「なぜ、あの人とは何度話しても意見が噛み合わないんだろう？」 「気づけば、いつも気の合う人とばかり集まってしまう」
こういう、誰もが一度は感じたことのある現象、実はとてもシンプルな数式で説明できてしまう、と聞いたら、ちょっと興味が湧いてきませんか？
先日、やさしいAI研究所の顧問である乾敏郎先生に、そんな面白い研究論文を一つ紹介していただく機会がありました。難しそうなタイトルの論文なのですが、紐解いていくと、日常のふとした瞬間に感じる「共感」や「意見の伝わり方」の仕組みが、驚くほど身近な形で見えてきます。しかも、その裏側にはミラーニューロンといった、脳科学の面白い知見も隠れていました。今日はその内容を、乾先生に教わったエピソードとともにご紹介します。
プロフィール
乾 敏郎さん
京都大学 名誉教授
専門分野は認知神経科学、認知科学、計算論的神経科学。京都大学大学院文学研究科教授、京都大学大学院情報学研究科教授を歴任。現在は京都大学名誉教授、金沢工業大学客員教授、児童発達支援・放課後等デイサービスUNICO学術顧問、やさしいAI研究所顧問を務める。20の学会賞を受賞。論文数446編（うち英語論文115編）のほか、著書・訳書など75冊を出版している。
論文のタイトルは、“Small steps for mankind: Modeling the emergence of cumulative culture from joint active inference communication”（Kastel et al., 2023, Frontiers in Neurorobotics）。
日本語にすると「人類の小さな一歩：能動的推論による対話が積み重なって文化が生まれる過程をモデル化する」といったところでしょうか。
この記事では、「意見が伝わる仕組み」と「誰と話したくなるかの仕組み」を表す2つのシンプルな数式と、その裏にある脳科学的な「共感」の話をまとめて紹介します。
この記事で学べること
- なぜ会話をすると意見が近づいていくのか、その仕組みを表す数式
- なぜ人は気の合う相手とばかり集まってしまうのか、その仕組みを表す数式
- 意見の伝播や集団形成の裏側にある「共感」という脳科学的なメカニズム
そもそも、この論文は何をしている論文なのか
論文の筆者が行った研究を簡単に言うと、こうです。
コンピュータの中で50人の仮想的な人間（エージェント）が毎日誰かと会話し続けたときに、その集団の中で「意見」や「文化」がどう広がっていくかをシミュレーションした
最初は、ほぼ全員が同じ意見を持っています。そこに、たった一人だけ違う意見を持つ”はぐれ者”のエージェントが混ざります。
このはぐれ者の意見は、その後どうなるでしょうか？ 無視されて消えていくのか、それとも徐々に広がっていくのか。それは、エージェントたちがどんな性格（パラメータ）を持っているかによって変わってくる、というのがこの研究のポイントです。
これはたとえば、友人グループの中で新しい流行り言葉や趣味が広がっていく現象や、SNS上で新しいトレンドが一部の人から徐々に浸透していく現象とも重なる、身近なテーマだと言えそうです。
数式コーナー①：「会話をすると意見が近づく」を式にする
乾先生の説明の中で特に印象的だったのが、「なぜ人は会話をすると意見が似てくるのか」という話でした。論文の中では、この更新の様子が次の式（式5）として表されています。
数式としては、①自分がもともと持っていた信念、②自分自身が今回どう発言したか、③相手が今回どう発言したかという3つの要素を、それぞれの重み（精度）をかけ合わせて足し合わせる、という形になっています。
この中でも特に本質的なのは、「自分の意見」と「相手の意見」のバランスがどう決まるか、という部分です。そこでこの記事では、②の”自分自身の発言”の影響は①の”もともとの信念”に含めて考えることにして、思い切って次のような加重平均の式として単純化してみます。
ここで登場する γ（ガンマ） という数字が、その人の「聞く耳の広さ」を表しています。
- γ が 0に近い人 → 何を言われても意見を変えない、いわゆる「頑固な人」
- γ が 1に近い人 → 相手の意見にすぐ流されてしまう人
- γ が 0.5くらいの人 → お互いに歩み寄りながら会話する人
たったこれだけの式なのですが、「なぜあの人とはいつまで経っても話が噛み合わないのか」「なぜ何度も話しているうちに、気づけば似た考え方になっていたのか」という、誰もが経験したことのある現象を、きれいに説明できてしまうんですね。
数式コーナー②：「誰と話したくなるか」も式にできる
もう一つ面白かったのが、「そもそも人はどんな相手と会話をしたがるのか」という部分です。
論文のシミュレーションでは、エージェントは毎日「誰と会うか」を自分で選びます。そのときに働いているのが、次の式（式12）で表される2つの気持ちのせめぎ合いです。
- 実利的価値（安心したい気持ち）：自分と似た意見の人と話すと心地よい（＝確証バイアス）
- 認識的価値（好奇心）：まだよく知らない相手と話すと新しい情報が得られる（＝新規性を求める気持ち）
これも数式のエッセンスを取り出すと、次のようなシンプルな重み付けの式として理解できます。
- w（ウェイト）が大きい人 → 似た意見の人とばかり集まる、いわゆる「エコーチェンバー」的な行動をとりやすい人
- w が小さい人 → 知らない人・違う意見の人ともどんどん話しに行く、好奇心旺盛なタイプ
論文のシミュレーションでは、この「w」の大きさが集団全体でどれくらい偏っているかによって、結果が大きく変わることが示されています。集団の大多数が「安心したい派（wが大きい）」だと、少数派の新しい意見はなかなか広がりません。逆に、好奇心旺盛な人が多い集団では、新しい意見のほうがあっという間に優勢になることもある。「安心か、好奇心か」というたった一つのバランスの違いが、集団全体の未来を大きく左右してしまうというのは興味深い結果です。
実は「共感」の話にもつながっている
ここまでは論文そのものの内容でしたが、乾先生との議論はさらに面白い方向に広がっていきました。実は、先ほどの2つの数式の裏側には、どちらも共感という仕組みが深く関わっているそうです。乾先生が挙げてくれた例を、数式との関係とあわせて紹介します。
ミラーニューロン
私たちは相手の動作を見ているだけで、自分がその動作をするときに使う神経が反応してしまう仕組みです。相手が痛そうにしていると、こちらもなんとなく痛みを感じてしまうのはこのためです。乾先生いわく、ミラーニューロンは「人と人との絆をつくるもの」であり、相手の状態を自分の中でシミュレーションすることで、相手のことが分かるようになるのだそうです。これは、数式コーナー①のγ（相手にどれだけ同調するか）を支えている仕組みだと言えそうです。
共感は言葉で伝えないと伝わらない
乾先生が強調していたのは、「共感していることは、ちゃんと言葉で伝えないと相手には伝わらない」ということでした。ただ黙って頷いているだけでは足りず、「それはすごく分かるよ」と、はっきり言葉にすることが重要なのだそうです。数式コーナー①でいう「自分自身の発言」がきちんと相手に伝わることで、初めてお互いのγが噛み合い、意見の同期が進んでいく、というわけです。
気づかれない模倣が信頼を生む実験
会話中に、相手に気づかれないようにさりげなく仕草を真似ると、真似された側の人は無意識のうちに相手への信頼度が上がる、という実験があるそうです。実際に、会話をしていた相手が退室してから戻ってくる際にわざと物を落とし、それを拾うのを手伝ってくれるかどうかで協力行動を測る、といった実験も紹介されました。これは、数式コーナー②の「会いたい度」、特に「安心したい気持ち（実利的価値）」を後押しする効果だと考えられます。
自閉症児教育での逆転の発想
かつては「先生の真似をさせる」教育が主流だったところを、逆に「先生が子どもの動作を真似る」ようにしたところ、子どもがとても喜び、その後の共感性も高まったという知見があるそうです。これも、「真似されて分かってもらえた」と感じることが、その相手ともっと関わりたいという気持ち、つまり数式コーナー②の「会いたい度」につながる例だと言えそうです。
まとめ
正直なところ、論文をそのまま読んでいたら、私はきっと数式のところで挫折していたと思います。でも、乾先生に「これはこういうことなんですよ」と一つずつ噛み砕いて説明していただいたおかげで、難しそうに見える数式の裏に、私たちが日常で当たり前に感じている現象が隠れていることが分かりました。
- 「頑固な人とは話が噛み合わない」→ γ（聞く耳の広さ）が小さい状態
- 「気の合う人とばかりつるんでしまう」→ w（安心したい気持ち）が大きい状態
- 「真似されると気を許してしまう」→ 共感が「会いたい度」を後押ししている状態
数式というと身構えてしまいがちですが、「身近な現象を、こんなにシンプルな形で表現できるんだ」という発見自体が、実はとても面白いものなんだなと感じた時間でした。
乾先生、貴重な解説をありがとうございました。
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参考文献・出典
- Kastel, N., Hesp, C., Ridderinkhof, K. R., & Friston, K. J., “Small steps for mankind: Modeling the emergence of cumulative culture from joint active inference communication”, Frontiers in Neurorobotics, 16, 944986, 2023
本記事は、やさしいAI研究所顧問・乾敏郎先生（京都大学名誉教授）の解説をもとに編集部が構成したものです。「やさしいAI」の研究や活動に関心をお持ちの方は、毎週土曜日のオープンラボへお気軽にどうぞ。やさしいAI研究所の全体像はコーポレートサイトからご覧いただけます。
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