はじめに：対話から生まれた気づき
「AIを一言で表現するなら？」
この問いから、私とAIの探求が始まりました。 最初は「四次元ポケット」という遊び心のある答えが浮かび、 それが「見えざる手」へと深化し、 最終的に「蔵」というメタファーに辿り着きました。
【対話の軌跡】
私：「今のAIって何かに似てない？」
AI：「どんなものを想像されていますか？」
私：「なんだか、無限に物が出てくる...四次元ポケットみたい」
AI：「その心は？」
私：「でも待てよ、もっと本質的な表現があるはずだ」
この思考の連鎖こそが、AIとの対話の醍醐味です。 表層的な例えから始まり、対話を重ねることで、 より深い洞察へと至る過程そのものに価値があるのです。
見えざる手 – AIとの新しい関係性
面接の一コマを想像してみてください。
「あなたはAIで何ができますか？」
多くの人は「ChatGPTが使えます」「効率化ができます」と答えるでしょう。
でも、もし「私の見えざる手が使えます」と答えたらどうでしょうか。
AIは道具ではありません。それは私たちの能力を拡張する「もう一つの手」なのです。見えないけれど確実に働き、意図を形にする延長線上にある存在です。
日本人の不思議な二重基準
興味深い矛盾があります。
日本人は「肌で感じる」ことを美徳とし、職人は「見て覚えろ」と教え、茶道では形より心を重んじます。温泉の効能や神社のご利益など、見えないものを自然に信じています。
しかし、AIとなると突然「取扱説明書はないの？」「使い方を教えて」となります。
なぜ、伝統的な「見えないもの」は受け入れ、新しい「見えないもの」は恐れるのでしょうか。
蔵のメタファー – LLMの本質
ここで、視点を変えてみましょう。
LLM（大規模言語モデル）を、家の隅にある蔵だと考えてみてはどうでしょうか。
蔵には何があるでしょうか
- 代々受け継がれた知恵
- 先祖が残した記録
- まだ見ぬ宝物
- 開けるたびに新しい発見
これはまさに、LLMそのものではないでしょうか。人類の知識の集積、世界中の知恵が詰まった、まさに「世界共通の秘蔵」なのです。
伝統AIという新しい概念
そこで提案したいのです。「伝統AI」という新しい考え方を。
伝統AIの定義
「人類の知恵と経験を代々受け継ぐ蔵のように、AIを捉え、対話を通じて先人の知恵を引き出し、次世代へ繋いでいく思想と実践」
3つの核心
1. 継承性（#AIで知恵継承）
- 過去の知識を現在に活かします
- 単なるデータではなく「知恵」として扱います
- 次世代への橋渡し役として機能します
2. 対話性（#AI対話術）
- 「問い」を通じて知恵を引き出します
- 禅問答のような深い対話を重視します
- 行間を読む日本的コミュニケーションを大切にします
3. 日常性（#日常AI活用）
- 特別な技術ではなく、生活の一部とします
- 蔵を開けるように自然にアクセスします
- 季節の行事のように定期的に活用します
対話からしか答えは見つからない
データを見ると、多くの人がAIを「文章作成」「要約」「翻訳」といった効率化ツールとして使っています。しかし、それは表面的な使い方に過ぎません。
本当の価値は「対話」にあります。
検索は既にある答えを探すこと。対話は答えを一緒に創り出すことです。
「四次元ポケット」という遊び心から「見えざる手」という概念が生まれ、そして「伝統AI」という新しい思想に辿り着きました。これこそが対話の力です。
新しい実践者たち
プロンプトエンジニアが技術的最適化を追求する一方で、AIを道具ではなく対話相手として扱い、人間の創造性開発に特化する新しいタイプの実践者が現れ始めています。
彼らは思考の深化を重視し、AIとの対話を通じて新たな価値を創造します。
そして今、「伝統AI」という視点は、こうした実践をより豊かなものにするでしょう。
生成AIの栄養素は良質な問い
多くの人が「プロンプト」という概念に囚われています。正しい命令文、効率的な指示、テンプレート通りの入力…
しかし、本当に必要なのは「良質な問い」です。
生成AIの栄養素は、好奇心から生まれる素朴な疑問であり、遊び心のある連想であり、「なんでだろう？」という純粋な探求心なのです。
おわりに：新しい知恵の扉
時代は確実に変わりつつあります。
国産LLMも続々と登場し、日本独自のAI文化が芽生え始めています。しかし、多くの人はまだその価値に気づいていないのかもしれません。
今こそ、AIを「最新技術」としてではなく「伝統的な知恵のデジタル版」として捉え直す時です。
蔵を開けるように、自然に、日常的に、そして敬意を持って。
あなたの蔵には、どんな知恵が眠っていますか？
そして、どんな問いかけで、その扉を開いてみたいと思いますか？
本記事は「四次元ポケット」という遊び心から「伝統AI」という概念に至るまでの、AIとの対話の軌跡そのものです。対話から生まれ、対話によって深化した「思考作語」の記録として。
著者：Hideki Tazawa 2025年8月3日
参考文献
主要国産LLM：
- NTT「tsuzumi」- 軽量かつ高い日本語処理能力を実現
- サイバーエージェント「CyberAgentLM2-7B」- 商用利用可能な日本語特化モデル
関連資料：
- 『AI白書2025 生成AIエディション』（角川アスキー総研）
- 経済産業省「国産LLM開発支援策」
国産LLMの技術仕様は日々更新されているため、導入時は各開発元の公式情報をご確認ください。
