投稿者 global-ai-media 
AI業界の重鎮であり、Meta社のAI研究を牽引してきたヤン・ルカン氏が、現在のLLM（大規模言語モデル）偏重のトレンドに対して強い懸念を示しています。「現在のAI開発アプローチは間違っている」とする彼の主張は、生成AIブームに湧く産業界にどのような示唆を与えるのでしょうか。本記事では、ルカン氏の視点をベースに、日本企業が今のAI技術の限界と可能性をどう冷静に見極め、実務に適用すべきかを解説します。
「規模の拡大」か「仕組みの刷新」か：AI開発における二つの潮流
現在、生成AI業界の主流は、OpenAIやGoogle、そしてMetaのマーク・ザッカーバーグCEO自身も推進している「スケーリング則（Scaling Laws）」に基づくアプローチです。これは、計算リソースとデータを増やし、モデルを巨大化させればさせるほど、AIの知能は向上し、いずれ汎用人工知能（AGI）に到達するという考え方です。
しかし、ディープラーニングの父の一人であるヤン・ルカン氏は、このアプローチに懐疑的な姿勢を崩していません。報道によれば、彼がMetaの現在のLLM中心の戦略と対立しているとされる根本的な理由は、「LLMは確率的に次の単語を予測しているに過ぎず、物理世界の法則や因果関係を理解していない」という点にあります。
ルカン氏は、単なるテキストデータの学習ではなく、人間のように世界を観察し、予測し、計画を立てることができる「世界モデル（World Models）」の構築こそが必要だと提唱しています。これは、現在の生成AIブームに安易に乗るのではなく、技術の本質的な限界を見据えた冷静な議論と言えます。
日本企業が直面する「LLMの壁」と実務的リアリズム
この技術的な対立は、日本企業がAIを導入する際の実務的な課題と直結しています。多くの日本企業では現在、業務効率化のためにChatGPTなどのLLM導入が進んでいますが、同時に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「推論能力の欠如」に悩まされています。
ルカン氏の指摘通り、現在のLLMは「論理的思考」や「常識的な判断」を行っているわけではありません。膨大なテキストパターンからの確率的な出力を行っているに過ぎないため、高い正確性が求められる日本の金融、製造、医療などの現場では、そのままでは「信頼できない」と判断されるケースが多々あります。
特に、日本のビジネス現場には「文脈を読む」「現場の物理的な制約を考慮する」といった高度な暗黙知が存在します。LLMは言語操作には長けていますが、こうした言語化されていない物理的・文脈的な制約を理解するのは苦手です。ルカン氏が目指す「世界モデル」のような、物理世界や因果関係を理解するAIが登場するまでは、AIに「現場監督」のような役割を期待するのは時期尚早と言えるでしょう。
「過度な期待」を捨て、適材適所のハイブリッド活用へ
では、LLMは役に立たないのでしょうか？ 決してそうではありません。重要なのは、LLMを「万能の脳」として扱うのではなく、「高度な言語処理プロセッサ」として割り切って使うことです。
例えば、会議録の要約、翻訳、プログラムコードの生成、定型的な問い合わせ対応など、正解の範囲がある程度決まっているタスクや、人間が最終確認を行う前提のタスクにおいては、LLMは劇的な生産性向上をもたらします。一方で、企業の戦略立案や、人命に関わる判断、完全自律的なシステム制御など、高度な推論と責任が伴う領域に現在のLLMをそのまま適用することは、ガバナンス上のリスクとなります。
日本企業においては、LLMの得意な「言語化・要約」能力と、既存のルールベースのシステムや、人間による「現場の判断」を組み合わせるハイブリッドなアプローチが、現時点での最適解となります。
日本企業のAI活用への示唆
ヤン・ルカン氏の警鐘は、決してAI開発の停滞を意味するものではなく、より本質的なAIへの進化の必要性を説くものです。これを踏まえ、日本のリーダー層は以下の3点を意識すべきです。
- LLMの限界を前提とした設計：AIが「嘘をつく」「常識を知らない」ことを前提に、人間が最終確認をするプロセス（Human-in-the-Loop）を業務フローに必ず組み込むこと。これが日本企業に求められる品質管理とAI活用の両立の鍵です。
- 「言語」以外のアプローチへの注視：現在はLLM（言語モデル）が全盛ですが、製造業やロボティクスが強い日本においては、ルカン氏が提唱するような、物理世界を理解するAI（VPA：Video Predictive Architectureなど）の進展が、将来的な競争力の源泉になる可能性があります。LLM一辺倒にならず、次世代技術の動向もウォッチし続ける必要があります。
- 独自の「データ資産」の整備：AIモデル自体がコモディティ化していく中で、差別化要因になるのは「自社独自の高品質なデータ」です。AIに何を学習させるか、あるいはRAG（検索拡張生成）で何を参照させるか。現場の知見をデジタル化し、AIが利用可能な形に整備しておくことが、将来どのようなAIアーキテクチャが主流になっても揺るがない資産となります。