そして、さらに悪いことに、『AIにできることをAIに渡しても、人間の仕事は減らない』――むしろ増える。これは、パソコンの登場によって、私たちが楽になるどころか、さらなる地獄に追い込まれたという過去の実績から、帰納的に導かれる推論ですが――おそらく、外れていません。
先日、漫画や小説の投稿サイトを運営する東京の会社が主催したファンタジー小説大賞において、大賞作品の大部分に生成AIが使われていたことが判明し、書籍化が中止になるという出来事があったと報じられました。
Recently, it was reported that, in a fantasy novel award hosted by a Tokyo-based company operating a manga and fiction submission platform, a large portion of the winning works had been created using generative AI, leading to the cancellation of their publication.
この件で注目されたのは、AIを使ったことそのものよりも、「それを誰も見抜けなかった」という点にある、という受け止め方が広く共有されたことでした。
What drew particular attention was not the use of AI itself, but the widespread perception that the real issue was the fact that “no one was able to detect it.”
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AIが書いた文章と人間が書いた文章の区別は、もはやつきません――というか、見分けが付くと考えている人の方が、私は少し「どうかしている」と思っています。
There is no longer any meaningful distinction between text written by AI and text written by humans—or rather, I find it somewhat strange to believe that such a distinction can still be made.
人間の思考は、「音声」にした段階ですでに『劣化』しており、さらに文字にした段階では、「文字」という制約によって『縛り』を受けています。
Human thought is already “degraded” the moment it is converted into speech, and once it is rendered into text, it becomes further constrained by the limitations of written language itself.
「私の気持ちを分かってくれない」という嘆きが生まれるのは、ある意味で当然です。「気持ち」というものは、音や文字や映像といったメディアに変換された時点で、すでに『次元変換』されているからです。
In that sense, it is only natural that people lament, “You don’t understand how I feel.” Feelings are already subject to a kind of “dimensional transformation” the moment they are converted into media such as sound, text, or images.
自分の考えや感情を、可能な限り近い形でメディアに変換する技術――それを私たちは「言語」と呼んでいます。
The technique of converting one’s thoughts and emotions into media as faithfully as possible is what we call “language.”
その「言語」という技術の中でも、長い歴史を経て、言語の変換方式に磨きをかけてきたものが「古典」です。また、感情や概念をそのまま書けないがゆえに、比喩や反復といった回り道によって近づこうとする技術を「修辞法（レトリック）」と呼びます。
Among these linguistic techniques, “classics” represent forms that have been refined over long periods of history. Likewise, the techniques that approach emotions and concepts indirectly—through metaphors, repetition, and other detours—are known as rhetoric.
状況や出来事を時間軸で理解可能にするものが「ストーリー」という技術であり、「響き」「間」「余白」に情報を移し替える技術が「詩」です。
The technique that makes situations and events understandable along a temporal axis is called “story,” whereas the technique that transmits information through resonance, pauses, and blank spaces is called “poetry.”
さらに言えば、異なる民族間で意思疎通を成立させるための手段が「外国語」という技術であることは、言うまでもありません。
Needless to say, “foreign languages” are also techniques designed to enable communication between different peoples and cultures.
私たちの「気持ち」は、そうした不完全なツールを通じてしか他者に伝達できないからこそ、私たちは不本意ながら「国語」というプロトコルを学ばなければならないのです。
Because our feelings can only be conveyed through such imperfect tools, we are compelled—reluctantly—to study “our native language” as a communication protocol.
以前、私は「国語の勉強の意義は何か？」と問われた際に、「ラブレターを執筆し、好きな人を口説くフレーズを音声にすることだ」と言い切りました――この意見は、今も変わっていません。
When I was once asked, “What is the point of studying language?” I answered without hesitation: “It is to write a love letter and turn the words that woo the person you love into spoken form.” I still stand by that answer.
つまるところ、AIがそのツールを上手く運用している以上、AIが書いた文章と人間が書いた文章の区別をつけようとする努力は、正直なところ、かなりアホらしいものに見えます。
In short, as long as AI is capable of skillfully operating these tools, trying to distinguish between AI-written text and human-written text strikes me as rather pointless.
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――「AIを使ったかどうか」を問うこと自体が、すでに意味を失いつつある。
—The very act of asking whether AI was used or not is already losing its meaning.
そう考えています。
That is how I see it.
AIを含めて「創作」と呼ぶ時代が来た、と言った方が正確でしょう。
It would be more accurate to say that we have entered an era in which creation includes AI.
俳優の世界も例外ではありません。過去の名優の演技を学習したAIが、すでに「それっぽく」演じ始めています。声、表情、間、感情の揺らぎ――いずれも学習可能である以上、「本人である必然性」は急速に薄れていきます。
The world of acting is no exception. AI trained on the performances of great actors from the past has already begun to perform in ways that feel “convincing.” When voice, facial expressions, timing, and emotional fluctuations are all learnable, the necessity of the performer being the original individual rapidly diminishes.
これを規制したり禁止したりすることは、「できる」とは思います。しかし、やるだけ無駄だろう、という気がしています。せいぜい、AIの導入を少し遅らせるだけでしょう。
Regulating or banning this may be possible, but it seems futile. At best, it would only delay the adoption of AI.
そして、導入を遅らせた業種から、順番に廃れていく。私はそう予想しています。
And I expect that industries that delay adoption will be the first to decline.
以前、私はこの状況を「プロンプトの時代がやってきた」と表現しました。
I once described this situation as “the arrival of the Prompt era.”
それを悲嘆するよりも、「ああ、そういう時代なのだ」と受け入れる方が、精神衛生上はまだましです。
Rather than lamenting it, accepting it as “that’s just the kind of era we’re in” is healthier for one’s mental well-being.
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ここで話が終われば、人類にとってはまだ幸せだったのですが、実はAI活用は、人類にとってさらなる悲劇の始まりでもあります。
If the story ended here, humanity might still be relatively fortunate, but in reality, the use of AI also marks the beginning of an even greater tragedy.
私たちは、喰っていくために、もう一段階上に上がらなければならなくなったのです。
To survive, we are now forced to climb one more level higher.
「AIを使うかどうか」は、もはやどうでもよくて、問題は『AIの利用を折り込んだうえで、そこに人間がどう介在し、どこで価値を生み出せるか』が問われるフェーズに入ってしまった、という点にあります。
Whether we use AI no longer matters; what matters is that we have entered a phase in which the question is how humans intervene and where they can generate value, assuming the use of AI.
たとえば、AIは経営戦略を作れます。市場分析も競合分析も、それなりに筋の通ったものを出してきます。しかし、AIは、それを現実の「利益（金）」に変換するところまではできません。
For example, AI can produce business strategies. It can generate reasonably coherent analyses of the market and competitors. However, it cannot turn those strategies into actual profits.
誰を説得し、どこで妥協し、どの地雷を避けるか――その判断はいまだ人間側に残っています。
Decisions about whom to persuade, where to compromise, and which landmines to avoid remain on the human side.
演技も同じです。演技のできるAIアバターが存在しても、それが自動的に「感動」に変換されるわけではありません。演技の背後にある文脈やストーリーがなければ、それは単なる「滑る」演技になるだけです。
The same applies to acting. Even if AI avatars capable of acting exist, that does not automatically translate into emotional impact. Without context or narrative, the performance falls flat.
私自身の仕事に引き寄せて言えば、AIにプログラムを書いてもらうことは、すでに十分可能です。
In terms of my own work, having AI write programs is already entirely feasible.
しかし、AIに必要十分な情報を与えなければ、そのプログラムは動きません。そして、その「十分な情報」とは、これまで私が踏み抜いてきた無数の地雷――システムダウンや暴走といった、経験知が前提となることがほとんどです。
However, without providing AI with sufficient and appropriate information, those programs will not function. And that “sufficient information” often consists of experiential knowledge—countless landmines I have personally stepped on, such as system failures and runaway behavior.
外注ソフト会社に仕事を出す際、要求仕様や機能仕様、実装方法をきちんと伝えなければ、プログラムが動かないことは、皆さんもよくご存じでしょう。相手が人間であっても、AIであっても、この点はほとんど変わりません。
As anyone who has outsourced software development knows, if you fail to communicate requirements, specifications, and implementation methods clearly, the program will not work. Whether the counterpart is human or AI makes little difference in this regard.
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だから私は、自分の仕事がAIに奪われることについて、あまり心配していません。
That is why I am not particularly worried about my job being taken by AI.
AIがいくら優秀になっても、「何を作りたいのか」「どこまで許容するのか」「どこは絶対に譲れないのか」を決める作業は、人間側に残り続けるからです。
No matter how capable AI becomes, the task of deciding what we want to create, what we can tolerate, and what we absolutely cannot compromise on will continue to remain with humans.
そして、さらに悪いことに、『AIにできることをAIに渡しても、人間の仕事は減らない』――むしろ増える。
And worse still, even if we hand over what AI can do to AI, human work does not decrease—it increases.
これは、パソコンの登場によって、私たちが楽になるどころか、さらなる地獄に追い込まれたという過去の実績から、帰納的に導かれる推論ですが――おそらく、外れていません。
This inference is inductively derived from experience: the introduction of personal computers did not make our lives easier. Instead, it pushed us into deeper hardship—and it is likely correct.
AIがもたらす未来は、楽園ではありません。「より高度な地獄」です。
The future brought about by AI is not a paradise. It is a “more advanced hell.”
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AIが書いた文章と人間が書いた文章の区別などという、取るに足らない議論に注力するのはやめて、AIを「パソコン」や「算盤」と同じ、一つのツールとして捉え、AIと協力して新しい価値――主に『金』――を生み出す方向に舵を切らなければなりません。
Rather than focusing on trivial debates about distinguishing AI-written text from human-written text, we should treat AI as just another tool—like a personal computer or an abacus—and steer toward creating new value, primarily monetary value, in collaboration with AI.
そうでなければ、私が大学生だった頃に、「ワープロで実験レポートを提出したら不受理になった」という、あのアホな出来事を、私たちはもう一度、別の形で繰り返すことになるのではないか――私は、そう思っています。
Otherwise, I fear we may end up repeating—in a different form—the same foolish incident I experienced as a university student, when a lab report submitted using a word processor was rejected outright.