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AIは科学的発見をまだ行えない — ハーバード＆MITの最新研究から見える現実

近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）が急速に進化し、「人間に匹敵する知性」や「人工汎用知能（AGI）」の実現が期待されています。しかし、ハーバード大学とMITの研究チームが発表した最新論文は、その期待に冷や水を浴びせる結果となりました。
結論から言えば、現状のAIは「世界の仕組み（World Model）」を正しく理解できず、科学的な発見を行う準備が整っていない、というのです。



「予測できる」ことと「理解している」ことは別物

研究チームは、AIモデルに天体の軌道計算（ケプラーの法則）を学習させ、その後、その動きの背後にあるニュートンの万有引力の法則を再現できるかを検証しました。
結果は興味深いものでした。

軌道の予測はほぼ完璧

しかし、その予測の根拠となる力学法則は全く別物


つまり、AIは「太陽の周りを地球がどう回るか」を正確に当てられても、「なぜそう動くのか」を理解していないのです。
これは、LLMがテキストを自然に生成できても、その背後の意味構造や因果関係を本質的に理解していないことと同じ構図です。


ビジネスへの含意 — AIは「助っ人」だが「科学者」ではない

この研究は、AIの限界を批判的に捉えるだけでなく、現実的な活用戦略を再考するきっかけにもなります。

1. AIは「高速パターン認識機」
現状のAIは大量の過去データからパターンを抽出し、それを似た状況に当てはめることに長けています。しかし未知の領域や未経験の条件下では、その精度は大きく低下します。


2. 戦略的な役割分担が必要
ビジネスでは、AIを「仮説生成や作業効率化の補助ツール」として位置づけ、人間は因果関係の解明や意思決定を担う構造が効果的です。


3. AIの出力は「解」に非ず、「材料」に過ぎない」
例えば新市場分析、商品開発、法務判断など、未知要素が多い領域では、AIの提案をそのまま採用するのではなく、人間の検証と解釈が必須です。


今後の方向性 — 「世界モデル」へのアプローチ

研究者やAI企業は、単にモデルを大型化する「スケール路線」から、より**人間的な「適応型推論能力」**を取り込む方向にシフトしつつあります。

MetaのYann LeCun氏が提唱するJEPAフレームワーク

Keras開発者Francois Chollet氏の「流動知能（fluid intelligence）」重視のアプローチ


これらは、AIに「なぜ」を理解させる試みであり、将来的には科学的発見や未知環境への適応に近づく可能性があります。


ビジネスパーソンが取るべき3つのアクション

1. AI活用範囲を明確化
自社業務の中で、AIが強みを発揮する領域（大量データ処理・パターン抽出）と、人間が担うべき領域（仮説検証・戦略立案）を切り分ける。


2. 人材の「解釈力」を強化
AIが生成した情報の信頼性や妥当性を判断できるスキルを持つ人材育成に投資する。


3. 中長期のAIロードマップを設計
短期は業務効率化、中期はデータ駆動型意思決定、長期は自社独自モデルの活用まで見据えた計画を策定する。



まとめ

今回のハーバード＆MITの研究は、AIの限界を鮮明にしましたが、同時に、現状でもAIが十分に価値を発揮できる領域が多くあることも示しています。
ビジネスにおいて重要なのは、AIを**「万能な科学者」ではなく、「極めて有能な助手」**として位置づけ、その長所と短所を理解したうえで活用戦略を組み立てることです。
科学的発見はまだ難しくとも、現場の効率化や意思決定支援では、すでに十分な武器となり得ます。