☆このレポートは、去る2025年10月18日(土)に赤門技術士会主催で開催された講演会の聴講記です。

 

２０２５年度東京大学ホームカミングデイ・赤門技術士会講演会

「ＡＩ時代のＤＸ戦略　～変革を実際に起こすために必要な考え方～」　聴講記

 

　〔今年もホームカミングデイの講演が間もなく始まる。今回が７回目だって。今日の講師はＡＩの最先端を進んでいる安野貴博先生。肩書は、ＳＦ作家、起業家、ＡＩエンジニアとものすごい。さらに、先の参院選で当選されたから、参議院議員、チームみらい党首。今日は、どんな話をお聞きできるのだろう？　肩書はややバラバラで、どんなことを目指している方か、ちんぷんかんぷんだが。。。。。　あっ、いらっしゃった！ありゃー、やっぱりＴシャツ姿だぁー、最近の若手経営者と同じだね。４５分講演で、４５分の質疑応答だそうで、半分が質問タイムというのも異色！ＡＩ音痴の筆者だが、一生懸命に聴いてみよう！〕

 

１． 自己紹介　～４つの顔～

 

（１） ＡＩエンジニア

学生時代は自然言語処理を中心に研究し、東大工学部松尾研を卒業。当時は国会の議事録データをダウンロードして、当時の自然言語処理で構造化し、知見を取り出すことを目指していた。

〔おぉーっと、日本のＡＩ研究第一人者の松尾教授のお弟子さんだ！　しかも当時の研究が、今年の参議院議員の伏線になって、１５年後に実際に国会に行くとは。〕

 

（２） 起業家

卒業後に、２つの会社をスタートアップした。

一つは、ＢＥＤＯＲＥ（べドア）というチャットボットの会社。２０１６年当時のチャットボットは現在のＣｈａｔＧＰＴと比べて、できることが限定的で、まだ「アホ」の域を出ていなかった。

それでも領域を絞ることによって、ビジネスに使える価値を生み出せると考えた。まず、コールセンター、コンタクトセンターなどに利用した。こういうところは、大体来る質問が決まっているので、ＦＡＱ（よくある質問）で答えられることを中心にシステムを構築した。およそ８割の質問は反復的で、残りの２割だけが人間のオペレーターが答える必要があったので、これを識別する分類機能をチャットボットの前に入れると、その割り振りが機能して、８割の反復的な質問はＡＩつまりチャットボットにつなぎ、残りをオペレーターにつないで人間が回答する、ということができ、当時のチャットボットでも活躍させることができた。

〔そーだよねーっ、最近のＡＩは、森羅万象、どのような質問をしても、良さげな回答をしてくれるぐらいにまで発達している。恐るべし、ＣｈａｔＧＰＴ！〕

もう一つはリーガル（法務）の分野で、契約書の解析を目指した。２０１９年に当時の自然言語処理で解けて、しかも弁護士の先生が困っていることを探した。すると「法務デューディリジェンス」がみつかった。これは、企業買収の際に、買収の対象会社が有している非常に多くの既存契約の中から，Ｍ＆Ａの段階で論点になりそうなものを探すこと。具体的な作業としては、買収対象の会社が持っているすべての契約書を印刷して集め、弁護士が何人かで２週間ぐらい部屋にこもって、論点になりそうな条項を探して、付箋を貼り、それらをレポートにまとめるという、大変な作業をしていた。

論点になりそうな条項は７類型に分けられることがわかり、当時の自然言語処理つまりＡＩで見出すことができたので、これを使ったサービスを弁護士事務所に提供した。このような法務デューディリジェンスから始めて、少しずつ守備範囲を広げていって、いまでは大企業の法務部門向けのサービスにいたるまでになっている。

〔ほーっ、弁護士の方も、そんな泥臭い（おっと失礼）仕事をされていたんだ。社内技術士の筆者とすれば、過去の論文調査や特許調査（パテントコンファメーション）と同じと感じたね。〕

 

（３） ＳＦ作家

早川ＳＦコンテストという、ＳＦ長編小説の新人賞を２０２２年に受賞して、作家デビューした。「サーキット・スイッチャー」という題のＡＩミステリーだ。舞台は２０２９年の東京で、完全自動運転の自動車がカージャックされるという顛末をサスペンス風に仕立てた。いままでの顔と全く違うように見えるかもしれないが、ストーリーの中枢にはやはりＡＩがある。

２作目は「松岡まどか、起業します」という題で、女性主人公の松岡まどかが起業しようとして、悪いエンジェル投資家に騙される話。主人公がＡＩエージェントを使いこなしながら、悪徳投資家が投資契約に紛れ込ませた「タイムリミット付きの企業規模達成」をめざす起業のストーリー。

〔才能がマルチ。自然言語処理がご専門だから、文書作成もお手の物なのかな。　同じ工学部でも工業化学の筆者には、まず無理っ！〕

 

（４） 党首

２０２４年に都知事選立候補、２０２５年に政治団体チームみらいを立ち上げて参院選で当選。

 

以上、４つの顔はバラバラにみえる。が、一貫してテクノロジーを通じて未来を考え、アウトプットしていくということをやっている。ＡＩエンジニアとしてＡＩを研究し、それが業界の仕事を変えることを起業家として実践した。また、小説家としては、たとえそのテクノロジーが今すぐ実装できなくても「小説というパッケージ」にして届けられる。技術が世の中のいろいろなことを変えて来ている中で、党首としてこれを政治の世界で考える。

〔なるほど、アウトプットがバラバラだけで、インプット側がＡＩというのが一貫しているんだ。その都知事選の活動を通して、今日の本題に入るようだ。〕

 

２． 生成ＡＩを用いたＤＸの例　～極端な例としての「東京都知事選挙」～

 

（１） 都知事選で何が起こったか。

２０２４年当時、「ＡＩと政治・選挙」の関係は、多くの人にとっては遠くにあるという認識だった。

〔そりゃ、そうだ。政治は地盤、看板、かばんの「３バン」とどぶ板選挙。ＡＩとは、両極だと思っていたよ。〕

この業界では知っている人もいたが、一般社会からの知名度はほとんど「無い」状態で、６月に突然知事選に出馬表明。１か月の選挙運動期間だけで１５万票を獲得した。当選された小池百合子さんは３００万票近くだったので、１５万票は当落には関係ないレベル。しかしその意味は大きく、過去２２回の都知事選で、年齢３０代では歴代一位、議員経験なく政党の支援なしでも歴代一位だった。

なぜ無名のソフトウエアエンジニアが１か月で１５万票取れたか。それはＡＩを使って双方向の選挙をやったことによる。候補者５６名が出馬する中、知名度としては埋没していたが、そこから最大の差別化ポイントは双方向の活動をやった点だ。

〔うん、「双方向」がキーワードみたい。〕

 

（２） 「双方向」がそれを可能にした。

通常の選挙活動は、「ブロードキャスト」と呼ぶ「候補者一人の声を、多数の有権者に発信する」というやり方。

印刷物、政見放送、インターネットなど「届ける」方法は発達した。しかし、このやり方だと、たとえＳＮＳなどを通して有権者が意見を発したとしても、多数のため受け取り手である候補者が消化できないという問題が残る。

一方、双方向は、それに加えて「ブロードリスニング」をやる。すなわちブロードキャストの逆で、有権者からの意見をＡＩによって上手に収集・消化することをやる。２０２０年代になると、賢いＡＩモデルが出現して、大量のＳＮＳデータを消化できるようになってきた。これがブロードリスニング。これによって、選挙・政治の世界に「双方向性」を組み入れることができた。

〔そうか、政治⇒ＡＩ⇒双方向だ。〕

 

（３） 具体的な三つのステップ

具体的には、聴く、磨く、伝える、のサイクルを高速に回す。みんなの意見を聴き、みんなで案を磨き、みんなに伝える。この三つのステップを次のように進めた。

 

ステップ１：ブロードリスニングで民意の見える化。

まずはブロードキャストとして政策集であるマニフェストを作成した。

［マニフェストは１００ページだって。ＳＮＳで様々な意見をいただいて、これらをＡＩで解析するんだね。

解析の一例を示すと、石丸候補と対談・討論番組を発信したところ、YouTubeでバズった。１００万回も再生され、コメントも一万件を超えた。これを大規模言語モデルで解析した。解析では、似たような言葉がベクトルで結び付けられるのだが、そのままだと１５００次元ほどの関係性だが、これをＡＩが２次元にし、意見の塊ごとに分け、７～８件の塊がわかった。例えば、安野・石丸という「若者の政治参加」が評価された。

［ＡＩ音痴の筆者の言葉でいえば、「ＫＪ法の超進化系」だね。］

この技術は、カリフォルニアのＮＰＯが作ったオープンソフトを我々が日本語対応＆カスタマイズしたもの。この技術でＳＮＳの弱点を克服できる。弱点とは「フィルターバブル」と呼ばれるＳＮＳがアルゴリズムとして「受け手が喜ぶような情報」だけを見せるようになること。その結果、民意が先鋭化したり、異なる意見があることに気づくことができず分断したりする。　意見全体のマップの共有化ができると、「気づくきっかけ」になる。

 

ステップ２：みんなで案を磨く。

これにはオープンソースソフトウエアの作られ方を参考にした。ソフトウエアの裏側には「ソースコード」と呼ばれるプログラム言語があり通常は公開しない。しかし、オープンソースソフトウエアではそれが公開されている。

[おぉーっ、「秘伝のたれ」まで公開しちゃうんだ！]

顔も知らないソフトエンジニア同士がコラボして、ソフトが作成／ブラッシュアップされる。そのために情報の流れ方を上手に決めている。これらがＧｉｔ（ギット）やＧｉｔＨｕｂ（ギットハブ）と呼ばれるツールだ。これらはバージョンを管理したり、その履歴をクラウド上で管理したり、そのうえでコミュニケーションをどうやってとるかを管理したりするもの。

その考え方をまねして、マニフェストをオープンソース的にＧｉｔＨｕｂのサイト上にアップロードし、誰でもが政策の変更提案ができるようにした。１５日間で、２３２の問題提起、１０４の変更提案があった。これらを仕分けてゆき、このうち８５個が政策に反映させた。すなわち、１５日間でマニフェストが８５回改訂されたことになる。この結果としてのマニフェストは、かなりの評価を受け、早稲田マニフェスト研究所評価で他候補のものを抑えて第一位をもらった。

[普通はマニフェストを選挙期間中に変えることはしない。練り込みができた、ということか。]

一方、問題としては、有権者の９９％はＧｉｔＨｕｂを使うことができない。これを解決するために、参院選では、新しい仕組みを導入した。具体的には、「喋れるマニフェスト」というサイトを作り、その右半分にマニフェストを示し、その左にチャット欄を作って、それぞれのマニフェストに対してここに質問すると答えてくれるようにした。また、「こういうふうに直した方がよいのではないか」のような意見も書き込める。これに対してＡＩが「更問（さらとい）」したり、「解説」したり、「反論」したりする。このように有権者がＡＩとの「壁打ち」をしながら、意見書として変更提案にまとめることができ、その裏側のＧｉｔＨｕｂ上では、マニフェストの変更提案がすすむ、という仕組みにしている。

この結果、２０２４都知事選から２０２５参院選で、変更提案数は１００件から１万件に増加するとともに、更問によって深く掘り下げた提案になった。しかし、１万件の変更提案を裁くのが大変で、マンパワーが足りなかった。実際に反映できたのは２００件程度で、提案は１００倍になったが、反映に行き着いたのは２倍程度で、このあたりが今後の課題。

[これを政界参戦一年の方がやっている、というのだからスゴイ。。。。。]

もう一つ問題の可能性があったのは、「議論は荒れなかったのか？」ということ。ＡＩ技術は建設的な議論のためのコンテンツモデレーションにも活用できる。罵詈雑言や誹謗中傷が混じっている投稿については、大規模言語モデルでフィルターにかけ、問題のあるものは見えないようにしていた。このように「この場所では理不尽な攻撃をされないという安全性」を投稿者＝有権者に対して確保できた。今後は、表現とロジックを分離することをやりたい。例えば、「言葉は汚いが、言っていることは一理ある」というような意見に対して、表現を変えて、ロジックだけはしっかり伝えることが最近のＡＩではできるようになっている。

[一理ある意見でも、ののしるような言葉だったら、確かに読む気にならないよね。]

 

ステップ３：みんなに伝える

「ＡＩあんの」を作り、２４時間YouTube上で生配信した。右側にチャット欄があって、コメントを送ることができるようになっている。実績として、質問２万件に返信した。YouTubeを使わない有権者用には、同じような機能を電話でもりリースした。最近は、声質をまねるＡＩも進化していて、安野の声でしゃべらせることができた。実績として、このYouTube件数は、都知事選１０千件/１６日間、参院選２４千件/１７日間。有権者がＡＩとコミュニケーションしているだけでなく、その裏側にいる私や政策チームとＡＩを通して会話していることが重要。

 

３． まとめ

 

ＤＸには、レベルが二段階あり、レベル２まで行くことが大切と考える。

レベル１：既存のやり方を分解して、一つ一つＤＸに変えて推進する。

我々でいうと、「ブロードキャストをするために、ＤＸを使おう」という発想。

レベル２：既存のワークフローをそのまま置き換えようとするのではなく、ＤＸを使ってフローを変える。

我々でいうと、「ブロードリスニングをするために、何が必要か」という発想。

結論として、

（１）めちゃくちゃ遠い分野でもよくよく考えるとＡＩの使い所やＤＸのし所がたくさんある。

（２）ＤＸは既存のプロセスをただデジタル化するのではなく、新しい価値創造「レベル２」が可能。

（３）エージェントが間に入ることで、「コミュニケーション」のあり方が変わる。

 

【ご講演後の質疑応答】 （Ｑ：質問、Ａ：応答）

 

Ｑ１：　有権者のニーズとウォンツのくみ上げがうまくできたが、それを実行に移すかどうかはどう決めるのか？

Ａ１：　本日の講演の通り、意見を聞くところはＡＩで進化した。意見を聞いたうえで、どう考えて、いかに政策にするかは、今までと同じで、人間として安野が判断する。したがって、多数の意見がそのまま反映される、というわけではない。ここは今までの政治家と変わらない。

 

Ｑ２：　生成ＡＩの普及で電力需要が増加するが、カーボンニュートラルとの間でどうする。エネルギー政策は？

Ａ２：　ＡＩで電力需要は増える。５年後の電力需要は発電能力の１１５％になるという試算もある。したがって、電力確保のためできることは全力でやる必要がある。つまり火力発電を含めて既存設備を使い続けるし、ソーラーパネルはメガソーラーの設置余力はないが、都会の屋根には余地がある。都会の場合のメリットは送電コストが小さいこと。また、原発も再稼働をめざす。これらの結果、長期で見たときに、しっかりＡＩが使われるようになると、その科学的な後押しで、新しいエネルギーの開発を助ける。例えば、核融合技術で、安定状態が保てるようになってきたのは、機械学習の成果が大きい。したがって、ＡＩ活用による一時的な電力需要増加は「割の良い賭け」だと思っている。

 

Ｑ３：　物流の分野において、ＡＩ搭載トラックによる自動運転と鉄道輸送との組み合わせはどうか？

Ａ３：　良いエネルギー案をいただいた。ありがとうございます。

 

Ｑ４：　ＡＩあんのがユーチューブと電話合わせて３万件近く受け付けたとのことだったが、１件の重みは同じと考えるか、それとも差があるか？

Ａ４：　１件の重み自体は同じだが、それぞれを「いかに生かすか」の段階では、人間である私たちへの影響が異なる。

 

Ｑ５：　海外では、ＡＩが大臣を務める一例がある。ＡＩ大臣は汚職もしないし、職務に忠実だが、チームみらいで将来本当にＡＩ総理大臣ができるか？

Ａ５：　ＡＩ大臣が本当に汚職をしないかどうかはわからない。実際にＡＩのモデルが賢くなってきていて、最初に大目的をあたえると、時にはその目的のためであれば別の人をだますことを始めている。ＡＩの振る舞いが、本当に人間社会に良いものかどうかという、「ＡＩセキュリティー」が今後重要になる。

意思決定を任せることは、理論的にできるが、問題が二つある。

問題①：その意思決定に従ったことによって社会がよくなるか。現状のＡＩはまだその能力があるといえない。総理大臣の一歩手前である企業ＣＥＯとしてもＡＩは人間にまだ勝てない。　

問題②：社会に受け入れられるかどうか。失敗したときに、人間の総理大臣は責任を取って辞職するが、ＡＩ大臣は責任が取れない。つまり間違えてもノーダメージ。

 

Ｑ６：　聞き取り手、すなわち今回なら安野さんのチームは、高いＩＴリテラシーをお持ち。一方、受け取り手の有権者は知識・理解力が様々で、それらに対応するツールはあるか？　もしなければ、今後どうなる？

Ａ６：　人に合わせた話し方は、可能。ＡＩ安野はさらに質問（更問）できるので有利であり、一つの進歩だ。　現在の弱みとしては、ビジュアルが弱いので説明力が今一つだが、今後、進歩するだろう。

実装したツール例として、チームみらいでは新たな仕組み「みらい議会」をリリースした。現在行われている国会での議論を「見える化」しているが、裏側でＡＩが一人一人の知りたいレベルを考慮している。例えば「もっと詳しく」の選択肢を押すと詳細な説明が出てくる、また「フリガナ」ボタンを押すと説明文にフリガナをふる。

現状ではフェーズ１の「わかる」ところまでしかできていないが、次のフェーズ２では、だれでも意見が言える、すなわち見落とされている論点が発見できる、ようにしようと思っている。発見できれば、我々チームみらいはそれを用いて国会の委員会で質問することができる。

 

Ｑ７：　法学部の出身者として聞きたい。ＡＩを活用して集めた意見をもとに、積極的な法案提出などを考えているか。また、表現の自由が求められる一方、ＳＮＳの言論空間に対して、何を求めることができるか？

Ａ７：　ＡＩを活用しながら議員活動を高効率にしていくべく、政党としてＡＩツールを作っていく。

表現の自由との兼ね合いは難しいが、コミュニケーションをとることが重要。大規模プラットフォーマーとしっかり議論ができることが重要だが、かれらは海外にいるので、縦割りの省別ではなく、例えば外務省で一本化するなど、交渉の布陣を整えることが重要。

 

Ｑ８：　ＡＩエージェントに与えるコンテキスト(*)、たとえば業界の専門知見などを提供する、というビジネスは今後流行るか。またそのようなビジネスに対するアプローチは？

*:ＡＩが対応するために必要な情報。ユーザー情報、目的・タスク、環境情報、会話履歴、業務文脈、感情・トーンなど。

Ａ８： 「チャットＧＰＴの中で購入の話しをしていると、その決済が可能」というようなＡＩが、実際にリリースされ始めた。たとえば、「沖縄への旅行に関してはとても詳しい」とか、巨大に市場になるかも、と思っている。目的・見どころ・移動手段・ホテルなどが関係する「旅行」のように「ちょっとだけ複雑な商品の提供」がおもしろそう。しかし今は議員をやっているのでちょっとこの領域に手を伸ばすのは無理。

 

Ｑ９：　表現とロジックの分離とはどういうことか？

Ａ９：　たとえば、「言葉は汚いが、言っていることは正しい」意見があれば、言葉だけきれいに変換した意見に変える。

 

Ｑ１０：今後ＡＩを使うとすれば、今後の国会で何を使って、どのようなことを実現しようとしているか？

Ａ１０：「みらい議会」を使っていきたい。今後話し合われる議案について、多くの人に届けて、意見を聴くことができる。

 

Ｑ１１：今日の講演であった「三つのステップ」の内、特に苦労されたものは？　今後最も伸びしろのあるのは？

Ａ１１：伸びしろが期待できるのは、「聴く」という部分。以前は意見の背景を質問することができなかったが、ＡＩが代わりにインタビューするので、深いデータが取れる。

 

（赤門技術士会幹事　萩野　新）