理解するai

• 中の人
• 09 Jul, 2026
• • インタビュー

答えるAIから、理解するAIへ——AIは人を理解できるのか

このたび、やさしいAI研究所では、顧問を務める乾 敏郎さんとの対談を行いました。ChatGPTをはじめとする生成AIが「質問に答える存在」として私たちの生活に広まるなか、これからのAIに本当に求められる力とは何か——「人を理解するAI」というテーマについて、じっくりとお話を伺いました。 そのキーワードは、「理解するAI」です。本記事では、対談の内容をご紹介しながら、その考え方について掘り下げていきます。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。LLMだけでは十分ではない インタビュアー現在のLLMについては、どのようにお考えでしょうか。乾先生LLMは使えばいいんです。ただ、LLMが持っていない特性をどう作るかということの方が重要だと思っています。生成AIの性能向上が注目される中、乾先生が強調されたのは、LLMをより大きく、より賢くすることではありませんでした。むしろ重要なのは、LLMだけでは実現できない機能をAIに持たせることです。その機能とは、「人を理解すること」であると乾先生は説明されます。 AIに必要なのは「質問する力」インタビュアーその『LLMにはない特性』とは、どのようなものでしょうか。乾先生相手の不確実性を最小化するような質問を投げかけることが一番大事なんです。現在の生成AIは、与えられた質問に対して回答を生成することを得意としています。一方、人間同士のコミュニケーションでは、質問を重ねながら相手を理解していきます。相手が何を考え、何に困り、何を求めているのか、を理解するために、人は自然と問いを投げかけています。乾先生は、この「質問する能力」こそ、これからのAIに求められる本質的な能力であると考えています。 これからのAIに求められる自発的に質問し、不確実性を解消していく能力を捉える上で、まさにそのメカニズムを脳科学や認知科学の観点からモデル化したのが、Karl J. Fristonらによる論文『Generative models, linguistic communication and active inference』です。 本論文では、能動的推論（Active Inference）の枠組みを用いて、エージェントが「20の質問（Twenty Questions）ゲーム」を行うシミュレーションが紹介されています。「20の質問ゲーム」では、相手が頭の中で考えている状況を、限られた回数の質問で推定します。このゲームにおいてAI（エージェント）に求められるのは、単にランダムな質問を繰り返すことではなく、最も効率的に相手の意図に迫る問いを選択する能力です。 現在の生成AIは過去のデータから次に続く確率の高い言葉を出力する傾向が強く、会話を前に進めるための問いかけが苦手です。しかし、能動的推論を用いたエージェントは、会話の主題に対する不確実性（曖昧さ）を計算し、それを最も減少させられる質問を自発的に選択します。 このように、AIがただ受け身で回答を生成するのではなく、自身の曖昧さを最も下げるような質問を自発的に選択することで、相手が何を考え、何に困っているのかを理解することができます。これが「不確実性を最小化するような質問」ということです。 能動的推論という考え方 インタビュアーその仕組みは、どのように実現されるのでしょうか。乾先生能動的推論が頭にあって、その下にLLMみたいなものがあるイメージです。生成AIは豊富な知識を持っています。しかし、次に何を知るべきか、どのような質問をすれば相手をより深く理解できるのかを判断する仕組みは、現状のAIだけでは十分ではありません。能動的推論は、そのような「理解するための行動」をAIに与える考え方です。つまり、システム全体を統括する能動的推論が頭脳（上位レイヤー）として存在し、その下で膨大な知識を持つLLMが動いているようなイメージです。AIが受け身で回答を生成するのではなく、自ら質問を重ねながら相手への理解を深めていく――そのような未来像が示されました。 理解とは、不確実性を減らすこと – AIは人を幸せにできるのかインタビュアー人を理解することには、どのような意味があるのでしょうか。ウェルビーイングとも関係するのでしょうか。乾先生ウェルビーイングというのは、不確実性を下げることと関係していると思っています。一般にウェルビーイングというと、「幸福」や「満足感」といった言葉で語られることが多くあります。一方で乾先生は、「安心して行動できる状態」という視点からウェルビーイングを捉えています。将来が見えない、相手の考えが分からない、あるいは自分の判断に自信が持てない時、人はこのような不確実性に直面すると、不安やストレスを感じます。AIが適切な問いを投げかけ、本人の考えを整理し、不確実性を減らす。その結果として、人はより安心して意思決定できるようになる。AIは答えを与える存在だけではなく、考えることを支援する存在になる可能性があるというお話は、とても印象的でした。 共感するAIは実現できるのか インタビュアー人を理解するAIの先には、どのような未来をお考えでしょうか。乾先生共感にも種類があります。まずは相手を理解することが大事なんです。インタビューの終盤では、「共感」というテーマへと話が広がりました。乾先生は、共感とは単に感情を共有することではなく、相手を理解し続ける姿勢であると説明されます。また、心理的安全性やマインドフルネスといった話題にも触れながら、人が安心して対話できる環境の重要性についても語られました。AIが人を理解し、その理解を更新し続けることができれば、人と人とのコミュニケーションを支える存在にもなり得るのではないでしょうか。 おわりに 今回のインタビューでは、AI技術そのものよりも、「AIは人をどのように理解するのか」という点について、多くの示唆をいただきました。 「答えるAI」から「理解するAI」へ。 質問を重ねながら相手を理解し、不確実性を減らし、人が安心して行動できるよう支援する。その考え方は、個人のウェルビーイングだけでなく、組織における心理的安全性や共感にもつながっていきます。AIの進化とは、単に性能が向上することではないのかもしれません。人とAIとの関係が変わること。そして、AIが人を支える方法そのものが変わること。今回のインタビューは、その未来を考える上で、多くの示唆を与えてくれる内容でした。 対談の様子