投稿者 global-ai-media 
AIが生成したテキストをAIが分析する現代において、学術界では「壊死した学問（Necrotic Scholarship）」や「アルゴリズム的独我論」という警鐘が鳴らされています。この議論は、DXやAI活用を推進する日本企業にとっても対岸の火事ではありません。社内データのAI分析やRAG（検索拡張生成）活用が進む中で、組織の意思決定の質をどう維持すべきか、実務的な観点から解説します。
AIが警告する「アルゴリズム的独我論」とは
Daily Nousなどで取り上げられているAntonio S. Carvalho氏の論考（2025年）では、「Necrotic Scholarship（壊死した学問）」や「Algorithmic Solipsism（アルゴリズム的独我論）」という衝撃的な言葉が使われています。これは、AIが生成したテキストや議論を、さらにAIが分析・再生産することで、知識の循環が閉じた世界（独我論的）になり、新たな洞察や外部の現実との接点が失われていく現象を指しています。
学術界におけるこの懸念は、そのままビジネスの現場にも当てはまります。例えば、AIが要約した議事録を、別のAIが分析して経営レポートを作成し、それをさらにAIが要約して社員に共有する――こうしたプロセスが常態化すれば、情報の「鮮度」や「人間的なニュアンス」、そして現場の「生の手触り」は失われ、形式だけが整った「死んだ情報」が組織内を循環するリスクがあります。
日本企業が陥りやすい「効率化の罠」とモデル崩壊
日本企業、特に製造業やサービス業の現場には、言語化しにくい「暗黙知（Tacit Knowledge）」や、現場感覚である「三現主義（現場・現物・現実）」が根付いています。しかし、昨今の生成AIブームにおける「業務効率化」の掛け声のもと、これらを安易にLLM（大規模言語モデル）に委ねすぎる傾向が見受けられます。
生成AIの回答精度が向上する一方で、AIが生成したデータを学習データとして再利用し続けることでモデルの出力が劣化する「モデル崩壊（Model Collapse）」という現象が技術的な課題として知られています。これを組織運営に置き換えれば、社内のナレッジベースが「AIによって生成された、もっともらしいが中身の薄いドキュメント」で埋め尽くされ、人間が本来持っていた批判的思考や創造的な意思決定能力が低下する恐れがあります。
「人間参加型（Human-in-the-Loop）」ガバナンスの再定義
もちろん、AIによる分析を否定するものではありません。膨大な顧客の声や社内文書から傾向を掴む上でAIは強力なツールです。重要なのは、AI任せにする領域と、人間が介入すべき領域を明確に分ける「ガバナンス」です。
日本の商習慣において、稟議や合意形成（根回し）は重要なプロセスですが、このプロセス自体をAIで自動化しすぎると、責任の所在が曖昧になります。AIが出力した分析結果に対し、「なぜそうなったのか」を検証するプロセス（グラウンディング）を業務フローに組み込むことが不可欠です。AIはあくまで「過去のデータの確率的な合成」を行っているに過ぎず、未来の市場変化や、データ化されていない現場の空気を読むことはできません。
日本企業のAI活用への示唆
本記事で紹介した「知の壊死」という哲学的警告を、実務レベルに落とし込むためのポイントを整理します。
- データの「系譜（リネージ）」管理の徹底：
社内データにおいて、「人間が作成した一次情報」と「AIが生成・要約した二次情報」をメタデータレベルで明確に区分けしてください。AIがAIの出力を学習・分析するループに入らないよう、RAGなどの参照データを制御する必要があります。 - 「暗黙知」の保護と継承：
ベテラン社員の勘や経験則といった暗黙知は、安易にAI化せず、形式知化するプロセスにこそ人間が深く関与すべきです。AIは形式知の検索には長けていますが、新たな知の創出（イノベーション）は依然として人間の現場体験から生まれます。 - 批判的思考（クリティカル・シンキング）の維持：
AIによる分析結果を「正解」として受け取るのではなく、「一つの視点」として扱う組織文化を醸成してください。特に経営判断や人事評価など、人間に直接影響する領域では、AIの提案に対して必ず人間が最終判断を下すプロセスを維持することが、コンプライアンスおよび倫理的観点からも重要です。