寄稿３

ＡＩ時代の「直感」のススメ（制御工学と脳科学から無意識な求解法に迫る）
特許庁 審査推進室長

仁科 雅弘

抄録

近年、直感や感性等を重視する「デザイン思考」が注目されている。その背景には、論理的な思考に基づいた求解が限界に来ているという事情がある。しかしながら、社会人の中でも、とりわけ論理で物事を理解し戦うことに慣れてきた人々は、直感の意義を直感的に説明されても腑に落ちないのではないか。そこで本稿では、制御工学と脳科学の知見を借りて直感のメカニズムを可視化し、直感によって無意識に概ね正しいと思われる解を導き出せる理由について、筆者の理解に基づいて論理的に説明することを試みる。また、そのメカニズムから類推することが可能な、直感を活かそうとする場合に使えるティップスをまとめようとするものである。
併せて、このメカニズムを用いて、AI 時代に磨くべき直感の方向性と、行政やビジネスにおける直感の有用性についても言及する。

ソンにとって必須とされてきた「 論理的・理性的な1. はじめに情報処理のスキルの限界が露呈しつつある 」3 ）ことに「 君の思考は直感的だね 」と言われることは、かよる。すなわち、「 VUCA 」との頭字語で表現されるつてはどちらかというと誉め言葉ではなかった。す現代社会では、分析的で論理的に解を求めること自なわち、論理的に思考していないことを、やんわり体が難しくなってきている。幸運にして解を求めると咎められたと考えるべきであった。しかし、現代ことができたとしても、同じスキルを用いて求めらでは違った捉え方をしてもよくなってきているのでれた解は「 コモディティ化 」してしまい、ビジネスのはなかろうか。

基本である差別化ができなくしてしまう。そのような事態に対する解決策として、「 直感 」が注目される

近年、「 デザイン思考 」という言葉をよく聞くようようになっているのであろう。になった。特許庁も、デザイナーやデザイン部門の存在に着目しつつ、デザイン思考を経営に取り入れしかしながら、社会人の中でも、とりわけ論理でる「 デザイン経営 」を提唱している 。デザイン思考

物事を理解し戦うことに慣れてきた人々は、直感のはデザイナーたちが培ってきたスキルを活かした思意義を直感的に説明されても腑に落ちないのではな考法であり、「 直感で判断する能力。パターンを見分かろうか。

1）ける能力。機能性だけでなく感情的な価値をも持つ

そこで本稿では、この直感について、制御工学とアイデアを生み出す能力。単語や記号以外の媒体で脳科学の知見を借りてそのメカニズムを可視化し、自分自身を発信する能力。」2 ）を重視する。

直感によって無意識に概ね正しいと思われる解を導では、 なぜデザイン思考が脚光を浴びるようにき出せる理由について、筆者の理解に基づいて論理なって来ているのであろうか。それは、ビジネスパー的に説明することを試みる。また、そのメカニズムか

1）特許庁、「デザインにぴんとこないビジネスパーソンのための“デザイン経営”ハンドブック」、2020 年 3 月 23 日
2）ティム・ブラウン「デザイン思考が世界を変える（イノベーションを導く新しい考え方）」、早川書房、2014 年 5 月 15 日
3）山口周「世界のエリートはなぜ「美意識」を鍛えるのか？（経営における「アート」と「サイエンス」）」、光文社、2017 年 7 月 20 日

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めることができる。ちなみに、制御工学では、制御に使えるティップスをまとめようとするものである。

器を求めることを、「 設計（ design ）する 」という。

なお、学術的には、「 直感 」と「 直観 」とを使い分何れの手法でフィードバック制御器を設計してけることもあるようだが、「 直観 」との表現が一般的も、偏差 e をゼロにするという作用が働くことによっでないことに鑑み、本稿では「 直感 」で統一して記て、制御器の設計が多少いい加減であったり、制御載することとする。その意味するところについては、器の設計時に想定していない外乱 d が制御系に加4 章（ 2 ）で述べる。

わったりしても、ロバスト（ 頑健 ）に、且つ、ほぼ寄稿３

ら類推することが可能な、直感を活かそうとする場合意図したとおりに制御対象の出力を操ることができるため、フィードバック制御は広く活用されている。
しかしながら、そのフィードバック制御にも弱点
論理的に物事を理解するときに必要となるのが基はある。それは、制御対象の出力 y の検出と、その礎知識である。そこで、まず、「 直感 」を理解するた検出値に基づく制御との間に時間的ズレがあることめに借りることになる知見の一つである制御工学のである。出力 y の動きが高速であればあるほど、い基礎について触れたい。

ざ制御しようとするタイミングでの出力 y の値は、出力 y を検出した時の値とずれてしまう。これでは正しい制御ができず、制御系が不安定となる。その（1）意識して行うフィードバック制御「 制御 」とは、端的に言うと「 意図したとおりの結ため、出力 y の動きは一定速度以下に制約せざるを果となるように制御対象を操ること 」である。最も得ない。
このフィードバック制御の主な特徴をまとめると、基本的な制御の手法は、 図 1 に表されるフィード表 1 のようになる。

バック制御である。目標値 r と出力 y との偏差 e がゼロとなるようにすれば、その目的は達せられる。そ表1

して、図 1 の記載から明らかなように、フィードバッ
ク制御は、出力 y や偏差 e を意識しながら制御対象を操る操作量 u を決める制御である。

フィードバック制御器

操作量u

制御対象長所短所

ロバスト性が高い

応答が遅い（2）無意識に行うフィードフォワード制御

外乱 d
目標値偏差r +−e

フィードバック制御の主な特徴

あまり聞き慣れない言葉かもしれないが、フィー

出力ドフォワード制御というものが存在する。図 2 で表yされるような制御系であり、出力 y が目標値 r の通りとなるような操作量 u を制御対象に与えられる制

図1

フィードバック制御

御器（ フィードフォワード制御器 ）を求めることができれば実現できる。このことは、制御器が制御対象に対して逆数のような関係（ 逆モデル ）となること制御系を不安定化させることなく、出力 y が目標を意味している。

値 r の通りとなる（ r ＝ y となる ）ようにするために設けられるのが制御器である。フィードバック制御で外乱は、制御器（ フィードバック制御器 ）は偏差 e をより速く安定的にゼロにするために設けられる。 この

目標値

フィードバック制御器は、制御対象を数学的に（ 関rフィードフォワード制御器

操作量ud

制御対象

出力y数として ）記述できていれば、古典制御理論や現代制御理論を用いることで求めることができる。また、

図2

フィードフォワード制御

1990 年頃に一世を風靡したファジィ制御を適用す
れば、制御対象を数学的に記述することなく、経験

図 2 の記載から明らかなように、フィードフォワー則等に基づく「 if-then 」ルールを用いて制御器を求ド制御では、出力 y を意識することなく操作量 u を決2020.9.25. no.298

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2. 制御工学の基礎

めることができる。出力 y を検出する必要がないた

しかしながら、私たち人間は、そのような指先のめ本章（ 1 ）で述べたような制約がなく、高速に制御位置や偏差を意識しながら腕などを動かしていない系を動作させることが可能である。しかしながら、であろう。仮にそのような位置や偏差を意識しながフィードバック制御以上に、制御対象を正確に把握ら腕などを動かそうとすると、「 イライラ棒 」を手にして数学的に完全に記述することが求められるうえ、持って動かす場合のように、ものすごく慎重に動作

外乱 d が 制 御 系 に 加 わると 制 御 ができなくなる。

をしなければならず、大幅に時間を要することにな

よって、フィードフォワード制御のみで制御するこるはずである。とは実際上困難であり、通常はフィードバック制御と併用され、「 二自由度制御 」と呼ばれる。

（2）小脳外側部による逆モデルの獲得

このフィードフォワード制御の主な特徴をまとめ人間が動作を行う場合にフィードバック制御を行ると、表 2 のようになる。

わずに済んでいるのは、「 ある動作を行いたい場合に、どのような運動指令を出せばよいか 」というこ

表2フィードフォワード制御の主な特徴とを、過去の実際の運動を通じて小脳の外側部が学長所短所習し、「 無意識 」に動作できるようになっていること

応答が速い

ロバスト性が低いによる 4 ）。これは筋骨格系という制御対象に対して小脳外側部が逆モデルを獲得し、フィードフォワード制御器として機能していることに相当する。この3. 小脳内部モデルによる運動制御

ような逆モデルは、外部世界の仕組みを脳の内部でシミュレーションしていることになるので「 内部モデ

（1）人間は動作を意識しているかル 」とも呼ばれる。

ここで、机の上にある鉛筆を取りに行くという動作を考えてほしい。これをフィードバック制御で行おうとすると、鉛筆をつかむ指先がたどるべき位置と実（3）フィードバック誤差学習際の位置との偏差を目で見ながら、その偏差がゼロ

では、人間は小脳においてどのように内部モデルとなるように腕・手・指を動かし、指が鉛筆に触れたを獲得しているのであろうか。これを模擬するメカ

ら腕と手の動きを止め、指で鉛筆をつかむという制ニズムとして提唱されているのが、図 3 に示す制御御を行うことになる。ロボットに同様な動作させる場系で行われる「 フィードバック誤差学習 」
である 4 ）5 ）。

合は、実はこれと同じような制御をしている。

制御器

この制御系は、 フィードバック制御とフィードフィードフォワード制御器

uFF
…
神経回路網
目標値r

偏差+−

フィードバック制御器

e

図3uFB+

操作量+u

制御対象

出力y

フィードバック誤差学習を行う制御系

4）川人光男「小脳の学習と内部モデル（眼球運動を題材に）」、日本神経回路学会誌、Vol.9、No.2、2002 年 6 月 5 日、p.132-139
5）特許第 2929538 号公報（なお、筆者は、この特許に係る出願及びその関連出願（特願昭 64-768 号、特願平 10-203891 号）の審査を担当した）

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で無意識に運動制御ができるようになるメカニズム

バック制御器は、従来から知られている適当な方法を模擬していると言える。

で設計すればよい。フィードフォワード制御器は計算機上で模擬された神経回路網（ ニューラルネット（2）「直感」とはワーク ）で構成し、この神経回路網が小脳に相当す

古くは、大脳（ 大脳皮質 ）が人間の知性の源で、る。制御対象としては、鉛筆を取りに行くというと小脳や大脳基底核は運動制御に関わるものと理解さいう動作に対応させてロボットアームのようなものれてきた。しかし最近では、前者と後者とは相互にを考えればよい。

密接に関連しており、小脳や大脳基底核は運動制御だけではなく思考でも働いていると考えられるよう経回路網のシナプス荷重を変更させる際の誤差信号になっている 6 ）7 ）8 ）。そうだとすると、運動制御の場として扱い、出力 u FB の値が小さくなるようにシナプ合と同様、大脳皮質を用いた思考は意識的に行われス荷重を変更していく。このようなシナプス荷重のるが、小脳や大脳基底核を用いた思考は無意識のう

変更は、「 学習 」とも呼ばれる。すると、フィードバッ

ちに内部モデル等によって行われることになろう。

ク制御器の出力 u FB はやがてゼロとなり、 フィードこのように大脳皮質を使わずに小脳の内部モデル等バック制御器が存在していないのと等価となって、によって無意識に行われる思考のことを、 我々はフィードフォワード制御器のみが機能するようにな「 直感 」と呼んでいるのではなかろうか。

る。すなわち、2 章（ 2 ）で説明したフィードフォワー

この運動制御と思考の対応関係からすると、図 3ド制御が実現され、神経回路網は制御対象の逆モデに示した制御系は、図 4 に示すように、直感と論理ルを獲得したことになり、目標値 r を入力するとそ的思考を組み合わせ、大脳を用いた論理的思考に基の通りに制御対象から出力 y が出力される（ r ＝ y とづいて、直感のための内部モデルを小脳に獲得するなる ）ようになる。そして、この状態では、出力 y やメカニズムにも当てはめることができることになる 9 ）。

偏差 e の情報を用いていないことから、「 無意識 」に

そして、その内部モデルは、論理的思考の結果を利制御が行われていると言える。

用しなくても、やりたいことや期待に沿った出力が得られるように学習されるから、学習後の内部モデルを用いた思考、すなわち直感は、無意識のうちに4. 小脳が生む「直感」

概ね正しいと思われる解を導き出すようになるのである。

（1）制御器と脳
人間の運動制御を図 3 に示した制御系で模擬した
場合、フィードフォワード制御器を構成する神経回路網が人間の小脳に相当し、制御対象が筋骨格系に脳相当することは既に述べた。そして、残るフィードやりたい
こと期待

バック制御器は、 思慮を重ねて設計されるものであって、且つ、偏差 e を認識しながら機能するもの

直感（小脳内部モデル）+−であるから、大脳（ 大脳皮質 ）に相当すると言える。

論理的思考
（大脳）

++

思考結果
適用対象

出力

この対応関係を理解すると、フィードバック誤差
学習は、大脳によって意識的に行われる運動制御に基づいて小脳を学習させ、大脳を使わずに小脳だけ図4

直感のための内部モデルの獲得メカニズム6）伊藤正男「思考の脳機能」、神経心理学、第 8 巻第 1 号、1992 年 3 月 25 日、p.2-87）「将棋プロ棋士の脳から直感の謎を探る」、理研ニュース、No.339、2009 年 9 月 7 日、p.12-148）「直観をつかさどる脳の神秘（将棋プロ棋士に見られる大脳基底核の特異な動き）」、理研ニュース、No.358、2011 年 4 月 5 日、p.2-59）金野竜太、外 1 名「小脳の言語機能」、Clinical Neuroscience、Vol.36、2018 年 5 月、p.622-623

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ここで、フィードバック制御器の出力 u FB を、神2020.9.25. no.298

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フォワード制御を組み合わせて構成する。フィードこれまでの説明から、小脳と大脳との対比を整理考えると、行政やビジネスの場面でも直感が使えるすると表 3 のようになる。

ことを、図 3 乃至図 4 のメカニズムによって説明できるのではないかというのが筆者の仮説である。

表3小脳と大脳との対比

小脳大脳（大脳皮質）

無意識的

意識的

直感的分析的・論理的

フィードフォワード制御器的フィードバック制御器的（1）特許審査
行政の一例として特許審査について考えてみる。
「 特許審査は『 直感 』で行うもの 」などと言うと、出願人や代理人からお叱りを受けるかもしれないが、多くの審査官はそれを実感しているのではなかろうか。すなわち、審査官は、先行技術調査を「 公知文（3）人工知能（AI）に勝てる「直感」とは神経回路網を計算機上で模擬するとの 3 章（ 3 ）の献があるはずだ 」との直感のもと継続し、「 公知文献記載に接した読者の中には、人工知能（ AI ）でも学はもはや見つからない 」と直感することで打ち切っ習によって直感的な思考ができるようになるのではているはずである。また、特許性の判断プロセスにないかと思われた方もいるであろう。しかしながら、おいて、直感（ 直観 ）に言及するもの 11 ）も見られる。

人工知能が発達しても、人間と同じように思考をしもちろん、この直感はいわゆる山勘ではなく、審査たり、自我や欲望を持ったりすることは難しいと言官補の期間や新しい技術分野の審査を担当することわれている。クイズ王に勝利した人工知能として有になった最初の数か月間に、指導審査官による指導

名な「 ワトソン 」も、言葉の意味を理解している解やベテラン審査官との協議などを通じて、先行技術を導いている訳ではなく、質問に関連しそうな答え調査や特許性の判断の稚拙さを修正するということを、高速に引っ張り出しているに過ぎないを繰り返したことによって獲得された内部モデルを。

10 ）ここで、図 4 のメカニズムを改めて確認していた用いた思考である。筆者が新人であった頃、「 担当しだきたい。ブロック線図の入力として、「 やりたいこた分野で 100 件ほど審査をすると相場観がつかめると」、「 期待 」と書いてある。これらが、定量化（ KPIようになる 」と指導いただいたことがあったが、この化 ）や囲碁・将棋のようにルール化できてしまい、相場観が特許審査のための内部モデルなのであろう。

計算機でも良否を評価できるようなものであれば、直感に必要となる内部モデルの学習を人工知能自ら（2）企業経営できるようになるかもしれない。しかし、これらが、企業経営の拠り所について、既に多くの書籍 3 ）,12 ）人間にしか評価や感得することのできない幸福感、で、理論だけではなく直感を活かすべきと言及され愛情、共感、楽しさ、熱意、美意識、達成感といっている。しかしここでは、これまでに述べてきた事たものに親和性が高いものであればあるほど、人工項を用いて、別のアプローチで直感の有用性につい知能は内部モデルの学習すらできないであろう。て説明してみたい。
企業を様々な入力を価値に変換する一種の関数 fとして捉え、入力を資産 x、出力を価値 y として、y5. 行政やビジネスの場面での直感＝（f x ）により表現するという考え方が存在する 13 ）。
行政における政策の立案及び処分の判断や、ビジ

これを図示すると、図 5 に示すような価値創造メカネスにおける経営が人間の思考の結果であることをニズムとして捉えることができる。近年話題となっ

10）松尾豊「人工知能は人間を超えるか（ディープラーニングの先にあるもの）」、KADOKAWA、2015 年 3 月 10 日11）岡田吉美「新規性・進歩性、記載要件について（上）〜数値限定発明を中心にして〜」、特許研究、No.41、2006 年 3 月、p.28-56（特に、p.35 右欄を参照）
12）ヘンリー・ミンツバーク、外 2 名、齋藤嘉則 監訳「戦略サファリ（戦略マネジメント・コンプリート・ガイドブック）」、東洋経済新聞社、
1999 年 10 月 28 日（特に、第 5 章（アントレプレナー・スクール）及び第 7 章（ラーニング・スクール）において直観について言及している点、並びに、概念的なフレームワークの必要性を強調して直観を排除するデザイン・スクールを批判している点を参照）
13）産業構造審議会 新成長政策部会 経営・知的資産小委員会中間報告書、2005 年 8 月 12 日（特に、p.8 を参照）

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企業 = fOutput: y = f(x)

有形資産

企業＝価値創造マシン
f：Input を価値に変換する関数

知的資産などの無形資産（例）企業 A の場合関数：fa

図5

ｙ：創造される価値（例えば、利益、キャッシュフロー）これを現在価値に割り引いたものが現在の企業価値

価値創造メカニズム 13）
5 章で述べた仮説が正しいのだとすると、行政やビメカニズムの考え方を基礎に提案されたものである。

ジネスにおいても本章に記載する事項は妥当するこ

企業を関数 f という形で数学的に記述できるといとになる。実際、各ティップスの見出しは、その多うことは、この関数 f により記述された企業を制御

くがビジネス書等を通じて一度は見たことがあるも対象と捉え、またこの企業を操縦する経営を制御器のが多いのではなかろうか。と捉えて、図 3 の制御系に当てはめることができる

なお、直感の磨き方については、棋士の羽生善治ということになる。さらに、図 3 と図 4 との対応関氏の著書 15 ）にも詳しい。併せて読まれることをお勧係から、価値を創出するための経営においても、論めする。

理的思考だけではなく直感を組み合わせることが有用であることが説明できよう。

（1）「直感」を使うべし

以上から、これまでに説明をしてきた人間、ロボッ

図 3 に示したフィードフォワード制御器で用いらト、行政及びビジネスと、図 3 の制御系における制れる神経回路網は、そのシナプス荷重を変更するた御器、制御対象との対応関係は表 4 のようになる。

めに用いたデータと異なるデータが入力されても、ここで、 表 4 中 の「 制 御 器 」とは、 図 3 に 示 した

もっともらしい出力 u FF を和積の演算により高速でフィードバック制御器とフィードフォワード制御器出力することができる。とを組み合わせたものと考えてほしい。

同じことは、図 4 に示した直感で用いる内部モデルについても言える。つまり、過去に全く同じ思考の経験をしていなくても、類似した思考の経験に基制御器・制御対象との対応関係制御器づいて、もっともらしい結果を出力できるのである。

制御対象

人間

脳筋骨格系

ロボット

PLC

ロボット本体

行政

政策・処分

社会・国

ビジネス

経営

企業

そして、何よりも非常に短時間で出力を得ることができる。
限られた時間内で解が得られないような複雑な問題、情報過多でどの情報を考慮すべきか見当が付かないような問題、或いは逆に、情報量が少なすぎて論理的に解けないような問題を解くツールとして、

6. 直感を活用する際の 12 のティップス集

直感を使わないという選択肢はないであろう 16 ）。
本章では、図 3 乃至図 4 に示したメカニズムから類推することが可能な、直感を活かそうとする場合（2）論理的思考も使うべしに使えるティップス（ tips ）をまとめてみる。仮に、直感が重要だからと言って、これだけに頼るのは14）仁科雅弘「知財のビジネス価値評価と経営デザインシート」、パテント、Vol.72、No.2、2019 年 2 月 10 日、p.31-40
15）羽生善治「直感力」、PHP 研究所、2012 年 11 月 1 日16）ゲルト・ギーゲレンツァー、小松淳子訳「なぜ直感のほうが上手くいくのか？（「無意識の知性」が決めている）」、インターシフト、
2010 年 6 月 10 日（本書では、行動科学から直感にアプローチし、その有用性を論証している。）

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ＡＩ時代の「直感」のススメ（制御工学と脳科学から無意識な求解法に迫る）ている「 経営デザインシート 」14 ）は、この価値創造

表4

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Input: x (x1,x2,…xn）危険である。フィードフォワード制御器単体ではロしてみると、直感で用いる内部モデルを獲得する

バスト性が低いという問題があるように、直感だけためには、大脳皮質を用いた思考で多くの失敗や見では想定外の事態に対応できないという問題がある。

当違いを繰り返し、その結果を誤差信号として小脳2 章（ 2 ）で述べたように、制御では通常、フィーの神経回路網を変化させることが必要である。

ドバック制御器を併用して二自由度制御系を構成

試行錯誤をないがしろにしたり、失敗をしない又し、フィードフォワード制御器で十分な制御ができはさせないようにしたりするような状況下で直感をない場合は、フィードバック制御器の力を借りて出活用するということは、不十分な学習しかしていな力を目標値どおりに制御できるようにすることでこい内部モデルを用いて思考することとなり、そのこの問題に対処している。とがどのような結果を招くのかは想像に難くない。

このことは、思考においても、直感だけではなく論理的思考との二刀流で対応することが重要である（5）実践の結果を外に問うべしことを意味する。直感は「 概ね正しい 」かもしれないが、「 完全に正しい 」訳ではないのである

フィードバック誤差学習に必要な偏差 e を正しく計算するにあたって最も重要となるのが、出力 y を。

17 ）各々の分野における基礎的な理論を習得して論理いかに正確に検出するかである。検出誤差があった的思考を行えるようにすべき点については、今後もり検出遅れがあったりしては、正しい偏差 e の情報変わらないということであろう。

が得られない。
概して人間は自らの行動や思考を正しく評価できず、人さまの指摘を受けて誤りに気付けることが多（3）習得した知識を実践すべし

い。すなわち、図 4 における「 出力 」を人間は他者のフィードフォワード制御器の学習に必要なフィー力を借りずして正確に認識できないのである。

ドバック制御器の設計は、2 章（ 1 ）で述べたように理論的に行うことができる。しかし、理論を極めるしてみると、直感に用いる内部モデルの獲得のただけでは、フィードフォワード制御器の学習は進まめには、自らの行動や思考を他者が認識できるようない。習得した理論に基づいてフィードバック制御に発信し、他者による評価を受けることが好ましい器を設計し、実際に操作量 u を制御対象に与えて出ということになる。本稿への評価も是非拝聴したい。

力 y を速やかに観測できるようにすることが学習の前提となる。

（6）我慢して鍛えるべし

してみると、直感を使えるようになるためには、フィードフォワード制御器だけで制御ができるよ

一通りの勉強をするだけではダメで、勉強によってうになるためには、応答の遅さを我慢しつつフィー習得した知識を利用して思考や行動をアジャイルにドバック制御を行い、発生した偏差 e かゼロになる

実践し、直感で用いる内部モデルを獲得するためのまでフィードフォワード制御器を学習させることが前提を整えることが必要である。

必要である。
してみると、直感によって無意識に確からしい解を得られるようになるためには、時間が掛かってで（4）失敗をすべし、失敗を許容すべし
フィードバック誤差学習のためには偏差 e の情報も大脳皮質をフル活用して曲がりなりにもやりたいが必要である。この偏差 e とは目標値 r と出力 y とのことができるように思考を繰り返し、思い通りの行差であり、失敗の程度を表している。この制御系を動や思考ができるようになるまで小脳の神経回路網破壊しない程度の失敗の情報があって初めてフィーを変化させていくことが必要である。
直感を鍛えるには我慢が必要で、諦めは禁物であドフォワード制御器を学習できるようになるのであり、近道はないと考えた方がよい。

る。

17）デヴィッド・G・マイヤーズ、岡本浩一訳「直観を科学する（その見えざるメカニズム）」、麗澤大学出版会、2012年4月30日（本書では、社会心理学から直観にアプローチし、論理的分析に先行する直接知としての直観の可能性を評価しつつも、誤情報や自信過剰等により間違いを起こす危険性についても言及している。）

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ることが確かめられれば、それを用いた直感は頼り

フィードフォワード制御器は外乱 d に対するロバになるということである。

スト性が低いとはいうものの、 外乱 d の特性をもフィードフォワード制御器の学習過程において取りでは、直感の出力結果を活用する前に、その直感込むことができれば、外乱に対してある程度の対応を頼ってよいかどうかはどのように見極めればよいができるようになる。実際、人工知能の学習過程にのであろうか。神経回路網自体を確認したところで、おいては、敢えてノイズを加えることにより、人工多くの場合、それがしっかりしたものか否かの判断

知能により得られる特徴量や概念のロバスト性を高はできないであろう。そうすると、本章の（ 3 ）〜（ 8 ）めるということが行われているに記載したことが過去に行われてきたか、その経緯。

10 ）囲温度の変化や電磁ノイズが典型的であるが、人間であればいつもと違う人と接することや、他組織又（10）どうなるかより何をしたいか考えるべし

は外国のような異なる文化の中に入ること等に相当

出力 y が目標値 r の通りとなる（ r ＝ y となる ）ようする。にすることが制御の目的であることからすると、どしてみると、直感にロバスト性を持たせるためにのような外乱 d が制御系に印加されるかや、制御対は、異なる場や環境に身を置くことが必要というこ

象がどのように変化するかよりも、目標値 r の設定とになる。の方が出力 y を決定づけるうえで重要であることは明らかである。
これを図 4 に示したメカニズムに当てはめれば、（8）学習は継続すべし
フィードフォワード制御器が逆モデルを獲得後、直感を活用する場合と論理的思考を活用する場合の制御対象が変動しても制御が引き続き可能であるの双方において、「 やりたいこと 」や「 期待 」を設定すは、変動によってフィードバック偏差 e が出力されることの方が、思考を取り巻く環境や思考結果の適るようになっても、その偏差 e をフィードバック制用対象がどのように変化するかを予測するよりも重御器によりゼロにする作用が働くためである。しか要ということになる。
このことは、この度のコロナ禍を 1 年前に予測でしながら、このような状況に陥っても、フィードバッきなかったことからも明らかなように思われる。

ク制御器の出力 u FB を用いてフィードフォワード制御器の神経回路網を追加学習すれば、神経回路網は変動後の制御対象の逆モデルを再び獲得できる。

（11）中年以上では思い込みに注意すべし

直感についても同様に、周辺環境が変化して一時子どもを持つ親であれば、子どもが小さかった頃的に正解から外れてしまうようになっても、直感のに、繰り返し「 なぜ？ 」、「 どうして？ 」と聞かれた記基となる内部モデルを環境の変化に追従させるよう憶があるであろう。その理由は、子どもは学習が十にすれば、もっともらしい解を再び出し続けられる分でないため内部モデルを獲得できておらず、全てようになる。

を理屈で理解しないと納得できないからであると考いかに直感を研ぎ澄ましても、環境の変化に合わえられる。 大人の方が子どもよりも論理的思考をせた学習を怠れば、すぐに鈍ってしまうのである。

行っていると思っている人が多いと思うが、大人は獲得している内部モデルを用いて直感的に物事を理解していると言われている 18 ）。

（9）頼ってもよいかを見極めるべし
直感が概ね正しいと思われる解を導き出すものでしかし、特に年齢を重ねた大人は複数の内部モデあるためには、直感に用いられる内部モデルがしっルを獲得しているが故に、本来使うことが適切でなかりしたものであることが必要である。

い内部モデルを使ってしまうことがある。これが「 思18）辻本悟史「大人の直観 vs 子どもの論理」、岩波書店、2015 年 8 月 25 日

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ＡＩ時代の「直感」のススメ（制御工学と脳科学から無意識な求解法に迫る）を確認することが有力な手段と言えよう。

この外乱 d とは、制御対象がロボットであれば周寄稿３

逆にいうと、内部モデルがしっかりしたものであ（7）様々な場や環境に身を置くべし

い込み 」と呼ばれるものの一類型であろう。

コロナ禍を受けて、本稿の読者の中にも、日々状場面に適さない直感を頼りにすることは禁物で、況が変化するとともに様々な利害関係が絡む中で、中年以上であるならば、「 ジャマおじ 」、「 ジャマお次々と判断をしてきているという方もおられるであば 」 の烙印を押されぬためにも、時には敢えて自ろう。そういった方の多くは、限られた時間や情報らの直感やその出力結果に疑問を差し挟むことも必量という制約の下で、直感を活用して職責を果たし要であろう。ているのではなかろうか。そして、判断に対する説19 ）明責任を果たすべく、ある意味仕方なく後付けで、その判断に至ったもっともらしい理屈を考えている（12）人間らしさを活かすべしのではなかろうか。

人工知能には意識はないので、人工知能自身は直感と論理的思考を分けて考えてはいないであろうが、本稿を通じて、直感が何か得体の知れないもので人工知能が本格的に社会実装されるほどにまで進歩はなく、山勘とも違い、無意識に概ね正しいと思わしてくると、4 章（ 3 ）で述べたように、計算機でもれる解を導き出すための有力な手段であると感じて良否を評価できるような事柄についての直感は人工頂けたのであれば、自信をもって自らの直感に頼っ知能が担えることになろう。一方で、人間の感性にてみてはいかがか。勿論、自らの直感によって導かよって定性的に評価される事柄についての直感は、れた解に拘泥することなく、論理的に完全否定され人間に頼るほかない。

た場合には素直に受け入れ、また、他者の直感と衝突した場合には互いの直感を尊重して摺り合わせをAI 時代に人間が磨くべき直感がどのようなもの行うという謙虚な態度が必要であることは言うまでか、その方向性は明らかである。

もない。
直感の活用をススメて、本稿を締め括りたい。

7. 最後に本稿に記載した事項について、当たり前ではないかと思われた方も多いかもしれない。まさにその感

profile覚が直感であろう。その当たり前のことを、論理的に説明しようとすると、これだけの紙面を要するの仁科 雅弘（にしな まさひろ）である。本稿で挙げたティップスの一つである「『 直1995 年 4 月
1999 年 4 月
2005 年 7 月
2009 年 4 月
2009 年 10 月
2013 年 4 月
2014 年 6 月
2015 年 7 月
2017 年 7 月
2019 年 7 月

感 』を使うべし 」ということも、これを直感的に理解してもらうだけでよければ、その一文のみでよい。
しかし、直感に基づく思考の最大の弱点は、その出力結果に対する説得力を欠く点にある。 論理をもって相手を論破できても、直感を理由としては一般的にはそれが難しいのである。この点が、ロジカ

特許庁入庁（審査第三部自動制御）
審査官
工業所有権情報・研修館人材育成部長代理
審判官
人事院行政官短期在外研究員（英国）
主任上席審査官
品質監理室長
総務課企画調査官
内閣府知的財産戦略推進事務局参事官
審査推進室長（現職）

ルシンキングがもてはやされる最大の理由であろう。
一方で、直感に頼らざるを得ない緊急の判断が求められるような場面においても、この説得力を欠くとの弱点が、「 意思決定者の責任放棄の方便になってしまっている 」3 ）との手厳しい批判があるのも事実である。

19）安宅和人「シン・ニホン」、ニューズピックス、2020 年 2 月（本書では、我が国を衰退につないでしまうことになるミドル・マネジメン
ト層を「ジャマおじ」、「ジャマおば」と表現している。本書によると、TEDxTokyo プロデューサーのパトリック・ニューウェル氏が発案した言葉とのこと。）

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2020.9.25. no.298