生成AI時代の「気づき」と「直感」
─俯瞰解析の結果を生成 AI で料理する─"Awareness" and "Intuition" in the Age of Generative AI
Upgrading the result from Panoramic View Analysis with generative AI
VALUENEX 株式会社代表取締役社長 CEO中村達生

早稲田大学大学院理工学研究科を修了後、三菱総合研究所入社、途中、東京大学工学部助手に就任。2005 年に工学博士取得。
2006 年に株式会社創知（現 VALUENEX）を設立、代表取締役社長 CEO に就任（現任）。2014 年 2 月米国シリコンバレーに当社現地法人を設立、President に就任（現任）。2018 年、当社東証マザーズに IPO。現在、早大大学院理工学術院非常勤講師も兼務。2018 年度特許情報普及活動功労者受章。2019 年スタンフォード大学より Japan-US Innovation Award 企業に選定。
nakamura@valuenex.com

要約03-6902-9833

ない。情報の陳腐化、検索サービスの罠、生成 AI の限生成 AI が出現し、私たちの生活や業務おける活動の界、そして、まだ人類に優位性のある「気づき」と「直中から、検索や整理するという行為の機械依存が進み、感」を発揮することの意義について詳述することが本稿

さらには思考するという人類を特徴づける行為までも放の目的である。

棄してしまう危惧が見えてきている。しかし、現在のノイマン型コンピューターが、大量の情報の整理や要約はできても、創造を行うには、次の世代のコンピュータが2

身の回りにある情報爆発は加速している

実用化されるまでの数十年の時間が必要とされる。それ

ゼタバイト級の情報の総量はさらに増加を続け加速しまでの期間を私たちは、生成 AI から得られた結果に対ているため、情報を収集してデータベース化し、そのデーして、気づきと直感で判断するハイブリッド利用で賢くタプールから必要な情報を検索し、人間が読むという利生き抜くことが求められる。

用形態、すなわち、従来のデータベース事業における単純な検索サービスが、新しいスタイルのものに変わりつ

1

はじめに言語空間を抱えるデータベースが肝であり、従来のデー情報爆発は 1960 年代に提唱されたムーアの法則にタベースの進化系であるが、人間が読み、整理する作業従って着実に進行している。そして、現在インターネッを、推論エンジンを組み込み自動化した対話型のツール

ト上に溢れる情報量は 50 ゼタバイトを超えたと言われである。まだ学習過程の段階であり、専門的な話題に対ている 。その半分はデバイス間の通信であり、人間の介しては必ずしも精度は高くないが、臨界点を通過すると、在しないコミュニケーションが急増している。生活や仕不足する知識を推論エンジンが補い、データベースに蓄事空間の様々なデバイスを活用する場面において、何か積されていない情報についても、回答することができるしらのアルゴリズムが機能し、無意識に私たちの把握しようになるだろう。ChatGPT がときおり言い訳とも受ていない方向に誘導される世界が待っている。AI の進け取れる回答をするのは、背後に蓄積している知識が不化による利便性の向上、それにともなう、サービスの高足しているために、必要十分な推論が機能しないという度化と加速が、私たちをますます機械依存の深みにはめ結論に至るからだろう。

1てゆく。しかし、私たちは思考することを止めてはいけ
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つある。ChatGPT に代表される生成系 AI は、巨大な2020 年の時点で、インターネット上にある情報の総量は 50 ゼタバイトであると推測されている。１ゼタバイト（ZB）＝ 10 億テラバイト（TB）＝１兆ギガバイト（GB）

そもそも、情報は新規性、偏在性、集積性の掛け算で価値が決まる。新規性とは情報の新しさ、偏在性とは、どこにでも普遍的に存在するのではなく、アクセスしにくい特定の分野や特定の仕組みの中に存在することを示

3
情報の種類と陳腐化率（イメージ）

図2

情報充足率とコスト（イメージ）2

し、集積性とは、その情報が異常値としてたまたま存在ミ情報など、マーケット情報は、現在のトレンドを表しするのではなく、確度高く存在していることを指す。例ており、数ヶ月から年単位で、陳腐化してゆく。なお、

えば、耐熱性と靭性を兼ね備えるナノオーダーの炭素繊

季節に依存する商品・サービスは、一方向の陳腐化とは維をとある機関の 1 研究チームが発明し、繰り返しそならず、周期性のある変化となる。陳腐化率がもっともれを再現できて、その実験データをどのネットワークに大きい情報ソースのひとつは新聞情報である。数日からもつながっていないスタンドアローンの PC の中に保存

週単位の情報残存価値と考えられれ、数日のうちに、最していることを想定する。おそらく世界初という新規性新の情報に置き換わる。データベースを用いたビジネスと、そのチームだけがアクセスできる PC 上にある偏在では、レアな情報をいかに多く集めるかが収益の源泉で性と、繰り返し再現できたというデータの集積性が成立あるかのように語られることがあるが、情報を完全に収し、情報としての価値は最大化している。

集し、データベースの価値を高める効用に対して、情

しかし、情報は物理的な財とは異なり、ひとたび、世報充足率を 100% に近づけようとすればするほど、コの中と繋がり、拡散されると、情報価値そのものが勢いストが急増する（図 2） 。価値ある情報は、新鮮であり、よく陳腐化する。多くの人が知っている状態になると新キーワードなどのきっかけが少なく、偏在していてアク鮮さが失われ、誰でも簡単に詳細を知ることができるこ

セスがしづらく、同質の情報を十分に集めないと確度をとができてしまうからである。さらに、類似の実験結果保つことができないからである。その上、情報取得にかや、それを超える結果や反証結果が出てくると、情報のかる時間に対して、情報が発生する時間の方が短い場合確度そのものが瓦解する。情報の陳腐化は、時間と共には、永遠に充足率は高まらない。従来型のデータベース進行するが、情報の種類により拡散量が異なるため、陳の従量課金型の多くのデータベース事業者が、データの腐化する速度、すなわち陳腐化率が異なる（図 1）。考管理コストが逼迫して利益がでない構造の理由がここに

古学のように情報ソースが限られている分野では、情報ある。データベース事業者は、蓄積されたデータを利用そのものが貴重であり、偏在性が高く、情報価値の時間した高付加価値サービスの提供が望ましく、ユーザーは変化は小さい。ただし、代替される新説が現れると、価一つのデータソースだけではなく、異なる他のデータと値に揺らぎが生じて、集積性が失われ、元の情報の価値が下がることになる。企業の中で行われる研究・開発に用いられる情報は、概ね数年から 10 年程度の残存価値がある。商品・サービスの市場における有用期間に適合した開発を行うためであり、創薬分野や社会貢献を目した基礎研究を行っている企業はこの限りではない。口コ2

情報をもれなく拡充しようとすると（充足率を高める）、拡充のコストが急増する。陳腐化する速度に対して、充足率を 100% に近づけて高めようとすると、コストが急増する。データベース事業を営むには、データの陳腐化率を勘案し、適度な充足率を受容し、極端なコスト増を抑制する必要がある。その分、異なる情報ソースとの組み合わせにより、結論を導出するデータフュージョンの考えが大切である。

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特許情報の高度な活用

図1

の組み合わせにより、解を推論する手法を身につける必らゆる紙で所蔵されていた情報がデジタル化されて、複要がある。データの高付加価値化の一つの手法が俯瞰的製が容易にできるようになった（図 3）。これにより、な可視化でありユーザーに気づきを、複数のデータソー貴重な年鑑や名簿などの偏在性が損なわれ、これらの貴スの俯瞰を組み合わせるデータフュージョンは、さらな重な書籍の所有をもとにビジネスをしていた人たちが存る直感をユーザーにもたらすこととなる。

在意義を失っていった。2000 年代に入ると IT バブルの勃興とともに、Yahoo、Infoseek、Google といっ情報技術（IT）の進化と一般化により仕事の価値が変化している

た検索エンジンが一般に知れ渡ることとなり、検索を生情報爆発の発端は情報技術の進化であるが、私たちのは PC のみならずスマートフォンをはじめとするモバイ生活や仕事の情報依存度がかつてよりも高まっているこ

ル端末が急速に普及したことによって、あらゆる情報がとが情報量の増加に拍車をかけている。1980 年代のICT でつながる時代へと突入した。これにともない地球

MS-DOS3 の時代は 1.44Mb の 5.25inch フロッピー

上から偏在がほぼなくなり、地球の裏側の特定地域の明ディスクに OS が入り a ドライブに挿入し、b ドライ

日の天気など、ちょっとした解析結果はすぐに手元に表ブにはデータをいれるための別のフロッピーディスクを示できるようになった。90 年代から 2010 年代まで挿入して利用していた。すなわち、ひとつのバッチ処理の情報技術の進化と一般化により、それぞれの時代を経は、1.44Mb の範囲で完結させ、それを超える場合は、るごとに、私たちが情報システムから得られる価値が、フロッピーディスクを抜き差しして、さらに少ないメモデータ、情報、知識へと昇華 4 してきた。そして、いまリー空間に保持させて利用する必要があった。必然的に、統計手法と確率論をベースにした推論エンジンを携えデータサイズをいかに少なくし、最大のアウトプットをた AI が一般に出現し世間を賑わしている。2020 年代

出すかが課題となり、アルゴリズム研究がもっとも進化は機械が私たちに「気づき」を与える時代になると考えした時代でもあった。まもなくして、1990 年になるられる。多種多様な情報ソースから確率的に推論を働か直前にハードディスクの価格が急速に下がり、PC を保せて、さまざまな見えない壁の向こう側を気づかせてく有する人たちにもハードディスクが普及しはじめ、個人れるサービスが出現しつつある。ただし、現在の生成型でもデータ蓄積が身近になり、データベースの一般化がAI はノイマン型コンピューターを用いて、大規模・大起きた。1990 年代は主に電子化の時代であった。あ容量計算をしているに過ぎず、かつてよりも計算速度が3

図33176

業とする人たちの職域が急速に狭まった。2010 年代

情報技術の進化と一般化に伴う仕事の価値の変化

Microsoft Disk Operating System の略

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アルビン・トフラーは「富の未来」講談社（2006）の中で、データ、情報、知識への昇華がなされることを予言している。

高速になったとは言っても逐次処理しかできないため、計算リソースと有限な時間内のサービスを考慮すると、

4

Google 検索は広告表示に最適化されている適用範囲には限界があることがわかっている。かつてのホモ・サピエンスがアフリカ大陸に現れたという 20

フロッピーディスク時代のアルゴリズム開発のように、万年前から、人類の脳の容量はほとんど変化していない。

制約条件の中でいかに近似解をみつけるかがサービスの藪の中に潜む猛獣から自分自身と仲間を守るために、コ質と成功を決すると考えられる。一方、2020 年代のミュニケーション手段と言語が発達してきた。少ない情後半になると、量子コンピューターの最初の実用化サー報から推論を働かせ、正しい判断を行うことで生き延びビスが次々と市場に投入され、身の回りにあるさまざまてきた。
時が経ち西暦 2000 年前後の検索エンジンの一般化

う。すなわち、少なくない分野において、気づきを機械に始まり、直近のたった 20 年間における情報技術の進が出してくれることになる。しかし、その気づかせても化は、私たちの身の回りを、信号、テキスト、画像、動らった内容に基づいて、何をどのようにするべきかの判画などの情報で埋め尽くしてしまい、スマートフォンや断は、人間の直感が決めることになる。気づきというもタブレットを使って、食事中も移動中も受動的に情報にのが、何かしらの制約や思い込みで、アクセスできなかっさらされ続けている。情報量が多くなればなるほど、思た範囲にある情報であるのに対して、直感は、その人の考や推論を行わなくなり、機械が出す情報の真偽検証が生活や職場での経験が無意識のうちに表出する結論だと行われず、鵜呑みにする姿が当たり前になりつつある。

すれば、直感的判断を機械が行うには、さらに情報技術とくに日常的に利用している検索サービスが広告ビの進化が必要であり、2040 年頃の脳科学とコンビュージネスモデルであることの影響を考慮して、出力されたターサイエンスの融合を待つ必要がある。しかし、それ検索結果のバイアスを取り除いてから受け入れるプロセが実現すると、ゼロ・トゥ・ワンの創造を機械ができる

スを実践している人は、そう多くはないのではないだろようになる。発明や創作活動も機械が行うようになると、うか。Google の検索は広告ビジネスで成り立っている人間は何をするべきだろうか。筆者はあくまでも人間はため、当然のことながら SEO5 対策が施された広告主の考え続ける葦であるべきだと考える。利他の心をもった情報が検索結果の上位に入ってくる。検索時の多くの場人がいないと、世の中は前に進まないからだ。

合は、上位の情報のみに目を通し、リストの下位やページを何枚もめくっての情報収集は稀であろう。また、入図4Google と DuckDuckGo の検索結果の違い

5

SEO と は、 検 索 エ ン ジ ン 最 適 化（Search EngineOptimization）のことであり、検索リストの上位に現れるように対策をすること。

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3特許情報の高度な活用な問題の最適解を機械が教えてくれる時代になるだろ力した質問キーワードに対して、類似するページがリスいう疑念も湧いてくる。そこで、ユーザーの情報をプロト化される仕組みでは、掲載漏れしている情報は見つけファイリングしないことを標榜している検索エンジンられない。検索エンジンのボットがアクセスしていない

DuckDuckGo の検索結果と、Google の検索結果を混

特殊な分野の新しいサイトの情報は、クローリングされぜて検証を行った。ていないかもしれない。しかし、最新であり、偏在であ両方の検索エンジン（米国にて実施）に、“Facialり、集積している情報にこそ価値があり、広告ビジネRecognition” を検索文として入力し、出力されたス

スに適用されている検索エンジンが出力する検索結果

ニペット（要約）付きのリストの全 2,105 件を用いは、広告効果を最大化するため、プロファイルが適合すて俯瞰図を作成すると（図 4）、中央部分に巨大な疎なる多くの人に関連する情報が上位に上がる仕組みとなっ領域が出現する。ここには、Google の出力結果がなている。すなわち、情報価値としては高くない一般的なく、DuckDuckGo の検索結果のみが現れている。俯瞰

内容のものが多くなる。また、Google が意図的に表示

図の特徴として、中心付近に位置する情報は残りの情していない情報も存在している。公序良俗に反する情報報も含めて当該母集団と多く共通する内容が配置されや、風説の流布に該当する場合などは、システム管理者る。“Facial Recognition” のように一般的な用語を入として削除することが規約に明記されている。ただ、民力しているので、中心に空白がくることは珍しい。プロ間私企業が運営するサービスであるため、自社にとってファイリングしていないという DuckDuckGo から出都合がよろしくない情報も隠されているのではないかと力された当該中心領域の情報を参照すると、その中には

図5

図6

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特許公開公報を ChatGPT に投入

ChatGPT を使って重要な数値と用語を抽出

3
創作らしきものGAFA にとって不都合な情報が含まれていることが確てくる。出力内容は見たところ正確であるように思われ認できた。これらは、Google 検索の結果には存在しなる（図 6）。

いが、意図的かどうかはわからない。ただ、この実験を続いて、文献から生成されたキーワード群を ChatGPT通じて、Google の検索結果に出てきた情報が全ての情に投入し、物語を作成してもらった。質問の仕方にさま報とは限らないことは確かめられた。

ざまな前提条件をつけることは可能だろうが、ここではあえて指定せずに、あいまいな質問形式をとった。出力5

情報整理に有効な生成 AIされた物語は、幼い頃に読み聞かせで知ったような、ヨーロッパの児童書の翻訳版の味付けがする物語であった。

検索エンジンの検索結果がどのようなものであれ、そおそらく、ChatGPT の学習では日本よりもヨーロッパの情報が正しいと判断すれば、そこに記載された情報のの「物語」に馴染みがあるのだろう。この生成された物ひとつふたつを使って、宿題のレポートに取り入れるた語は、何かの模倣に近い創作であり、ストーリー自体にめには、自分で理解し、何かしらの加工と作文をしなけは意味はないが、技術キーワードの意味を理解して、前ればならない。昨今世間を賑わせている生成 AI は、そ後の文章を組み入れていることには素直に驚かされる。の作業を私たちがする機会すら奪ってしまう。一部のこの能力を使えば、技術や素材の新しい組み合わせから学校や組織では、生成 AI の代表格である ChatGPT の想定される使い方などの気づきや発想支援に使える可能学習や業務での利用を禁止する方針を示している。成性がある。ただ、ここで出力されている結果はあくまで長期や習得期の人間の教育と思考訓練に障害となりうも組み合わせ最適化であり、創出ではなく、専門家のよる可能性があると考えているからだろう。現時点でのうに直感的にひらめくことは期待できない。

ChatGPT の出力を見ると一般的な答えに終始しており、多才だがまだまだ学習が必要なようである。しかし、情報爆発下の時代、要約、キー抽出に生成 AI は大いに6

気づきと直感を生かしたチームの組成活躍できる。人間が不得意なルーチンとなる作業は生組織がデータに基づき戦略を立てるとき、社内外のさ成 AI に依頼して時間を保全し、人間は思考することにまざまな情報ソースを収集し、解析を行い、ストーリー集中するハイブリッド利用が、現段階の最適な付き合いを作成する。この一連の作業を一人でこなせるデータサ方だろう。たとえば、特許公開公報の内容を ChatGPTイエンティストがいる場合は問題ない。多くの場合は、に投入し（図 5）、文字数を指定しての要約や、重要キー情報を整理する部門と、現場を理解している事業部門

ワードやキーとなる数値の抜き出しをお願いすると、もが、情報交換を行いながら進められる。情報を整理するのの数秒で計算を終了し、対話らしく一文字ずつ表示し部門では、課題や目的を定義化し、適切な情報母集団をYEAR BOOK 2O23 179

特許情報の高度な活用

図7

図8

気づきと直感を生かすチームプレー収集する。集計と整理、可視化を行い、過去のパターン参考文献から気づきを得るという作業を行う。事業部門など現場

1） 小林雅一「ゼロからわかる量子コンピュータ」、講感覚がある人は、可視化された情報に対して、自分の把握している事例や会社名などを手がかりに、直感力をは

談社現代新書、2022,3
2） ジェレミー・デシルヴァ、「直立二足歩行の人類史たらかせて、「つまり」の導出行う。二つの異なる組織人間を生き残らせた出来の悪い足」、文藝春秋社、を繋ぐ共通言語は可視化手法であり、スムーズなコミュ

2022

ニケーションを可能にする。

3） トレヴァー・コックス、「コンピューターは人のように話せるか ?―話すこと・聞くことの科学」、白7

おわりに2020 年を境に情報爆発は加速し、生成 AI の登場により、業務フローの中におけるホワイトカラー職の作業

4） 笹原和俊、「フェイクニュースを科学する : 拡散するデマ、陰謀論、プロパガンダのしくみ」、化学同人、
2021の機械への置き換えは、1980 年代後半にレコードが5） 中村達生、“DX 時代における俯瞰解析を用いた公CD に起き変わった速度よりも早く進むと考えられる。

平・公正な未来社会の実現にむけて”法とコンピュー

インフラも含めて多くの物理的なものが置き換わった転ター学会 「法とコンピュータ」No.40、2022,7

換とは異なり、生成 AI を利用する意思を示した瞬間に、

6） 中村達生、“俯瞰図を用いた技術動向分析とその活インターネットにてサービスが受けられるからである。

用方法”、株式会社情報機構「特許調査への AI 導入

情報セキュリティ、教育、トレーニング、その他さまざと業務効率化および特許情報の有効活用方法」発刊

まな理由で利用を阻止する動きはあるが、利用方法の工2022 年 9 月

夫で乗り越えられ、利便性の前には打ち勝てず、次第に少数派になるだろう。しかし、生活が人中心であり、業務が人のために仕えることであるかぎり、人の気づきと直感は、最適化に特化した機械よりも優れたアイディアを創出することは間違いない。少なくとも、2040 年の脳科学とコンピューターサイエンスが融合した世界の機械が出現するまでは、人が考えるつづけることの価値は失われないだろう。

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揚社、2020

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