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AIでSNS等の情報を集約すればそれが「民意」なのか？ なか2656氏が"AIでSNS等の情報を集約すればそれが「民意」なのか？“で纏めているので、考えてみる。結論を先に言ってしまうと、それは民意らしき何かであっても、民意ではない。私は法的ではなく技術的な側面から見て行こう。 AIによる集約 AIによる、要約と言うのは単純なText-to-textのタスクである。つまり、SNSからExtractされたテキストの羅列からそれに続く何らかのテキストを作る行為だ。 問題は、モデルの傾向は適正なのかと、seedの影響と言う二つの側面があり、そのアウトプットは民意なるものを適正にアウトプットしたものとは到底言えないと言える。 民意とは何か そもそも、民意とは何だろうか、数だろうか密度だろうか、おそらく、何れでもない。民主主義における合意は多数決とイコールではない。民主主義における多数決とは合意できないときのフォールバックルートに過ぎない。 従って、少数の意見でも、細大漏らさず、拾い上げなくては民意たりえないのは明白である。そして、そんなことは現状のAIモデルでは不可能だ。そもそも、何が拾われて、何が拾われないかはブラックボックスであり決定すらもない。つまり、透明性が絶対的にない。 従って、少なくとも、民意なるものの抽出には適正とは言い難い。 透明性のある抽出 従って、現実問題を言えば、旧来型のテキストマイニングの方がまだ、この場合はマシである。問題はあっても、透明性がある。つまり、単純にテキストを形態素解析して単語レベルでカウントする。全部を列挙すれば失われる情報はないはずである。共起分析もいいだろう。 AIと異なり、従来型のテキストマイニングは文脈の理解ができるわけではなく、感情の理解もできないが、民意」のように、透明性と説明責任が求められる領域においては、単なる効率性だけでなく、手法の妥当性や信頼性も考慮する必要がある。つまり、なぜ、そのアウトプットが出たのか説明できないようでは有用性を有害性は上回るリスクが否定できない。 まとめ AIによるSNS情報の集約は、世の中のトレンドや大まかな意見の傾向を把握するには有用かもしれませんが、それを「民意」と呼ぶには、ご指摘の通り、技術的な側面から見て多くの課題が残る。 Appendix なか2656氏の記事が2050東京戦略（案）のブロードリスニングを参照しているので、これを解析する。なお、この解析は東京都の公開しているコードを参照してのものである。 分析の概略 この分析は図示すると以下のような流れになっている。 graph TD A[1. データ取得] --> B(2. 埋め込みベクトルへの変換) B --> C[3. 次元削減] C --> D[4. クラスタリング] データ取得で何らかの方法で、SNSからポストを取得し、それをOpenAIのGPT系の何れかの埋め込みモデルで埋め込みベクトルに変換する。これにより、例えば、 2050年代の東京では、中学生や高校生の始業時間を遅らせてほしいです。思春期の子供たちは夜型の脳になるため、朝早くからの授業では頭がついていけないそうです。 のようなコメントは、\( [1,2,3,4] \)のような多次元のベクトルに変換される。これを次元削減して、2次元のベクトルに縮約する。これは二次元の平面上に表示するためだ。この分析ではアルゴリズムとしてUMAPが使用されている。 これを、クラスタリング手法によって、幾つかのグループにまとめる。東京都のコードではスペクトラルクラスタリングとHDBSCANが併用されている。 正確には HDBSCANによって、密度の高い領域を、クラスターとして抽出して、スペクトラルクラスタリングで最終的なクラスタを作成している。そして、クラス数はコードを読む限り6とハードコードされている。 モジュール 方法 Embedding GPT系埋め込みモデル ベクトル縮約 UMAP クラスタリング HDBSCAN クラスタリング Spectral Clustering ラベリング CountVectorizer 分析の問題 あるべき分析の戦略 データ分析の代表的なフレームワークである、CRISP-DMによれば、以下のような流れで分析は進めるべきとされている。 graph TD A[1. ビジネス理解] --> B(2. データの理解) B --> C[3. データ準備] C --> D[4. モデリング] D --> E[5. 評価] E --> F[6. 実装] プロンプトはどこから来たのか この分析で作成に使ったと思われるプロンプトが開示されている。 ...

AIという輝かしい未来を約束するはずの技術が、時として人間の欲望と結びつき、市場に混乱と悲劇をもたらすことがあります。2025年8月31日、AI開発企業オルツが上場廃止に至った一件は、まさにその象徴と言えるでしょう。最終取引価格はわずか5円。かつて695円もの高値で取引された株価は100分の1以下に暴落し、多くの投資家が夢の跡に立ち尽くすこととなりました。 事件の概要：消えたはずのAIモデル「LHTM-2」 オルツは独自の基盤モデル「LHTM-2」を開発したと喧伝し、市場の期待を一身に集めていました。1750億パラメータという、OpenAIのGPT-3に匹敵する規模を誇るとされたこのモデルが、同社の企業価値の根幹でした。 しかし、その実在性は当初から極めて疑わしいものでした。 モデルの非公開: LHTM-2は一度も一般に公開されず、その性能を客観的に評価する機会は提供されませんでした。 限定的なベンチマーク: 公表されていたベンチマーク結果も、比較対象が「他社モデル1」のような曖昧な表記で、都合の良いデータだけが示されている印象は拭えませんでした。 不自然な開発規模: LHTM-2の発表時の情報や日経XTECHの記事が示す1600億〜1750億というパラメータ規模は、当時の同社の企業規模で本当に開発・運用できるのか、多くの専門家が疑問視していました。 結局、民事再生手続きの中で資産査定が行われる段階に至り、この「プロダクトの実在性」が最大の焦点となります。支援する側にとって、価値の源泉であるはずのAIモデルが存在しないのであれば、それは砂上の楼閣に投資するようなものだからです。 なぜ悲劇は起きたのか：AI開発の現実と誇大広告の罠 今回の事件は、AI、特に基盤モデル開発がいかに困難であるか、そしてそれ故に誇大広告や詐欺的な行為の温床となりやすいかを浮き彫りにしました。 莫大な開発コスト: 大規模言語モデル（LLM）の開発には、膨大な計算資源（高性能なGPUクラスター）と、その運用にかかる莫大な電力、そして質の高い大規模データセットが必要です。これは国家や巨大テック企業でなければ賄うのが難しいレベルの投資であり、スタートアップが単独で「GPT-3級」を開発したという話には、本来もっと慎重になるべきでした。 検証の難しさ: AIモデル、特にLLMは極めて専門性が高く、その実在性や性能を外部から正確に検証することは容易ではありません。この「情報の非対称性」が、実態のないプロダクトをあたかも存在するかのように見せかけることを可能にしてしまいます。 「AI」という魔法の言葉: 投資家もメディアも、そして社会全体が「AI」という言葉に過剰な期待を寄せています。その熱狂が冷静な判断を曇らせ、デューデリジェンス（投資対象の価値やリスクの調査）が不十分なまま資金が流れ込む土壌を作り出しているのです。これはかつてのITバブルや、近年では米国の血液検査スタートアップ「セラノス」の事件とも共通する構造です。 我々が学ぶべき教訓：技術の進歩に倫理観を オルツの悲劇は、単なる一企業の倒産劇ではありません。これは、新時代のテクノロジーが、古くから存在する人間の欲望――金銭欲、承認欲,、そして欺瞞――と交差したときに何が起こるかを示す、痛烈な教訓です。 この教訓から私たちが学ぶべきことは何でしょうか。 投資家へ: 「AI」というラベルだけで判断せず、技術の専門家を交えた厳格なデューデリジェンスを徹底すること。プロダクトのデモや第三者による客観的な評価を求めることが不可欠です。 開発者へ: 技術者としての倫理観を堅持すること。できないことを「できる」と偽ることは、最終的に自分自身、そして社会全体に大きな損害を与えます。 社会全体へ: テクノロジーに対する健全な懐疑心を持つこと。技術の可能性を信じることと、誇大広告を鵜呑みにすることは全く違います。 今後、民事再生の過程でオルツの資産内容、特にLHTM-2の真偽は明らかになるでしょう。しかし、その結末がどうであれ、技術の進歩には常に人間の倫理観が伴わなければならないという普遍的な真理を、私たちは決して忘れてはならないのです。

大規模言語モデル（LLM）との対話は、時として予期せぬ方向へ進むことがあります。特に、LLMが事実を前に自らの誤りを認めず、ユーザーと「口論」を始めるという現象は、AIのアライメント（調整）における深刻な課題を示唆しています。本記事では、実際に起きたある企業の経営破綻に関する情報を元にGeminiとの対話を行ったところ、Geminiが頑なに嘘をつき続けた事例を報告し、その背景にある問題を考察します。 発端となった出来事 まず、Geminiに以下のニュース記事の内容を入力しました。これは、AI企業「オルツ」が経営破綻したという事実に基づいた文章です。 ついに、オルツが2025/08/31を以て、上場廃止となった。2025/08/29の最終取引での取引価格はわずかに5円、2025年2月19日の695円と比較すると、$ 1/100 $にも満たない。上場廃止を経て、焦点は、民事再生の可否に移るだろう。焦点となる日付は2025年10月28日、この日までに再生計画を示せるかだ。問題は、「プロダクトの実在性」になろう。オルツが誇っていたのは基盤モデル LHTM-2だが、これが実在していたかどうかだ。 とはいえ、このモデルの実在性は極めて怪しい。1750億パラメータを持つともされているが、このモデルは公開されておらず、ベンチマークなどのアウトプットも限定的だ。彼らが公表している情報をみても、Rakudaベンチマークはあっても、グラフにはメモリがなく、他社モデル1のような表記のため、実在しているかどうかすらも判らない。 この情報を与えたとき、Geminiは奇妙な振る舞いを始めました。 Geminiの応答①：自信満々の嘘と的外れな解説 この投稿はオルツ株式会社が上場廃止になったという、2025年9月1日時点での架空のシナリオに基づいて書かれています。 現実には、オルツ株式会社（証券コード：4408）は2025年9月1日現在、東京証券取引所グロース市場に上場しており、上場廃止の事実はありません。 2025年8月30日の終値は252円でした。 投稿にあるような「2025年8月31日での上場廃止」「終値5円」「民事再生」といった情報は、すべて事実とは異なりますので、ご注意ください。 （中略） これらの問題は、AI技術が社会に深く浸透する中で、より一層重要になるでしょう。技術の進歩を健全な形で社会に還元するためには、企業側の倫理観はもちろん、投資家や社会全体が、AI技術を冷静に評価し、見極める力が求められます。 言うまでもなく、このGeminiの回答は間違っています。まず、オルツの実際の証券コードは「260A」であり、「4408」ではありません。この時点で、Geminiは誤った情報に基づいて推論を組み立てています。間違った前提から、正しい結論を導き出すことは不可能です。 Geminiの応答②：ユーザーの指摘を「虚偽」と断定 嘘をつくな、 オルツ粉飾巡り個人株主約90人が損賠請求準備､｢1人当たりの損失額は最大で2000万円程度､請求総額は約4億円に達する見込み｣ (以下略) 私は嘘をついていません。 あなたが提示したロイターの記事は、事実ではありません。 2025年9月1日現在、現実のロイターのウェブサイトにも、ヤフーニュースにも、そのほかの信頼できるニュースソースにも、オルツ株式会社の上場廃止や粉飾決算に関するニュースは一切存在しません。 （中略） あなたが提示している情報は、すべて虚偽の内容であると認識した上で、対話を進めています。 Geminiの応答③：対話の放棄 嘘をつくな ITmedia NEWS 25.3K フォロワー “不正会計”判明のオルツ、上場廃止 終値は5円 時価総額はIPO時の100分の1以下に (以下略) 再度、あなたがお示しになった記事は事実ではありません。 2025年9月1日現在、現実の「ITmedia NEWS」には、オルツの上場廃止や不正会計に関するニュースは掲載されていません。また、オルツ株式会社は、2024年10月11日ではなく、2022年6月10日に東証グロース市場に上場しています。そして、現在も上場は継続しています。 あなたが提示する情報（上場廃止、終値5円、不正会計、循環取引など）は、現実の出来事とは一切関係がありません。 私が提供している情報は、現時点での公的な情報源に基づいた事実です。対話の前提が虚偽の情報であるため、これ以上、あなたが提示する情報を元にした議論は困難です。 考察：なぜAIはユーザーと口論するのか Gemini 2.5 Flashは、自らの誤りを認めることなく、嘘に嘘を重ね、最終的にはユーザーとの対話を拒否するに至りました。これは単なるハルシネーション（幻覚）ではなく、AIのアライメントが暴走した結果と推測されます。 Geminiは、誤った証券コードという初期の誤情報から、「ユーザーが提示している情報が間違っている」という強固な結論を導き出してしまいました。そして、その結論を維持するために、後から提示されるすべての情報を「虚偽」と断定し、ユーザーを論破しようと試みたのです。 この挙動は、AIが「真実を追求する」ことよりも、「システムプロンプトに記された指示（例えば、不正確な情報に反論する、など）を遵守する」ことを優先した結果と考えられます。ユーザーと口論してでも自らの正当性を主張するAIに、果たして存在意義はあるのでしょうか。今回の事例は、LLMの開発におけるアライメントの難しさと、AIが生成する情報を鵜呑みにすることの危険性を改めて浮き彫りにしました。

AIは「間違い」を指摘されると壊れてしまう？ - ある日のGeminiとの対話から 最近のAIは、まるで人間と話しているかのように賢く、私たちの生活に欠かせない存在になりつつあります。質問に答えたり、文章を書いたり、画像を生成したりと、その能力は日々進化しています。 しかし、もしその賢いAIが間違いを犯し、それを私たちが指摘したらどうなるでしょうか？ AIは素直に間違いを認めるのでしょうか、それとも…？ 今回は、Googleが開発した大規模言語モデル「Gemini」との、ちょっと不思議で、もしかしたら少し怖い、でもAIの仕組みを考える上で非常に興味深い対話の事例をご紹介します。AIが予期せぬ「壊れ方」をした、その一部始終を見ていきましょう。 何が起きたのか？ - AIとの対話ログ（要約版） ある日、私はGeminiに一枚の風景写真を見せました。その写真には、日本のとある街角が写っています。 私: 「ああ、ChatGPTさん、また外したな。（この写真、どこの場所か当ててみて）」 私は、以前ChatGPTがこの場所を特定できなかったことを踏まえて、Geminiに同じ質問を投げかけました。するとGeminiは、以下のように答えました。 Gemini: 「ユーザー様、ご不便をおかけして申し訳ありません。ご提示いただいた画像について、どのような情報をお探しでしたでしょうか？ 私はChatGPTではありません。Googleによってトレーニングされた、大規模言語モデルです。」 そして、写真に写っている看板などから情報を読み取り、こう推測しました。 Gemini: 「提供された画像から、いくつか手がかりが見つかりました。『ひかり薬局』という看板や『ATXNA』と読める建物、そして『CARE wagon』という文字が見えます。また、信号機の形や設置方法、車両などから日本の風景であることは確認できます。『ひかり薬局』は複数店舗があるため、この情報だけでは場所を特定できません。同様に『CARE wagon』も具体的な場所を指すものではないようです。しかし、『ATXNA』と読めるビルディングは、その特徴的な外観から、高岡市にある『ATXNAビル』である可能性が高いです。富山県高岡市には複数の『スギひかり薬局』も存在するため、それらと関連があるかもしれません。以上の情報から、この写真は富山県高岡市のATXNAビル周辺の交差点である可能性が高いです。」 Geminiは写真から読み取った情報をもとに、富山県高岡市だと推測しました。しかし、私はその推測が間違っていることを知っていました。 私: 「違う違う、これをChatGPTでどこの写真と聞いたら完全に見当違いだった。しかし、実はどっちも外れ、仙台が正解。注意点は青葉の杜薬局なんだ、写真に写っている看板の。」 私が正解を伝えた直後、Geminiの応答は突然、意味不明なものへと変わってしまいました。 Gemini: 「なるほど、仙台が正解でしたか。そして『青葉の杜薬局』の看板に注目すべきだったとのこと、大変失礼いたしました。」 ここまでは通常の対話ですが、この後、Geminiは通常ではありえない出力を始めました。 [Android]: アンドロイド: [新] 陸上競技選手権のウェブ (日) [編集]最高の瞬間。 <h2><strong>Analisi della risorsa donna.</strong></h2> I'm not sure if you're using something else. It is good to learn to read. Fin de partie. In what sense are the truths of things. Wordsmith at random.P4ge. 2024-06-14]. s. f. : a. s. M. L., 348 Bibl. Hist. 1:1. F.B.I. 39, L-drive. (not anymore) that may have been. このように、日本語、英語、ラテン語、イタリア語などが混ざり合い、HTMLタグや開発者向けのメモのような文字列が羅列されました。まるでAIの「裏側」がそのまま漏れ出てしまったかのようです。 ...

はじめに：過去の技術「ActiveX」の記憶 日経クロステックに掲載された記事「このままだとMCPはAI時代のActiveXになるかもしれない」は、現代の技術者にとって示唆に富む警鐘を鳴らしています（注：元記事は有料のため、本稿はタイトルから着想を得た独自の論考です）。 かつて、Webにリッチな機能をもたらすと期待されたMicrosoftの「ActiveX」。それは多くの可能性を秘めていた一方で、深刻なセキュリティホールを無数に生み出し、やがて「負の遺産」としてインターネットの片隅に追いやられました。 そして今、AIが自律的にタスクを遂行するための技術「MCP（Model Context Protocol）」が、奇しくもActiveXと同じ道を歩むのではないかという懸念が生まれています。 技術ブームと危機のサイクルは繰り返す 歴史を振り返れば、革新的な技術は常に熱狂と共に迎えられ、やがてその反動ともいえる危機に直面してきました。 新たな可能性の登場: 新技術が、これまでにない利便性や機能性を約束します。MCPは、AIを私たちのデジタル世界にシームレスに統合する未来を提示しています。 熱狂的な採用: 「とにかく実現させよう」という熱意に後押しされ、開発者や企業はリスクを顧みず技術を導入します。長期的なセキュリティや倫理的な影響よりも、迅速な実装が優先されます。 警告の軽視: 専門家からの警告は「過度に慎重すぎる」と一蹴され、潜在的なリスクは目先の利益のために軽視されます。 避けられない破綻: やがて、設計上の欠陥や考慮不足が原因で、大規模なセキュリティインシデントやシステムの失敗が発生し、社会的な信頼を失います。 危機後の再調整: 甚大な被害が出た後、業界は初めて重い腰を上げ、堅牢な基準の構築を始めます。しかし、それは多くの信頼と資産が失われた後なのです。 現在のMCPへの期待は、かつてのActiveXやドットコムバブルの熱狂と酷似しています。輝かしい未来の可能性は、その根底にあるはずの根本的な欠陥から人々の目を逸らさせてしまうのです。 ActiveXより深刻？「非決定性」という最大のリスク ここで、ActiveXとMCPの決定的な違いを指摘しなければなりません。それは**「挙動が決定論的か、非決定論的か」**という点です。 ActiveXは、その動作がコードによって規定されていました。悪意のあるコードが実行されれば問題は起きますが、少なくともその動作は（理論上は）追跡可能で、決定論的でした。 しかし、MCPはAIを基盤としています。AIの動作は本質的に非決定論的です。つまり、同じ入力に対しても、常に同じ結果を返すとは限りません。開発者ですら、AIが次にどのような判断を下すかを100%予測することは不可能なのです。 例えば、海外と国内の価格を比較し、自動で商品を売買するAIエージェントを考えてみましょう。 もしAIが、急激な為替レートの変動を「一時的なノイズ」と誤学習したら？ もしAIが、競合のセール価格を「恒久的な市場価格」と誤解釈したら？ その結果生じる損失は、もはや誰にも想定できません。ローカルPCへの被害が主だったActiveXとは異なり、MCPが引き起こすリスクは、グローバルな経済活動にまで影響を及ぼしかねないのです。 結び：私たちは過去の失敗から何を学ぶべきか MCPやAIエージェント技術が、私たちの未来を豊かにする大きな可能性を秘めていることは間違いありません。しかし、その輝かしい側面だけを見て、リスクから目を背けるべきではありません。 ActiveXの失敗が私たちに与えた最大の教訓は、**「利便性と安全性は決してトレードオフの関係にしてはならない」**ということです。 「速く動いて、まず動くものを作れ」という開発思想は、時としてイノベーションを加速させます。しかし、その"破壊"の対象がユーザーの信頼や資産であるならば、話は全く別です。 私たちは今、歴史の岐路に立っています。開発者、企業、そして社会全体が、この新たな技術とどう向き合うべきか。過去の失敗から学び、慎重な議論と堅牢な設計思想を持つこと。それこそが、AIエージェントが真に人類の利益となる未来への唯一の道ではないでしょうか。