投稿者 global-ai-media 
Google DeepMindのデミス・ハサビス氏らが、現在のLLM（大規模言語モデル）の延長線上だけでは真の知能には到達できないという見解を示唆し、議論を呼んでいます。AI開発の焦点が「単なるテキスト生成」から、世界を理解し推論する「世界モデル」へと移行しつつある今、日本の実務者はこの技術的転換をどう捉え、現在のAI導入戦略にどう反映させるべきかを解説します。
「スケーリング則」の限界とハサビス氏の視点
Google DeepMindのCEOであり、ノーベル化学賞受賞者でもあるデミス・ハサビス（Demis Hassabis）氏が、現在の生成AIの主流である「Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）を巨大化させるだけ」のアプローチには限界がある、といった趣旨の発言をしたことが注目を集めています。これは、AI業界で長らく信じられてきた「スケーリング則（モデルサイズとデータ量を増やせば性能は無限に向上する）」に対する重要な警鐘です。
現在のChatGPTやGeminiなどのLLMは、膨大なテキストデータを学習し、確率的に「次に来る単語」を予測しています。しかし、ハサビス氏やAI研究者のゲイリー・マーカス氏らは、これだけでは物理法則や因果関係、論理的な整合性を真に理解することはできないと指摘しています。つまり、現在のAIは流暢に話すことはできても、背後にある「現実世界の仕組み」を理解していないため、本質的な推論や計画（プランニング）が苦手なのです。
「世界モデル」へのパラダイムシフト
そこで注目されているのが「世界モデル（World Models）」という概念です。これは、AIがテキストの並び順だけでなく、現実世界の物理法則や環境の振る舞いをシミュレーションできる内部モデルを持つことを指します。人間が頭の中で「コップを落としたら割れる」とシミュレーションできるように、AIも外界のルールを理解しようというアプローチです。
ハサビス氏率いるDeepMindは、囲碁AIの「AlphaGo」やタンパク質構造解析の「AlphaFold」において、探索アルゴリズムや物理的制約を学習に取り入れることで大きな成果を上げてきました。今後のAI開発は、単に「それっぽい文章」を作る能力から、事実に基づいた推論や、長期的なゴールに向けた計画立案ができる能力へとシフトしていくでしょう。これは、OpenAIが開発を進める推論モデル（o1シリーズなど）の方向性とも合致します。
日本企業におけるAI活用の現在地とギャップ
現在、多くの日本企業では「業務効率化」や「議事録作成」「社内ナレッジ検索（RAG）」といった用途で生成AIの導入が進んでいます。これらは現在のLLMが得意とする領域ですが、同時に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが障壁となり、基幹業務や顧客対応への完全自動化には二の足を踏むケースが少なくありません。
ハサビス氏の指摘は、まさにこの「信頼性」の課題に対する技術的な回答の必要性を示しています。現在のLLMが「確率的な鸚鵡返し」である以上、厳密な正確性が求められる日本の商習慣やコンプライアンス基準において、チェックなしで利用することには限界があります。しかし、「AIは使えない」と切り捨てるのは早計です。現在は「システム1（直感的・高速な思考）」に相当するAIが普及している段階であり、今後「システム2（論理的・熟慮的な思考）」に相当する技術が登場することで、適用範囲は劇的に広がると予測されます。
「エージェント型AI」への進化を見据える
技術のトレンドは「チャットボット（対話）」から「エージェント（自律的な行動）」へと向かっています。世界モデルや高度な推論能力を備えたAIは、単に質問に答えるだけでなく、「来期の予算案を作成し、関係者にメールで確認を取り、修正してERPに入力する」といった、複数の手順と論理的判断を伴うタスクを遂行できるようになります。
日本の組織文化においては、責任の所在やプロセスの透明性が重視されます。次世代のAIは、なぜその判断をしたのかという論理プロセスがより明確になる可能性があります。したがって、現時点では「人間による最終確認」を前提としたプロセス（Human-in-the-loop）を構築しつつ、将来的にはより自律的なタスク遂行をAIに任せる準備をしておくことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の議論から、日本の経営者やリーダーが押さえるべきポイントは以下の3点です。
1. 「今のAI」の限界を正しく理解し、過度な期待を持たない
現在のLLMは「言葉の計算機」であり「論理エンジン」としては不完全です。正確性が命となる業務では、必ずRAG（検索拡張生成）による事実のグラウンディングや、人間によるチェックプロセスを組み込んでください。ハルシネーションは「バグ」ではなく現在のアーキテクチャ上の仕様であることを理解する必要があります。
2. データの整備こそが競争優位の源泉
AIモデル自体（GPT-4やGeminiなど）はコモディティ化していきますが、AIに「自社の世界（ビジネスロジックや商流）」を理解させるための独自データは模倣困難な資産です。将来的に「世界モデル」的なAIが登場した際、自社の業務プロセスや過去の意思決定データをどれだけ構造化して持っているかが、AIの精度を左右します。
3. 「チャット」以外のUI/UXを模索する
AI＝チャットボットという固定観念を捨てるべきです。バックグラウンドで推論し、APIを通じてシステムを操作する「エージェント」としての活用が増えていきます。社内APIの整備や、AIが操作しやすいITインフラのモダナイゼーションを進めることが、次世代AIを受け入れるための最も確実な投資となります。