iAm Hiro Shinohara

ガンダムが描いた逆説的な未来

戦争と技術開発の進化は、しばしば似た軌道をたどってきた。剣や弓を手にした“士”の時代から、機関銃へ、そして大量殺戮兵器へと。1対1の近接戦闘から、1対nの長距離戦闘へ。拠点を離れて制圧するというロジックが、近代以降の戦争の主流となった。

その流れに対する逆説が、アニメ『機動戦士ガンダム』に描かれている。高機動・長距離戦闘が常識となった未来で、再び個人の技量と接近戦が戦局を決定する。機械の鎧をまとった“士”たちが、1対1の決闘を繰り広げる世界。ガンダムは、戦争が原始に戻る未来を描いていた。

サイバー空間における“直接戦闘”の再来

この構図は現実にも重なる部分がある。近年の戦争や産業競争では、ソフトウェアと情報のスケーラビリティが支配的だった。だが今、国家は物理層への攻撃に戦略を転じている。ネットワークの分断、ハードウェア供給網の遮断。クラウドや AI が依拠するインフラそのものを破壊しようとする動きが始まっている。

ソフトウェアを無力化するために、電力や半導体といった“下層”を狙う動きが加速している。その結果、戦いは再び物理的な“直接戦闘”へと回帰しつつある。優位に立つために、OS、ミドルウェア、開発言語をハードウェアに最適化し、演算効率やセキュリティ性能を極限まで高める。サイバー空間における“刀と盾”の開発競争が、いま再熱し始めた。

AI 戦争にも忘れられた“士”が必要だ

AI 開発も例外ではない。クラウド、LLM、API──そうした上層の技術が注目を集める一方で、真に差がつくのはハードウェアとの統合設計にある。分散処理、冷却技術、電力効率、ハードウェアセキュリティ。下層レイヤーを理解し、制御できる人材は、まさに現代の“士”といえる。

しかしそのような戦い方は、「シリコンバレー世代」のエンジニア教育では継承されていない。アプリと UI を作る力には投資が集まっても、OS のコア開発能力や回路図を読む力には注目が集まらない。だが現実には、物理レイヤーに足を踏み入れた者だけが、AI 戦争やサイバー戦争の本質に辿り着くことができる。

はじめの99％は石器時代

人類の歴史の99％は石器時代だったと言われる。これは比喩ではなく、おおむね正しい。

人類の起点をホモ・サピエンスに限定しても、30万年の歴史のうち約29万年が旧石器時代であり、その比率は約97％に達する。それより以前の、例えば猿人を起点にすればその割合はさらに上がり、99.6～99.9％が石器時代という計算になる。

つまり、農耕も都市も国家も、そして AI も、すべては人類史の最後の1％未満の中で起きた出来事なのだ。

革命は加速していく

農耕革命は約1万年前に始まった。人類が「定住」を選び、初めて「生産」の概念を手に入れたとき、社会は変質し始めた。それまで400万年にわたり続いた狩猟採集の暮らしは、わずかな世代で過去のものになった。

この変化以降、人類は「革命」と呼ばれる断続的な技術的飛躍を繰り返すようになる。

農耕革命から産業革命までは約1万年。

そこから情報革命までは約200年。

そして AI 革命まではわずか30年しかかかっていない。

革命と革命の間隔は、指数関数的に縮まっている。

革命が短い周期で起きるようになると、それはもはや「例外」ではなく「前提」になる。かつては、一つの技術革新が数千年にわたり社会を支配していたが、今は違う。

生成 AI は、到来した瞬間から次の革新の起点になる。生成 AI の普及が社会に浸透すれば、平行して進行していた AGI やロボティクス、ブレインマシンインターフェースといった次の革命に直接的な影響を与えはじめた。

もはや我々は、「革命があった」と認識する時間すら持てなくなっている。

革命は常に最も原始的なものを破壊する

農耕革命は、狩猟採集という自然との共存関係を破壊した。

産業革命は、時間と労働の意味を変えた。

情報革命は、人間が持つ物理的制約を取り払った。

そして AI 革命は、人間の定義そのものを変えようとしている。

情報の流通、知識の再構成、行動の最適化、意識の外部化。これらすべては、人類の最後の1％の中で起きた。

革命が加速しているという事実そのものが、すでに特異点的である。Kurzweil の予測を待つまでもない。

今の我々は、連続する状態としての革命の中に生きていると考えた方が自然だろう。

最後の1％を生きているという実感

もし人類史の99％が石器時代だったのだとすれば、我々はまさにその最後の1％の只中にいる。

農耕、国家、経済、エネルギー、ネットワーク、AI。人類の1％未満の期間に起きたすべての革命は、おそらく、この先の0.1％のなかで、さらに書き換えられるだろう。

そしてその革命の名は、もはや我々が言語化できるものではないのかもしれない。

AI によって社会全体が豊かになる。そう信じてきた。だが最近、それと同時に、認識のズレがもたらす“すれ違いの不幸”も生まれつつあると感じている。

ここでいう“不幸”は、AI の恩恵を受ける側からの勝手な解釈だということを最初に補足しておきたい。実際には誰も被害者ではなく、ただ、AI に関与する人間の側がそう“感じている”だけかもしれない。

2025年5月の時点で、AI に対する理解が広がってきた一方で、それを完全に放棄しているように見える人も一定数存在することを強く実感した出来事があった。しかも、それは一般利用者ではなく、社会の方向性を担うような立場の人たちの中に存在していた。観測範囲を広げれば、あるいはそれが過半数なのかもしれない。

たとえば、「AI はまだ精度が低い」と決めつけている人がいる。だがそれは、AI に対する期待の解像度があまりにも粗いために生まれた誤解だと思っている。AI にすべてを丸投げする前提で考えれば、「何もできない」と感じるだろう。しかし、社会における多くの行動単位（モジュール）は、AI に任せたほうが人間よりも高精度に実行できる。

また、「指示を与える」という思考そのものを持っていない人もいる。AI に対して明確なインプットを行えば、成果がまったく違ってくることを経験していないのだろう。人間同士なら「これやっといて」という曖昧な指示でも、文化的共通理解の中である程度通じてしまう。しかし、AI にはそれが通用しない。曖昧な指示に対して「使えない」と判断してしまうのは、相手が AI だからではなく、自分の側のインターフェース設計の問題だ。

加えて、日本語圏や日本のデジタルインフラだけを基準に AI の性能を測っていると、極端な見誤りが生じる。いわゆる“ガラパゴス”的な前提を持ったまま、世界標準の変化を感じ取ることは難しい。

しかし、最も驚いたのは「AI を人間が使う」という発想の人に多く触れたことであった。「みんなが AI を使えば社会が変わる」という期待には、ある種のズレを感じる。

たとえば、いまの社会で人が目的地に移動するときのプロセスはこうだ。

1. 目的地を定める
2. 地図アプリで検索する
3. 移動手段を選ぶ
4. 経路を把握して準備する
5. ナビに従って移動する

ここに AI を導入すると、プロセスは次のように変わる。

1. 移動の目的を AI に伝える
2. 提案された手段を選ぶ
3. ナビに従って移動する

これが「人が AI を使う」社会の設計だ。

だが、次の社会は「AI が人を使う」前提で設計されるべきであり、そのとき、プロセスはこうなる。

1. 目的が達成されている

移動するという意識すらなく、必要があれば移動が発生し、結果として目的が達成されてしまう。自動運転、遠隔通信、映像技術、情報の受け取り方の設計などによって、移動そのものが不要になるかもしれないし、あるいは、AI が提示するインプットの形そのものが、我々の判断や行動を先導するかもしれない。

そんな未来は少し遠いかもしれない。だが近い将来、たとえば「この店に行きたい」と思って検索して、経路を調べて向かうという体験すら、必要なくなる可能性がある。移動に関する煩わしさは、AI によって取り除かれる。運行管理も、交通整備も、車そのものの開発も、すべて AI をベースに再構築されていく。
そのとき、一般の人々は「AI を使っている」という認識は持たないだろう。ただ、生活が便利になった、昔はどうやってたんだろう、という感覚だけが残る。スマートフォンが当たり前になった我々がそうであるように。

AI による最適化は、社会インフラに一気に浸透する。そしてその最適化プロセスに関わる人間の数は、ごくわずかだ。従来の取り組みとは比較にならないスピードと再設計が進む。産業構造そのものが変わり、変化に関わる人はごく少数。大多数は恩恵を受ける側に回る。そして、変化したことに気づくのは、ずっと後になる。

「人が AI を使う」という発想は、もう不十分かもしれない。これからの意思決定は、「AI が人間をどう使うか」を前提に設計すべきなのではないか。

そして、AI を推進し、拡大に貢献するような立場にある自分自身もまた、その方向性に思考をチューニングされ、恩恵を受け続けることで、その意思をより強くしている。

それは本当に「自分の意思」なのか？
そう、自問自答した。