こういう想像がある——

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AI合成音声・著者本人の声のクローン

すべてのテクニカルな線型を分析できれば、システムは自動的に売買シグナルを発することができる。ユーザーの年齢と資産を分析できれば、システムは自動的に最も適した保険商品を推薦できる。十分な行動データを収集できれば、アルゴリズムはあなたが次に何をするかを予測できる。

「意思決定をシステム化する」——これは過去十数年間、無数の理工系出身のスタートアップチームの基本的な信仰だった。

だがこれは論理というより、むしろ宗教である。彼らは科学教の信者なのだ。

埋められないあの裂け目

データの整理から意思決定に至るまでは、連続したスペクトラムではなく、帯状のプロセスであり、その中間に崖がある。

このプロセスを分解してみよう。データには三つの形態がある——構造化、半構造化、非構造化だ。構造化データとは表の中の数字——売上、ユーザー数、コンバージョン率である。半構造化とは一定の形式を持つが解釈を要する情報——顧客のフィードバックメール、議事録、市場レポートだ。非構造化とは空気中に漂っているもの——一つの眼差し、口に出されなかった一言、「この方向はどうも違う気がする」という直感である。

プラットフォームとアルゴリズムが完璧に処理できるのは、基本的に構造化データまでだ。一枚の表を渡せば、並べ替え、ふるい分け、外れ値の発見、トレンドグラフの作成を手伝ってくれる。これは非常に有用だが、「意思決定」からはまだほど遠い。

なぜなら意思決定とは主観的な思考の飛躍だからだ——データは最後のあの一歩を与えてくれない。

あなたは十本の市場レポートを読み、データはすべて A の方向を指していた。だが昨日の会食で、業界の老練な先輩がふと漏らした一言があり、それがあなたに B の方向こそ正しいと漠然と感じさせた。あなたはその一言の重みを定量化できないし、チームに対してなぜ B の方が「いい気がする」のかを説明することすらできない。だがあなたはまさにその瞬間に決断を下したのだ。

この瞬間に起きていることを、アルゴリズムは見ることができないし、シミュレートすることもできない。

科学教の信仰構造

私はアルゴリズムが人間の意思決定を代替できると過度に信じる態度を「科学教」と呼んでいる。それは理性的思考を侮辱するためではなく、その構造が宗教信仰と驚くほど類似しているからだ。

宗教信仰の核心はこうだ——超越的な存在（神、運命、因果の法則）があなたのために不確実性を消し去ってくれる。信じさえすれば、答えがある。

科学教の核心はこうだ——超越的なシステム（ビッグデータ、AI、アルゴリズム）があなたのために不確実性を消し去ってくれる。十分なデータを与えさえすれば、最適解がある。

両者に共通する心理的動力は同じだ——意思決定の苦痛から逃れることである。

決断を下すことは苦痛だ。その場の曖昧さ、両義性、不確実性は、誰もが一人で向き合わねばならない重みである。キャリアの選択、投資の判断、恋愛の取捨——これらはすべて非構造的な主観的判断であり、人間の温度、偏り、独断を帯びている。

科学教の信者は、演算が半構造から非構造の間にある巨大な裂け目を縮められると思い込んでいる。だが裂け目は縮まっていない。ただ彼らが「信じる」がゆえに、問題が消えたように感じているだけだ。

2017 年の警告は、2026 年にこそ聞かれるべきだ

私が初めてこうした考えを書き留めたのは 2017 年だった。当時 AI にはまだ ChatGPT の後光はなく、ビッグデータが最も流行りの言葉で、あらゆる起業家が「data-driven」と口にしていた。

九年後の今日、AI の能力は確かに質的な飛躍を遂げた。GPT は文章を書き、Claude は契約書を分析し、各種の AI エージェントは複雑なタスクを自動的に実行できる。だが核心の問題は消えるどころか、かえってより鋭くなった。

なぜなら AI がますます「決断を下せるもの」のように見えてくると、人は意思決定の責任をそれに押し付けやすくなるからだ。

私は会社を経営する過程で、こうした状況をあまりにも多く見てきた。チームが AI で市場分析を行い、AI がある市場機会のスコアが最も高いと言い、そこでその方向に進むことに決める。誰も問わない——「AI の評価モデルは誰が設計したのか？ 評価の重み付けは合理的か？ モデルが見られない要因はないのか？」と。これは AI の罪ではない——それはあなたが与えた枠組みに忠実に従って結果を産出しているだけだ。問題は、人が思考の枠組みそのものが正しいかどうかを問う責任を放棄したことにある。

これは私が〈ポストコード時代の思考——テイストが人類の決定的な競争力となるとき〉で論じたテイストの問題と同じことだ。AI はあなたが定義した座標系の中で最適解を見つけられるが、座標系そのものを定義すること——何が「良い」のか、何が追求に値するのか、どんなリスクなら引き受けられるのか——これらは常に人の責任である。

情報プラットフォームの本当の役割

はっきりさせておこう——私は反テクノロジーではない。むしろ正反対で、私は毎日 AI を使っている。

だが私は AI が自分の意思決定プロセスにおいて果たす役割を明確に理解している——それは「意思決定の補助ツール」であって、「意思決定の依存システム」ではない。

この区別は極めて重要だ。

意思決定の補助とは——AI が私のために構造化データを整理し、半構造化情報を初歩的に分類し、私が設定した枠組みのもとで選択肢と分析を提供することだ。そして、最後のあの「飛躍」の責任は私が負う。

意思決定の依存とは——AI が私にどうすべきかを告げ、私はその通りにする。結果が悪ければ、それは AI の罪だ、というものである。

もしあるプラットフォームが、より良い意思決定と判断を手助けできると謳うなら——この機能を使えばより値上がりする株を買える、あのモデルを使えば最適な従業員を選べる、と——こうしたプラットフォームは、九年前に私が馬鹿か詐欺師のどちらかだと言ったものであり、今日も私の判断は変わっていない。

技術が駄目だからではない。意思決定の本質がそもそも最適化問題ではないからだ。それは不完全な情報のもとで、価値判断を帯びて選択を下すプロセスである。あなたはより良い情報を持つことはできるが、「選択」というそのこと自体の重みを消し去ることはできない。

神学から見る意思決定の苦痛

私は神学の訓練の中で一つの概念を学んだ。後にそれが意思決定を理解する上で非常に有用だと気づいた——有限性だ。

キリスト教神学には一つの核心的な前提がある——人は有限な存在である、というものだ。あなたの知識は有限であり、視野は有限であり、理解は有限である。これは欠点ではなく、存在の基本的な条件だ。有限性を受け入れることは、より良いものを追求することを放棄するのではなく、「すべてを知ることは不可能だ」という事実を認め、その事実の基盤の上で、自分にできる最も責任ある判断を下すことである。

科学教の問題は、まさにそれが有限性を受け入れることを拒む点にある。それは、データさえ十分にあり、モデルさえ優れていれば、「全知」に近づけると仮定する。だが全知は神の属性であって、人の属性ではない。この属性をアルゴリズムに投影することは、本質的に一種の偶像崇拝だ——確実性への渇望を技術の衣で包んだものである。

私は〈審判者としてのアルゴリズム〉で、この問題をさらに掘り下げた——アルゴリズムに人の価値を判断させ、人の機会を分配させるとき、我々は一体何を信頼しているのか、と。

意思決定の苦痛は、より良い道具を手にしても消え去ることはない。道具はあなたにより多くを見せ、より速く計算させ、より多くのシナリオをシミュレートさせることができる。だが最後のあの「私が決めた」という瞬間は、依然としてあなた一人の事柄である。

AI を使いこなす前提

実際の場面に戻ろう。もしあなたが AI を意思決定支援に使っている経営者なら、この一文を画面の脇に貼っておくことをお勧めする——

AI の出力品質は、あなたが入力する問いの品質を決して超えない。

AI はあなたに、間違った問いを立てたと教えてはくれない。それはあなたが立てた問いに忠実に答えるだけだ——その問いがどれほど突拍子もないものであっても。だからあなたの責任は、AI の使い方を学ぶことではなく、正しい問いの立て方を学ぶことにある。そして正しい問いを立てるには、領域への深い理解、人間性への鋭敏さ、そして自分が間違っているかもしれないと認める謙虚さが必要だ。

世界にアルゴリズムがすべてを解決できると信じる人々がこれほど多くいることに感謝する。彼らの存在こそが、意思決定の本質を真に理解する者たちに、複製不可能な競争優位を与えてくれるのだ。

なぜなら、すべての人が同じ AI 道具を持つ世界において、差異化の源泉はただ一つしか残されていないからだ——あなたがそれをどう使うか、そして AI が A と言ったときに、自分の判断によって B を選ぶ勇気があるかどうか、である。

平均律はない。統一された幸福の方程式もない。意思決定の重みとは、生きることの重みそのものなのだ。