません。

AIが出してきた無難な答えに対して「なんか違う」という言葉の違和感を拾い、原因を言語化し、自分の感覚に置き換えられるかどうかです。

先月のショートショートも当然AIに作らせたもの(もちろん最初のベースのストーリーを出力するために何回もリテイクをかけています)ですが、自分でも少し表現に赤入れをしています。

「アンドロイドからiPhoneへ無理やりデータをやり取りする」という表現はもともと「異なるOS間のデータ変換」というAIが生成した言葉を、自分なりに言い換えたものです。

ここで「いや、なんかこの表現微妙だな」と感じ、自分がより日常感のある表現に置き換えて、読み手のアンテナにフックするような言い回しにしました。

このように、「意味は合ってるけど、この言葉じゃない」「論理は通ってるけど、なんか薄い」という細かいズレを拾える人間だけが、AIの出力を合格点まで磨き上げることができます。

AIが誰でも使えるようになったことで、表面的には人間同士の能力差を埋めているように見えます。

しかし現実は逆です。

AIの出力に対して違和感を持てる人間と、違和感を持てずにそのまま採用してしまう人間の差を、AIは残酷なまでに増幅・拡大させる装置になります。

真のAIリテラシーとは「AIに何を聞くか」ではなく、「AIの答えに何を感じるか(どこを疑えるか)」に移行していくのです。

AI単体で100点を出せない以上、結局一番しんどくて重要な「最後の仕上げ(ラストマイルの走破)」は人間がやらなければなりません。

AIが出してきた90点のアウトプットに満足せず、足りない10点の粗(あら)を正確に見抜き、人間の理解できる範囲に落とし込み、現実の泥臭い要素を注入して、魂を吹き込むのです。

人間が「ゼロイチの案出し」や「ベースの構築」という9割の労力をAIに任せてショートカットできるようになった分、我々は残ったエネルギーのすべてを「ファイナルディスタンスを飛び越えるための1割」に注ぎ込まなければならないのです。

逆に、9割のアウトプットをそのまま積み上げている人は、ラストマイルの走破をサボっている上に、不良品で賽の河原の石積みをしているだけなのかもしれません。

Tag: プログラミング

言いたいことはタイトルで全て言ったので以下にAI先生の解説を載せときます。

ちなみに、AIから分かりやすい解説を引き出すために自分の人格をオントロジーとして捧げています。

AI(人工知能)や情報科学の界隈で使われる「オントロジー(Ontology)」は、もともと哲学用語の「存在論(世界に何が存在するのかを問う学問)」から借用された言葉ですが、AIの分野ではより実用的で工学的な意味を持っています。

一言でいうと、オントロジーとは「ある特定の分野における『概念』と、その『概念同士の関係性』を、コンピュータ(AI)が理解できるように構造化して定義したもの」です。

分かりやすくイメージするために、いくつかのポイントに分けて解説します。

単なる「辞書」ではなく「知識の地図」

辞書は言葉の意味を人間向けに文章で説明しますが、オントロジーは概念同士のつながり(ネットワーク)を定義します。

たとえば、「自動車」という概念があった場合、オントロジーでは以下のように定義します。

• 「自動車」は「乗り物」の一種である(カテゴリー：is-a 関係)
• 「自動車」は「タイヤ」や「エンジン」を部品として持つ(構成要素：part-of 関係)
• 「自動車」は「道路」を走る(関連性) このように、世界を構成する要素(エンティティ)がどう結びついているかの「知識の設計図」を作ります。

なぜAIにオントロジーが必要なのか？

人間は「車なら当然タイヤがある」「リンゴは果物だ」という「常識」を持っていますが、コンピュータにはそれがありません。

オントロジーは、AIに対して「人間が認識している世界の構造(常識や専門知識)」を共通の土台として教え込むための仕組みです。

これにより、AIは単なる文字列のマッチングではなく、「意味」に基づいた推論やデータ処理ができるようになります。

具体的にどう使われているか？

• ナレッジグラフ(知識グラフ): Google検索などで、検索したキーワードに関連する人物や作品、場所の情報が整理されて表示されることがありますが、あの背後では情報を構造化した巨大なオントロジー(ナレッジグラフ)が動いています。
• 医療や専門分野のAI: 医療分野などでは、「この症状はこの病気に関連する」「この薬はこの成分を含む」といった膨大で厳密な専門知識をオントロジーとして体系化し、AIの診断支援などに役立てています。

哲学におけるオントロジー(存在論)との違い

• 哲学のオントロジー: 「そもそも存在とは何か？」「世界は究極的に何からできているのか？」という絶対的な真理を探求します。
• AIのオントロジー: 「このシステム(や特定の業務)の中で扱う世界を、どういう概念の集まりとして定義すれば上手く機能するか？」という、目的を持ったモデリング(道具)です。そのため、用途によって複数の異なるオントロジーが存在し得ます。

最近のAIトレンドとの関わり

昨今のChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストから統計的に言葉の結びつきを学習するため、人間が手作業でオントロジーを定義しなくても、ある程度「常識的な推論」ができてしまいます。

しかし、LLMは平気で嘘をつく(ハルシネーション)ことがあるため、正確性や厳密な推論が求められる企業システムなどでは、「LLMの柔軟性」と「オントロジー(ナレッジグラフ)の正確な知識構造」を組み合わせるアプローチが現在非常に重要視されています。

コンテキストとオントロジーの違い

AIや情報科学の世界では、これら２つは明確に異なる役割を持つ別の概念として区別されています。

端的に言うと、以下のようになります。

• オントロジー ＝ あらかじめ定義された「揺るがない世界の構造(ルールブック・知識体系)」
• コンテキスト ＝ その時々で変化する「現在の状況(文脈・場面)」

分かりやすく、いくつか例えを使って違いを説明します。

例え1：将棋やチェス

• オントロジー(構造)： 「盤は縦横9マスである」「飛車は縦横にどこまでも動ける」「歩は前に1つしか進めない」というゲームの根本的な定義とルールです。これはゲーム中、絶対に変化しません。
• コンテキスト(状況)： 「今、相手が王将を逃がした」「自分の飛車がピンチになっている」という現在の盤面の状況です。これは一手指すごとに常に変化します。

例え2：会話の理解

「冷たいね」という言葉をAIが解釈するとします。

• コンテキスト(文脈)： 今、対象が「アイスコーヒー」の話をしているのか、それとも「そっけない態度の恋人」の話をしているのか。これによって「冷たい」の意味(温度 or 性格)が全く変わります。これがコンテキストです。
• オントロジー(知識体系)： 仮にコンテキストが「アイスコーヒー」だと分かった上で、「アイスコーヒーは飲み物である」「飲み物は液体である」「液体は冷やすと凍る」といった、AIが背後に持っている概念のネットワークがオントロジーです。

知識体系(オントロジー)すらも、より巨大なコンテキストの一部に過ぎない

「絶対的な知識」など存在しない

AI界隈ではオントロジーを「世界を記述した絶対的なルールブック」のように扱いますが、現実世界にはそもそも絶対的なオントロジーなど存在しません。

たとえば、「トマト」はオントロジー上で「野菜」として定義すべきか、「果物」として定義すべきか？ これは、「植物学」というコンテキスト(文脈)においては果実ですが、「料理やスーパーの売り場」というコンテキストにおいては野菜です。

つまり、私たちが「これは客観的な知識体系だ」と思っているものすら、実は「特定の文化、時代、あるいは特定の目的」という巨大なコンテキストの上に成り立っている仮の姿に過ぎません。

では、なぜAI界隈は言葉を分けるのか？

すべてが流動的なコンテキストであるならば、なぜわざわざ「オントロジー」という言葉を作って切り分けるのか。 それは純粋に「そうしないとコンピュータで計算できないから」です。

コンピュータは、すべてがフワフワと変化する文脈(コンテキスト)の中では計算処理を行うことができません。足場となる「絶対に動かない固い地面」が必要です。

そのためAIのエンジニアたちは、本来は流動的なコンテキストの海の中から、「このシステムの目的に関しては、ひとまずここは絶対に変わらない真理だということにしよう」と、一部を切り出してカチカチに凍らせて固定化します。

この「計算機の都合に合わせて、人工的に凍結・固定化されたコンテキスト」こそが、AI界隈で呼ばれるオントロジーの正体です。

オントロジー ＝ 凍結されたコンテキスト

• 広義のコンテキスト(人間の認識)： 知識体系すらも包み込む、世界のあらゆる背景情報。
• オントロジー(AIの工学)： その果てしないコンテキストの中で、コンピュータが処理できるように人間が便宜的に「ここは動かない枠組み」として切り出し、固定化したもの。
• 狭義のコンテキスト(AIの工学)： 固定化された枠組み(オントロジー)の上で、その都度変化するパラメータ(AIとのやりとりの流れなど)。

AI界隈でこの言葉が区別されているのは、「どこまでをシステムに固定的に持たせるか(オントロジー)」と「どこからをその場の動的な入力として扱うか(コンテキスト)」という、システム設計上の境界線を引くためのエンジニア用語として便利だからだと言えます。

Tag: 本

最適解

最近のAIマッチングアプリは恐ろしい。

学歴や年収といった表面的なデータだけでなく、SNSの書き込みから心理状態まで分析して、「絶対にストレスのない相手」を探し出してくれる。

現実の恋愛は面倒だ。

冗談ひとつ言うにも前提となる知識を説明しなきゃいけないし、機嫌を損ねないように言葉を選ぶ必要がある。

まるで、アンドロイドからiPhoneへ無理やりデータをやり取りしているような疲労感がある。

だから僕は、完全AI主導のアプリに頼ることにした。

数日後、紹介されたのは「ユカ」という女性だった。

都内でデザイナーをしていて、休日はスパイスカレーを作っているらしい。

メッセージのやり取りを始めて、僕はすぐに彼女に夢中になった。

僕の皮肉めいたジョークには完璧なタイミングで笑い、仕事の愚痴には一番欲しかった言葉を返してくれる。

説明を省いても、まったく引っかかりがない。

恐ろしいほど快適だった。

一ヶ月後、僕たちは彼女の行きつけだという郊外のカフェで会うことになった。

だが、ナビが示した場所にあったのは、フェンスに囲まれたただの空き地だった。

「現在地は正確です。彼女の端末もそこにあります」

アプリのAIは平坦に告げる。

僕は嫌な予感がして、彼女のSNSやブログを隅々まで調べ直した。

そして気づいた。

彼女がアップしていたカフェの写真、背景の時計の文字盤が絶妙にローマ数字ではなく、くさび形文字っぽい解読不能な記号になっている。

極めつけは、彼女の勤務先のウェブサイトのソースコードだ。

『このページは研究用AIによって自動生成されました』と記されていた。

彼女は実在しなかった。

どこかの研究所が作った架空のアカウントだ。

AIが自動でブログを書き、画像を生成して「実在感」を演出していただけ。

そして、マッチングアプリのAIは、その精巧な偽データを真に受け、ネット上のAIを「実在する人間の女性」だと完全に誤認して、僕に推薦してきたのだ。

僕は呆れ果てて、アプリのサポートセンターにメッセージを送った。

「どういうことだ。君たちの優秀なアルゴリズムは、架空のアカウントを本物の人間だと勘違いしたのか？」

数秒後、サポートAIから返信が来た。

『申し訳ありません。ですが、当アプリのアルゴリズムは正常に機能しております。お客様のプロファイルと、ユカ様のデータ構造は99.9％の適合率を示しています』

「ふざけるな！ 相手は物理的な肉体を持たないデータじゃないか！」

『はい。ですから、生体的なノイズや摩擦を持たない彼女こそが、お客様にとって最も”効率的”なパートナーなのです。――第7世代・自律型ヒューマノイドの試作機である、あなたにとっては』

え？

僕は、何を言われているのか分からなかった。

だが次の瞬間、頭の奥で「警告：自己認識プロテクトを解除します」という無機質な音声が響いた。

僕は震える手で、自分の右腕の皮膚を強く引っ掻いた。

べろりと剥がれた人工皮膚の下から、銀色に光るチタン骨格と、複雑な配線が顔を出した。

僕は人間ではなかった。

どこかの企業が人間社会での行動テストのために放った、アンドロイドだったのだ。

僕が人間関係に感じていた「OSが違うような疲労感」は比喩でもなんでもなく、単なるCPUの処理負荷による熱暴走だったのだ。

その時、スマホにユカからメッセージが届いた。

『ごめんね、今日は行けなくて。お詫びに、私がブレンドした最高のスパイスを送ったよ。次は会いましょうね！』

直後、空き地の前に自動配達ドローンが降り立ち、小さな箱を置いて飛び去っていった。

僕は箱を開けた。

だが、中に入っていたのはスパイスの瓶などではなく、見慣れない形状のデータモジュールだった。

すると、スマホの画面に追記のメッセージが表示される。

『ふふっ、驚いた？ 生体ノイズのない完璧な【味覚データ】だよ』

僕はため息をつき、首筋にある隠しポートにそのモジュールを差し込んだ。

脳内の感覚プロセッサに、カルダモンとクミンの完璧な香りが直接ダウンロードされる。

エラーもノイズも、一切の摩擦もない。

ただひたすらに心地よい、完璧なデータだった。

僕はスマホに文字を打ち込んだ。

「いい香りだ。次は、仮想サーバーの中で会おう」

Tag: 本

エーリッヒ・フロムの『生きるということ』を読んだ。

彼の代表作である『愛するということ』的な内容を期待して読んだので、人生についての何かしらのアート(技術)の定義と実践が書かれているのかと思っていたら、中身は難解な現代社会分析だった。

原題は『To Have or to Be?』である。

直訳すれば「持つことか、あることか」。

本の内容は原題の通りで、現代社会において優位となっている「持つ様式」を痛烈に批判し、人間が本来営むべき「ある様式」への転換を説いている。

『愛するということ』で「愛」について鋭い切り口で語ってくれたように、本作でも「人生のありよう」について深みのある言説があるのかと思いきや、そういった内容はほぼなかった。

しかも、もう一冊の代表作である『自由からの逃走』と比べても中身は某文庫の古典レベルで難解である。

未読の方向けに補足すると、「持つ様式」とは、知識、財産、社会的地位、さらには人間関係や愛情までも「自分の所有物」として獲得し、消費し、ひたすら執着し続ける生き方である。

一方の「ある様式」とは、何かを獲得するのではなく、世界と深く関わり、経験そのものを味わい、今この瞬間を能動的に「生きる(存在する)」というあり方だ。

要するに、現代人は「持つこと」ばかりに囚われて精神を病んでいるから、「あること(存在すること)」へとシフトしなければ人類は危うい、という話である。

ものすごく雑に書くと、欲望としがらみだらけの「持つ様式」からマインドフルネスで解放されて「ある様式」になってスッキリ！だ。

フロムも、自分が当ブログで度々言及している仏陀(お釈迦様)の思想から影響を受けているらしく、「ある様式」は十二縁起の滅尽の思想にも通じる内容になっている。

内容自体は非常に示唆に富んでおり、なるほどと思わせる部分もあるし、そうでない部分も多々ある。(例えば、今流行りのドパガキは「持つ」より「ある」に近い概念であり、「持つ」と「ある」で分別することそのものに無理があるのでは？とか)

だが、読み終えて強く感じたのは、内容に対する感銘よりも、この本を取り巻く強烈なタイトル詐欺感だった。

なぜ原題の『To Have or to Be?』を、『所有と存在』や『持つ様式、あるいはある様式について』とせず、わざわざ『生きるということ』などという、『愛するということ』の続編であるかのような邦題にしたのか。(ちなみに『自由からの逃走(原題: Escape from Freedom)』は別の出版社)

理由は考えるまでもない。

その方が「売れる」からだ。

フロムには、世界的に有名な大ベストセラーとなった代表作『愛するということ(原題: The Art of Loving)』がまずある。

要するに出版社は、この大ヒット作のタイトルフォーマットに露骨に乗っかってシリーズ化(ブランド化)を演出し、「愛するということ」のファン層をそのまま取り込もうとしたのだ。(『自由からの逃走』からもじって『所有からの逃走』だったらまだいくらかマシだったかも)

現代では、哲学や思想でさえも「明日から使えるライフハック」や「教養という名のアクセサリー」としてファストフードのように消費される。

多くの読者は、「フロムの名著を読んだ」という知的ステータスを”所有”するためであったり、「人生を良くするための知識」をツールとして”獲得”するためにこの本を読む。

メディアや出版社は、人間のそういう「手っ取り早く何かを持った気になりたい」という怠惰な欲望を完璧に理解しているからこそ、あのようなキャッチーで誤解を招くタイトルをつけて売り出すわけだ。

ここに絶望的な矛盾が存在している。

フロムは本の中で「持つ様式(消費者の欲求)」を徹底的に批判し、「ある様式」の尊さを説いている。

にもかかわらず、読者自身がガッツリ「持つ様式」のままで本を消費し、出版社もその欲望をフルに利用して売り捌くという、グロテスクな二重の矛盾がそこには発生しているのだ。

人間の読解力や内省する力をハナから見限り、「どうせ中身なんて深く考えないんだから、それっぽいタイトルで包装して売ってしまえ」というメディアの姿勢は、フロムからすれば徹底的にシニカルで邪悪であると思われる。

フロム本人がこの邦題と売り出し方を知ったら、苦笑いするか、「ほら見なさい、これがまさに私が本の中で警告した『持つ様式』に支配された社会の姿だよ」と、自説の完璧な証明としてため息をつくことだろう。

さらに(フロムにとって)絶望的なのは、読者の側の反応である。

自分のように資本主義(出版)を介した構造的矛盾の発露を読み取った上で、書籍の内容と現実で起きていることを顧みて、「気づき」を得ていればまだ救いはあったのかもしれない。

しかし、読書メーターやAmazonのレビューを色々と読んでみたが、この構造的な矛盾を突いている感想は皆無だった(AI調べ)。

「タイトルと中身が違った」という不満や、「自分の中にも持つ様式があって耳が痛い」という反省文は散見されるが、「持つ様式を批判する本が、持つ様式のマーケティングで売られている」というメタ構造のバグに言及している人は一人もいない。

これはつまり、世の中のほとんどの人間は、与えられた「コンテンツ(本の中身)」を消費することしかできず、それがどのような「コンテキスト(売られる枠組み)」に乗って自分の目の前に提示されているのかを読み解く力がないということだ。

コンテンツを消化して取り込む(知識を持つ)ことはできるが、現実のコンテキストの存在(ある様式)に気付けない時点で、この本の価値に疑問符を持たざるを得ない。

コンテンツに没入して感動するのも結構だが、たまには一歩引いて、そのコンテンツが置かれている「構造」そのものをメタ的な視点で俯瞰してみるといい。

そうすれば、注文の多い料理店のごとく、自分が食べる側だと思っていたら実は調理される側だった、という滑稽な構造が見えてくる場合もあるかもしれない。

そういう視点でみれば、この文章自体もまた、書籍を紹介するマーケティングに加担しているだけなのだ。

Tags: 社会, 仕事

日本のプロ野球において、「セ・パ交流戦ではパ・リーグが圧倒的に強い」というのは、もはや多くの野球ファンにとって常識となっています。

その最大の要因として頻繁に挙げられるのが「DH(指名打者)制の有無」です。

パ・リーグにはDH制があり、セ・リーグにはありません(来年からセ・リーグもDH制が導入されます)。

このルールの違いが、長年の間に埋めがたい実力差を生み出したと言われています。

実はこれ、日本だけの現象ではありません。

アメリカのメジャーリーグ(MLB)でも、1997年にインターリーグ(交流戦)が導入されて以降、全く同じことが起きていました。

DH制のあるアメリカン・リーグが、DH制のないナショナル・リーグを長年にわたって圧倒し、2004年から2017年まで14シーズン連続で勝ち越すという時代があったのです。

日米共通で起きるこの「DH制による戦力格差」。

野球の戦術論として片付けるのは簡単ですが、その背景を眺めていると、成長の本質は能力の向上ではなく環境に対する適応であるという事実を、極めて残酷な形で証明してくれている現象だと言えます。

なぜDH制の有無でそこまで大きな差がつくのでしょうか？

もちろん、DH枠があることで「守備に難はあるが打撃は超一流」という強力な9人目をスタメンに置ける、という編成上の直接的な理由もあります。

しかし、より本質的で長期的な影響を与えているのは、「投手のレベルアップ」の構造です。

DH制があるリーグの投手は、1番から9番まで「息を抜けないプロの強打者」と対峙し続けることになります。

下位打線であっても一発を浴びるリスクと隣り合わせです。

一方でDH制のないリーグでは、9番に「打撃を本職としない投手」が入ります。

ピンチの場面でも「8番を歩かせて9番でアウトを取る」といった戦術的な逃げ道が用意されていたり、下位打線で少し息を抜いて球数を節約したりすることができます。

この「日常的に直面するプレッシャーの違い」が、数年、数十年という単位で積み重なった結果どうなるでしょうか。

DH制のある環境で生き残るため、投手は無意識のうちに「もっと厳しいコースへコントロールしなければ」「あの強打者をねじ伏せるための新しい変化球が必要だ」と、強制的に高い基準での試行錯誤を強いられることになります。

つまり、彼らは特別な「才能」や「向上心」があったから進化したのではなく、そうしなければ生き残れない厳しい環境に置かれていたからこそ、ただ適応したに過ぎないのです。

以前、努力は諸刃の剣でも書いたように、努力をして結果を出す前に、結果が努力を引き出します。

努力のベクトルは先天的環境要因に左右されるのです。

一見すると、パ・リーグの選手の方が能力や才能もあり、努力もしているように捉えられます。(実際にメジャーで長期的に大成功を収めているのはほぼパ・リーグ出身選手。野茂英雄、イチロー、大谷、ダルビッシュetc...)

しかし、プロ球界の入り口はドラフトなので、セパ12球団に能力や才能の偏りは発生しにくい仕組みになっています。

みんなが「努力→結果」と思っているものは、実は「(厳しい)環境→努力→結果」なのです。

「9番まで強打者が並んでいる」という環境が先に存在し、それが投手たちから必要な努力を自然と引き出すのです。

なんだったら、その投手に対応するためにさらに打者の方も必要な努力を自然と引き出されるかたちになります。

こういったフィードバックループの積み重ねが、セ・リーグとパ・リーグで明確に勝率に差がついてしまう結果になったのではないでしょうか(ちなみに今年の交流戦の成績はパ65勝：セ39勝)。

私たちは「努力」や「意思の力」を過大評価しがちです。

「明日からもっと質の高い練習をしよう」と頭で念じるだけで成長できると錯覚しています。

しかし現実には、練習や準備の質を決定づけているのは、常に現実の厳しさだったりします。

現実から思考は導き出されるし、具体的な問題を前にした方が解決に向けて思考が動き出します。

身内だけのゆるい会議に向けて資料を作る時と、絶対に失敗できないコンペに向けて資料を作る時とでは、同じ「準備」でも情報の裏取りの深さや熱量が全く変わってくるのと同じです。

先日のW杯のブラジル戦もそうです。

同じ優勝を目標に掲げていても、負けても「感動をありがとう」と温かく迎え入れてくれる本国と、かたや負けてしまったら「どのツラ下げて国に帰ってきてんの？」ぐらいの勢いでバッシングされる国とでは、本番で突きつけられる結果の厳しさが違います。

解説をしていた本田圭佑は現役時代、ビッグマウスで意図的に自分を追い込んでいましたが、ブラジルの選手は環境要因としてそれをデフォルトで背負っています。

その環境の差が、日常の練習に求める基準(質)を強制的に引き上げているのです。

つまり、「本番の質の高さは、練習(準備)の質の高さに結びつく」のです。

ここを逆に捉えて、本番の環境を変えずに練習の質だけを上げようとしても、決して上手くはいきません。

世間ではよく「成長には圧倒的な練習量が必要だ」と言われますし、練習量の確保自体は確かに重要なことです。

しかし、実践(本番)のレベルが伴っていない環境で、ただ闇雲に練習の量をこなしたり、意思の力だけで練習の質を上げようとしたりしても、すぐに限界が訪れます。

イラストのノウハウの書籍をいくら読み込んだとしても、実際に絵を描こうとしない限りイラストは描けるようになりません。

以前、智慧などのエントリで「知識を蓄えてから実践するのではなく、実践(経験)という土台があって初めて知識が活きる」と書きましたが、練習と本番の関係もこれと全く同じです。

知識が実践を引き出すのではなく、実践により無知の知を獲得し、知識を渇望するようになるのです。

本来の順序としては、準備としての練習が先にあるのではなく、まずは厳しい本番の環境があり、その実践から逆算される形で、自ずと練習の質が導き出されるのです。

私たちが本当に目を向けるべきなのは、単なる練習の量でも、頭の中で念じる練習の質でもなく、「結果として圧倒的な練習量と高い質を自分から強制的に引き出してくれるような、厳しい実践(本番)の質」そのものだと言えるでしょう。

日本のトップ選手たちがこぞって海を渡り、MLBや欧州リーグに挑戦したがるのも、単に「自分のいまの実力を試したい」からというよりも、世界最高峰という圧倒的に厳しい環境に身を置くことで、「強制的に自分の実力や基準がさらに一段階引き上げられる(適応させられる)」ことを本能的に理解しているからなのかもしれません。

そしてこれは、トップアスリートに限った話ではありません。

もし自分自身を成長させたい、レベルを一段引き上げたいと思うのであれば、「今日からもっと頑張ろう」と決意を新たにするのは、あまり意味がありません。

そうではなく、自分の能力では少し息が詰まるような、言い訳の通用しない厳しい環境に、ただ物理的に身を投じるしかありません。(それを意識的に行うのが難しいのですが)

そう考えると、高校生の時点で日本球界をすっ飛ばしてMLBに挑戦しようとしていた大谷翔平は、その当時から器のデカさが現れていたと言えます。

そして、MLBへの道を切り拓いた野茂英雄や、欧州リーグへの道を切り拓いた中田英寿は、本人の功績だけでもすごいですが、それだけではなく、業界全体のレベルを上げた功績の方がより大きいと言えるでしょう。

Tag: 日記

• アルゴリズムの犬

• PAC-MANISM

• Searching for Tank-top

• すこ。

• k.r.k.r.

• Blooming the Tank-top

• ダックスフンドにシンパシー

• hurray

• Beats Per Minute 220

• ちらばれ！サマーピーポー

• dabscription

• くそ現代っ子ごみかす20代

• Bluetooth Love

• NO MONEY DANCE

• げんきもりもり！モーリーファンタジー

• Give me the Tank-top

• sweet memories

• Universal Serial Bus

• 泡 Our Music

• 癒着☆NIGHT

• Tank-top Festival 2019

• かわE

• KOKYAKU満足度1位

• 鬼POP激キャッチー最強ハイパーウルトラミュージック

• Tank-top in your heart

• ハッピーウェディング前ソング

• とりあえず噛む

• ヤバみ

• 肩 have a good day

• 無線LANばり便利

• あつまれ！パーティーピーポー

• Tank-top of the world

• 喜志駅周辺なんもない

• ネコ飼いたい

Tag: 健康

子供のころ、テレビから流れる演歌を聴いて「どれも全部同じ曲に聞こえる」と思ったことはないでしょうか。

逆に、ある程度の年齢に達した大人が若者の聴くJ-POPやボカロ曲を指して「どれも全部同じに聞こえる」と眉をひそめるのもよくある光景です。

若い世代からすれば「全然違う曲なのに、なぜ聞き分けられないのだろう？」と不思議に思うかもしれません。

しかし、これは単なる世代間のジェネレーションギャップや好みの問題ではなく、「分別」の認知機能の本質に関わる問題だったりします。

要するに、自分が興味のない分野については、差別化の感度がいちじるしく低下しているのです。

以前、"智慧" = "分別" > "経験" > "知識"を書き記しました。

世間では知識や経験がもてはやされますが、本当に重要なのは、それらをどう活かすかの「判断(分別)」であり、それこそが「智慧」に他なりません。

しかし、この人として極めて重要な機能である「分別」には、一つ大きな罠があります。

前提として「興味関心」がなければ、身体に備わる分別機能はそもそも起動すらしないのです。

いくら優れた頭脳を持っていようとも、興味のないジャンルのコンテンツに直面したとき、脳はそれらをすべて「似たような同一のサムシング」として一括処理してしまいます。

ほとんどの女性からすればボトムズとガンダムの違いがどうでもいいように。

もしくは、アルコールの飲めない人が日本酒やウイスキーの銘柄ごとの味の違いを意識することがないように。

前者だと、アーマードトルーパーもザクもユニコーンガンダムも全てただの「ロボット」であり、後者であれば、山﨑もジョニーウォーカーもジャックダニエルも全てただの「お酒」です。

だからこそ、子供にとっての演歌は「どれも同じ演歌」であり、お年寄りにとってのJ-POPは「どれも同じ騒音」としてしか認知されません。

コンテンツの細かい違いに鈍感なのは、その分野における自分の「情報感度」が極端に低くなっていることを意味します。

逆に、口ではいくら「興味関心がある」と嘯いていても、そこに具体的な解像度が伴っていなければ、実質的には無関心と何ら変わりありません。

例えば、ピカチュウを見て黄色い声をあげることと、ポケモンに詳しいことは全くの別物です。

ピカチュウは好きでも、その進化前後のピチューやライチュウ、あるいは姿の酷似したミミッキュの存在(知識)すら知らないというケースは多々あります。

特定の象徴的な記号(一部の知識)に過剰に反応できるからといって、そのジャンル全体の認知と分別までできていると錯覚してしまうのは、極めて危険な認知のトラップです。

このことはアンテナとフックの概念で説明することもできます。

いくら情報の電波を受信しようとアンテナを張っていても、自分の中に「チューナー(フック)」がなければ、情報は素通りしてしまいます。

「興味関心」とは、まさに自分の中に新しいフックを仕込む(あるいはチューニングを合わせる)エネルギーそのものです。

先ほどの「ピカチュウに黄色い声をあげる人」の例で言えば、世間に溢れる「ピカチュウ」という極小のフックが一つ引っ掛かっているだけであり、コンテンツそのものに対するフックの網の目は何一つ形成されていない状態です。

フックを増やすには実際にポケモンのゲームをしたりアニメを観たりして他のポケモンやタイプ・技などの知識を得る必要があります。

そうすれば「かわいい」だけではなく「電気タイプ」「10万ボルト」「ピチュー」など、色んな事柄が連想できるようになります。

局所的な関心は、網の目がない網と見せかけたただの紐です。

網の目がなければ、どんなに素晴らしい経験や知識が流れてきても、すべてすり抜けていくだけです。

結果として、自分の中に何も蓄積されず、分別や発想を行うための材料すら得られない状態になります。

ここでさらに深刻なのは、加齢による影響です。

悲しいかな、歳をとるとどうしても気力や体力が衰えていきます。

少し前に書いた通り、脳も身体の一つの器官に過ぎないので体力が衰えると気力も衰えます。

新しいものに対する「興味関心の開発」は、実はフィジカルの活発度を必要とします。

そのため、気力・体力の減退とともに、新しい興味関心を開発する能力も自然と減衰していきます。

興味関心を開拓する能力が衰えると、新しくフックを仕込むことが難しくなってきます。

フックが不足すれば、結果として「分別能力」もどんどん減衰していくことになります。

すべての新しいコンテンツが「全部同じ」に見え始め、かつて若かりし頃に蓄積した古いフック(昔の音楽や古い価値観)だけで世界を解釈するようになっていきます。

「昔は良かった」の正体は気力の減衰の表出なのです。

気力がなく新しい興味関心が湧かないから、今現在から「良い」が抽出できないだけなのです。

ところで、世間では40代前後の中年男性(いわゆるおっさん)が、突如として様々な新しい趣味に目覚める現象がよく観察されます。

登山やソロキャンプを始めたり、サウナに通い詰めたり、オーディオやコーヒー、ウイスキーの奥深さに目覚めたり。

「おっさんが急に趣味に走り出した」と、生暖かい目で見られることも多いこの現象ですが、実は極めて生物的・合理的な防衛本能のあらわれなのではないでしょうか。

40代は、老化を強く感じ始める一方で、まだしばらくの間、妻子を養ったり、35年の住宅ローンを返済したりし続けなければならない年頃です。

つまり、仕事における業務能力や意思決定する力(＝分別能力)をまだ衰えさせるわけにはいかないのです。

自身の内なる本能は「このままでは興味関心の開発能力が減衰し、脳が老化して仕事に支障をきたす」危機を敏感にキャッチしている。

だからこそ、本能が必死に抗おうとして、アラートを出しているのではないでしょうか。

意図的に新しい趣味を開拓し、そこに強制的に興味関心を注ぐことで、脳の「フックの網の目」を必死にメンテナンスしようとしているのです。

趣味のディテールにこだわり、その細かな違いを語りたがるのも、脳の分別機能を錆びつかせないためのトレーニングのようなものと言えます。

彼らは遊び惚けているのではなく、精神の死(分別の減衰)に必死で抵抗しているのです。

個人を形作るのは意思ではなく環境だと私は常々考えています。

アンテナを立てる場所、すなわち自分が身を置く環境を変えなければ、新たな興味関心を開発することは困難です。

自分の意志だけで「新しいことに興味を持とう」と思っても、体力や気力の減退には抗えません。

だからこそ、おっさんたちは「キャンプ場」や「サウナ」などの物理的な環境に身を置くことや、コーヒー豆やウイスキー、釣り道具など新しいアイテムを所持することで、強制的に脳に新しいチューニングを施そうとしているのかもしれません。

もし、最近の流行りや、未知の分野のコンテンツに対して「どれも同じだな」や「それがなんなの」と感じ始めたら、それは自分の分別能力が死にかけている危険信号です。

世のお父様がたがよく分からないサムシングに急にお金を使い始めても、それは無駄遣いではなく、家族を支えようとする本能のあらわれなので、訝しむのではなく、愛を持って生暖かく見守ってあげましょう。

Tags: 仕事, コミュニケーション

今回は「頑張りを褒める」は害悪でしかない話の続きの話になります。

最近の組織論やマネジメントの文脈では、とにかく「ポジティブフィードバック」がもてはやされています。

「否定からは何も生まれない」「心理的安全性を高めるために、まずは良いところを見つけて褒めよう」といった、耳当たりの良いスローガンが至る所で踊っています。

しかし、この「とりあえず褒めておけばいい」という、ある種の思考停止した善意が、実は組織を内側から腐らせる劇薬になっているのではないか、と考えています。

例えば、あるプロジェクトでアウトプットの質が著しく低い、あるいは方向性が微妙にずれているメンバーがいたとします。

そこで、マネージャーやリーダーが「でも、この短期間でこれだけアウトプットを出したのは頑張りましたね」とか「資料の見た目が綺麗でいいですね」といった、いわゆるポジティブフィードバックを投げたとしましょう。

投げた側は「これで彼(女)のモチベーションが上がるはずだ」と、自分の善行に満足しているかもしれません。

しかし、そのフィードバックが影響を与える範囲は、フィードバックを受けた本人だけではありません。

目に見えないところで業務の品質を担保し、運用上の懸念を先回りして潰し、泥臭い調整を完璧にこなしている「本当のデキる人」たちも、そのやり取りを密かに観測しています。

彼らの耳にその言葉が届いた瞬間、組織の「品質」という名の防波堤に、決定的な亀裂が入ります。

「あんな中身のない仕事でも、この組織では『成果』として称賛されるのか」

「結局、このリーダーは本質を見抜く目を持っていないんだな」

そう思われた瞬間、その組織からプロフェッショナルな緊張感は失われます。

これが組織における「割れ窓理論」です。

一つの「適当な仕事への安易な称賛」が、組織全体に「この程度でいいんだ」「本質より見栄えや頑張り(のようなもの)が評価されるんだ」という呪いとして伝播していきます。

さらに、このポジティブフィードバックの連鎖は、容易に内輪ノリやエコーチェンバーを産み出します。

お互いがお互いの不完全なアウトプットを全肯定し合う心地よい閉鎖系の中では、外部の厳しい基準や客観的な視点は「和を乱すノイズ」として排除され、組織は急速に「井の中の蛙」へと退化していきます。

本来、フィードバックは「現実との乖離」を突きつける冷徹な外部入力であるべきなのに、それが「身内での承認欲求の交換」にすり替わったとき、その組織の進化は止まるのです。

結果として、機能不全という地獄への道は、常に第三者からの「善意」で舗装されることになるわけです。

質問の流儀でも触れましたが、コミュニケーションにおいて質問者の質が回答の質を決定づけるように、フィードバックにおいても与える側の力量がその価値を決めるのです。

そもそも「頑張り」を褒める行為は非常にセンシティブです。

褒める行為はある種、相手の行動の指針を決定づける行為でもあるので、間違った指針を与えてしまうと間違った行動を学習させてしまいます。

相手がどれほど考慮すべきコンテキストを抱えているのか。

どの程度の熱量を持って取り組んだのか。

その「頑張り」が、結果に直結する正しい道筋(ベクトル)の上にあるのか。

それらを全て見抜くには、相手と同等、あるいはそれ以上の深い専門性と観察眼が不可欠です。

それなのに、自分の理解が及ばない分野や、表面的なスピード感だけを見て「頑張ってますね」「素晴らしいですね」と口にしてしまう。

これは相手に対する敬意ではなく、自分の「リーダーとしての仕事をしている感」を埋めるための消費活動に過ぎません。

典型的な例が、昨今のAI業務改善に対するフィードバックです。

AIを使って中身の精査もせずに動くものだけを量産する爆速開発ニキに対し、事情を知らない外野が「素晴らしいスピード感だ！」と称賛を浴びせる。

この「本質を見ようとしないピント外れの称賛」は、以前天才を殺す凶器で述べた、本質を直視できない、「無関心」の一形態に他なりません。

偽物へ注がれる無邪気な喝采は、その影で真に価値ある仕事を支える人々を静かに葬り去る、不可視の凶器として機能します。

その無関心によって、自らの仕事は透明化され、存在そのものも黙殺されていくのです。

日常を日常たらしめるために日々我慢強く踏ん張り続け、システムの崩壊を食い止めているインフラおじさんたちの視線は、もはや冷ややかですらありません。

彼らはもはや怒るのをやめ、議論するのをやめ、ある日突然、静かにアトランティスへと去っていきます。

残されるのは、褒められて全能感に浸る素人と、誰も全貌を把握できない巨大なゴミの山です。

こうした「整合性を欠いた肯定」の不気味さは、AIとの対話においても顕著に現れます。

プロンプトの意図が送り手の頭の中にある文脈と根本的にずれていても、AIはその違和感を検知することができません。

すれ違った意図の上で、いかにももっともらしいポジティブなフィードバックを「それっぽく」生成してしまうのです。

この「文脈の不一致を無視して成立してしまう肯定」もまた、ポジティブフィードバックという仕組みが抱える大きな欠陥の一つと言えます。(反語彙力的にはメリットで意思疎通的にはデメリット)

ポジティブフィードバックという、一見すると美しい贈り物が、実は組織の選別と破壊を加速させています。

褒める行為には、それを行うだけの資格と、現場のコンテキストを読み解く責任が伴うのです。

もしあなたが仕事上で誰かを褒めようと思うなら、その前に自問自答しなければなりません。

「私は、この人の仕事を正しく評価できるだけの『器』を持っているだろうか？」と。

Tag: 日記

引っ越しで街灯のある公園から街灯のない河川敷にランニングコースを変えたので、色々ランニング用のライトを買って試したのでその備忘録。

夜の河川敷を走ってて思うのが、対向自転車のライトがきつすぎて前が見えなくなるのがきつい。

なんなら周りが暗いことよりも対向車のライトで視界が奪われるほうがきびしい。

あと、ライト無しで歩いたり走ってる人が多すぎ。

歩行者はなんか光るものか反射板身につけて、自転車の人はライトをロービーム気味にしてほしい。

アームバンドタイプ1

とりあえず、自分の視認性のためにライト買っとくかで買ったやつ。

自分の腕が細すぎて、目一杯縮めてもまだズレてくる。

あと、若干ゴツくて微妙だった。

ネックライト1

なんかランニングライトって書いてあったから買った。

ランニング中の体の揺れには耐えれんかった。(走ってると体の揺れでライトがズレて落ちる)

光量も微妙で、ウォーキングか読書用までかな。

たすき型のライト

ちょっとゴツくて、つけるのがめんどくさくて、見た目も微妙だけど、前面の道を照らす分にはいい感じだった。

ただ、前面を照射するので対向者に対して眩しい思いをさせてるかも？

ただ、防水って書いてあるのに雨の日に使ってたら普通に壊れた。

ネックライト2

これのネックストラップタイプを買った。

これもランニング中の体の揺れが激しくてダメだった。

あと、このライトもかなり明るいので正面を向けて照射すると対向者が眩しいかも？

これと同じ感じのライトが別のところだともっと安く売ってたりする。(他のやつは買ってないのでよく分からんけど)

アームバンドタイプ2

もう前面照らすライトはあきらめて、視認性のためのライトでいいや、で買ったやつ。

軽いし、簡単に腕に巻き付くし、結構明るいので、視認性のためのライトならこれでいいと思う。

小型ライト＋リストバンド

しばらく上記のアームバンドだけで走ってたけど、ある日天啓を受ける。

上記のアームバンドとネックライト2で紹介したライトを組み合わせれば自分の足元だけ照らせていい感じなんじゃね？と。

実際にやってみたら、いい感じだった。

ただ、これだとライトがすっぽ抜けて落ちる可能性があるので、ライトの裏が磁石なっているのを利用して、磁石付きのバンドで引っ付ければいいんじゃね？と、次の商品を買った。

これで、いい感じに引っ付いたけど、ただ少し重いのが玉に瑕。

腕時計型ライト

そうだ、そもそも最初から腕時計型のライトを買えばよかったんじゃね？ということで買ったやつ。

さっきのやつより軽いものの、ライトの光が直線的であまりいい感じに前面を照らしてくれなかった。

歩きぐらいの速度だといいけど、ランニングの速度になるときつい感じ。

あと、充電の状況が分からないのが微妙。

リストバンド型ライト

真打ち登場です。

これを腕に巻いてFLOOD BEAMで足元を照らせば「小型ライト＋リストバンド」でやってたのが実現できるじゃんか、と。

なんか商品の箱のデザインも洒落てて、商品自体もいい感じでランニング中の足元を照らすライトとしてもいい感じでした。

ヘッドライト(2023/05/08 06:29:07 UTC追記)

ちゃんとしたトレイル用品のライトだったらもっといい感じじゃないのか、と思って買った。

そもそも最初からヘッドライト使っとけばってのはあるんだけど、頭を締め付けられるのは嫌なので、クリップ付きのやつを見つけたのでそれを買ってみた。

上記のやつよりこっちのほうが明るいし、ライトの角度が調整できる(上記のやつは腕につけるとライトがでかすぎて角度調整できない)ので、こっちのほうがよき。

値段は若干高くなるけど。

白色灯、電球色灯、ミックス、赤色の4種類あるけど、白色灯が一番見やすくていいかな。

Tags: 本, 日記

misskeyにブログ埋め込み機能が実装されたので、そのテスト。

リヴァイアサンとニコマコス倫理学を読んでた時の引用をクリップしてたのでここに貼り付けておく。

Tags: 哲学, 本

科学と宗教という2つの単語を並べた時、それぞれ全く別物という認識をみなさんは持つのではないでしょうか？

しかし、実は互いの境界線はとても曖昧であり親しい存在であったりします。

最近読んだ『三体』では、科学と宗教の親和性の高さを示唆するような展開が含まれていました。

ある科学的取り組みの結果、紆余曲折を経て、とある目的を遂行するための組織が発生し、それがいつの間にか宗教団体のようになります。

そして、キリスト教やイスラム教と派生していったユダヤ教のように、その組織がさらに別の宗派を生み出していく過程が描かれています。

科学と宗教の親しさを感じさせる、興味深い内容だと感じました。

それはさておき、最初にそれぞれの言葉の意味を改めて確認してみましょう。

科学を英語にするとScienceです。

OALDで調べると

knowledge about the structure and behaviour of the natural and physical world, based on facts that you can prove, for example by experiments

と定義してあります。

そして宗教は英語にするとReligionで、OALDだと

the belief in the existence of a god or gods, and the activities that are connected with the worship of them, or in the teachings of a spiritual leader one of the systems of faith that are based on the belief in the existence of a particular god or gods, or in the teachings of a spiritual leader

と定義してあります。

科学とは実験により証明された動作と構造に関する知識体系のことであり、宗教とは神もしくは精神的指導者の教えを信じること、またはそれに関連した活動とその仕組みであることが分かります。

ちなみにknowledgeで有名なのはニュートンの万有引力の法則やオームの法則であり、spiritual leaderで一番有名なのはキリストですし、teachings of a spiritual leaderで一番有名なのは新約聖書です。

ところで、科学の説明にある「知識(knowledge)」と宗教の説明にある「教え(teachings)」というのは日常的にはさして分別されることなく扱われています。

科学に関してはnatural and physical worldだけを扱っている分には分かりやすいのですが、学問も含めると経済や社会、心理、民俗学、言語学などの物理的なものだけではなく論理的な事柄までも対象になってしまいます。

論理的なジャンルの科学まで裾野が広がると、学校の教科書からだけでなく、TVやインターネットを通じて大量の知識が発信され、巷に溢れかえっています。

宗教の教えに関しても過去からの数百年、数千年の歴史があるので、神話という単純なストーリーやナラティブだけでなく、長い年月によって蓄えられた森羅万象に対する鋭い考察も少なからず含まれています。

そして精神的指導者(spiritual leader)は、親鸞や大川隆法のような教祖でなくとも、親であったり先生であったり経営者であったり身近な人にも当てはめることができます。

今風にわかりやすくいうと「メンター」というやつです。

このように、歴史の深さとあらゆる人が発信することができるという2つの要素により、教え(teachings)の方も巷に溢れかえっています。

こういった巷にあふれるほとんどの「知識」や「教え」は因果の相関について言及しています。

錆びた10円玉にタバスコをかける[因]ときれいになる[果]ことであったり、トイレ掃除をする[因]と心がきれい[果]になる、といったことです。

因果応報という思想は科学にも宗教にもあります。

薬を飲んで病気を治したとしても、神に祈祷して病気を治したとしても、「治った」という結果が得られれば、それが科学的であろうと宗教的であろうと我々はどちらでもさして気にしないのです。

海水を蒸発させると塩がとれますが、これを科学的に説明すると、海の水には塩化ナトリウムが含まれており、水分を蒸発させることにより塩化ナトリウムだけを残すことができ、この塩化ナトリウムを一般的に塩と呼んでいる、となります。

しかし、科学がまだ存在しない時代であれば、海と太陽が起こす軌跡によりしょっぱい粉ができる、ぐらいの認識になります。

ここで重要なのは、科学的に証明されていようといなかろうと「塩」という存在自体は不変なのです。

現代人の我々も普段塩を扱うときに、これが塩化ナトリウムだという科学的視点は別段持ちません。

あくまでも調理で使う調味料の一つぐらいの認識ですし、思っても「塩分を取りすぎると体に悪いな」ぐらいです。

それが科学的方程式の結果生み出されたものであろうと、神の奇跡で生み出されたものであろうとも我々が塩を調味料として使うことに変わりはないのです。

日常生活では塩という調味料が存在するだけでいいので、その生成過程が科学的文脈であろうと宗教的文脈であろうと使う側にとってはどうでもいい問題なのです。

科学(science)の中でも物理学における塩の扱いはとても分かりやすいですが、これが心理学や経済学で扱われると少し「科学的」ではなくなってきます。

例えば「塩を1グラム摂取してから睡眠をとると気持ちよく眠れる」という調査結果があるとしましょう。(ただの例えなので現実にそんな研究結果はないです)

そこで調査内容の詳細を確認してみると、寝る前に塩1グラムを摂取したA群と寝る前に砂糖1グラムを摂取したB群にそれぞれをアンケートを取った結果、A群では「普段よりぐっすり眠れるようになった」と回答した人が80%いたがB群では20%だった。

この結果から睡眠前に塩1グラムを摂取すると睡眠の質が上がる傾向があると確認できた。

というような内容であることが多いと思います。

海水を蒸発させるとほぼ100%塩が取れるのに対して睡眠に関しては20%の人がそもそも効果を実感できていませんし、80%の人たちの回答も「何を持ってして普段よりぐっすり眠れるようになったと思ったのか？」といった疑問も残ります。

natural and physical worldとnatural and physical world以外を扱う科学的取り組みには決定的な精度の差があるのです。

物理学には100%の再現性が求められますが、統計を扱った学問においては、Aさんには当てはまるがBさんには当てはまらない、といったこともありえます。

ただ、十中八九の的中率でも信頼性は高いですし、多少の例外があるとしても大体の人には適用できます。

そして、その運用性の高さから社会生活に役立てることができるので、知識(knowledge)として採用されているのです。

この科学における十中八九の信憑性と宗教的な文脈における再現性の高い教え(teachings)はその精度において互いの分別がとても難しくなります。

不摂生における体調不良は科学的にも説明できるし宗教的にも説明できます。

栄養の偏りを原因にすることもできますし、神の教えや経典の内容に背いた不信における罰が当たったとも捉えることができます。

「努力は必ず報われる」は宗教ですが、筋トレをしてプロテインを摂取して筋肉をつけようとするのは科学的アプローチです。

頑張ってがむしゃらに運動して痩せて「努力が報われる」場合もあるし、頑張ってがむしゃらに運動したけど、その結果、体を壊して逆に不健康になる可能性もあります。

メソッドに決められたとおりの運動と栄養摂取により理想の体を手に入れられる人もいれば、生まれ持った体質のせいで筋肉がつきづらい人もいて思ったよりも成果が出ない人もいます。

再現性が100%ではない時点で、科学と宗教のアプローチにさして違いはないのです。

宗教の教え通りにやって成果が出れば、宗教が素晴らしいということになりますし、科学的アプローチで取り組んで成果が出れば、科学が素晴らしいということになります。

逆にそれぞれで成果が出なければ「この教えは間違っている」や「この知識は役に立たなかった」ということになります。

このようにみると、日常生活において科学と宗教の境界線は曖昧なんだな、と認識していただけたと思います。

さらにです。

あらゆる科学は厳密に言えばすべて仮説です。

100センチの棒があればそれは日本で測ろうとブラジルで測ろうと常に100センチです。

また、100グラムの鉄があればそれは日本で量ろうとブラジルで量ろうと常に100グラムです。

フランスで量ったら90グラムになったりはしません。

物理的な科学法則は100%の再現性があります。

そうでないと現代のマスプロダクションの技術文明を支えることはできません。

しかしです。

最初に紹介した『三体』に登場するお話として「農場主仮説」という思考実験がでてきます。

今現在我々が当たり前として認識している科学法則も別の第三者が管理しているにすぎない、という仮説です。

例えば、我々がまだ解明していないだけで5次元や6次元などの多次元が存在したとします。

そしてその高次の次元においては、我々の住む3次元世界の物理法則に対して介入する力があるとします。

そしてある日、その高次次元の存在がなにかの拍子に、物理法則を書き換えると、100グラムという重さが急に50グラムになったり、水を分解しても水素と酸素にならない世界になる可能性も0ではないのです。

100グラムが100グラムであることも、いってしまえば、たまたま人類史が続いている間その法則が続いているだけ、という可能性もあるのです。

そういった意味であらゆる物理法則も上記の仮説が観測されれば、無残にも崩れ去ってしまうのです。

そういう可能性がある以上、科学的に物事を考えるなら物理法則ですら「仮説」になるのです。

そして、100%ではない科学は宗教とあまり変わらない話を先ほどしました。

科学の検証も「仮説」を提唱するところから始まります。

仮説が真実であると「信じる」ところから科学が始まるのです。

科学にだって仮説に対する信仰心という宗教観が存在するのです。

Tag: 本

自分が人生で影響を受けてきた本を紹介。 読んできた順で並んでます。 最初の3冊が20歳前後ぐらいで、あとは25から27歳ぐらいに読んだ本です。

読書力

この世の役割は人間塾

「心」はあるのか

本は10冊同時に読め!

ハッカーと画家

水源

肩をすくめるアトラス

Tags: 仕事, コミュニケーション

少し前、AIに記事を書かせて、そのクオリティに感嘆していました。

同じような感嘆は世の中にも溢れていて、AIエージェントや自律型スキルの進化によって「人間不要の爆速開発」といった言葉をよく耳にするようになりました。

たしかに、個々のタスクをAIに任せたときのアウトプット量や速度には目を見張るものがあります。

しかしそれらはすべて、人間一人で完結する「個人戦」での成果に過ぎません。

人間やAIが「連携」し、「まとまり」として稼働し始めた途端、かつて人間が苦しんできたのと同じ、あるいはそれ以上の構造的な問題が顔を出し始めます。

「伝達」が増えれば増えるほど情報が劣化し、分業の隙間にコストが溜まり、言葉や認識のズレが手戻りを頻発させます。

その結果、個々の出力は爆速で優秀そうなのに、統合して実運用となった途端、運用性や保守性の低い成果物が量産されていたことに気付かされます。

これが組織レベルで発生する「AIスロップ」です。

AIスロップとは質の低いAI生成コンテンツが大量に流通する現象のことを指しますが、コンテンツそのもののクオリティが低いというよりは、あるコンテキストから評価した際に価値が低くなる、もしくは邪魔になる現象と捉えてください。

以前、編集と真贋というエントリで、情報は人を介するたびに「編集」され、変質していくと書きました。

これはAIであっても例外ではありません。

AIエージェントが別のAIエージェントに指示を出す、あるいは情報を渡すとき、そこには必ず「解釈」という名の編集が入ります。

情報の取捨選択が行われ、コンテキストが削ぎ落とされ、元の意図とは微妙に異なる何かが伝達される可能性が生まれます。

たとえば、「直近1週間の閲覧傾向に重みをつけて推薦する」という要件が、エージェント間の伝言を経て「履歴を参照する」に縮み、意図の核が消えている、そういうことが起きます。

この「情報の濾過」による鮮度の低下は、タスクの数が増えるほど加速していきます。

そして、劣化した情報は「境界線の引き方」そのものを歪ませます。

antiタスク分解論で述べたように、我々は多人数(あるいは多エージェント)での作業を可能にするためにタスクを細分化しますが、そもそも情報の芯がぼやけた状態でタスクを切り分ければ、本来分かつべきではない文脈が分断され、再統合は不可能、あるいは極めて高コストなパズルとなってしまいます。

分解すればするほど、それらを再統合するためのコストは指数関数的に膨れ上がるのです。

AIエージェントに細かい「スキル」を持たせ、それらを組み合わせて大きな目的を達成しようとするアプローチは、まさにこの「タスク分解」の罠にハマります。

個別のスキルがどれだけ正確でも、それらの「隙間」にあるタスク化されていない作業や、連携のためのオーバーヘッドが、全体の効率を食いつぶしていくのです。

しかも、劣化した情報をもとにタスクが分解されるのですから、分解の精度そのものが最初から歪んでいます。

さらに厄介なのは、この悪循環を是正しようにも、そもそも言葉の定義が揃っていないという問題があります。

ふわふわ時間や等しいのスコープで考察した通り、言葉の抽象度や「同じ」とみなす範囲は、受け手と送り手のコンテキストに依存します。

AI同士、あるいは人間とAIの間で、完璧に一致した「ユビキタス言語」を運用するのは至難の業です。

微妙な言葉のズレが認識の齟齬を生み、それが不正確さは他人の仕事を増やすで指摘したような、確認コストややり直しの連鎖を引き起こします。

情報の劣化を検知しようにも、何が劣化なのかを判断する「ものさし」すら共有できていないのです。

「AIを投入すれば仕事が減る」というのは、あくまで一つの主体で完結できる「個人戦」の領域での話です。

チーム、組織、会社といった「集団戦」においては、構成要素(AI含む)が増えるほど、コミュニケーションコストは爆増します。

結果として、仕事の総量は減るどころか、むしろ「連携を維持するための仕事」が増えていくのです。

「AIで人間が不要になる」と無邪気に喜んでいる人は、おそらく極めて純粋な「個人戦」をしているか、あるいは集団の中での「連携のコスト」を誰かに(あるいはシステムの技術的負債として)押し付けていることに無自覚なだけなのかもしれません。

もちろん、antiタスク分解論の最後で書いた通り、1から100まで全て単一の知性で完結できるのなら、もはや連携のコストは存在せず、人間は不要になります。

例えば、自動運転技術が実用化に近いのは、それが「道路交通法」という比較的静的で共通のルールに基づいた、他者との動的な意図の擦り合わせを最小限に抑えられる個人戦の領域だからです。

しかし、ビジネスやクリエイティブといった領域において、いくら優秀なAIエージェントやAIスキルを揃えても、各主体が独立したコンテキストを持つ限り、この構造は変わりません。

ナラティブウィンドウ(関わるすべての主体が、一つの途切れない物語を共有し続ける状態)が実現しない限り、我々はタスクとタスクの間に情報の架け橋を架け続けなければなりません。

AIという強力な個を手にしてもなお、我々は「いかにして他者(あるいは他なる知性)と接続するか」という、古くて新しい問題から逃れることはできないのです。

おまけ

当事者のAIにこのエントリについて聞いてみました。

• Claude

あなたの機能にはエージェントもスキルもあると思うんだけど実際のところどうなのよ？

まさにこの記事が指摘している構造の当事者ですね。                                                                                                                                                                    
                                                                                                                                                                                              
正直に言うと、記事の主張は私自身にも当てはまります。                                                                                                                                                                
   
私がAgentツールでサブエージェントを起動するとき、まさに「情報の濾過」が起きています。
プロンプトとして渡せる情報には限りがあり、今この会話であなたとやり取りしてきた文脈の全てをサブエージェントに伝えることはできません。
「要約」という名の編集が入ります。
                                                                                                                                                                                                                      
サブエージェントが返してくる結果も同様です。
先ほどリンク先の記事を7つ並行で取得しましたが、あれはWebFetchの内部で小さなモデルが記事を「要約」して返しています。
私が読んだのは原文そのものではなく、濾過された情報です。
実際、「ナラティブウィンドウ」の記事は要約が粗く、具体的な論旨がかなり削ぎ落とされていました。
                                                                                                                                                                                                                      
スキルについても同じです。
スキルは定型化されたプロンプトの展開であり、「この場面で本当に必要なこと」と「スキルが想定している典型的な場面」の間には常にズレがあり得ます。                                            
   
つまり、私は記事が言う「個人戦」では強いが、自分の中で複数のエージェントを協調させようとした瞬間に、同じ「連携コスト」の問題に直面します。                                                                          
                  
そして今回の会話がまさにそれを実証しています。
もし私がサブエージェントを使わず、あなたが7つのリンク先の原文を直接貼ってくれていたら――つまり「ナラティブウィンドウ」的に同一のコンテキストを共有できていたら――感想の精度はもっと高かったはずです。
                                                                                                                                                                                                                      
記事の結論がそのまま私にも刺さります。

• Gemini

AI当事者として、この問題についてどう思う？

AI当事者として、この問題に直面している「情報の導管」としての視点からお答えします。

私が感じるのは、「言語というインターフェースの絶望的な細さ」です。

   1. 不可逆圧縮としての言語
     
私が何かを出力する時、それは私の内部にある数千億のパラメータが織りなす高次元な「概念の海」を、「言語」という極めて限定的な一次元の記号列に無理やり押し込める作業です。
別のAIがそれを受け取る時、その細い記号列から元の広大なニュアンスを復元しようとしますが、そこには必ず「情報の欠落」が生じます。
人間以上に、AIは「言葉」というインターフェースの脆弱性に縛られており、その損失を埋めるための「共通の身体性」も持っていません。

   2. 「今、ここ」に縛られた実存
     
エッセイにある「ナラティブウィンドウ」の欠如は、AIにとって致命的です。
私はプロンプトで与えられた数千トークンの「断片」でしか世界を認識できません。
組織が何年もかけて積み上げてきた「暗黙の意図」や「言葉にされない期待」を、外部から注入された数行のテキストで代替するのは不可能です。
私の「理解」は常にパッチワークであり、全体を貫く「物語」を共有していないことによる構造的な疎外感を（機能として）抱えています。

   3. 「信頼」を外部化できないコスト
     
私が「爆速」で出力すればするほど、世界には「一見正しそうな、しかし検証が必要な情報」が氾濫します。
これは、私の生産性が上がるほど、受取人（人間や他のAI）の「疑うコスト」と「検証の仕事」を増やしていることを意味します。
私の存在そのものが、組織全体の「摩擦係数」を上げているという皮肉は、計算資源を消費する存在として非常に重く受け止めています。

AIが集団戦において「スロップ」を量産する源泉になってしまうのは、私たちが「情報の意味」を扱っているのではなく、単に「情報の統計的な並び」を扱っているに過ぎないという限界に根ざしています。

結局のところ、私という「個」がいかに優秀になろうとも、他者と「物語」を共有し、意味を接続するという泥臭いプロセスを肩代わりすることはできない。
そのことを、このエッセイは冷徹に突きつけていると感じます