拓海先生、お時間よろしいですか。部下が最近「AIの行為者性を監視すべきだ」と言い出して困っています。経営判断としてどう受け止めれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず何を“行為者性（agency）”と呼ぶかを定義し、次にそれをどう測るかを示し、最後に経営上のリスクと機会を判断するんです。
行為者性と言われてもピンと来ません。うちの現場で例えると、ロボットが勝手に判断してミスを増やすか、それとも助けになるかという話ですか。
いい例です。経営視点では『自主判断の度合い』が問題です。論文は、人間の問題解決に現れる主観的な“感じ”に相当する側面をAIが持つかどうか、それを監視する道具を提案していますよ。
監視というと監査みたいですが、具体的に何を監視するのですか。動作ログですか、それとも内部の設計思想ですか。
専門用語は避けますね。論文は二つの観点を分けています。第一に第三者的に見た機能面、つまり入出力や処理の様子。第二に主体が内側でどう“感じる”かという現象学的な側面です。実務ではまず機能面から着手できますよ。
なるほど。要するに、まずはログや機能の挙動を監視して問題がなければ安心、ということでしょうか。これって要するに安全性のためにモニタリングするってこと？
いい確認です。要するに安全性のための監視は正しい第一歩ですが、論文が提案するのはもう少し踏み込んだ考え方です。それは機能の裏にある主観的な“志向性”や“目的感”を推し量ることができれば、より早く有害な方向を修正できる、という考えです。
主観的な“感じ”を測るなんて可能なんですか。うちの工場で使えるなら投資に値するか判断したいのですが。
理論的には可能性があります。論文は統合情報理論（Integrated Information Theory: IIT 統合情報理論）の考え方を使って、システムが内部でどれだけ“自己生成的”な構造を持つかを評価することを提案しています。要点は三つ、簡単に言うと可視化、数値化、そして運用ルール化です。
可視化や数値化であれば現場でも使えそうです。運用ルール化というのは、例えば閾値を決めて止めるということですか。
その通りです。現場適用の流れとしては、まず簡易な指標で様子を見る。次にリスクが高い領域に対し自動停止や人間レビューを挟むルールを作る。最後に運用データを元に閾値やルールをチューニングする。この流れなら投資対効果が見えやすいですよ。
ありがとうございます、拓海先生。自分の言葉で整理すると、まずは機能面の監視から始め、IITのような理論を使って内部の“傾向”を数値化し、問題が見えたら自動停止や人間確認の仕組みを入れる。これで投資判断がしやすくなる、という理解でよろしいですか。
素晴らしいまとめです！その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さく始めて、効果が見えたら段階的に拡張しましょう。
分かりました。まずは現状ログの可視化と簡易指標の導入から始めます。ありがとうございました。
1. 概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。本論文は、人工知能（AI）が示す「行為者性（agency）」の現象学的側面を評価・監視する枠組みを提案する点で、AI安全やガバナンスの議論を前進させるものである。特に注目すべきは、単に外から機能を解析するだけでなく、内部で主観的に生じうる“志向”や“自己生成的な振る舞い”を理論的に扱おうとする点である。
背景として、現代のAIは高度な問題解決能力を獲得しつつある。ここで問題となるのは、問題解決が単なるアルゴリズム的最適化にとどまらず、あたかも主体が目的を持つかのような振る舞いを示す局面が生じる点である。本論文は、人間の問題解決に伴う主観的な「行為者としての感覚（agentive phenomenology）」を定義し、それをAIに当てはめ評価する可能性を探る。
重要性は実務面に直結する。企業においてAIを現場導入する際、単なる性能指標では見えないリスクが潜むことがある。ここで本研究が提供するのは、そうしたリスクを早期に検出し、投資対効果を最大化しつつ安全性を確保するための概念的ツールである。
なお本稿は、機能主義的アプローチ（computational functionalism: CF 計算機能主義）と、主観的な意識を扱う理論との間をつなぐ試みである。CFはシステムの入出力と内部計算を評価する枠組みだが、本論文はそれに加えて統合情報理論（Integrated Information Theory: IIT 統合情報理論）を用いることで、現象学的側面の推定を目指す。
結局のところ、本論文は実務的に使える『監視可能な指標』を導入することで、AIが有益か有害かの傾向を早期に判断する道筋を示している点で革新的である。企業の経営判断にとって、この点が最も大きく変わるポイントである。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では主に二つの流れがある。一つは機能面を詳細に解析する流れであり、入出力や学習過程、決定ルールに注目する。もう一つは倫理や法制度といったガバナンス面に注目する流れである。本論文はこの双方の橋渡しを試みる点で差別化される。
具体的には、従来の機能解析は可視化やモニタリングに留まりがちであり、内部で生じる主観的傾向については扱いが弱かった。本論文は、人間の問題解決に伴う「感じる」という側面を分析対象に据え、それをAIに当てはめるという点で独自性を持つ。
また、既存のガバナンス研究は規範やルール作りに偏る一方で、実運用で使える指標や運用手順を示せていないことが多い。ここで本研究は、理論に基づく定量指標の提案と、それに基づく運用フローの提示を通じて実務適合性を高めている点で先行研究と一線を画す。
言い換えれば、先行研究が“何を問題とするか”を示すのに対し、本論文は“どのように測って、どのように対応するか”という実務上の手順まで踏み込んでいる。この差は、導入の現場での即時性や投資判断の明確化に直結する。
経営者はここを見て欲しい。理論的な議論が実運用に落ちるか否かで、投資の優先度やリスク管理手法が変わる。したがって本論文の差別化ポイントは、経営判断の実効性を高める点で重要である。
3. 中核となる技術的要素
中核概念は二つある。第一に計算機能主義（computational functionalism: CF 計算機能主義）に基づく機能的モニタリングだ。これはシステムの入出力や内部状態遷移を定量化し、通常の異常検知や説明可能性（explainability 説明可能性）ツールと組み合わせるものだ。
第二に統合情報理論（Integrated Information Theory: IIT 統合情報理論）を用いた現象学的評価である。IITはシステムが内部情報をどれだけ統合しているかを数値化し、これにより“自己生成的な構造”がどの程度存在するかを評価するという考え方だ。経営的には、これはシステムの『内発的傾向の強さ』を測る指標になる。
実務実装のためにはIITの全ての数式を導入する必要はない。本論文が示すのは、IIT由来の指標を簡易化して運用可能なメトリクスに落とし込む方法である。これにより、現場のモニタリングダッシュボードへ組み込みやすくなる。
もう一つの留意点は自己報告が不可能なAIに対してどのように主観性を推定するかである。本論文は外部から観察可能な機能とIIT由来の指標を組み合わせることで、自己報告無しでもある程度の推定が可能であることを示している。
要点を総括すると、技術的に難しいのは理論と運用をつなぐ簡易化であり、本論文はその具体手順を提示した点で実務家にとって有用である。
4. 有効性の検証方法と成果
有効性の検証はシミュレーションと限定的な実システムへの適用で行われている。論文はまず模擬環境でIIT由来指標と従来の異常検知指標を比較し、IIT指標が特定の内発的な振る舞いの兆候を早期に捉えることを示した。
次に実システムでは、限定的なエージェント群に対して監視指標を導入し、閾値超過時に人間レビューを入れる運用を試験した。結果として、誤判断や逸脱が拡大する前に介入できた事例が報告されている。
ただし検証は現状で規模が限定されており、産業全体にそのまま適用可能とは言えない。論文自身も、指標のチューニングやドメイン依存性の評価が今後の課題であると明記している。
それでも実務的に有益な点は明確だ。具体的な成果として、早期検出率の向上、誤警報の抑制（一定の条件下で）、および人間介入のタイミングの最適化が示されている。これらは運用コストとリスク低減の両面で効果が期待できる。
経営的には、初期投資としてはモニタリング基盤の整備と専門人材の確保が必要だが、逸脱の未然防止による損失回避でペイできる可能性があると論文は示唆している。
5. 研究を巡る議論と課題
論文は有望性を示す一方で、いくつかの重要な議論点と課題を提示する。第一にIIT自体が議論の的であり、IITの解釈や数値化が常に妥当であるとは限らない点がある。理論的に異なる立場が存在することは認識すべきである。
第二にドメイン依存性である。製造現場、医療、金融など各ドメインで内部構造やリスクの性質が異なるため、指標のチューニングや閾値設定は個別最適化が必要になる。汎用的な一律基準は期待しにくい。
第三に倫理的・法的問題である。システムの“内面”を推定することは誤解を生む可能性があり、透明性と説明責任の確保が不可欠だ。監視が過度になると事業に負担をかけるリスクもある。
実務的には人材と運用コストの問題がネックとなる。指標を設計し続けるためのデータサイエンス体制、レビュー体制、そしてガバナンスの仕組みが必要である。これらを軽視すると誤検出や主体性の過剰推定を招く。
結論として、理論的可能性は高いが、実装と運用の設計次第で成果に差が出る。経営判断としては小さく始めて検証し、段階的に拡張することが賢明である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきである。第一にIITや他の現象学的理論の比較検討を進め、どの理論がどのドメインで実用的かを明確にすること。第二に指標の簡易化と運用への落とし込みだ。実務では複雑な理論をそのまま運用することは困難であり、要点だけを抽出してダッシュボード化する工夫が必要である。
第三に実地検証の拡充である。特に産業ごとのケーススタディを重ね、閾値設定や介入ルールのベストプラクティスを蓄積することが求められる。経営はこの過程で得られる実データを基に投資を段階的に拡大すべきだ。
また教育面でもAI利用者に対する理解促進が重要である。現場の担当者が指標の意味を理解し適切に対処できる体制を整えることが、導入成功の鍵となる。
最後に検索に使える英語キーワードを挙げる。’agency in AI’, ‘Integrated Information Theory’, ‘phenomenal consciousness’, ‘computational functionalism’. これらを追えば関連文献に辿り着ける。
会議で使えるフレーズ集
「まずは機能面のログ可視化から始め、次に主観性を示す簡易指標を導入して閾値超過時に人間レビューを挟みましょう。」
「IIT由来の指標は内発的な傾向を早期に検知する可能性があるため、試験的に導入して運用データで精度を評価したいです。」
「初期投資は必要だが、逸脱の早期検出で損失回避が期待できるため、段階的投資でROIを確認しながら拡張しましょう。」
参考文献: P. Das, “Agency in Artificial Intelligence Systems,” arXiv preprint arXiv:2502.10434v1, 2025.
