日本語AI

データサイエンス

今回は、AIの対話の前書きが大変長くなりました。

Aiとの対話の結果を知りたい読者は、まず、「１）解題（日本語独自のAI）」と「7）本文」を先に読んでください。

それ以外の部分は、その後で読んでいただいた方が、納得できると思います。

 

 

１）解題（日本語独自のAI）

読売新聞は次のように、伝えています。

＜

　政府は自国のデータや技術をもとにした国産ＡＩ（人工知能）の開発に乗り出す。文章などを自動的に作り出す生成ＡＩは米中が開発で大きく先行するが、海外製への依存は、データの海外流出や日本に関する誤情報の拡散を招く恐れがあり、安全保障上、問題視されている。学習データなどの開発資源を日本企業に提供してＡＩの開発を支援し、信頼性の高い国産ＡＩの確立を目指す。

総務省所管の国立研究開発法人・情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）が２０年近くにわたって収集した日本語データを提供し、ＡＩ開発企業プリファード・ネットワークス（本社・東京）が日本の文化や習慣、制度などについて信頼性の高い回答を出すＡＩを共同開発する。開発した国産ＡＩは、ＩＴ企業のさくらインターネットが国内のデータセンターを通じて提供することを想定する。

＞

＜＜

国産ＡＩ開発を政府が支援へ、学習データ提供し資金面も後押し…アメリカや中国依存を懸念 2025/09/18 読売新聞

https://news.yahoo.co.jp/articles/1c04f517fe7124f5e950c21ad60bdd1a9cfdc4ea

＞＞

 

このデータは、「ＮＩＣＴが独自に集めた６００億超のウェブページで、ほとんどが日本語で、文庫本で数十億冊分」です。

 

＜＜

海外製の生成ＡＩに依存すると「日本の文化」が危ない…？ 研究者が語る国産ＡＩ開発の未来 2025/01/30 47News

https://news.yahoo.co.jp/articles/ab3db8af385de3a9a27cc6b8127ceb465656fa30

＞＞

 

報道を受けてさくらインターネット社株は買い注文が殺到し、同日ストップ高となりましたが、さくらインターネットは、政府支援AI開発への関与報道に「当社発表ではない」と否定しています。

 

＜＜

さくらインターネット、政府支援AI開発への関与報道に「当社発表ではない」　株はストップ高 2025/09/18 ITMediaNEWS

https://news.yahoo.co.jp/articles/1f724d7d0ee1af084bad8718cd91a504aa53553f

＞＞

 

なお、「日本のAI開発ポテンシャル」については、記事の末尾に整理しました。

 

２）技術の言語

 

パールは、推論をする場合に、言語が必須条件であるといいます。

 

言語（言葉）がなければ、推論ができないといいます。

 

経済学者と経済評論家は、AI開発の資金を問題にします。

 

リフレ派の経済学者と経済評論家は、金利とインフレ率を問題にします。

 

ある経済学者は、経済成長（所得の向上）には、資本整備率をあげる必要があるといいます。

 

これは、工場と施設を改善して、生産性をあげる必要があるという主張です。

 

しかし、工場と施設を改善する技術開発には、技術の言語である設計図を書くことのできる人材が必須になります。

 

経済学者と経済評論家が、技術開発を問題にしない理由は、経済学には、技術の言語がないためです。

 

経済学は、お金のデータだけで、世界が記述できるという単純化をしています。この単純化の結果、技術の言語が、経済学から排除されています。

 

生成AIは、プログラムコードを書くことができますが、経済学者と経済評論家は、プログラムコードを書くことができません。

 

これは、生成AIは、プログラミングに関する技術の言語を持っているが、経済学者と経済評論家は、プログラミングに関する技術の言語を持っていないことを表しています。

 

NVIDIA のジェンスン・フアンは、GPUとGPU工場をつくる設計図を書くことができます。競合する企業には、ジェンスン・フアンのレベルで、GPUとGPU工場をつくる設計図を書くことのできる人材はいません。この設計図には、技術開発のロードマップを含みます。

 

AIは、ジェンスン・フアンのレベルの能力を持ちませんが、一般的なGPU技術者レベルの技術の言語を使うことができます。

 

同様に、AIは、ノーベル経済学賞を受賞する経済学者レベルの経済学の能力を持ちませんが、一般的な経済学者レベルの経済学の言語を使うことができます。

 

人材の多様化が必要であると主張する人がいます。その目的が、複数分野の言語の共有問題であるとすれば、AIを使えば、人材の多様化なしに、この問題をクリアできます。

 

複数分野の言語を扱うことのできる知性は、ＡＩ以前にはありませんでした。

 

この点を理解すれば、人間の推論は、ＡＩの推論には、勝てません。

 

ただし、人間は、ＡＩと対話しながら、推論することで、複数分野の言語を扱うことのできない弱点を補うことができます。

 

例を示します。

 

ＡＩは、英語、日本語といった100以上の日常言語に対応しています。日常言語は、複数分野の言語ではありませんが、同じ構造を持っています。

 

ＡＩの日常言語の能力を、単独の日常言語で比較すれば、能力の高い人間には勝てません。しかし、100以上の日常言語に対応できる人間はいません。

 

この場合、人間がＡＩと対立することは馬鹿げています。効率を考えれば、母国語と英語だけを学習して、それ以外は、AIの自動翻訳を使うべきです。

 

人間の専門家は、多くても、２つの専門分野の言語しか扱えません。

 

この場合にも、AIの自動翻訳を活用するように、AIを複数分野の言語の翻訳機として活用することが有効と思われます。

 

３）AIの限界

 

経済学には、技術の言語がないため、経済学者と経済評論家は、お金のデータだけで、世界が記述できるという単純化の結果生じた間違い（不具合）に気づくことはありません。

 

AIが、経済学の言語で、推論をすれば、経済学者と同じ技術の言語がないために生じる間違った推論をします。

 

ハルミネーションの他にもAI（あるいは人間）の推論には、間違いが多数あります。

 

AIは、複数分野の言語が使えるので、この時点で、技術の言語を使って、問題を再考するように、AIに依頼することができます。これは、クリティカルシンキングに相当します。AIの出現によって、クリティカルシンキングの価値が暴騰しています。

 

こうして、AIを使って、複数の分野の言語を活用すれば、従来の専門家は、AIには理論的に勝てないと断言できます。

 

３－１）AIのクセ

 

ただし、AIには、クセがあるので、その点を理解する必要があります。

 

第1のクセ：

 

日本語で質問すると最初は、キーワードにマッチする日本語の文献を引用した推論になります。日本の学会と世界の学会の常識が異なっている分野が多くあるので、この点に注意して、AIに修正を依頼する必要があります。日本の学会と世界の学会の常識が異なっている分野は、日本語と英語のウィキペディアを比較すれば確認できます。

 

これ以外に、日本語には、大きな問題がありますが、その点は、あとで扱います。

 

第2のクセ：

 

AIの推論は、学会や新聞で行われている推論を集積したものになります。これらの推論は、因果推論ではありません。

 

つまり、AIの推論は、日常的な推論にはなりますが、科学的な推論ではありません。

 

これは、AIの開発が、日常的な推論が行われているWEBのデータに依存しているためです。

 

あるいは、AIの開発目標が、人間と同じレベルの間違いをする知性の再現にあり、科学的な推論のできるAI開発を目指しているとはいえません。

 

この限界を頭においてAIを活用すべきです。

 

第3のクセ：

 

パールの「因果推論の科学」に基づけば、現在のAIには、２つの大きな弱点があるので、この限界を意識して使うべきです。

 

その１：

 

交絡因子の排除、媒介変数の考慮は、まず、なされていないと覚悟すべきです。

 

その２：

 

因果探索ができないことに留意する必要があります。

 

パールは、現在のAIは、因果推論ができる強いAIではないといいます。

 

そして、仮に、因果推論ができる強いAIができても、因果探索の自動化は、難易度が高いので、特定分野に限定できる場合以外では、成功しないだろうと予測しています。

 

次のような配慮が必要になります。

 

ＡＩに「この問題について、考えられる原因は何ですか」と質問する場合を考えます。これは、「因果探索」の問題です。

 

ＡＩの解答は、一般的に、原因であると指摘している人がいるキーワードを並べます。ここでの推論は、パターンマッチングです。

 

この問いを発すると、何が、原因であると考えている人が多いかという情報が得られますが、ＡＩは、推論をしていません。

 

これに対して、前提となる因果関係の情報を提示して、「Ｘが原因であると考えることができますか」と質問すると、ＡＩは、推論をしてくれます。

 

あるいは、「因子Ｙは、原因に含むべきではありませんか」と質問することも有効です。

 

「因果探索」の質問に対するAIの答えは、因果探索ではないと考えるべきです。

 

４）法度体制と下剋上質問

 

水林章氏は、法度体制は日本語に組み込まれていると主張しました。

 

法度体制では「ヒエラルキーの下の人が、ヒエラルキーの上の人に対して質問すること（下剋上質問）」が封印されています。

 

水林章氏は、太平洋戦争の特攻の問題を扱っていました。

 

下剋上質問が可能であれば、特攻を命令された兵士は、上司に、次のような質問ができたはずです。

 

＜

どうして、私は、特攻に行く必要があるのでしょうか。

 

特攻作戦の費用対効果のエビデンスはありますか。

 

特攻作成は、人材消耗戦です。この作成は、短期的には、プラス効果があるかもしれませんが、中長期的には、マイナスの効果があるばずです。分岐点は、どこにありますか。その分岐点までに、勝利する確率はいくらですか。

＞

 

法度体制は、年功型雇用組織では、現在でも継続していて、下剋上質問が封印されています。

 

たとえば、OJTで、転勤を命令された場合には、上記と同等の質問が可能ですが、そのような質問と解答の例を聞きません。

 

＜

OJTで、企業文化になれても、転職時のメリットはゼロです。これは、スキルアップとはいえないのではないですか。

 

OJTで習得する内容は、ほぼ時代おくれで、価値のあるノウハウは少ないはずではないですか。

 

OJTには、スキルアップとしての価値があるというエビデンスがありますか。

＞

 

おそらく、下剋上質問が許容されれば、年功型雇用は崩壊するのではないでしょうか。

 

アメリカのようなジョブ型雇用の国であれば、下剋上という概念はありませんが、上司は下剋上質問に相当する質問に答えます。答えられない無能な上司は、クビになります。

 

あるいは、有識者会議や審議会の答申は、デタラメですが、一般の人やマスコミの下剋上質問を封印しています。

 

自民党の総裁選が始まっています。

 

候補者は、自分が総裁になれば、経済成長（所得の増加）などの問題を解決できると主張しています。

 

次のような質問は、下剋上質問になります。

 

＜

自民党が今まで、30年間できなかったことを、あなた（候補者）が短期間でできると主張する根拠は何ですか。

 

あなた（候補者）の政策が有効であると考えるエビデンスはありますか。

 

政策効果を計測する計画が見当たりません。これは、あなた（候補者）の政策には効果がないことを示していると考えられる根拠ではないですか。

 

レントシーキングの補助金をやめない限り、オランダ病が蔓延して、生産性があがらず、経済成長（所得の増加）が起きないのは、自明ではないですか。

 

問題は予算措置ではなく、人材育成ではないですか。

＞

 

2025年9月18日の日経新聞は、＜スタートアップ育成「脱・日本流」、海外資金獲得へシールール＞というタイトルの記事で、経産省、金融庁、内閣府、東証の主なスタートアップ政策を紹介しています。

 

この記事では、次のような下剋上質問が封印されています。

 

＜

これらの対策は、省庁縦割りで、統一的な政策を実施している外国と比べ、変化のスピードで明らかに競争劣位になるはずですが、競争劣位を選択する理由はなにですか。

 

日本のFDIは、北朝鮮以下で、世界で最低レベルにあります。その原因を分析して取り除いていますか。

 

スタートアップには、人材が必須です。人材の育成は進んでいますか、スタートアップの対象となる能力のある人材の現在の推定人数は、何人ですか。その人数は。海外と比較して多いですか。

 

随意契約の拡大が含まれていますが、透明性の欠如（レントシーキングの拡大）ではないです。

＞

 

ＡＩにこうした下剋上質問をすれば、ＡＩは気軽に問題点を教えてくれます。

 

同様に、下剋上質問を並べて、「有識者会議や審議会の答申のこの部分はデタラメではないか」とＡＩに検討してもらえば、ＡＩは、問題点を解説してくれます。

 

AIは複数分野の言語を扱えますので、下剋上質問をするときに、この点に配慮すれば、ほぼ、確実に間違いが見つかります。

 

たとえば、リフレ派の経済学者と経済評論家は、金利とインフレ率を調整すれば経済成長すると主張します。しかし、ここには、技術の言語がありませんので、この主張はデタラメです。

 

ＡＩに、技術の言語ができる技術者養成が必要ではないかと質問をすれば、この点がデタラメであることが確認できます。

 

これは、トッド氏が、「西洋の敗北」の中で、「技術者養成を優先しない政策は、他の政策では、代替不可能である」といっている主張に対応しています。

 

同じ主張をスノーは1959年の「２つの文化と科学革命」で展開しています。



５）日本語と科学

 

科学の問いは、発言者の身分に関係しません。

 

つまり、科学の世界には、下剋上質問という概念が存在しません。

 

日本では、下剋上質問が封印されている場合が多いので、日本語のWEBデータに含まれる科学的な推論の軌跡は極めて少数です。

 

これは、機械学習にとって、致命的な問題になります。

 

法度体制は、特攻の原因であったと考える水林章氏は、日本語に絶望して、フランス語で、著作しています。

 

日本語には、下剋上質問を封印する2つのメカニズムが存在します。

 

筆者は、２つのメカニズムを理解すれば、日本語を使っても、法度体制の解除、つまり、下剋上質問が可能な世界が作れると考えます。

 

第1のメカニズム：

 

第1は、論理的（科学的）な推論を封印する教育です。

 

論理的な作文は、「データー＞推論ー＞推論結果」という構造を持ちます。この構造が、パラグラフの意味の単位になります。この習得は、難易度が高く、義務教育で、10年単位の時間をかけて行われます。

 

脳科学者の中野信⼦氏は、次のように言います。

＜

人間の脳には、「真か偽か」を見分けることのできる領域はありません。脳は、「面白い」、「得をする」、「共感できる」、「美しい」などを判断することはできるのですが、「真か偽か」は見分けられない。だから詐欺事件が起きるんです。

＞

＜＜

「⼈間の脳は真偽を⾒極められない」脳科学者・中野信⼦が語る斎

藤元彦知事と⼩泉純⼀郎元⾸相の共通点　2025/09/15 文春

https://bunshun.jp/articles/-/81744

＞＞

 

つまり、「データー＞推論ー＞推論結果」という、論理的なパラグラフ構造に対応する脳の領域はありません。これが、パラグラフの作文の習得に10年かかる理由です。

 

中野信⼦氏は、＜脳には、「真か偽か」を見分けることのできる領域はない＞といいます。これは、人間が、「真か偽か」を見分けられないという意味ではありません。

 

科学で、「真か偽か」を見分けられる「検証可能な因果推論」のプロセスは以下です。なお、以下では、交絡因子はないと仮定しています。

 

＜

 

原因となるデータを特定する。

 

「原因ー＞結果」つなぐ仮説（因果モデル）を作成する。

 

原因（データ）に、仮説（因果モデル）を当てはめて、演繹法で、予想される結果を求める。

 

観測をして、実現した結果のデータを得る。

 

予想される結果と実現した結果のデータを比較する。

 

差が許容誤差の範囲内であれば、仮説（因果モデル）は、真である。

 

差が許容誤差の範囲外であれば、仮説（因果モデル）は、偽である。

＞

 

ここには、「データー＞推論ー＞推論結果」というパラグラフ構造があります。

 

パラグラフの作文ができる生徒は、科学的な推論と「真か偽か」を見分けることができるようになります。

 

これが、欧米の標準的な作文のカリキュラムです。

 

日本の作文は、戦前の綴り方教室にルーツを持ちます。綴り方教室は、意味の構造のない生徒の作文を最上の作文であると評価します。よい作文の建前の評価基準は、共感の強さになります。しかし、共感の強さには客観的な基準がないため、実態は、教師による恣意的な選別になります。多くの場合、良い作文の選択される基準は、体制賛同型の作文になります。日本（現在の体制の日本、戦前であれば天皇制）は素晴らしい、美しい国であるといったタイプの作文が選出されます。

 

日本語の文章の単位には、意味構造をもつパラグラフがないため、日本語の文章の単位は、スペースと改行で分割されます。この単位は、段落とよばれ、意味構造を持ちません。

 

日本の作文教育は、段落の教育であり、意味構造をもたないので、段落を発展させて、「検証可能な因果推論」を学習することはできません。

 

簡単に言えば、日本以外の国では、「検証可能な因果推論」を学習するルートは２つあります。第1は、パラグラフを発展させるルートです。第2は、数学を学習するルートです。

 

日本では、第1のパラグラフを発展させるルートは封印されていてありません。第2の数学を学習するルートは、文系の教育では、半分放棄されています。

 

その結果、「検証可能な因果推論」ができない人が多数います。

 

「検証可能な因果推論」ができなければ、下剋上質問はできないので、法度体制は安泰になります。

 

日本語のデータには、パラグラフ構造がないので、ＡＩに日本語のデータを学習させても、「検証可能な因果推論」どころか、論理的な推論ができるようにはなりません。

 

この問題は、次の項で扱います。

 

第2のメカニズム：

 

第2は、データの欠如と隠蔽です。

 

官僚は無謬主義です。

 

データは、無謬主義の敵なので、「データを非公開にする」か、それ以前に、「データをとらない」方法（データの欠如）が蔓延しています。

 

無謬主義とは、間違った（効果のない）政策を無限に繰り返す方法です。

 

データがあれば、ある政策が、間違っている（効果のない）か否かが判定できます。そうなると、無謬主義は崩壊します。

 

データがなければ、権威に依存する以外に、推論の選抜をする方法はありません。

 

こうして、エビデンスのないデタラメな発言をする有識者（利害関係者）会議が幅を利かせます。

 

データがないことを証明することは、AIの出現以前には、悪魔の証明と呼ばれていました。

 

仮に、99の資料にデータがないことが確認されても、次の100番目の資料にデータがないという推論は成り立ちません。

 

しかし、AIは、99.9％以上のアクセス可能な公開データを持っています。

 

つまり、AIに、アクセス可能な公開データはありますかと聞けば、データがないことが簡単に確認できます。

 

この方法は、データの欠如に対抗する極めて有効な方法です。

 

政府は、お題目としては、エビデンスを重視してEBPMを進めると言っています。

 

しかし、EBPMが成り立てば、無謬主義は崩壊します。能力にかかわらず、年齢でポストと給与が上がる年功型雇用は崩壊します。

 

EBPMが成り立てば、政治主導（レントシーキング優先）といって、政治資金と選挙の票になる産業団体と企業に補助金を優先的につけることができなくなります。

 

したがって、政治家と官僚には、EBPMを進めるインセンティブはありません。

 

EBPMを実効のないお題目に止める装置が、データの欠如になります。

 

データがない（パールの言い方では言語がないとほぼ等価）と推論ができないので、研究者は科学的な研究が不可能になります。

 

政府は、データがあれば、適切な問題解決ができる研究者の能力を飼い殺しにしています。その結果、日本の社会科学の研究水準は、データのある海外に比べて、とても低くなっています。

 

「ＮＩＣＴが独自に集めた６００億超のウェブページ」には、データに基づく科学的な推論プロセスのデータがほとんど含まれていません。

 

「ＮＩＣＴが独自に集めた６００億超のウェブページ」で学習するAIは、このバイアスの影響を受けてしまいます。

 

６）文系の推論

 

科学的な推論は、仮説と検証です。これは、「検証可能な因果推論」の方法になります。その大前提が、「データー＞推論ー＞推論結果」というパラグラフ構造になります。

 

ところが、共感に基づく文系の推論が存在します。

 

これは、論理学と自然科学からみれば、推論ではありませんが、文系の研究者の中には、推論であると主張する人がいます。

 

文系の共感の論理では、客観的な評価検討はできません。

 

最近では、縫いぐるみと一緒にとった写真をネットに掲載する縫い活に熱中している人もいます。縫い活の写真の良否の判断基準は、共感するか否かだけです。

 

共感を唯一の根拠とする手法は、趣味の世界では、良くあります。

 

しかし、この方法は、学問と科学では、使えません。

 

注意すべき点は、権威に基づく手法と訓詁学は、共感を唯一の根拠とする手法である点です。

 

訓詁学は、古い文献を根拠にします。この手法は、古い文献に対して共感のある人の間でしか通用しません。古い文献が間違っているという前提に立てば、この手法は、単なる時間の無駄になります。

 

「マルクスやケインズがいった」という権威の方法も同じです。この方法は、マルクスやケインズに共感のある人の間でしか通用しません。

 

簡単に言えば、権威を引用する人は、科学的な推論ができないので、こうした人を、科学的な議論の相手にしてはいけません。

 

日本語のウィキペディアには、権威の引用が満ち溢れています。

 

参考：戦後教育の経緯

 

1945年に敗戦になり、日本は、GHQの支配下になりました。そこでは、戦前の教育は、民主主義に反するとして否定されました。戦前の作文教育は、綴り方教室（共感の作文、段落の作文、意味構造の放棄）でした。綴り方教室は、天皇制に共感する作文技術として否定されました。

 

教育現場は、新しい作文カリキュラムの理念を探す必要に迫られました。

 

GHQの支配下では、この問題は解決できませんでした。

 

朝鮮戦争が始まり、GHQの直接支配がなくなった時点で、学校教育の担当者は、共感の作文（段落の作文）が民主主義であると主張して復活を遂げます。

 

共感の作文（段落の作文）集のやまびこ学校がベストセラーになりました。

 

脳科学者の中野信⼦氏は、＜人間の脳には、「面白い」、「得をする」、「共感できる」、「美しい」などを判断することはできる領域はあるが、「真か偽か」を判断する領域はない＞といいます。

 

教育現場は、新しい作文カリキュラムの理念を探す必要に迫られました。

 

このときに、教育現場では、＜「面白い」、「得をする」、「共感できる」、「美しい」など＞の共感の境域を使って、作文のカリキュラムを選択したと理解できます。

 

共感の作文（段落の作文）の選択には、科学的な根拠はありませんが、科学的な推論のトレーニングをうけていない教育現場には、それ以外の選択肢はありませんでした。

 

その結果、文系の教育には、科学的な推論よりも、脳にやさしい共感の境域を使った判断が優先するようになったと思われます。

 

訓詁学と権威の方法が科学に代わるようになりました。



７）本文

 

以下では、日本語のAIについて、ChatGTPと議論しています。

 

なお、以下では、日本語におけるパラグラフ構造の欠如をとりあげています。

 

しかし、日本語におけるデータの欠如の問題は取り上げていません。

 

読者は、日本語におけるデータの欠如の問題も指摘して、AIと議論すれば、より進んだ解答を得られるかもしれません。




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質問

AIはブームです。色々なものにAIを入れています。

画像認識のトレーニングには、数百万枚の学習用の画像データが使われました。

ウクライナは、ドローンのAIに、ロシアの爆撃機を識別する学習をさせたようです。

AIには、モデルの複雑さと学習データのサイズによって、かなり、広いレンジがあります。

この違いを無視して、AIを論ずることには、無理があります。

モデルの複雑さと学習データのサイズによって、AIをグレード分けする基準はありますか。

解答

とても鋭いご質問です。


 AI（特に機械学習・ディープラーニング）を語る際に、「モデルの複雑さ」と「学習データのサイズ」の違いを無視すると、誤解や過大評価・過小評価が起きやすくなります。

以下に、AIを「モデルの複雑さ」と「学習データのサイズ」によって分類・グレード分けする基準や考え方を説明します。

🔹 1. モデルの複雑さ（Model Complexity）

これは主に以下の要素によって決まります：

  • パラメータ数（学習する重みの数）

  • アーキテクチャの深さや種類（CNN、Transformer、RNN など）

  • 演算量（FLOPs：Floating Point Operations）

  • 必要な計算資源（GPU数、VRAM、計算時間など）

例：
 ・ResNet-18（約1千万パラメータ）
 ・GPT-4（数千億パラメータ）

🔹 2. 学習データのサイズ（Training Data Size）

こちらも段階的に評価できます：

  • 小規模：数百〜数万件（例：医療画像の専門データセットなど）

  • 中規模：数十万〜数百万件（例：ImageNet）

  • 大規模：数千万〜数十億件（例：LAIONデータセットやWebスケールの言語データ）

🔹 3. 分類・グレード分けの実用的なマトリクス（2軸で考える）

以下のような2軸マトリクスで分類すると、AIの「格」や「用途」が見えてきます：

 

学習データサイズ＼モデルの複雑さ

低（単純モデル）

中（一般的DNN）

高（巨大モデル）

小（数千〜数万）

ルールベース、SVM、決定木

小規模CNN、MLP

過学習しやすい

中（数十万〜数百万）

精度低い

一般的AIシステム（例：医療診断AI）

微調整ベースの応用向け

大（数千万〜）

不適

高精度なAIシステム（例：自動運転）

大規模汎用AI（例：GPT、CLIP）

 

🔹 4. 具体例：ウクライナのドローンAI

  • 学習データサイズ：ロシア軍機の画像は限定されていると考えられる（中〜小規模）。

  • モデルの複雑さ：小型ドローンに載るモデルはリソース制限があるため、**軽量なCNN（例：MobileNet、YOLO Tiny）**が使われている可能性。

  • グレード：中〜低（タスク特化型・高効率・低消費電力重視）

🔹 5. グレード分けの試み（参考：工業規格風）

 

グレード

特徴

例

G1（タスク特化・軽量）

モデル小、データ小〜中、推論高速

ドローン、エッジデバイスAI

G2（汎用AIレベル1）

モデル中、データ中〜大、クラウド処理

医療画像診断、車載AI

G3（大規模汎用AI）

モデル大、データ大、クラスタ計算

GPT-4、Claude、Gemini

G4（マルチモーダル統合AI）

モデル超大規模、マルチモーダル、RLHFなど

GPT-4o、Tesla FSD（自動運転）

 

✅ 結論：AIを議論するときの注意点

  • 「AI」と一括りにせず、「何をするAIか」「どのくらいのデータとモデル規模か」を明確にすることが重要です。

  • モデルの性能は「パラメータ数 × データ量 × 計算リソース × チューニング」で決まります。

  • そのため、技術的なグレード（等級）で整理する試みは実務的にも重要です。

ご希望があれば、特定分野（医療、防衛、製造業など）に特化した「AIグレードの分類」も作成できます。興味ありますか？

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質問

「AI」と一括りにせず、「何をするAIか」「どのくらいのデータとモデル規模か」を明確にすることが重要です。AIを「モデルの複雑さ」と「学習データのサイズ」によって分類・グレード分けする基準が有効であると教えていただきました。

次の２つの表を例示してもらいました。

分類・グレード分けの実用的なマトリクス（2軸で考える）

| 学習データサイズ＼モデルの複雑さ | 低（単純モデル） | 中（一般的DNN） | 高（巨大モデル） |

| :---- | :---- | :---- | :---- |

| 小（数千〜数万） | ルールベース、SVM、決定木 | 小規模CNN、MLP | 過学習しやすい |

| 中（数十万〜数百万） | 精度低い | 一般的AIシステム（例：医療診断AI） | 微調整ベースの応用向け |

| 大（数千万〜） | 不適 | 高精度なAIシステム（例：自動運転） | 大規模汎用AI（例：GPT、CLIP） |

グレード分けの試み（参考：工業規格風）

| グレード | 特徴 | 例 |

| :---- | :---- | :---- |

| **G1（タスク特化・軽量）** | モデル小、データ小〜中、推論高速 | ドローン、エッジデバイスAI |

| **G2（汎用AIレベル1）** | モデル中、データ中〜大、クラウド処理 | 医療画像診断、車載AI |

| **G3（大規模汎用AI）** | モデル大、データ大、クラスタ計算 | GPT-4、Claude、Gemini |

| **G4（マルチモーダル統合AI）** | モデル超大規模、マルチモーダル、RLHFなど | GPT-4o、Tesla FSD（自動運転） |

日本政府は、学習データなどの開発資源を日本企業に提供してＡＩの開発を支援し、信頼性の高い国産ＡＩの確立を目指すそうです。

ここでいう学習データは、ＮＩＣＴ（情報通信研究機構）が独自に集めた主に日本語の６００億超のウェブページを指します。

仮に、主に日本語の６００億超のウェブページを使って、AIが学習する場合、次の２つの問題があると思います。

第1に、データ量が十分でない可能性があります。

第2に、英語の文章は、「データー＞推論ー＞推論結果」という意味のまとまりとしてのパラグラフ構造をもっています。

一方、日本語の文章には、意味のまとまりとしてのパラグラフ構造はありません。文字の形の区切りは、段落と呼ばれますが、これは、意味のまとまりではありません。日本の文章で意味のまとまりが意識される場合は、中国の漢詩と文章技術である「起承転結」と「序破急」が主なもので、論理構造ではありません。つまり、日本語の文章を使って学習したAIは、論理的な推論を身に着けることができません。

第3に、以上の2点の他に、日本語の留意点があれば、考慮してください。

以上の3点を勘案して、日本語の６００億超のウェブページを使って、学習するAIは、どのレベルに到達できると予想できますか。

複数のモデル規模が考えられる場合には、解答は、モデル規模ごとに提示してください。

解答

ご質問ありがとうございます。


 非常に本質的な問題提起を含む内容で、日本語におけるAI開発の現状と課題を的確に捉えています。

 以下、ご提示いただいた「データの質と量」「日本語の構造的課題」などを踏まえ、日本語600億ページの学習データを用いたAIが、モデル規模ごとにどのグレードに到達可能かを評価・推定します。

✅前提の整理

◉ 学習データの規模感

  • 日本語600億ページ ≒ 約10〜30TB前後のテキストデータに相当（1ページあたり1〜5KB程度で換算）

  • GPT-3が学習したテキストデータは約45TB（raw）、GPT-4はさらに上回ると推定される

  • 英語中心のモデルと比較すると、言語的・論理構造的に異質であることが重要な点

✅3つの論点に基づく制約

① データ量は十分か？

  • GPT-3〜4級のモデルにはやや不足

  • ただし、日本語だけを対象としたAI（単一言語特化）であれば、G2後半〜G3初期の精度は狙える規模

  • 英語圏のAIと違い、多言語・多分野の汎化性能には限界がある

② 論理的推論の困難性（日本語構造の壁）

  • 日本語は論理的なパラグラフ構造が明示的ではなく、暗黙の文脈依存が高い

  • 起承転結・序破急の構造は「感覚的な流れ」であり、形式論理（if–then）には弱い

  • よって、推論・因果性の学習に限界が生じやすい → G3クラスの精度に壁がある

③ その他の日本語特有の課題

  • 同音異義語・語順の自由度が高く、文脈解釈が困難（例：「はしをわたる」→橋／箸）

  • 助詞・文末表現に曖昧さが多く、明示的な主語がない文が多い

  • カタカナ語／和製英語の混在による意味認識の難しさ（例：「コンセント」＝電源？合意？）

✅モデル規模別の到達グレード（推定）

 

モデル規模

使用例

到達グレード

説明

小規模（数千万〜数億パラメータ）

スマホAI、チャットボットなど

G1

タスク特化型（FAQ、翻訳など）では十分な性能。論理的推論は不可。推論コスト・速度に優れる。

中規模（数億〜数十億パラメータ）

医療支援AI、特化型対話AI

G2前半〜中盤

より汎用的な自然言語理解が可能。特定領域では高精度だが、長文・推論には弱点。日本語特有の構造で汎化能力に限界。

大規模（数百億〜1000億パラメータ）

大企業が開発する日本語LLM

G2後半〜G3初期

大規模日本語モデルが可能。文脈保持や複雑な言い換えも処理可。ただし、論理的整合性や創造的推論でGPT-4には劣る。

超大規模（1000億〜兆パラメータ）

国家レベル開発（例：日本版GPT-4）

G3後半（限定的）

計算資源・日本語以外の補完データが必要。単一日本語データだけではG4は困難。推論・汎用性において英語中心の多言語モデルに劣後。

 

✅考察：G3・G4への壁とは何か？

◉ 到達可能な限界：G3初期

  • 限定的なG3性能（日本語内での汎用性）

  • 高精度な応答、長文生成、特定タスクの代替は可能

◉ G4到達には「日本語以外の補完データ」と「構造的変革」が必要

  • 多言語併用（例：日英中のクロスラーニング）

  • 構文的・論理的なアノテーション（意味構造を与えるデータ）

  • 単なるページ数でなく、「知識・論理の深さ」を持つデータの必要性

✅補足：対処すべき日本語AIの改善方向

  1. 段落・意味単位の構造化

    • 文書における**意味的まとまり（セマンティックチャンク）**のラベル付け

    • 学習時に「推論単位」を明示する教師データが有効

  2. 日本語独自の論理構造の明示

  3. 英語圏技術の転用と補完

    • BERTやGPTの「多言語モデル」の活用

    • 論理的推論は英語モデルで学ばせ、日本語で翻訳適用する手法（例：chain-of-thoughtの転用）

✅結論（まとめ）

日本語600億ページのデータを使って学習したAIは、モデル規模に応じてG1〜G3前半レベルには到達可能。


 ただし、日本語の論理的な曖昧性・構造的制約により、G3後半〜G4の性能には限界がある。

 そのため、G4級の日本語AIを目指すなら、
 多言語クロスラーニング＋構造化データ＋計算資源の3点が必須となる。

必要であれば、この評価を政策提言向け資料や報告書形式にまとめ直すことも可能です。ご希望があればお申し付けください。

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質問

大事な点を忘れていました。

「日本語の文章を使って学習したAI」をGPT-３や、GPT-4と比較する場合には、開発人材の層の厚さの違いを考慮する必要があります。

開発人材の層の厚さの違いは、モデル化開発に要する時間の差をうむと思われますが、それ以外に、どのような影響が考えられますか。

解答

ご指摘の通り、開発人材の層の厚さ（＝AI研究者・エンジニア・データサイエンティストの層の広さ・深さ）は、単に「開発スピード」の差だけでなく、AIの性能や活用可能性に多面的かつ重大な影響を与えます。

以下に、その影響を整理して提示します。

✅開発人材の層の厚さがもたらす影響

 

観点

影響内容

詳細

① モデルアーキテクチャの革新性

性能の天井を押し上げる

優秀な研究者が多数存在することで、


単なる既存技術の模倣ではなく、**独自の工夫やブレイクスルー**が生まれやすい（例：Transformerの発明、Mixture of Expertsなど）

② 学習アルゴリズムの最適化

効率性・安定性の向上

大規模な試行錯誤・ハイパーパラメータ調整・スケーリング法の改善など、実装力と実験力が重要。人材の厚みは実験の多様性・精度に直結。

③ トークナイザーや前処理の質

日本語特有の工夫が不可欠

英語に比べ、日本語は形態素解析・文分割・語彙選定が難しい。優れた前処理の実装とチューニングには、日本語言語処理に強い専門家集団が必要。

④ モデル評価と検証の質

真の実用性能を把握可能

優れた評価軸の設計（例：日本語らしい間違いの検出、文脈保持の検証など）は、経験豊富なチームでなければできない。評価方法が雑だと、モデルの性能が正しく測れない。

⑤ セキュリティ・倫理・バイアス対策

社会実装における信頼性

GPT-4やClaudeなどは、**RLHF（人間フィードバック）**で信頼性を高めている。多様な人材が揃うことで、偏りや誤情報の排除がしやすい。人材が薄いとこの工程が脆弱に。

⑥ デバッグ・トラブル対応

実用化・運用フェーズで安定

学習の失敗・性能劣化・推論時の問題など、リアルタイム対応には熟練したエンジニアと運用体制が不可欠。人材層が薄いと、エラーの原因特定や修正に時間がかかり、致命的。

⑦ 継続的アップデートと改善

モデルの寿命を延ばす

モデルは作って終わりではなく、継続的な訓練・微調整・データ更新が必要。人材が豊富でなければ、保守・運用のコストが肥大化し、放置されやすい。

⑧ 学際連携と社会応用

モデルの使い道の幅が広がる

医療・教育・法律・金融などへの応用には、それぞれの分野の専門家との連携が必須。人材層が厚い企業・研究機関は、こうした学際連携による応用展開がしやすい。

 

✅結論：人材の層の厚さは「AIの品質と寿命」を左右する

✦ 日本の現状（課題）

  • トップレベルの研究者はいるが、広く深いエンジニア層が不足

  • 基盤技術より「応用先（実装）」に偏りがち

  • 日本語特化のAI研究は進んでいるが、大規模モデル構築の実績は乏しい

✦ 対比：OpenAI・DeepMindなどの人材力

  • AI研究、機械学習、言語学、社会科学、倫理、法律の専門家が大規模に在籍

  • モデル開発、チューニング、評価、リスク対策が分業体制で高度に最適化

  • その結果として、GPT-4やGeminiのようなマルチモーダルで安全なモデルが構築可能

✅補足：日本で人材層を厚くするには？

  1. 大学・企業・官公庁の連携強化

  2. 日本語AIの中核となるプロジェクトの創出

    • 「日本版GPT」プロジェクトの旗振りと支援（予算と人材集約）

  3. トップ研究者の還流促進

  4. 人材育成と訓練の基盤構築

    • 日本語LLMを題材とした教育・訓練コンテンツの整備

もし、これらの内容をプレゼン資料や政策提言書の形で整理したい場合は、構成案の提案も可能です。必要に応じてご連絡ください。

 

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８）補足

読売新聞には、次のようにも書かれています。

＜

　国内では米国や中国の海外製ＡＩの利用が広がる。だが、海外製は学習データなど開発過程が不透明で、「日本として許容できないデータが学習されている恐れがある」（政府関係者）との懸念もある。

 

　海外製は英語のデータを中心に学習しており、日本の文化や歴史などの理解も不十分だとされる。ＡＩの回答が開発国の主義や主張に影響を受けるという問題も指摘され、中国の生成ＡＩディープシークに対し、自民党の小野寺政調会長が「尖閣は日本の領土か」と尋ねたところ、「尖閣は中国固有の領土」と答えたという事例もある。

 

　ＡＩの海外への依存には一定の危険性があるとみて、政府は日本の文化や習慣、歴史などを踏まえて信頼性の高い回答を出すＡＩの開発を後押しすることにした。

＞

＜＜

国産ＡＩ開発を政府が支援へ、学習データ提供し資金面も後押し…アメリカや中国依存を懸念 2025/09/18 読売新聞

https://news.yahoo.co.jp/articles/1c04f517fe7124f5e950c21ad60bdd1a9cfdc4ea

＞＞

 

たしかに、今回の議論のように、ChatGTPは、「国産ＡＩ開発の政府支援には問題が多い」と、「日本の文化や歴史などの理解が不十分な解答」を導きだします。

 

ChatGTPの推論は、「日本の文化や歴史などを理解する」ことよりも、科学的に正しい推論に偏重しています。

 

しかし、科学的な推論よりも、「日本の文化や歴史などの理解」を優先するGTP-3の初期のレベルのAIを作っても、利用者は、いないと思われます。

少なくとも、筆者は、GTP-4が使えるのであれば、GTP-3初期レベルの日本語AIを使うことはありません。

 

９）日本のAI開発ポテンシャル

国産AIを巡る状況についていえば、日本の開発能力は、低いと思われます。

 

Forbus Japanは、TRG Datacentersによる世界のAI超大国に関する新しい報告に基づき次のランキングを公開しています。

 

＜

同報告によれば、地球上のAI上位10カ国が保有するクラスターは合計496で、計算能力はエヌビディア（NVIDIA）H100約7900万個相当に達する。この報告は、世界のAIインフラに関する最も詳細な情報源の1つであるEpoch AIのデータセットに基づいている。

 

総計算能力（H100相当換算）による上位10か国は次のとおりである。

 

米国：3970万

UAE：2310万

サウジアラビア：720万

韓国：510万

フランス：240万

インド：120万

中国：40万

英国：12万

フィンランド：7万2000

ドイツ：5万1000

 

だがAIデータセンター・クラスターの観点から見ると、様相は大きく異なる。

 

■クラスター数ランキング

 

クラスター数は次のとおりである。

 

中国：230クラスター

米国：187クラスター

フランス：18クラスター

韓国：13クラスター

ドイツ：12クラスター

サウジアラビア：9クラスター

UAE：8クラスター

インド：8クラスター

英国：6クラスター

フィンランド：5クラスター

＞

＜＜

「AI大国ランキング」トップ10──1位は米国、2位と3位は意外なあの国 2025/09/14 Forbus Japan

https://news.yahoo.co.jp/articles/1886c450e20d208f238e43f04c79e6bce58a2f68?page=1

＞＞

 

つまり、2025年9月時点で、日本には、十分なAIを開発出来るクラスターも、計算能力資源もありません。

 

9月18日のDiamondの記事は、「華為技術（ファーウェイ）だ。ファーウェイの研究開発費は年間3.6兆円で、他に投資ファンドも設定している。翻ってトヨタ自動車は同1兆3700億円だ」といいます。

 

トヨタの研究開発費は恐らく、日本の民間企業では最大です。

 

この記事は、半導体を念頭においていますが、ファーウェイの研究開発費の年間3.6兆円には、AI開発費も含まれています。

 

＜＜

「トヨタの約3倍ってマジか…」ファーウェイの巨額開発費が突きつける、日本半導体の危機 2025/09/18 Diamond

https://news.yahoo.co.jp/articles/14a460c59f9983cbe1d2d45b2d2dd5b958e53e89

＞＞

 

つまり、現状では、日本では、AI開発用の計算機資源だけでなく、資金も非常に限られています。

 

Copilotに作成してもらったAIエンジニア数・供給力の国別比較（推定）は以下です。



2025年時点のAIエンジニア数・供給力の国別比較（推定）

 

国名

推定AIエンジニア数（概数）

特徴・補足

🇺🇸 アメリカ

約450,000人以上

世界最大規模。シリコンバレーを中心に、スタートアップ・研究機関・大企業が人材を吸収。

🇨🇳 中国

約300,000〜350,000人

論文数・特許数では世界トップ。国家主導でAI人材育成を加速。

🇮🇳 インド

約250,000人以上

IT人材供給力が圧倒的。AIスタートアップ急増中。

🇬🇧 英国

約80,000〜100,000人

研究・倫理・政策面で先進的。大学・企業連携が強い。

🇩🇪 ドイツ

約60,000〜80,000人

製造業・自動車産業との連携が強く、応用AIが中心。

🇰🇷 韓国

約50,000〜70,000人

半導体・通信分野でAI応用が進む。政府主導の育成政策あり。

🇹🇼 台湾

約30,000〜40,000人

半導体産業に特化したAI応用が中心。TSMCなどが牽引。

🇯🇵 日本

約25,000〜35,000人

人材育成が課題。企業導入率はOECD平均以下。大学・産業界の連携が限定的。



日本は、AI人材も圧倒的に不足しています。

 

国産ＡＩ開発を打ち出す前に、まずは、基礎体力をつける方が優先ではないでしょうか。

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