AIを「導入」するのをやめて、「知性環境」を設計しよう──計算理論の巨人ウルフラムが教える、本当のAI活用法
- Seo Seungchul
- 9月21日
- 読了時間: 7分
更新日：10月5日
シリーズ: 知新察来
◆今回のピックアップ記事：Michael Schrage et al. "Stop Deploying AI. Start Designing Intelligence" （MIT Sloan Management Review, 2025年7月17日）
概要： 計算理論の権威スティーブン・ウルフラムの哲学的洞察をもとに、企業がAIツールの単なる導入から脱却し、人間と機械が協働する「知性環境」の設計へと転換すべき理由と方法論を論じた記事。
「AIを導入したけれど、期待したほどの成果が出ない」——多くの企業がこの悩みを抱えています。新しいツールを次々と取り入れても、なぜか組織全体の知的生産性は思うように向上しない。実は、この問題の根本には「AIをただのツールとして扱っている」という認識の限界があるのかもしれません。
計算理論の第一人者として知られるスティーブン・ウルフラムは、AIの真の価値を引き出すためには発想を根本から変える必要があると言います。彼が提唱するのは、AIを「導入」するのではなく、人間と機械が協働する「知性環境」を「設計」するという考え方です。
この記事では、ウルフラムの洞察をもとに、なぜ従来のAI導入が行き詰まるのか、そしてどうすれば組織に真の変革をもたらす知性環境を構築できるのかを、富良野とPhronaの二人の視点から探っていきます。読み終えた頃には、AIに対する見方が少し変わっているかもしれません。
「ツール導入」から「環境設計」へのパラダイムシフト
富良野：この記事、なかなか刺激的ですね。ウルフラムという人、僕も名前は知ってたけど、彼の計算理論がAI戦略にこんな示唆を与えるとは思わなかった。
Phrona：私も驚きました。特に印象的だったのが、彼が若い頃は哲学を「生産性のないもの」として避けていたのに、結局自分の人生の仕事が哲学的な枠組みを提供することになったという話。何だか人生の皮肉を感じますね。
富良野：そうそう。でも彼の言う「知性環境の設計」って、具体的にはどういうことなんでしょう？記事では「人間と機械が協働して戦略的価値を生み出すシステム」とあるけど、これって実際の組織ではどう実現するんだろう。
Phrona：そこがまさに従来の発想との違いなんじゃないでしょうか。今までって、AIを「何かの作業を効率化するツール」として導入することが多かったですよね。でもウルフラムさんの提案は、そうじゃなくて環境そのものを再設計する話なんです。
富良野：なるほど、「点」ではなく「面」で考えるということか。僕なりに理解すると、従来は「この業務にこのAIツールを当てはめよう」という発想だったけど、そうじゃなくて「知識がどう生まれ、どう共有され、どう活用されるか」という知的活動全体の生態系を設計し直すってことですね。
Phrona：そうです。そして面白いのが、彼の「計算的還元不可能性」という概念。複雑なシステムの性能は、実際に動かしてみないと予測できないという話です。これって、AIプロジェクトでよくある「事前にROIを完璧に計算しようとする」アプローチへの根本的な疑問符になりますよね。
予測可能性の幻想を超えて
富良野：：計算的還元不可能性か…これは確かに重要な視点ですね。プロジェクト管理の現場でも、よく「このAI導入で生産性が何パーセント向上するか事前に示せ」って言われるけど、実際にはそんなに単純じゃない。
Phrona：特に知的労働の領域では、そもそも「何が成果なのか」すら、やってみないと分からないことが多いですよね。新しい洞察が生まれたり、予想外の発見があったり。そういう創発的な価値って、事前の計算には乗らない。
富良野：そう考えると、従来の「費用対効果を事前に計算してからGOサインを出す」という意思決定プロセス自体が、知性環境の設計には向いていないのかもしれない。むしろ「小さく始めて、実際に動かしながら学習していく」アプローチの方が理にかなっている。
Phrona：でも、それって組織の意思決定者にとっては不安なことでもありますよね。「やってみないと分からない」では、予算も人員も確保しにくい。この辺りの組織的なハードルをどう乗り越えるかが実践的な課題になりそうです。
富良野：確かに。でも逆に言えば、競合他社も同じジレンマを抱えているはず。だとすれば、この「不確実性との付き合い方」を先に学んだ組織が優位に立てるかもしれませんね。
システム思考と知識の生態系
Phrona：記事の中で「リーダーはプロセス管理者ではなく、システム設計者として思考する必要がある」という指摘があったのも印象的でした。これって、マネジメントの発想そのものを変える話ですよね。
富良野：そうですね。プロセス管理者的な発想だと、「Aという入力があったらBという出力が出る」という線形的な因果関係を前提にする。でもシステム設計者的な発想だと、要素同士の相互作用や創発特性に注目する。
Phrona：そして知性環境では、人間と機械が単に分業するのではなく、お互いに学習し合いながら新しい知識を生み出していく。これって、従来の「人間がやることと機械がやることを明確に分ける」という発想とは真逆ですね。
富良野：面白いのが、ウルフラムの背景にある複雑系の研究ですよね。セルオートマトンとか、単純なルールから複雑な振る舞いが創発するという話。これをAI環境に当てはめると、個々の人間や機械の能力は限られていても、それらの相互作用から予想外の知的成果が生まれる可能性がある。
Phrona：そうそう。だから「この人工知能は何ができるか」という個別の性能評価よりも、「この環境では全体として何が起こるか」という視点が大切になってくる。ある意味、組織を一つの生命体として捉え直すような感覚でしょうか。
実装への現実的なアプローチ
富良野：理論的には納得できるんですが、実際にこれを既存の組織に実装するとなると、かなりハードルが高そうです。特に大企業だと、既存のプロセスや組織構造がガチガチに固まってるし。
Phrona：確かに一気に変えるのは難しいでしょうね。でも記事を読んでいて思ったのは、まずは小さな「実験室」のような空間から始められるんじゃないかということです。一つのチームや一つのプロジェクトで知性環境のプロトタイプを作ってみる。
富良野：なるほど、スモールスタートですね。例えば、新商品開発チームで人間の創造性とAIの分析能力を組み合わせた知識創造の仕組みを作ってみるとか。そこで得られた学習を、徐々に他の部門にも広げていく。
Phrona：そうです。そして重要なのが、失敗を許容する文化を作ること。計算的還元不可能性の観点からすれば、予想通りにいかないことの方が普通なんですから。むしろ予想外の結果から学ぶことが価値創造の源泉になる。
富良野：それって、従来の「計画→実行→評価」というサイクルとは違う回り方になりますね。「実験→学習→適応」みたいな、もっと有機的なプロセス。経営層の理解を得るのが大変そうだけど、長期的には組織の適応能力が格段に上がりそうです。
ポイント整理
従来のAI導入アプローチの限界
個別ツールの導入に焦点を当てた従来手法では、期待される成果が得られない理由は、AIを孤立したツールとして扱っているため
知性環境設計の概念
人間と機械が協働し、知識生成・共有・活用の生態系全体を再構築するアプローチ。単なる効率化ではなく、組織の知的創造能力を根本的に変革する
計算的還元不可能性の含意
複雑なシステムの性能は事前予測が困難であり、実際に動かして学習するアプローチが必要。従来のROI計算主義からの脱却が求められる
システム思考への転換
プロセス管理者からシステム設計者への思考転換。線形的因果関係ではなく、相互作用と創発特性に着目した設計が重要
実装戦略
小規模な実験的環境から開始し、失敗を学習機会として捉える文化の構築。段階的な組織変革アプローチが現実的
創発的価値創造
個別要素の性能よりも、要素間相互作用から生まれる予想外の知的成果に注目。組織を生命体として捉える視点の重要性
キーワード解説
【計算的還元不可能性】
複雑なシステムの振る舞いを事前に計算で予測することができない性質
【知性環境】
人間と機械が協働して知識を生成・共有・活用する組織的システム
【セルオートマトン】
単純なルールから複雑な振る舞いが創発する計算モデル
【創発特性】
個別要素にはない性質が、要素間の相互作用から生まれる現象
【エピステモロジー】
知識の性質や獲得方法に関する哲学的探究
【選択アーキテクチャ】
意思決定環境の設計によって選択行動を導く仕組み
【システム設計者的思考】
要素間の関係性と全体的な振る舞いに着目する思考アプローチ