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AI による AI のための都市設計

都市とは誰のために設計されるべきか。
これまでその問いに対して、「人間のために」と答えることに、何の違和感もなかった。
だが今、都市を支える最も基本的な機能が、「人」ではなく「計算能力資源」へと置き換わろうとしている。

人が集まるから都市ができるのではない。
AI が機能する場所が、次の都市になる。

その前提に立ったとき、必要な条件はまったく変わる。
災害に強いこと。余剰電力があること。土地の利用に柔軟性があること。空調や排熱、冷却が論理的に扱えること。
それらはどれも、人間の生活のためというより、AI の活動に最適化されたインフラだ。

たとえば、液浸冷却型のエッジデータセンター。
屋外に設置され、内部温度が40度近くに達しても正常に稼働する設計。地下水を循環させることもできるし、太陽光や風力を組み合わせたエネルギー自給もできる。
都市機能の外側でありながら、都市機能の中枢を担う存在になる。

こうした分散型のインフラは、既存の都市構造の文脈から見れば「未開発」とされてきた地域にこそ適している。
空き地だった場所、駐車場としてしか使われなかった土地、建設ができないとされた斜面、あるいは耕作放棄地。
これまで「使い道がない」とされてきた場所が、AI が生きるための最適地になる。

そして、こうした場所に置かれるのは、人間のためのオフィスではなく、AI のための施設だ。
人間が集まる都市ではなく、AI が稼働することで経済を回す都市になる。

都市設計の発想が、変わりつつある。
Elon Musk はすべての駐車場を公園にすると言った。我々は、そこに AI を住まわせたい。

インフラは人間のためだけのものではなく、AI のために組み直される。
それは、AI が人間を最適化するのではなく、AI 自身がどこで最も効率よく稼働できるかを起点に、空間を再設計するという思想だ。

今、都市に必要なのはコンクリートではない。電力と、自律分散の思想だ。

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正しくは「AI が人を使う」である

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。

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データ過払い

ここ20年ほどのあいだ、我々は「タダで使えるインターネット」に慣れすぎてしまった。検索も SNS もメールも地図も翻訳も、すべてが無料だった。あるいは、無料のように感じられていた。

だが、実際には何も無料ではなかった。

我々は、現金ではなく、データで支払っていた。名前、趣味、位置情報、購買履歴、睡眠時間、交友関係、顔写真。それらすべてが、ビジネスモデルを支える“対価”として提供されてきた。

問題は、その支払いが必要以上だったということだ。

本当に地図を使うのに、家族構成まで渡す必要があったのか。翻訳アプリを使うのに、位置情報の履歴が必要だったのか。誰がどこまでの情報を要求していたのか、その正当性を我々は検証できていなかった。

それどころか、何を渡したのかすら覚えていない。

これは、いずれ「データ過払い」として社会問題化する可能性がある。

データの過払いは、ある日突然の被害ではない。数年、数十年かけて、じわじわと蓄積されてきた結果だ。気づいたときには、もう手放したものが何かさえ分からなくなっている。

だが、AI の時代に入り、この構造にも少しずつ変化が見えてきた。個人のデータを“使わせる”側に立つ仕組み、つまりモデルの学習において、誰がどう関与し、どこで記録され、どう透明化されるかという問いが立ち上がりつつある。

もしも我々が、自分のデータがどこで使われているかを知り、その使われ方を選べるようになったとしたら。もしも我々が、提供しすぎた過去の情報について「取り消す」権利を持てるようになったとしたら。そのとき、データという存在の経済的意味も、法的意味も、倫理的意味も、大きく再定義されることになるだろう。

データは「使わせるもの」であり、「売り渡すもの」ではない。データは誰かの所有物である。この視点が広がれば、過去20年にわたって積み上がってきた“過払い状態”の是正が、ようやく始まるかもしれない。

我々は、そろそろ自分のデータを自分のものとして扱い直す時期に来ている。

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プライバシー保護と AI の両立

クラウドは便利だ。だが、何もかもをクラウドに預けることに、誰もが少しずつ違和感を覚え始めている。

情報が蓄積され、使われ、結びつき、予測される。私たちの行動や感情、嗜好や関係性までが、見えない場所で計算されている。そのことに対する違和感は、もはや一部のリテラシー層だけのものではない。

では、この世界において、プライバシーを守るためにできることは何か。そのひとつの解が、「AI をクラウドから下ろすこと」ではないかと思っている。

いま、Apple の戦略に象徴されるように、AI はクラウドではなく、デバイスそのものに“住む”方向に進んでいる。iPhone の中で、Mac の中で、AI は自分のことを知り、自分のことを処理し、そして外に出ていかない。

計算性能のあるデバイスと、情報を手元に保持するという思想が結びつくことで、利便性よりも信頼性を重視する「クラウドよりも安全な AI」という構造が成立する。

この流れの中で、「どこで AI が動いているのか」という問いは、単なる技術選択ではなく、「誰がその情報を持つか」「誰がそれを見ないか」という政治的・倫理的な問いになる。

そしてここに、いま新たなアーキテクチャの余地が生まれている。
個人が自分のデータを握り、自分のデバイスでモデルを動かす。そういうローカル AI の構造は、クラウドの巨大集積とはまったく異なるリスク構造と信頼の設計を持つ。

クラウドがもはや“気持ち悪い”と感じられるようになったこの時代において、AI をどう動かすかは、「どこで計算され、誰のために動くのか」を問うことになる。

プライバシーを守るとは、個人情報を AI が使わないように制限することではない。使えるようにしつつ、渡さないという設計が必要だ。
AI の進化とプライバシー保護は、両立する。ただし、それはクラウドの中ではなく、ローカルの、エッジの再発見によって実現する。

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分散型国家インフラという構想

これまで国家インフラとは、中央が管理し、国全体に展開されるものだった。発電所、通信網、水道、道路、データセンター。どれも「一箇所につくって、全体で使う」モデルだった。国家がつくり、国家が守り、国家が供給する。

だが、いまその構造が少しずつ変わりはじめている。

情報インフラや計算資源の一部が、特定の巨大企業によって運用されるようになったとき、国家の下にぶら下がっていたはずのインフラは、国家と並列の構造を持ち始めた。そして次に起こるのは、それらが中央に集まるのではなく、物理的にも論理的にも「分散」していくという変化だ。

分散とは、単に小さな単位に分けるという意味ではない。拠点を分け、所有を分け、制御権限を分け、電源を分け、ネットワークを分ける。すべてを独立して動かしながら、それらがひとつの構造体として機能すること。それが「分散型国家インフラ」の核心だと思っている。

このような構造は、災害時の冗長性や、地政学リスクの分散という観点から語られることが多い。だがそれ以上に、この構造が重要になるのは、「誰の主権で動いているか」を問い直す瞬間においてだ。

中央に属していないが、国家インフラと同等かそれ以上の社会的機能を持つ存在。クラウド、ブロックチェーン、ローカル計算資源、オフグリッド電源、それらが組み合わさることで、特定の国境や制度を超えた情報基盤が生まれている。

それが国家にとって代わるものになるのか、それとも国家を補完するものになるのかはわからない。ただ、明らかに言えるのは、インフラがもう「国家専属のもの」ではなくなりつつあるということだ。

インフラを国家がつくるのではなく、国家が地政学的な制約や時間の概念を超越する時代が来るのかもしれない。

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Big Tech を超える国家

国家とは、本来、領土を持ち、国民を持ち、軍隊と通貨と外交権を持つ存在だった。だが、その構造は静かに変わりはじめている。

いま、企業が国家を背負い、国家を超えようとしている。Big Tech や Tesla を筆頭とする巨大企業たちは、国の後ろ盾を得ながら、自らの財力と計算資源と情報インフラを武器に、国際社会に影響を及ぼしはじめた。

企業は、領土を持たないが、インフラを持つ。国民を持たないが、ユーザーを持つ。軍隊を持たないが、サイバー戦力と情報支配力を持つ。通貨を持たないが、独自の経済圏を築く。外交権を持たないが、国境を越えた交渉力を持つ。
かつて国家が持っていた要素の多くを、企業が代替しはじめている。

しかも、企業は国家からエネルギーと資本を供給される立場にある。「無限に電力を使ってよい」という国家の方針があるかのごとく、計算資源を囲い込み、AI を開発し、社会基盤を支配するための力を拡張している。

AI の進化は、この動きをさらに加速させる。AI を制御できる企業は、情報空間の主導権を握る。そして情報空間を制することは、現実世界の支配につながる。

これからの戦争は、もはや軍事力の争いではない。企業を通じて、国家が国家と戦う代理戦争の時代に入った。

そして、最終的に勝つのは国家ではなく、企業かもしれない。国家は企業に依存し、企業は国家を道具として使いはじめている。そしてその次に来る主体は、我々に認知できるのだろうか。

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新しい資源戦争の構造分析

AI の時代において、最も価値を持つ資源は何だろうか。それを考えたとき、真っ先に浮かぶのは「GPU」と「データ」だ。

一方で、それらが資源であること自体は、もはや常識になりつつある。問題は、それらがどのような性質を持つ資源なのか、ということだ。

産業革命の時代、石油は国家を動かす資源だった。工業生産を支え、移動手段を支え、戦争の行方すら決定づけた。石油を制する者が世界を制する、と言われた時代だった。

現代の GPU は、当時の石油に似ている。生成 AI を動かし、軍事技術を支え、情報戦の最前線に立つ。計算資源を持っているかどうかが、そのまま国家戦略の成否を分ける。

この視点については、「国家を揺るがす計算資源とエネルギー資源の地政学」でも書いた。

しかし、ChatGPT の登場、そして DeepSeek の出現によって、事態は少し複雑になってきた。もはや「大量の GPU とデータ」が絶対条件ではなくなりつつある。モデル設計と学習戦略によっては、限られた計算資源でも、十分に破壊的な成果が出せることが証明されてしまった。

つまり、石油に似ていたはずの GPU は、実は「通貨」にも似てきている。

量だけではない。どこで、どのタイミングで、誰がどう使うか。その流動性と配置戦略が、成果を左右する。蓄積するだけでは無意味で、流通と活用の設計が価値を生む。

これを受けて、今後の資源戦争は二層構造になると考えている。

ひとつは、従来型の石油戦争に似た構造だ。国家間で GPU を囲い込み、サプライチェーンを独占し、計算資源を通貨のように扱う。

もうひとつは、より柔軟で動的な通貨戦争に似た構造だ。モデル設計、データ設計、チップアーキテクチャ最適化──限られた資源の中で、どこまで成果を引き出せるかを競う。

DeepSeek が示したのは、まさに後者の可能性だ。最先端 GPU にアクセスできない環境下で、ソフトウェアと人的資源の最適化によって、既存のトップモデルに迫る性能を引き出した。

つまり、これからの時代は、ただ計算資源を持つだけでは意味がない。限られた資源を魔改造し、独自最適化し、局所的に最大効率を引き出す戦略が不可欠になる。

「誰が一番持っているか」ではない。「誰が一番うまく使いこなせるか」が、勝負を決める時代だ。

これが、AI 時代における新しい資源戦争の構造だと思う。

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我々はシンギュラリティーを認知できない

シンギュラリティーが来る、という話をよく聞く。しかし、最近思うのは、それは「来る」のではなく、「すでに始まっている」のではないかということだ。

産業革命の最中にいた人たちは、それが革命だとは思っていなかった。蒸気機関の発明が単なる新しい道具のひとつに過ぎないと思われていた時代。鉄道網が広がり、人の移動速度が劇的に変わったにもかかわらず、それを「革命」と名づけたのは、もっとずっと後のことだった。

技術が社会を変える時、それは静かに、しかし確実に進行する。その只中にいる我々は、変化の「点」しか見えていない。点と点が線になり、面になるのは、いつも後になってからだ。

いま、生成 AI が登場し、あらゆる分野に入り込みはじめている。文章を書くこと、絵を描くこと、声を作ること、コードを書くこと、意思決定を支援すること──かつては人間しかできなかった営みが、少しずつ AI によって置き換えられはじめた。

思えば、インターネットの爆発的普及や、GPU の実用化、それにともなう並列処理演算へのパラダイムシフト、スマートフォンの普及。どこが開始地点だったのかは、いまはわからない。

多くの人は、おそらく、スマートフォンや AI を革命だと思っているだろう。でもきっとそれは、点に過ぎない。そう簡単に認知できないレベルの革命が、すでに起きていると考えた方が良いだろう。

地球の上に立っていると、地球が宇宙空間を猛スピードで移動していることに気づけないのと同じだ。僕たちはいま、巨大な運動の中にいる。だが、自分たちが運動していることを、感覚的には知覚できない。

AI によるシンギュラリティーも、きっとそうだ。

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国家を揺るがす計算資源とエネルギー資源の地政学

もし、AI が世界の構造を変えるとしたら、どこから始まるだろうか。
それを考えるために、まずは「計算資源」と「エネルギー資源」の再定義から考えてみたい。

かつて、原子力は国家戦略そのものだった。それは、兵器であり、電力であり、外交カードでもあった。
そして今、AI の時代においては、それと同じレベルで「計算資源(GPU)」や「エネルギー資源(電力)」が意味を持ち始めている。

AI を動かすには、GPU と電力が必要だ。それも、とんでもない量が必要になる。
そして結果として生み出される AI が、経済や安全保障に及ぼす影響力の大きさを考えたならば、その資源の奪い合いが起こるのは当然と考えられる。

例えば、先端半導体において市場を事実上独占しているアメリカは、その半導体供給を制限することで、中国の AI 発展を間接的に封じ込めようとしている。ファーウェイへの制裁はその象徴だったし、今に至っても続いている TSMC の囲い込みもそうだ。
一方で、中国はどう動いたか。先端 GPU を諦め、低性能なチップを“物量と電力”でカバーする道を選んだ。環境負荷を無視してでも、AI モデルを回すための電力を手に入れ、動かし切るという方針だ。
物量においても、パラダイムシフトを起こしている。世代遅れのチップしか手に入らない状況に対応するため、大量の人的資源を投下し、あらゆるレイヤーのソフトウェアを最適化することで、無駄を排し、圧倒的な効率を得られる方法を模索した。

すでに現代の社会では、計算資源とエネルギー資源を“兵器”として再定義する段階に入っている。AI を育てるという行為が、情報戦であり、通貨戦略であり、インフラの支配そのものにつながる。

だから国家としては、エネルギー政策を環境保護のフレームで語っている余裕はないのが実情なのだろう。2025年初頭のアメリカがまさにそう見える。「今ある電気をすべて、AI に使わせてくれ」──これが、国家規模での本音なのだろう。

原子力と同様、AI は「不可逆」な技術だ。一度回り始めた演算モデルは、止めるわけにはいかない。そのためにエネルギーが必要で、冷却が必要で、インフラが必要になる。

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なぜ Google は ChatGPT を作れなかったのか?

OpenAI が ChatGPT を発表したとき、最もショックを受けたのは Google だったと思う。

DeepMind があり、Demis Hassabis がいて、研究者の層で言えば世界最高だったはずの Google に、なぜあれが作れなかったのか。あるいは、なぜ出せなかったのか。

Google はまた、データの総量でも世界一であった。なのになぜだろう。
検索エンジンに最適化されたデータ資産を活かしきれなかったのは、彼らが大量のビッグデータを保有しすぎていたからかもしれない。確かにそれは、検索の精度や広告の最適化という目的では意味のある資産だった。しかし、言語生成という新たなパラダイムにおいては、それらのビッグデータは、あまりにもノイズが多く、構造的に偏っていた。AI にとって理想的な学習データとは言い難い側面があったと思う。

大量のデータを持っていることが、もはやイノベーションの条件ではない。むしろ、少量のクリティカルなデータと、明確な出力目標を持つチームこそが、今の AI を動かす鍵だった。

OpenAI が示したのは、まさにそこだった。初期の彼らは大規模 GPU クラスターを持っておらず、Microsoft との提携も GPT-3 以降の話だ。少ないリソースで、設計と学習戦略の工夫によって、社会を動かすだけのものを出した。データの量ではなく、質。計算資源の規模ではなく、モデルの構造。これこそが破壊的イノベーションだった。

それを目の当たりにしたビッグテックはどうしたか。彼らは GPU を市場から買い占めに出た。競合の芽を摘むために。自分たちですら使い切れない量の演算資源を確保し、他の誰にも触れさせないようにする戦略。それは、破壊的イノベーションを未然に潰すための、きわめて合理的な動きだった。

特に、言語生成 AI においては、Twitter や Facebook のような“人間の生データ”を保有するプラットフォームが、最大の価値を持つ。どこまでが人間で、どこまでが bot かも分からない、むき出しの感情が飛び交う空間。LinkedIn のような、名刺交換の場での形式的コミュニケーションとは、まったく異なる“人間らしさ”がそこにはあった。

だからこそ、争奪戦が起きた。Twitter の私企業化は、単にメディアの再編成ではなかった。公式には語られていないが、実際に Twitter の非公開データは xAI の LLM 開発に用いられており、買収が“人間の感情のビッグデータ”を他社に渡さないための動きだった可能性は高い。API を遮断してドメインを変更したのは、そのわかりやすい結果だと考えられる。

そして、シリコンバレーがデータと GPU の囲い込みを進める中で、誰も想定していなかったところから、DeepSeek が現れた。中国から登場したこの存在は、制限の中から創造を始め、むしろ先端半導体に依存しない仕様を選び、性能で既存モデルに食い込んできた。これは、まさに“次の破壊的イノベーション”そのものだった。

Google にあって、OpenAI に無かったもの。OpenAI にあって、Google に無かったもの。その違いが、未来の社会構造を示しているように思う。

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