投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが過熱する中、AI研究の世界的権威であるヤン・ルカン氏は「現在のLLM（大規模言語モデル）の延長線上にAGI（汎用人工知能）はない」と断言しています。現在のAI技術が抱える本質的な限界と、それを踏まえた上で日本企業が取るべき現実的なAI戦略について解説します。
「次の単語予測」の限界とAGIへの距離
Meta社のチーフAIサイエンティストであり、ディープラーニングの父の一人としても知られるヤン・ルカン（Yann LeCun）氏は、昨今の生成AIブームに対して一貫して冷静、あるいは懐疑的な姿勢を崩していません。彼の主張の核心は、「テキストを学習し、確率的に次の単語を予測するだけの大規模言語モデル（LLM）は、人間のような知能（AGI）には到達し得ない」という点にあります。
現在のLLMは膨大なテキストデータを記憶し、流暢な対話を生成することに長けています。しかし、ルカン氏はこれらが物理世界の法則や因果関係を真に理解しているわけではなく、単なる高度な統計処理に過ぎないと指摘します。この「推論能力の欠如」や「事実に基づかないもっともらしい嘘（ハルシネーション）」は、モデルのサイズをどれだけ大きくしても根本的には解決しない構造的な課題です。
「世界モデル」への転換と産業応用への示唆
ルカン氏がLLMに代わるアプローチとして提唱しているのが「世界モデル（World Models）」という概念です。これは、AIがテキストだけでなく、物理的な世界がどのように動作するか（ボールを離せば落ちる、壁にぶつかれば止まるなど）を学習し、行動の結果を予測できるシステムを指します。
この視点は、製造業やロボティクスに強みを持つ日本企業にとって極めて重要です。チャットボットや要約といった事務作業の効率化においてLLMは有用ですが、工場の自動化や自動運転、複雑なサプライチェーンの最適化といった「失敗が許されない物理世界」での意思決定において、現在の確率的な生成AIをそのまま適用することには大きなリスクが伴います。ルカン氏の指摘は、テキスト処理特化型のAIと、物理世界を理解するAIを明確に区別する必要性を示唆しています。
オープンかクローズドか：AIガバナンスの分水嶺
また、AI開発のアプローチを巡っては、「クローズド（ブラックボックス）」か「オープンソース」かという議論が続いています。一部の巨大テック企業が技術を囲い込む動きを見せる一方で、技術の透明性と安全性を担保するためには、オープンな研究開発が不可欠であるという考え方です。
日本企業がAIを導入する際、API経由で中身のわからないブラックボックスなモデルに依存し続けることは、データガバナンスやセキュリティの観点からリスクとなり得ます。自社のコア技術や顧客データを扱う場合、中身が検証可能であり、自社の管理下に置くことができるオープンなモデルや、オンプレミス環境での運用を検討することは、経済安全保障の観点からも理にかなっています。
日本企業のAI活用への示唆
ルカン氏の主張と現在の技術動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべき点は以下の通りです。
- 「AI万能論」からの脱却と適材適所：
LLMは「思考する機械」ではなく「高度な検索・要約エンジン」と捉えるべきです。企画書作成やコーディング支援には有用ですが、厳密な論理性が求められる経営判断や人命に関わる制御システムへの適用は、現時点では慎重であるべきです。 - ハルシネーション対策と人間による監督（Human-in-the-loop）：
AIが原理的に誤りを犯す可能性を前提とし、必ず人間の専門家が最終確認を行うワークフローを構築してください。これは品質を重視する日本の商習慣において信頼を維持するために不可欠です。 - 独自データの価値とオンプレミス/ローカルLLMの検討：
汎用的な巨大モデルに依存するだけでなく、自社の専門知識（ドメイン知識）を学習させた小規模かつ専門的なモデルの活用が、差別化の鍵となります。オープンソースモデルを活用し、機密情報を社外に出さないセキュアな環境構築も視野に入れるべきです。