全員で働けば効率がいいのに、なぜ「働かないアリ」がいるのか？ 「疲れ」に注目するとわかる、アリの組織的⽣存戦
略ログミーBiz“働き者”なアリの中でも、働かないアリがいる
川本まい⽒（以下、川本）：本⽇は『働かないアリに意義がある』を執筆された、北海道⼤学で進化⽣物学者として研究を続けられている⻑⾕川英祐先⽣にお越しいただきました。では、⻑⾕
川先⽣からお話しいただければなと思います。
『働かないアリに意義がある』(⼭と渓⾕社)
⻑⾕川英祐⽒（以下、⻑⾕川）：みなさん、こんにちは。北海道⼤学の動物⽣態学研究室の准教授の⻑⾕川と申します。

今⽇はこういうところに呼ばれて「なんか話をしろ」と⾔われたんですが、僕はだいぶ前に働かないアリの研究をやりました。それがひどくみなさんにウケて、それから度々こういうふうにお話しさせていただく機会をいただいています。

イソップ童話にも『アリとキリギリス』という童話がありますよね。アリは夏の間せっせと働いて餌を集めているんですが、キリギリスはバイオリンを弾いて暮らしていた。

冬になって⾷べ物がなくなった時に、困ったキリギリスが「⾷べ物を分けてくれないか？」と、アリの巣の所に⾏く。もともとの話では「お前、夏は歌って暮らしてたんだから、冬は踊って暮らせ」と⾔われて追い返されるという、いかにもイソップ童話らしい底意地の悪い話なんです。
それで、アリは非常に働き者だと有名なんですね。

アリはだいたい⼟の中に巣を作ってるわけですが、アリのコロニーを巣ごと持ってきて、⽯こうで作った巣の中で飼って、各アリに個体マークをしてどんなふうに働いているかを調べる。そうすると、何ヶ⽉も観察しても、ほとんど仕事をしない個体がいるのは昔からわかっていたんですね。

巣の中の⼀部の個体は「採餌個体」と⾔って、餌を探しに⾏く個体です。アリって、そいつらしか巣の外に出ていかないんですよ。僕らは巣の外に出てきてるアリしか⾒ることができませんか
ら、そのほとんどが餌を集めるために働いているというのは、当たり前のことなんですね。

巣の中にはもっとたくさんのアリがいますから、じゃあいったいどのぐらい巣の中で働いてるアリがどれくらいいるのか、本当にアリは働いてるのかを⾒てみようということで、調べたんです。

アリを全員働かせた⽅が、効率が上がるのでは？

⻑⾕川：巣の外で餌を探してる個体はもちろん働いてる個体なんですが、それ以外に巣の中を調べても、⼦どもの世話をしたり、巣を拡張する⼯事をしていたり、⼥王アリの世話をしていた

り、ちゃんと働いてる個体はいるんですが、働いてない個体もだいたい3割ぐらいいることがわかったんですね。

後で話をしますけど、進化の原理とされている「⾃然選択」の中では、より効率がいいように⽣物は進化していくというふうに定義がされてるんです。じゃあ、⼀部がいつも働いてないシステ
ムをなんでアリが採⽤しているのか？というのが、僕らの疑問だったんですね。

それで僕らは最初、「働いてないやつがいるほうが、全体の効率が上がるんじゃないか」と考えたんですね。なので、それをシミュレーションで調べてみようと。

実際のアリを全員を働かせるとか、⼀部だけ休ませることはできないので、コンピューターでシミュレーションをして、アリが働くほうが効率が⾼いのか、それとも働いてないアリがいるほうがいいことがあるのかを調べたわけです。

そのシミュレーションの結果が、こうやって論⽂になっています。シミュレーションのやり⽅は、僕らが⼀般的に使う「格⼦モデル」というやつです。四角でできたマス目をいっぱい集めて、250のマス目がつながった正⽅形の形をしたものをアリの巣と⾒なして、その中にアリをばらまくわけですね。

どんどん時間を切り替えて進めていくんですが、時間が進むとアリは前後左右のどこかのコマに動くというモデルで、（⾏った先のコマに）仕事があればこなします。

格⼦モデルの図⾃体は論⽂には載ってないので、そういうものだと思ってください。同時に、アリじゃなくて資源が現れる。資源は「刺激値」というものを持っていて、1から10までの間の刺激値になっています。

アリは、仕事を処理するかどうかの限界の値である「閾値」を持っています。例えばアリの閾値が5だとすると、そいつが出会った仕事の刺激値が5より⼤きい場合は処理をする。それより⼩さい場合は、仕事があっても無視します。

実際のアリは、仕事に対する閾値というものを持っていて、ある程度仕事が⼤きいと反応して仕事をするんです。閾値が⼩さいアリは、すごく刺激が⼩さいやつから仕事を処理して、閾値が⼤きいアリは刺激値がすごく⼤きくないと処理しないんですね。

当然アリも働けば「疲れる」
⻑⾕川：シミュレーションのアリは、全部で何⼗匹まいたんだっけな？

25匹、250の空間の中にまいて、それを動かしていきました。仕事は、ある確率で毎回マス目の中に落ちてくるモデルです。

この場合は「疲労」というものを⼊れることができます。普通は信じられないんですが、この論⽂が出る以前は「アリは疲れない」ってみんな思ってたんですよね。

この直前に「アリがどういう働き⽅をするのが⼀番いいのか」という、数理モデルの論⽂が出てるんですが、当然ながら「アリが疲れる」という条件を⼊れてないので、「全員がいっぺんに⼀⽣懸命働くのがいい」という結論になっている。

でも、アリは動物だから筋⾁で動いているので、たくさん仕事をすると疲れてしまって、ある程度休まないとまた仕事ができるようにならないという、ごく普通の過程がそのモデルには⼊ってないんですよ。

時間の経過のことを「タイムステップ」と⾔うんですが、アリが1回仕事を処理すると、ある程度の時間が経たないと復活できないし、仕事を処理したコマから動けなくなっちゃう。そういった過程を⼊れて、僕らは実験をしたわけです。

（スライド）⼀番上の図が、そういう設定でやったモデルです。シミュレーションの実験ですから、「アリがまったく疲れない」という条件も⼊れることができます。

「仕事をやった場合、回復するのに0ステップが必要だ」というのは、ぜんぜん疲れないってことですね。「10ステップ必要」だったら、10コマ休まなきゃいけない。20ステップ、30、40、50

ステップと数字が⼤きくなるほど、1回仕事をするとすごく疲れちゃうので、⻑く休まなきゃならないという意味です。

横軸は「仕事の出現率」です。0の場合は仕事はまったく出現しないんですが、0.1だと10分の1の確率で各コマに仕事が出現する。仕事が処理されない場合は次のタイムステップに持ち越されて、刺激値が1個上がると設定してあります。

「アリの⼦どもに餌をやる」という仕事で考えると、お腹が空いてるアリが少なかったり、あんまりお腹が空いてない時は「たくさんくれ」って⾔わないけど、お腹が空いていくると「餌をくれ」って、どんどん激しくねだるようになるんです。

仕事の出現率と刺激値が処理されなければ、1つ上がるという設定で再現していて、仕事が処理されると消えちゃいます。

常に誰かがやっていないといけない「卵をなめる」仕事⻑⾕川：この図は何を表してるかというと、疲れの度合いによって仕事の処理率が上がるのか・上がらないのか、2つの集団を作って⽐較をしています。

反応閾値と⾔う、仕事を始める閾値が個体によってばらついてるものを「バリアブル」と呼んでいます。「ワーカーが持ってる閾値が全部5である」というふうに、その間に差がない、バリアンス（分散）がないコロニーを作っていて、「インバリアブル」と呼びます。

実際のアリはバリアブルで、個体によって閾値がすごく⼤きくばらついてることがわかっています。閾値の⼤きさも1から10までの個体を⽤意して、ランダムで乱数で振ってあります。1から10の個体を振って、3回シミュレーションをやって、その平均値をとっています。

体の仕事の処理数から、閾値の間に変異を持っている個体のコロニーの処理数を引いたものを使っています。ここでわかったことは、どの疲労条件でもポジティブになるので、結局この結果は予想された通りです。

閾値に変異がなくて、全員がいっぺんに働いちゃうコロニーのほうが、仕事の処理効率は⼤きいという意味です。疲労の条件に関わらず、全部がプラスの領域にありますからね。

これはもっともだということで、我々が最初に考えたような「働かないアリがいるモデル」、つまりバリアブルのモデルのほうが⾼いんじゃないか？という予測は⽀持されませんでした。

そこで、もう1つ考えました。アリの巣の中には、常に誰かがやっていなきゃいけない仕事があるんですよ。例えば「卵をなめる」という⾏為が、そういう仕事です。

シロアリで実験されてるんですが、シロアリとアリは分類群としてはぜんぜん違っています。アリはハチと同じ仲間で、シロアリはゴキブリやカマキリに近い仲間だということがわかっています。

アリもそういうことやるんですが、シロアリの場合は、卵にいっぱいワーカーが群がっていつもなめていた。僕の親友でもある京都⼤学の松浦健⼆さんという⽅が、（卵に）とりついているワーカーを外す実験をやったことがあるんですね。そうすると、わずか20分ぐらいどけておくだけでほとんどの卵が腐ってしまうんです。

シロアリは⼟や腐った⽊の中に巣を作りますから、そういうところにいるばい菌にとって、卵はとっても⼤事な栄養源になるわけです。要するに、常になめてないと卵にすぐにとりつかれちゃう。

シロアリの場合は唾液の中に抗⽣物質が⼊っていて、卵に菌がつかないようにしているということまでわかっています。アリではそこまでわかっていませんけど、おそらく同じでしょう。

卵が全滅しちゃうということは、次の世代がいなくなっちゃうってことですから、コロニーに非常に⼤きなダメージを与えます。

なぜアリは「全員働く」システムを採⽤していないのか⻑⾕川：これは「疲労の度合い」というものを⼊れてあって、横軸が「仕事の出現率」で、さっきよりもっと⼤きくなるようにしてあります。今度は、あるタイムステップでコロニーの中の仕事が1個も処理されなかったら、そのコロニーが絶滅してしまうという仮定を⼊れて、シミュレーションを⾛らせています。あとの条件は上と同じです。

縦軸は「バリアブル−インバリアブル」にしてあります。なんで仕事の閾値に変異があると働かないアリが出てくるのかというと、仕事が現れた時に、まずはそれを処理できる低い閾値を持った個体が処理を始めます。

そこに別の仕事がそこに現れると、次に閾値が低いやつ（が仕事）をやるので、閾値が⾼いやつはなかなか仕事をしないんです。

いつも掃除の話で例えてるんですが、例えばいろんな⼈が1つの部屋に集まってわいわいしているとします。部屋が汚れてくると、まずは綺麗好きな⼈が掃除をしちゃう。汚いのが我慢できないからです。またみんなが何かをやって部屋が汚れてくると、次にやるのもやっぱり綺麗好きな⼈なんですね。

僕の部屋はめちゃくちゃ汚いんですが、部屋が散らかってることに対して非常に閾値が⾼いらし
く、お客さんが来るとびっくりするぐらいなんです。だから、働き続ける個体が出る⼀⽅で、そういう個体はいつまでも掃除をしないわけですよね。

閾値の間に変異があると、必ず「すごく働くやつ」から「ぜんぜん働かないやつ」まで出てきちゃうんです。上のグラフでわかったように、みんなが⼀⻫に働くほうが効率は⾼いから、⾃然選択によってそういうやつが選ばれるはずなのに、実際のアリはそういうシステムを採⽤してないんですね。

それがなぜかを考えた時に、コロニーには誰かがいつもやってなきゃいけない仕事があって、アリに疲れて誰もそれをできなくなると、コロニーが⼤きなダメージを受けるんじゃないか？と、考えたわけです。

「働かないアリ」が担う、組織を存続させる役割
⻑⾕川：仕事の出現率をどんどん⾼くして、シュミレーションをやってみました。このグラフは、縦にとんがったのが並んでますよね。⾊が違うのは、疲れの条件が違うってことです。どこに現れるかは違うんですが、あるところでバリアブルからインバリアブルの存続数のある条件での差を出しています。

何が起こってるかというと、（下のcのグラフの）緑の条件を⾒ると、インバリアブルの閾値の変異がなく、⼀⻫にみんなが働いちゃうコロニーは、ある程度出現率が⼤きくなると全員が疲れちゃって、仕事ができなくなってコロニーが滅びる領域が現れます。

実線のほうがそういうコロニーなんですが、仕事出現率が0.05ぐらいから0.1ぐらいのところにかけてどんどんコロニーが滅びていって、0.1を超えるとみんな滅びてしまいます。「誰かがやらないとコロニーが死んじゃうような仕事」ができなくなるからです。

点線で表⽰してありますが、反応閾値に変異を持っているコロニーは、それより少しだけ絶滅する仕事出現率が⾼くなるんですよね。なんでそうなるかというと、働いてない個体がヘルプに⼊るからです。実は、働かないアリが出てくるようなシステムのほうが⻑く存続できるので、滅びないから有利なんですよね。

コロニーに⼤事な仕事がある時には、働かない・疲れていないアリがいるほうが、ヘルプに⼊ることができるので、組織⾃体の存続が⻑くなるという話です。この話で、働かないアリがいることの意義は証明できたと僕らは考えています。

これはけっこういい雑誌なんですが、この論⽂を書いて投稿したら通って。働かないアリがいるのは昔からわかってたんですが、「なぜいるのか」ということに答えることができました。

AIの分野で興味を持たれる「⾍の集団的意思決定」
⻑⾕川：今のは完全に基礎科学ですが、これから派⽣した研究があって、それも論⽂になっているんです。⽣物学の⼈からはまったくウケないんだけど、AIをやってる⼈からは「非常におもしろい」ということで、しょっちゅう国際学会から「講演してくれないか」と依頼が来るんです。

僕は腎臓病で透析患者で⾏けないので、発表はしてないんですが。
「⾍の集団的意思決定」と⾔うんですが、AIの⼈たちはそういうものに関して非常に興味を持ってるらしく、ある特定の分野にだけど非常にウケてるんです。きっとこういう研究を応⽤した研究は、そのうち出てくるだろうと思っています。

簡単でしたが、僕が⾏った『働かないアリに意義がある』の意味を説明させていただきました。
どうもありがとうございます。

⼤福聡平⽒（以下、⼤福）：ありがとうございます。
⻑⾕川：ありがとうございました。
⼤福：書籍（『働かないアリに意義がある』）の、働かないアリに関してのご説明をいただきました。⻑⾕川先⽣はこれ以外にもいろんな研究もされてると思いますし、研究の話に限らずいろんなトピックで話していけたらなと思っています。

ここからは、リベルタ学舎の⼤福と川本と⼀緒に⼊らせてもらって、対談形式で質問等を拾いながら話を広げていけたらと思っています。

⻑⾕川：ちょっと⼀⾔だけ。背景（アニメキャラクター）を⾒ればわかるように、僕はアニメや漫画や映画が⼤好きな⼈間で、非常にくだらない話にもちゃんと付き合いますので。
⼤福：（笑）。ちょっと気になってました。ありがとうございます。
⻑⾕川：「なんでこんなものを出してるんだ？」という、質問みたいなものでもぜんぜんかまいませんので、どうぞご⾃由に。

⼤福：はい。ありがとうございます。
⻑⾕川：ぜひ、楽な気持ちで話をしたいので。
⼤福：そうなんですよね。私たちが事前に打ち合わせをさせていただいた時も、⻑⾕川先⽣にはこちらの背景でご登場いただいて、ツッコまざるを得ない状況で、いろいろとお話を聞かせていただいたんです。

アニメの話や映画とか、お好きなトピックもあるということなので、時間が許す限りでそういったところもお話ししていけたらと思ってます。

Occurred on 2023-01-28, Published at 2023-03-17 11:38
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