投稿者 global-ai-media 
イーロン・マスク氏率いるSpaceXとxAIの合併や連携強化に関する議論が、米国のAIコミュニティで注目を集めています。著名なAI研究者ゲイリー・マーカス氏は、この動きに対し、信頼性が生命線である宇宙開発の現場に、不確実性を伴う大規模言語モデル（LLM）を持ち込むことへの懸念を表明しました。本稿では、この議論を起点に、日本の製造業やインフラ産業がAIを導入する際に直面する「確実性」と「確率性」のジレンマと、その現実的な解法について解説します。
物理世界へのAI侵食：期待とリスクの交錯
最近、イーロン・マスク氏が率いる宇宙開発企業SpaceXと、生成AI企業xAIの合併や連携強化に関する観測が海外で話題となっています。この動きは、単なる巨大テック企業同士の資本提携やリソース共有（xAIのモデル学習にSpaceXの計算資源やデータを使うなど）という文脈だけでなく、より技術的な側面、すなわち「AIが物理世界（Physical World）をどこまで制御できるのか」という壮大な実験の始まりとしても捉えられています。
しかし、AI研究の第一人者であり、昨今の生成AIブームに対して冷静な視点を提供し続けているゲイリー・マーカス氏は、自身の記事の中で鋭い懸念を示しています。「SpaceXが長年かけて慎重に開発してきたシンボリックな航法アルゴリズムを、LLM（大規模言語モデル）に置き換えるような事態にならないことを願う」という旨の指摘です。
これは単なる皮肉ではなく、AIを重要インフラやハードウェア制御に適用しようとするすべての企業が直面する、本質的な課題を突いています。
「決定論的システム」と「確率論的AI」の衝突
マーカス氏が指摘する「シンボリックなアルゴリズム」とは、従来のプログラムや制御工学で用いられる、ルールベースで論理的に記述された処理のことです。これらは入力に対して出力が一意に定まり、なぜそのような挙動をしたのかを数学的に証明・検証することが可能です。ロケットの打ち上げや工場のライン制御など、人命や巨額の損失に関わる領域では、この「説明可能性」と「再現性」が絶対的な要件となります。
一方、現在の生成AIやLLMは「確率論的」に動作します。膨大なデータから「もっともらしい答え」を導き出す能力には長けていますが、そこには常に「幻覚（ハルシネーション）」のリスクや、論理的な厳密さの欠如が含まれます。ロケットの軌道計算のような、0.0001の誤差も許されないミッションクリティカルなタスクにおいて、確率的に「たぶん合っている」答えを出すAIに制御を委ねることは、現時点では極めて危険な賭けと言わざるをえません。
日本企業における「ハイブリッド戦略」の重要性
日本は自動車、ロボティクス、素材、重電など、物理世界に強みを持つ企業が数多く存在します。DX（デジタルトランスフォーメーション）の流れの中で、「現場のAI化」を急ぐあまり、既存の確実な技術資産を軽視して生成AIに置き換えようとする動きには注意が必要です。
重要なのは、既存の「確実な技術（Symbolic AIや制御理論）」と、新しい「柔軟な技術（生成AI）」を適材適所で組み合わせるハイブリッドなアプローチです。
例えば、プラントのバルブ制御そのものは従来通りの厳密なPID制御で行いつつ、そのログデータを解析して「来週故障しそうだ」という予兆を検知したり、膨大なマニュアルから作業員に必要な情報を抽出したりするインターフェース部分に生成AIを活用する。このように、制御の「中枢」と、判断支援の「周辺」を明確に分ける設計が、実務上は最も効果的かつ安全です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSpaceXとxAIを巡る議論やマーカス氏の懸念から、日本の実務者は以下の点を教訓とすべきです。
第一に、「ドメイン知識の尊重」です。長年培ってきた現場の制御技術や安全基準は、生成AI時代においても決して古臭いものではなく、むしろAIの暴走を防ぐための重要なガードレールとなります。AI導入ありきで、既存の安全資産を安易にリプレースしないことが肝要です。
第二に、「用途の峻別」です。生成AIは「創造性」や「曖昧な情報の処理」には適していますが、「正確性」や「安全性」が最優先される制御領域には不向きです。自社の業務プロセスを分解し、どこに確率的なアプローチが許容されるかを見極める必要があります。
第三に、「説明責任とガバナンス」です。もしAIが判断ミスをした場合、日本社会では厳しい説明責任が問われます。ブラックボックスになりがちなAIモデルを物理システムに組み込む際は、万が一の際に人間が介入できる「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の仕組みや、従来のルールベースによる安全装置を二重に設けるなど、日本的な品質基準に合わせたリスクヘッジが求められます。