投稿者 global-ai-media 
米WIRED誌で取り上げられたマイケル・ポーラン氏の「AIは意識を持たない」という主張は、哲学的議論にとどまらず、AI活用を目指す企業にとって重要な示唆を含んでいます。AIを「人格ある存在」ではなく「高度な確率的ツール」として正しく定義し直すことは、実務におけるリスク管理と成功への近道です。
「意識」の不在が意味する、AIの機能的本質
マイケル・ポーラン氏はその著書『A World Appears』において、「AIは多くのことを実行できるが、人間（person）にはなれない」と論じています。この指摘は、昨今の生成AIブームにおいて、多くのビジネスパーソンが陥りがちな「AIの擬人化」に対する冷静な警鐘と言えます。
大規模言語モデル（LLM）の流暢な対話能力に触れると、私たちはそこに「知性」や「意識」があるかのように錯覚しがちです。しかし、技術的な実態は、膨大なデータに基づき、次に来る確率の高い単語を予測しているに過ぎません。AIが「意識（Consciousness）」を持たないということは、そこに「意図」や「倫理観」、そして「責任能力」が存在しないことを意味します。
日本企業がAIを導入する際、この「機能」と「人格」の峻別は極めて重要です。「AIに考えてもらおう」という漠然とした指示ではなく、「AIに特定のパターンのテキストを生成させよう」という工学的なアプローチこそが、実務での成果に直結します。
日本的文脈における「擬人化」のリスクとガバナンス
日本には、ロボットや非生物にも魂が宿ると考える文化的土壌があり、これはAI親和性の高さというメリットを生む一方で、ガバナンス上のリスク要因にもなり得ます。AIを「同僚」や「パートナー」として過度に信頼しすぎると、ハルシネーション（もっともらしい嘘）やバイアスを含んだ出力を無批判に受け入れる温床となるからです。
実務的な観点では、AIが意識を持たない以上、アウトプットに対する全責任は利用する人間に帰属します。日本の著作権法（第30条の4など）はAI開発に有利な条文を含んでいますが、生成物の利用段階においては、既存の商標権や著作権の侵害リスク、あるいは誤情報による信用毀損リスクを、企業側が背負わなければなりません。
したがって、経営層や管理職は、現場に対して「AIを信じるな、検証せよ」というスタンスを徹底する必要があります。AIは共感もしなければ、反省もしません。これを前提とした業務フローの再設計（Human-in-the-loop：人間が必ず介在する仕組み）が、安全なAI運用の第一歩です。
「魔法」から「ツール」への転換：MLOpsとエンジニアリングの役割
ポーラン氏の「AIは人間にはなれない」という主張を受け入れることは、AIへの過剰な期待（ハイプ）を捨て、堅実なエンジニアリングに回帰することを意味します。
現在、多くの日本企業が進めているRAG（検索拡張生成）やファインチューニングの取り組みは、AIに意識を持たせることではなく、AIという強力な計算機の精度を特定のドメイン（業務領域）に適合させる作業です。ここでは、データの品質管理やモデルの継続的な監視を行うMLOps（機械学習基盤の運用）が成功の鍵を握ります。
AIが「意識を持たないただの道具」であるからこそ、その道具を使いこなすためのプロンプトエンジニアリングや、不適切な回答を防ぐガードレールの設置といった「制御技術」に投資の重点を置くべきです。魔法の杖を期待して導入するのではなく、高性能なエンジンを自社の車体にどう組み込むかという視点が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
「AIは意識を持たない」という前提に立ったとき、日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「人格」ではなく「タスク」に焦点を当てる
「AI社員」のような曖昧な役割定義を避け、議事録要約、コード生成、翻訳、異常検知など、具体的かつ検証可能な「タスク」単位でAIを適用してください。期待値を機能レベルまで具体化することが、プロジェクトの成功率を高めます。
2. 責任の所在を明確化したガイドライン策定
AIには法的・道義的責任能力がありません。最終的な意思決定と責任は人間が担うことを社内規定で明文化し、AIの出力結果を人間がダブルチェックするプロセス（承認フロー）を必ず業務に組み込んでください。
3. リテラシー教育の脱・擬人化
社内研修において、AIを過度に擬人化して語ることを避け、確率論的な仕組みで動くソフトウェアであることを周知させてください。ツールの限界（何ができて、何ができないか）を正しく理解することが、現場の創意工夫を引き出し、予期せぬトラブルを防ぎます。