雑談

午前中、通院のため外出。
待合室から窓の外を見ていると雪がちらちらと降り始めた。気温も朝より冷え込んでくる感じがしてこれは明日雪が本当に降るかも知れないなと思いながら、昼過ぎには帰宅。

昼寝して、晩御飯作って一日が終わる。

今朝からの移動中の電車やバスの中で「日本経済AI成長戦略」を読み始める。

日本経済AI成長戦略 著者 : 冨山和彦 文藝春秋 発売日 : 2026-01-23 ブクログでレビューを見る»

朝散歩2.7Km、気温がちょうど0度で冷えた。
New Commerce Ventures主催のピッチイベント、New Commerce Pitch Vol.13に夕方から参加。久しぶりにピッチイベントに参加したけれども刺激をたくさんもらえた。

昨日同僚との飲み会が斜め上の盛り上がり方をしてお酒はそこまで残っていないものの睡眠が浅い感じになってしまって反省。最近お酒を飲むと寝付きはいいのだけれども途中覚醒が激しくて2時間寝ると目が完全に覚めてしまう。以前はこんなことなかったのに。

お昼ごはんは会社で恵方巻イベントがあったので、そこで頂いた恵方巻。

恵方巻、数日前からコンビニで並んでいるのでここのところお昼ご飯を恵方巻で済ませることが実は多く、既に何度も食べていたりする。海苔巻系の食べ物、具がたくさん入っているし寿司飯でごはんも食べれるし手軽だしメリットが多い。

「The Giver 人を動かす方程式」を読み始める。

朝起きて、コーヒーとクッキー。週末はほとんど朝食べずに過ごすことが多いのだけど、週末のリズムが整う感じがする。あと内蔵がつかれてる感があるのでこれでちょうどいい。

午前中に週末恒例の風呂掃除。床や浴槽だけでなく、壁も全部洗う。24時間換気をしていると、もっときれいな状態を保てそうな気がするのだけれど、実際には意外と壁が汚れていることが多い。空気が動いている分、ホコリや湿気が集まるのだろうか。

お昼ご飯は外食。昼からビールとハイボール。

酔いを覚ますのと散歩を兼ねて3.5Kmくらいあるく。自宅に帰って、盆栽コーディング。
いわゆる趣味のプログラミングで、仕事をしている中で「これあったら少し便利だな」と思うChrome拡張を作る。最近はこれがマイブームで、Codexと一緒にあれこれ試しながら形にしている。成果物というより、育てている感じに近いし、更に言い換えると優秀なエンジニアの人と一緒にコーディングしてる感覚に近くて懐かしい感じがする。

普段と違うコースを3.3Km散歩。
いつもだと待つ赤信号をどうしても待てなかったので交差点の青の方向に歩き出した。いつもと違う太陽の角度の日差しを受けながら歩いたのだけれども、気分転換にあってこれはこれでよかった。ちょっと車が多かったけれどもトレードオフ。

神社によって手を合わせて散歩終わり。

今週最終営業日の仕事を終えてクールダウンしたかったので途中下車して居酒屋さんへ、串焼き5本とパリパリピーマン(肉味噌付き)、おでんをつまみつつ、ビール及び焼酎のお湯割りを頂いて帰宅。

大きな木だ

前回の記事では、ポッドキャストをNotebookLMに蓄積し特定の人の思考を「参照先」として壁打ちするというAIの使い方について書いた。

その後、ふと一つの疑問が浮かんだ。

生成AIも、結局はインターネット上のコンテンツを学習しているのだとすると、自分がやっていることと、何が違うのだろうか。

少し意地悪な問いかもしれないが、この違いを整理しないと話が感覚論で終わってしまう気がしたので、散歩をしながらいろいろ考えてみたら考えがまとまったのでこれも記録しておく。

一見すると、やっていることは同じに見える

例えばChatGPTやGeminiに、

「◯◯という経営者の思考を前提に考えてください」

と伝えることはできる。

ロール指定やペルソナ指定を使えば、それっぽい回答は返ってくるし、ここだけを見ると、生成AIに頼んでもポッドキャストを蓄積して壁打ちしても同じことをやっているように見える。
でも、実際に使ってみると、 思考の手触りが明らかに違う。¹

違いは「学習データ」ではなく「参照の仕方」にある

この違いは、「生成AIの学習データは何か」という話では説明できない。
重要なのは、 どの集合を、どんな前提で参照しているか だ。生成AIが扱っているのは、

• 不特定多数の発言
• 不特定多数の立場
• 不特定多数の価値観

が混ざり合った、非常に広く平均化された知であるのに対して、自分がやっているのは、

• 特定の人が
• 公の場で
• 時間をかけて語ってきた発言だけ

を、意図的に切り出して参照することをおこなっている。同じインターネット上の情報でも、 参照している集合の性質がまったく違う。

平均化された知と、固定された文脈

生成AIは、設計上どうしても、「この状況では、多くの人がこう考える可能性が高い」という方向に寄っていく。

これは欠点ではなく、汎用性を持たせるための必然だ。
ただ、その結果として生まれるのは、 誰のものでもない思考 でもある。

一方、特定の人の発言を参照する場合、

• 偏りがある
• 矛盾もある
• 時間による変化もある

でも、その分、「この人なら、ここを問題視しそうだ」という感覚が立ち上がる。
自分は、ここに価値を感じている。
人が他人の意見を参考にするとき無意識に次のことを判断している。

• これは誰の考えか
• どんな立場で語られているか
• どこまで信頼してよいか

生成AIの出力には、この「帰属先」が存在しない²。あるのは、もっともらしい文章だけだ。
一方で、ポッドキャストを参照している場合、その考えには必ず「この人のものだ」と指差せる帰属先があるし、それはパーソナリティ自身の言葉として発信されたものである。
個人的にこの差は、意思決定をしていくための壁打ちの場面では想像以上に大きい。

文脈を選ぶ責任を、誰が持っているか

もう一つ大きな違いは、 文脈の選択責任にある。
生成AIの場合、

• どの情報を
• どんな重みで
• どう組み合わせたか

はブラックボックスなのに対して、自分のやり方では、

• この人の考えを参照する
• この人の文脈を使う

という選択を、自分自身が明示的に行っている。
つまり、判断に使う「前提」を人間側が引き受けている。この違いは、実務や経営の場面ではとても重要だと思っている。

ここまで整理してみると、自分が生成AIに求めている役割は、はっきりしてきて、何か自分自身が壁打ちをしながら思考を深めたり考えを進めていくときに求めているのは「AIに考えさせること」ではなく、人が考えてきたことを、「引き出しやすくする媒介になること」だ。

NotebookLMは、その役割にかなり向いている。
生成AIも私もそうした意味では同じインターネット上の情報を使っている。
それでも結果が違うのは、

• 平均を取りにいくか
• 文脈を固定しにいくか

という、参照の姿勢が違うからだ。どちらが正しい、という話ではない。ただ、意思決定や壁打ちの場面では、私は後者のほうがしっくりくる。生成AIがどんどん賢くなる中で重要なのは、何をAIに任せ、何を人が引き受けるのかを意識的に設計することだと思っている。

私にとっては、

• 思考の参照先を選ぶこと
• その文脈を信頼するかどうかを決めること

は、人間側の仕事だ。AIは、その補助線を引く存在でいい。

おわりに

前回の記事と、今回の記事で書いているのは、どちらも「AIの使い方」というより、人がどうやって考えてきたかを、どこまで外に出せるか という話なのだと思っている。
生成AIは、その延長線上にある。便利さに目を奪われる前に、どの文脈を使って考えているのか。その問いを持ち続けたい。

1. あくまでも個人の感触ではあるが明確に諸元を示してくれる安心感は明らかに違う[↩]
2. 参照情報を示されるときはあるがその参照先の確度というか質のばらつきは事実としてあると思う[↩]

朝から病院に通院。
稀に急に調子崩したり調子が悪くなることがある。年齢相応か。飲み薬等々をもらって撤収。

そのまま駅まで徒歩で移動して散歩代わりにする。2.4Kmくらい歩く。

朝散歩2.5Km。
何故か予定が詰まっていたのであっという間に時間が過ぎる。

終業後、日本酒が好きな社内のメンバーと日本酒を飲む会が開催されたので「おでん調達係」としてセブンイレブンに買い行き、レジの横にあるおでん鍋にあるものから見繕っていったのだけれども、容器にランダムにどんどん商品を入れていってもらったのにレジの方がすべて品名と数を完全に頭の中に入れていたので素直に感動してしまった。自分だと絶対に覚えきらない。