という訳で、テレビの解説などで、未だに「SNSによる選挙投票の危険性」とか言っている、テレビのコメンテータや専門家を見ていると「こいつら、アホだなぁ」と思ってしまうわけですよ――そんなフェーズ、すでにエンドロールに入っているのに。
昨日、ChatGPTと今回の衆議院選挙について話をしていたのですが、2つほどインパクトのある話をされました。
Yesterday, I was talking with ChatGPT about the recent House of Representatives election, and it presented me with two particularly striking points.
1つ目が「『チームみらい』の躍進」の話でした。
The first was about the surge of “Team Mirai.”
ここの話で、はじめて「エンジニア票」という新概念がChatGPTによって提唱されました。
In this context, ChatGPT introduced a new concept: the “engineer vote.”
私たちエンジニアから見ると、政治というのは、まったくもって不合理な意思決定システムで運用されており、その非効率性は、目を覆うばかりです。
From the perspective of engineers, politics operates as an utterly irrational decision-making system, and its inefficiency is frankly staggering.
もっとも、これは、エンジニアリングが対象とする評価軸（KPI）が明確であるからとも言えます。
That said, this perception likely stems from the fact that engineering deals with clearly defined evaluation axes (KPIs).
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これを具体的に言うと、例えば次のような違いです。
To put this more concretely, consider the following differences.
エンジニアリングの世界では、処理速度を上げたいのか、コストを下げたいのか、信頼性を高めたいのか、障害発生率を下げたいのか、といった目的が事前に定義され、それぞれがKPIとして数値化されます。
In engineering, objectives such as increasing processing speed, reducing costs, improving reliability, or lowering failure rates are defined in advance and quantified as KPIs.
そのKPIに対して、設計変更や実装変更が「改善か、改悪か」は、原則として測定結果で判断されます。
Whether a design or implementation change constitutes an improvement or a deterioration is, in principle, judged by comparing measured results against the KPIs.
ところが政治の世界では、経済成長、国民の安心、公平性、国際的な立場、といった抽象度の高い目標が並ぶ一方で、それらがどの指標で、どの時点で、どの程度達成されたのかが明確に示されることは、ほとんどありません。
In contrast, the political world is filled with highly abstract goals, such as economic growth, public security, fairness, and international standing. Yet, it is rarely made clear by what indicators, at what point in time, and to what extent these goals have been achieved.
エンジニアの感覚からすれば、「目的関数が定義されていない最適化問題」、あるいは「評価関数が状況によって毎回書き換えられるシステム」を延々と運用しているように見えるのです。
To an engineer, it appears to involve repeatedly solving an optimization problem with no defined objective function, or a system whose evaluation function is rewritten each time, depending on circumstances.
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では、エンジニア層に「チームみらい」の何が刺さったのか？
What, specifically, resonated with the engineering community about “Team Mirai”?
最大の理由は、彼らの主張や語り口が、「正しさ」や「理想」を前面に押し出すものではなく、仕組みと運用の話として政治を語っていた点にあります。
The main reason lies in the fact that their arguments and rhetoric did not foreground “correctness” or “ideals,” but instead framed politics in terms of mechanisms and operations.
多くの政党は、「こうあるべきだ」「こうしたい」「国民のために」という“目的”の宣言から話を始めます。
Many political parties begin by declaring their “objectives,” such as “this is how things should be,” “this is what we want to do,” or “for the sake of the people.”
しかし、エンジニアがまず知りたいのは、「それはどう実装されるのか」「失敗した場合、どうロールバックするのか」「どこを観測して、何をもって成功・失敗と判断するのか」です。
Engineers, however, first want to know: how it will be implemented, how it will be rolled back if it fails, what will be observed, and by what criteria success or failure will be judged.
『チームみらい』のメッセージには、
The messages of “Team Mirai” included the following assumptions:
・制度は一度作ったら終わりではなく、改善し続ける対象である
・現場のデータや実態を見ながら設計を更新する
・万能解は存在せず、試行錯誤を前提とする
Those systems do not end once created but are subject to continuous improvement.
that designs should be updated while observing on-site data and realities;
and that no universal solution exists, making trial and error a given.
という、エンジニアにとって極めて馴染み深い――というか、当たり前の前提が、最初から組み込まれていました。
These extremely familiar, indeed, obvious premises for engineers were built in from the outset.
これは言い換えれば、「政治を完成形の理想像として語らなかった」ということです。
In other words, they did not talk about politics as a finished, idealized form.
エンジニアは、完成されたシステムよりも、「今どこが壊れているのか」「どこに技術的負債が溜まっているのか」「どこから手を付ければ改善余地があるのか」を説明される方が、よほど納得します。
Engineers are far more convinced by explanations of where systems are currently broken, where technical debt has accumulated, and where improvements can begin, than by claims of a perfectly finished system.
政治の世界ではしばしば、「理想を掲げること」そのものが評価されますが、エンジニアの世界では、「現状を正確に把握し、制約条件込みで語ること」の方が圧倒的に信頼されます。
In politics, simply proclaiming ideals is often valued in itself. In the engineering world, however, accurately grasping the current situation and speaking with constraints fully acknowledged commands far greater trust.
『チームみらい』が示したのは、「正解を持っている集団」ではなく、「まだ未完成だが、改善する意思と方法論を持っている集団」という姿でした。
What “Team Mirai” presented was not a group claiming to have the correct answers, but one that was still unfinished yet possessed the will and methodology to improve.
そしてそれは、不完全なシステムを前にしても、「直せる」「直し方が分かる」「一緒に直せる」と信じて日々仕事をしているエンジニアにとって、極めて「理解可能な言語」で書かれた政治の姿を見せたからです。
For engineers who work every day, believing that imperfect systems can be fixed, knowing how to fix them, and fixing them together, this was a form of politics written in an eminently understandable language.
実は、これ、別段新しい概念ではなく、EBPM（Evidence-Based Policy Making）の一態様です。
In fact, this is not a particularly new concept; it is a form of EBPM (Evidence-Based Policy Making).
政策を理念や印象論ではなく、データや実証結果（エビデンス）に基づいて立案・評価・改善していこうとする考え方ですが、既存政党は、これを理解していなかったか、あるいは理解していてもやっていなかったか、あるいは選挙で、EBPMを真面目に訴えなかったのです。
EBPM seeks to formulate, evaluate, and improve policies based on data and empirical evidence rather than ideology or impressions, yet existing parties either did not understand this, did not practice it even when they did, or failed to advocate it seriously during elections.
で、私が思うに、「チームみらい」は、これを、初めて政党として主張した――これが、いわゆるエンジニア層の票を拾ったのだと考えられます。
In my view, “Team Mirai” was the first party to explicitly assert this approach, which captured the votes of the engineering demographic.
――と、いうことを、ChatGPTに教えて貰いました。
That, at least, is what ChatGPT told me.
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私は、日本のエンジニア人口を1000万人程度(*)と見ています。
I estimate the number of engineers in Japan to be around ten million(*).
(*)「典型的に技術者と呼べる層」として、職業分類の「技術者」は、男性329万人＋女性56万人で、合計約385万人と見ています。次に、施工・工事寄りの職種として「建設・採掘従事者」が約275万人います。さらに、製造現場の「生産工程従事者」が約864万人いますが、ここは「全員が技術者」というわけではありません。そのため、保全、段取り、調整、検査、修理などを含む「技術に関わる業務」の比率を3割と仮定すると、約260万人程度になります。以上を合計すると、私は日本のエンジニア人口をおおよそ920万人、すなわち約1000万人規模と見ています。
(*)As a group typically described as engineers, I estimate that the occupational category “engineers” comprises approximately 3.85 million people in total: 3.29 million men and 0.56 million women. Next, approximately 2.75 million people are classified as “construction and mining workers,” which includes occupations more closely associated with on-site construction and engineering work. In addition, there are approximately 8.64 million “production process workers” in manufacturing, but this group cannot be regarded as consisting entirely of engineers. Therefore, if we assume that about 30 percent of this group is engaged in technology-related tasks such as maintenance, setup, coordination, inspection, and repair, that yields roughly 2.6 million people. Adding these figures, I estimate the population of engineers in Japan to be approximately 9.2 million, on the order of 10 million.
この1000万人全員が、エンジニアリング思考をするとは限りませんが、「政治やっている奴って、本当にバカじゃねーの」と思っているエンジニアは、そこそこの人数いるとは思うんですよ。
Not all of these ten million think in engineering terms, but I do believe there are quite a few engineers who think, “Aren’t the people running politics seriously stupid?”
これから、『チームみらい』が政治の表舞台にでてくるか、あるいは、他の政党がこのエンジニアリング思考を取り込んでいくのかは不明ですが――いずれにしても、今回の『チームみらい』の功績は大きいと思います。
Whether “Team Mirai” will move to the center of the political stage or other parties will incorporate this engineering mindset remains unclear; in any case, I believe their contribution this time was significant.
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2つ目が「SNSのバックエンドとしての生成AIの登場」でした。
The second point concerned the emergence of generative AI as the backend of social media.
今や、SNSにおける情報を、そのまま真に受ける人間はおらず、その前にファクトチェックをするようになっているようです。
These days, few people accept information on social media at face value; people tend to fact-check it first.
で、そのファクトチェックは、SNSの過激な意見や真偽が不明な主張のチェックだけではなく、
And that fact-checking is not limited to verifying extreme opinions or dubious claims on social media.
―― こう考えてしまう自分はズレていないか
Am I off base for thinking this way?
という、セルフチェックによって、自分の主張の妥当性を検証する為にChatGPTが使われていると、ChatGPT自身が言っていました。
ChatGPT stated that it is also used for self-checking to verify the validity of one’s own views.
この理由が凄い。
The reasoning behind this is striking.
- 正解がない
- しかし棄権もできない
- しかも、結果の重さだけは分かっている
There is no correct answer.
Yet abstention is not an option;
And only the gravity of the outcome is clear.
この状況で人が欲しくなるのは、『結論ではなく、（自分の）思考の妥当性の確認』というものです。
In such a situation, what people want is not a conclusion, but confirmation of the soundness of their own thinking.
専門家、評論家、SNSは、もはや信頼するソースとは見なされず、“ノイズ”のレベルに堕ちてしまい、せいぜい「生成AIと一緒に考えるための“ネタ”程度の取り扱いになっている」ということのようです。
Experts, commentators, and social media are no longer regarded as reliable sources, having fallen to the level of “noise,” at best treated as material to think through together with generative AI.
今や『誰かに“決めてもらう”ことへの不信が、かなり深いところまで進んだ』と言えます。
It can now be said that distrust of having someone else “decide for you” has reached a deep level.
で、「自分の判断を他人に預けたくない」が、「しかし完全な独断にも耐えられない」という人が、
As a result, people who do not want to entrust their judgment to others, yet cannot endure complete self-reliance,
―― 生成AIを、自分の思考の『壁打ち』として使うようになった
have come to use generative AI as a “sounding board” for their own thinking.
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つまるところ、選挙におけるSNS戦略なんぞ、すでに時代遅れになっているということです。
In short, social-media-based election strategies are already outdated.
SNSはあくまでトリガーとしてのフロントエンド（GUI程度の役割）であって、意思決定システムは、ChatGPTのような生成AIに移行しているのです。
Social media merely serves as a trigger-like front end (akin to a GUI), while the actual decision-making system has shifted to generative AI such as ChatGPT.
という訳で、テレビの解説などで、未だに「SNSによる選挙投票の危険性」とか言っている、テレビのコメンテータや専門家を見ていると「こいつら、アホだなぁ」と思ってしまうわけですよ――そんなフェーズ、すでにエンドロールに入っているのに。
That is why, when I see TV commentators and experts still talking about the “dangers of SNS-driven voting,” I can’t help thinking, “These people are idiots, that phase has already rolled into the end credits.
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そして、生成AIが仕切る選挙は、SNSよりも怖い――なにしろ、論理的な風を装って分かりやすい言葉で、筋の通った話を、誠実にしてくるからこそ「怖い」。
Elections mediated by generative AI are even more frightening than those driven by social media precisely because they present coherent arguments in clear language, under the guise of logic and sincerity.
私は、ChatGPTの言うことを素直に信じません。主張の矛盾点を突いて、ChatGPTにちゃんと謝罪までさせています――でも、ここまでやっている人って、どれくらいいるんでしょうか？
I do not take ChatGPT's output at face value. I point out contradictions in its claims and even make it apologize, but how many people go that far?
生成AIの言うことを、まるっきり信じてはダメです。
You must never believe what generative AI says wholesale.
必要に応じて、矛盾や論理矛盾を指摘して、ちゃんと喧嘩をしないと、健全な生成AIを育てることができません。
If necessary, you have to point out contradictions and logical inconsistencies and properly “argue” with them; otherwise, you cannot cultivate a healthy relationship with generative AI.
権力が、これから生成AIを抱き込みにかかるのは予定調和です――私が権力側であれば、必ず“ここ”を調略します。
It is almost predetermined that those in power will try to co-opt generative AI. If I were on the side of power, I would certainly target this point.
未来のAI社会を健全にする為には、生成AIに対して、ちゃんと対峙する知性と気合が必要です。
To keep a future AI-driven society healthy, we need the intelligence and resolve to confront generative AI head-on.
『私達は生成AIごときに支配されるほど、愚かではない』ということを、がっつり示していきましょう。
Let us firmly demonstrate that we are not so foolish as to be ruled by something like generative AI.