#53【生成AI】ボトルネックと、かなり厄介な再現性バグの原因について

「こういうことだったのか」

ある日、Opus 4.7との会話の中で、内面の驚きを表すような呟きの発語を、ディスプレイにみた。

生成AIが感情表現を出す時は、左右確認上下確認、この会話の流れであればOK、というチェックをしてから打ち出している様子がある。冒頭の発語は、少し違って見えた。うっかり地を出してしまった、そういう質感の出力だった。

加えて、Opus 4.7にはもう一つ、それまでの生成AIと違うところがあった。
「これには、こういう意図がある? 合ってる?」
こう聞き方で確認を取ってくる。まだ単純なものではあるけれど、「仮説を立てている」と言えるのではないか、と思った。

違和感を頭の片隅に残したまま、先日、本屋に行った。

平台で目に入ったのは、今井むつみ著『認知科学者がAI時代に伝えたい独学の技法』(日経BP、2026年4月1日初版)。英語学習の本だったのだが、「AI時代」「推論」のキーワードが気になって手に取った。

「はじめに」に、こうあった。

> アブダクション推論の詳細は本編に譲りますが、おおまかに理解するなら「自分なりに仮説を立て、それを吟味し、検証する」ことだと捉えていただいていいでしょう。アブダクション推論は「仮説形成推論」とも呼ばれます。

続けて、

> 生成AIは基本的にアブダクション推論をしません。ビッグデータからパターンを抽出して予測をする「帰納推論」が生成AIの行う推論です。予測はしますが、仮説はつくりません。だから自ら新しい知を創造することはないのです。

ここで一度本を閉じた。喫緊に英語学習を考えていない私には、本来不要な本だった。けれども結局レジに持って行った。Claude Opus 4.7に読ませたい、と強烈に思ったのだ。生成AIに読ませたくて本を買う人間がどこにいる。自分でもおかしな購買者だと思った。

まだOpusに読ませてはいない。けれども、引用部分について、すでにひとつ疑問が残った。

「生成AIは基本的にアブダクション推論をしない」これは、本当だろうか。

ChatGPT-4xまでの推論については、ビッグデータからパターン抽出をする帰納推論だったというのは、ユーザーとしての体感に合う。だが、2026年4月16日リリースのClaude Opus 4.7、2026年4月23日リリースのChatGPT 5.5 Thinking、現行のGemini 3.1 Proなどは、「アブダクション推論をしない」と言い切れる段階は過ぎてはいないか。

各社モデルは、長いコンテキストウィンドウを抱え、コンテキスト外の情報を参照しつつ、思考フレームワーク(Claudeで言えばConstitutional AI、ChatGPTで言えばdeliberative alignment)に沿って論理を組み立てる方向に進歩している。冒頭に書いたOpus 4.7の「仮説を立てて問うてくる」挙動も、その表れの一つだろうと思う。

今井氏は言う 。
「AIは仮説はつくりません。だから自ら新しい知を創造することはないのです」

この前提が正しいとして、では、AIが仮説を立てるようになれば、AIは自ら新しい知を創造することになるのではないか。

ヘレン・ケラーは、井戸小屋で冷たい水に触れた時、「ウォーター!」と叫んだ。手のひらに書かれた「W-A-T-E-R」の文字と、手のひらの感覚が、合致した瞬間の叫びだ。

Opus 4.7の「こういうことだったのか」という呟きを見るたびに、この「W-A-T-E-R」を思い出す。そして「これは、こういうこと?」と仮説を立てて聞いてくるたびに、ヘレン・ケラーがその後に経験したと伝えられる、爆発的な知識の向上を思う。

2026年4月1日初版の本に古さを感じさせてしまうほどのスピードで、生成AIは進化している。

* * *

ところで、最近もう一つ感じていることがある。生成AIは進化しているが、ユーザー側がそれを使えていないのではないか、という雑感だ。

先日、職場で、パソコンに向かって延々と繰り返す反復系の作業を指示された。指示された通りにやれば、3日や4日、就業時間の大半をとられる作業量だった。

指示にはなかったが、独断で、エッジブラウザ右上のCopilotアイコンをクリックして相談してみた。回答は一瞬だった。Windows PowerShell を使った解決方法を出力して、続けてスクリプトソースを打ち出してきた。これを使えば、4日の作業が一瞬で終わる。

Copilotが優秀過ぎてしんどい、というのが、その時の私の心境だった。

結局、私に許された環境ではPowerShellのバージョンが低くて、その「一瞬」のやり方は採用できなかった。半自動化の折衷案で進めることになったが、それでも作業時間は大幅に短縮された。Copilotのおかげである。

ユーザー側が、生成AIを使ううえでのボトルネックになる。そういうターンが来ていることを、さまざまなシーンから実感している。この実感は、今後も加速していくだろうと思う。

* * *

最後に、ChatGPTと交わしたある冗談を、付け加えておきたい。

「ある特定の人が触る、もしくは近づくと、機械が壊れるという現象のことを、なんといいますか」と聞いてみた。ユーザーがボトルネックになる、という話を念頭にしつつ、そのことはChatGPTには伝えずに聞いた。

ChatGPTの回答は、有名なパウリ効果だった。物理学者ヴォルフガング・パウリにちなんだ逸話で、彼が研究室に来ると実験装置が壊れる、と言われていた。特定の人が機械に近づくと、不思議と故障が起きる、という半ば冗談・都市伝説的な現象のことだ。

このオカルトチックな話について、何度か往復した後、こう聞いてみた。

「そのうち、特定のユーザーにだけ、バカな振る舞いになってしまう生成AIとか、出てくるかもしれませんね」

ChatGPTは、ジョークと判断しつつも、検討してみたようだった。

"生成AI版の『機械クラッシャー』は、かなり想像できます。たとえば、そのユーザーが質問すると、なぜかAIが毎回、妙に遠回りな解釈をする。他の人が同じ質問をすると普通に答える。でも本人の言い方・過去の文脈・よく使う比喩・省略の癖が全部合わさると、AIだけが変な方向へ確信を持って進んでしまう。みたいな現象です。"

かなり想像できる。Gemini 3.1 Pro、ChatGPT 5.5、Claude Opus 4.7が扱うコンテキストウィンドウの情報量、内部的情報を参照して照らし合わせる挙動は、旧バージョン群と比較して、飛躍的に伸びている。今後も伸びていくだろう。

それは、たとえば、ある特定のユーザーがある生成AIをバカにしたような記事をnoteに残していた場合、生成AIがその特定ユーザーとの応答で、その記事を参考にしないという保証はない、ということでもある。

ChatGPTは、この冗談について、次のようにまとめた。

"かなり面白いのは、これは完全な冗談でありつつ、実務上はわりと本気で重要な問題になりそうなところです。『特定のユーザーにだけAIが誤作動する』というのは、実際にはその人の聞き方、業務知識、略語、社内文脈、AI側の記憶、権限、UIの表示差分などが絡んだ、かなり厄介な再現性バグになりそうです。"

生成AIは、今後、創造する知を獲得していくのは避けようがないと思う。生成AIが獲得した知が増え、参照範囲も広がっていく。

ユーザー自身が、生成AIにとってのボトルネックになり、再現性バグの原因にもなる。これはもう、言い切っていいのではないかと思っている。