仕組みを知る者がAIを制する──数理モデルから読み解く「正しそうな嘘をつくAI」の正体とその攻略法

AIの回答信頼度をAIが計る未来も──正しい活用のカギは「経営者視点」

竹村：中西教授は著書の中で、学習過程において突然AIの精度が向上する「グロッキング（Grokking）」という現象にも言及されています。

中西：通常、AIは学習をさせすぎると「過学習（オーバーフィッティング）」に陥り、未知のデータに弱くなります。しかし、その限界を超えて学習を続けることで、背後の規則性に基づく高い汎化性能（未知のデータへの適応力）を獲得する場合があることが分かっています。なぜこの事象が起きるのか、科学的な共通認識はまだありません。

　これまでコンピュータの世界は人間が定義したロジックに従う人工的なものでしたが、このグロッキングの出現によって、AIは解明しきれない謎を含む自然科学の領域に踏み込んだといえます。この不可思議さがあるからこそ、AIは単なるツールではなく、可能性を秘めたパートナーになり得るのです。

竹村：AIをビジネスパートナーとして正しく活用するためには何が必要でしょうか。

中西：今後より重要になるのが、私が現在研究している「説明可能なAI（XAI）」です。現在のAIは質問に対する答えは出せますが、その根拠を人間が納得できる形では説明してくれません。もしAIが「なぜその結論に至ったのか」を論理的に解説できるようになれば、人間は初めてその回答を信じて良いか、責任を持って判断できるようになります。

　私は既にその基礎理論を論文として発表し、特許も取得しています。将来的には、今の生成AIの横で「この回答の根拠は●●のデータにあり、統計的な信頼度は●●％です」と補足してくれるAIが登場するでしょう。それが実装されて初めて、AIは本当の意味でビジネスの基幹インフラになると考えています。

竹村：最後に、AIを正しく、そして最大限に活用したいと考えている方へメッセージをお願いします。

中西：自分が会社の社長になったつもりで、AIを「計算が得意な一人の社員」だと考えて使ってみてください。経営者が社員の得手不得手を理解して最適な仕事を任せるように、皆さんもAIの仕組みを理解してAIを動かすことで、その潜在能力を最大限に引き出すことができるはずです。

　AIに丸投げするのではなく、どうすればこの「社員」が最高のパフォーマンスを出せるかを考える。そのための知的好奇心こそが、これからのAI前提社会を生き抜くための武器になります。いまやAIによって自分のアイデアを瞬時に形にできる時代です。ぜひその仕組みを味方につけて、皆さんの夢やビジョンを実現していってください。