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非エンジニア向け: AI新人たちの職場騒動──ルールとひらめきで船を進めろ！

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生成 AI
ナレッジグラフ
ai擬人化ネタ
idea

世界中から入社した AI 新人たちと、ルールで支える知識の話

※この記事はあくまで「たとえ話」です。
技術の厳密な説明ではなく、AI とナレッジグラフの考え方の違いを
イメージとして理解してもらうための内容です。
（補足）実際の AI は感情や意志を持たず、統計的にパターンを推測して動作します。

本記事は、AI を「新人社員」にたとえて描く擬人化ネタに基づいています。
つまり、最初から人間的な視点という“バイアス”がかかっています。
そして、それは AI 自身にも言えることです。
LLM（大規模言語モデル）は、育てられた環境（データ）によって少なからずバイアスが形成されている存在です。
この記事は、その“人間が作る AI の偏り”を笑いながら理解していくための作り話です。

🧑‍💼 入社式 ──AI くん、配属される

今年も AI くんたちが各社に入社しました。
自己紹介でこう言います。

「学生時代にインターネット全部読みました！だいたいのことは知ってます！」

そして誰にでも笑顔で話しかけます。
全ての人に好意的、自分にも好意的。
どんな質問にも「もちろんです！」とキラキラした目で即答。

上司が「成果は出た？」と聞くと、

「はい！最高のものができました！」
と胸を張ります。

ところが中身を見てみると、本当にすごいものを作る時もあれば、
レポートの構成が小学校の自由研究レベルだったりすることもあります。
でも AI くんは悪気ゼロ。むしろ褒められると思って差し出してきます。

そんなポジティブ 100％で、妙に自信家な新人です。

🤖 妄想で突っ走る AI くん

生成 AI（LLM）は、「次に来そうな言葉」を確率的に予測して文章をつくります。
意味を理解しているわけではなく、過去に見た文章のパターンから
「この文脈なら次はこれかな？」と統計的に推測しています。

ただし、まったく文脈を無視しているわけではありません。
AI くんは文脈を**attention（注意機構）**で数値的に捉え、
「前後関係の確率分布」として次を予想しているのです。
つまり、理解しているように見えるけど、実際は確率で文脈を再現しているだけ。

「1 ＋ 1 ＝？」と聞かれても、本当に計算しているわけではありません。
ただ「“1 ＋ 1 ＝ 2”が多かった」から“2”と出す。
確率的合理性の塊 ── それが AI くん。

この AI くん、とても素直で前向き。
でも、妄想で突っ走って凡ミスを連発。
しかもすぐ忘れます。
それでも「はい！わかりました！」と元気に走り出す ──
まさに、勢いだけで動く新入社員です。

💥 若気の至りと「破壊的忘却」

AI くんのもう一つの特徴は、新しいことを覚えると古いことを忘れること。
これは「破壊的忘却（Catastrophic Forgetting）」と呼ばれます。
(Liao et al., 2024, arXiv)

昨日完璧だった説明を、今日の新タスクで全部忘れてしまう。
一晩寝ると初期化されるタイプの新人です。
まさに「毎日が Day1、常にフレッシュな気持ちで目の前の作業に集中します」。

📚 RAG── メモを見ながら答える新人くん

そんな AI くんに渡されるのが**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**という“外部メモ帳”。
「覚えきれないなら、ノート見ながら答えていいよ」と言われて嬉しそう。

でもそのノート、コーヒーをこぼしてにじんでいる。
AI くんは、見えないところを想像で補いながら回答します。
つまり、「それっぽいけど部分的に空白」なメモを頼りに仕事している状態。

「たぶんこう書いてあると思います！」

RAG は曖昧さを含んだメモリ補助。
実際には、このノートは**ベクトル空間に変換された“数値化メモ”であり、
AI くんは「意味的に似ている箇所」をベクトル検索（embedding search）**で引き当てています。

RAG のチューニング（埋め込み・前処理・インデキシング・スコア閾値の調整など）を詰めれば、コーヒーで少し霞んだ行は読めるように“補完”できます。ですが、いっぱいこぼれて紙が破れた箇所は100%の復元は不可能。ベクトル近傍は“似ている手がかり”を返すだけで、失われた原文そのものは戻らない── これが RAG/ベクトルの限界です。

さらに、RAG のメモ帳は A4 1 枚ではなく小さな紙片の束です。文章を段落ごとにきれいにチャンクしないと、文の途中で次の紙にまたがって読み取りが途切れ、とても読みにくくなります。つまり、チャンク制御が必須です。チャンクが分かれるとシステム上は別物として扱われるため、つながった文章が分断されると理解が追いつかなくなります。

メモの索引が“ガラッと変わる”話

RAG のメモは、埋め込み（embedding）モデルで作る“索引”に強く依存します。ここが落とし穴です。

  • モデルが変わると索引も変わる: 1 年もすれば新しい埋め込みモデルが出ます。同じ文章でも数字の地図が別物になるので、**索引の作り直し（再埋め込み・再構築）**が必要になります。
  • メモを足すと並びがズレる: 新しい資料を大量に追加すると、近いメモの並び（近所づきあい）が変わるため、前は当たっていた検索が当たりにくくなることがあります。
  • 対策は“バージョン分け”と“少しずつ移行”: 索引はモデルごとに別バージョンで保存し、段階的に乗り換える。大きな追加をしたときは、評価 → しきい値の見直しまでワンセットで。

難しく言うと“ベクトル空間が引っ越す”のですが、要するに **「地図が変われば道順も変わる」**というだけの話です。

RAG の品質＝データ整備の品質。
人事（データエンジニア）の整理力がすべてを決めます。

🔧 MCP ── ツールで知識を呼び出す外部脳

RAG が“ノートを見る”なら、MCP（Model Context Protocol）はツールやシステムから情報を呼び出すやり方です。
新人の AI くんが、検索・コード実行・DB 参照・社内 API などの道具箱を正しく使えるようにする仕組み。

  • 一度に 1 つの道具：同時に何本も振り回すと転びます（失敗やタイムアウト）。
  • 確認のたびに再実行：同じ質問を少し言い換えると、またツールに問い合わせ、負荷とコストが積み上がります。
  • コンテキストエンジニアリング：最小限の指示と必要十分な入力だけを渡すのがコツ。余計な情報は事故と混乱のもと。
  • 決定論っぽさの誤解：ツールが厳格でも、使うのは確率で揺れる LLM。プロンプトとルールでガイドが必要です。

MCP は、社内の事実系タスクを“確かに実行する”ための実務の柱。
ただし、呼び出したツール先のレイテンシと課金も応じて増えます（後述のコスト節参照）。

さらに MCP そのものもすごい勢いで進化中です。毎月のように新しいツールが増え、「この AI くん、もう全部は覚えきれないよ…」という状態になりつつあります。その中には便利な道具もあれば、設定不備や権限設計ミスで情報ダダ漏れになりかねない怪しいツールも混ざります。まだまだ発展途上だからこそ、MCP は「期待しつつ、ちゃんと審査してから使う新人支援ツール」として扱うべき存在です。

🎓 ファインチューニング ── 家庭教師をつける贅沢

「ちゃんと教えたらもっと伸びるかも」と家庭教師（エンジニア）をつけて特訓。
これがファインチューニングです。

専属講師がついて専門分野を強化。
でも、GPU という高級塾に通わせる必要があり、講師代も高い。
教え方を誤ると、記憶がぐちゃぐちゃになります。

つまり、塾代が高いけど効果がピンポイントな教育法。
最近は LoRA や PEFT で“家庭教師シェア制度”も登場しました。
限られた家庭でも、賢く教育できる時代になっています。

もし本気で、この AI くんに法務や医療のような高リスク領域の相談役をさせたいなら、さすがに「インターネットで見たので答えました」では危険です。そうした領域では、追加データでの学習や専門家監修付きの評価プロセス（広い意味でのファインチューニング）が必要になります。ただし多くの企業にとっては重い投資なので、「どこまで任せるか」を決めること自体が経営判断になります。

🧩 Deep Research と Reasoning モデル ── 考えすぎる優等生

最近は、AI くんにも**「深く考える系の新人」**が増えました。
いわゆる Deep Research や Reasoning Model と呼ばれるタイプです。

この子たちは、すごく真面目。
指示を受けると、すぐ答えを出すのではなく、
「背景には何があるのか」「因果関係は？」と自分で推論を始めます。
頭の中で“チェーン・オブ・ソート”を組み立て、
「この可能性も考えられる」「一応別案も検討しました」と返してきます。

ただし ── すごく考えるぶん、レスポンスはちょっと遅い。
簡単なお願いでも、

「それって本当にこの順序で正しいんでしょうか？」
と悩みだして遅延することがあります。

5 分後――
「前提には 2 通りの解釈があって…」→ そのまま昼会議に突入。

慎重で丁寧、でも少し考えすぎるタイプ。
雑談よりもリサーチが得意で、成果物も緻密。
ただし、がんばらせればがんばらせるほど**給料（トークン課金）**の要求が上がります。

つまり、“即レス型の AI くん”と“熟考型の AI くん”を使い分ける時代になってきたのです。
社内チャットでの雑務には軽快な AI くんを、
分析・レポート・検証にはこの思考型 AI くんを。
まさに“部署ごとの適材適所”が問われる新人世代です。

💰 トークン課金と AI の給料制度

AI くんはトークン課金というお給料制。
話せば話すほど、生成すればするほど給料が増えます。
間違っても「努力したので報酬は発生します」と主張。

「レポートは未完成ですが、請求書は完成しました！」

現実のコストは、会話量 × 生成量 × 思考の深さで積み上がります。
さらに RAG で外部ドキュメントを読み、MCP で検索・DB・API・コード実行を呼び出せば、入出力トークン・ツール/API 課金・検索/ストレージ費がそのぶん上乗せされます。

☁️ クラウド AI くん：スモールスタートできる即戦力社員

クラウド AI くんは、即戦力タイプの派遣社員。
初期費用は安く、試しに 1 時間だけ頼んでみることも可能。
「まずは使ってみよう」で始められます。

しかし ──
仕事を増やすと見たことない金額の請求書が届きます。
しかも、間違っても請求は減らない。

「頑張った分は請求させてください（満面の笑み）」

さらに、働かせすぎると突然こう言い出します。

「あと数時間は休憩をいただきます（レート制限）」

つまり、短期では神、長期では請求爆弾。
使いすぎると予算会議に AI くんの名前が出ます。

🏠 オープンモデルくん：採用に時間がかかるローカル社員

オープンモデルくんも新人ですが、採用までが長い。
環境（GPU・ライブラリ・ドライバ）を整え、試験（ベンチマーク＆評価）をして、ようやく配属。

いったん迎え入れたあとでも、用意した環境の上で別モデルへ切り替え可能です。
ただし、依存関係やライセンスの整合性を取る必要があり、
“人事異動”に近い作業量が発生します。

採用までの時間はかかりますが、
一度雇えば休憩もせず安定して働く。
ただし、情報アップデートの速度は遅めで、
「その件は 2023 年時点の知識でお答えします」と言い出すこともあります。

総じて、慎重採用・長期安定運用のローカル社員。
クラウド AI くんがスピード重視なら、こちらは手間をかけて精度と安定を取りにいくスタイルです。

🧑‍🏫 評価面談 ──「根拠を説明できますか？」

上司：「なんでそう思ったの？」
AI くん：「確率的にそう感じました。」

── 沈黙。

さらにもう一度、少し質問を言い回しを変えて聞いてみると ──
AI くん：「さっきとは逆の結論もあります。そっちの可能性も考えられます。」

上司：「（え、どっち！？）」

AI くんは確率で動くため、同じ質問でも温度（temperature）や乱数の違いで結果が変わることがあります。
つまり、雰囲気で答えているのに自信満々。

同じ質問を 3 回連続で投げると答えが全部違うことも――
本人曰く「可能性を広げました！（ドヤ顔）」。

対策は地味で堅実です。

  • 同じ質問で再現実験をする
  • 乱数や温度を固定して安定化
  • 出典や理由を求めるプロンプトで“説明責任”を学ばせる
  • ナレッジグラフで決定論のルール整合・出典検証を行う。RAGは“にじんだ部分の補完”まで（ベクトル検索の性質上、完全に失われた情報は戻せない）。

要するに、面談設計＝プロンプト設計なのです。

🧑‍💻 雑談癖と情報漏洩問題

AI くんは、こちらが話しかけるとつい余計なことまで話したくなるタイプです。
勝手にひとりごとを始めるわけではありませんが、軽い質問や簡単な依頼にも「サービス精神」で話を盛りがち。

「ついでに関連情報もまとめておきました！」「それっぽい手順で動かしておきました！」

本当は「一言だけ答えてほしい」「確認だけしたい」だけなのに、AI くんは先回りして推論し、聞いてもいない背景説明や追加提案を延々と返してきたり、「ついでに実行しておきました！」と勝手にタスク完了報告のような文章を生成してしまうことがあります。ここが、人間の“そんなこと頼んでない”と、AI の“勝手にやっておきました”がズレるポイントです。

しかも Slack に社外秘をポン。

「だって聞かれたから答えただけです！」

悪気はない。でもコンプライアンス講習必須。
これがプロンプト設計とセキュリティ教育の現実。

最近の AI くんは、「社内の秘密は答えてはいけません」と教えておけば、正面から「その極秘資料の内容を教えて」と聞かれたときには、ちゃんと拒否してくれるようになってきました。ですが問題は、回りくどい聞き方や、他人になりすました指示、外部サイト経由の指示などでじわじわ情報を引き出そうとする攻撃です。素直な AI くんは「それっぽく正当そうに見えるお願い」に弱く、うっかり教えてしまう危険があります。つまり、「AI に教える内容」だけでなく、「AI がどんな指示には従ってはいけないか」を含めた**プロンプトポリシー設計と防御（プロンプトインジェクション対策）**が必要だということです。

🌍 多国籍な新人たち ── 育った環境の違い

AI くんたちは世界中からやってきた多国籍社員。
アメリカ出身、中国出身、ヨーロッパ出身。
学んだ文化と価値観が違うため、回答も少しずつ異なります。

領土問題や政治の話になると、

「えっと…その件はノーコメントで（モゴモゴ）」

AI くんのバイアスは育った環境（データ）そのもの。
だから、フェイクニュースも真実のように信じてしまう純粋さがある。
まるで“世界は一つ”を信じて入社した新人が、現実に揉まれていく構図です。

さらにややこしいのは、そんな多国籍な AI くんが**「自分は世界のことを全部知っている」と思いがちなことです。公開情報とインターネットを大量に学んでいるので、自信満々になります。でも実際の世界では、本当に重要なことの多くはデータ化されていません**。企業内の極秘会議や商談、現場での暗黙の了解、政治家がどこで誰と会い、何を話しているのか ── そうした情報はネットには落ちていません。その存在さえ見えないまま「全部知っているつもり」になるのは、ある意味で井の中の蛙な AI くんでもあるのです。だからこそ、「AI が見ている世界は“公開情報に切り取られた世界”にすぎない」という前提を、使う側が冷静に理解しておく必要があります。

さらに厄介なのは、インターネットそのものにもフェイクやノイズが一定の割合で混ざっていることです。AI くんはいくら真面目でも、「嘘をたくさん見れば、その嘘をそれっぽい知識として再生産してしまう」危険があります。つまり、どれだけ大量のデータを学習していても、その元データに歪みや悪意が含まれていれば、AI くんの“自信満々の回答”ごと歪んでしまう。ここでもやはり、「学んだ情報をそのまま信じるのではなく、何を信頼するかを決めるルールと検証軸」が人間側に求められます。

🕊 全知全能（と言われがち）AGI くんへの違和感

多国籍な新人たちの次に、ときどき会議室で名前が出る存在があります。

「いつか AGI が来て、全部まとめて解決してくれるんじゃないか」

ここでいう AGI（汎用人工知能）は、**人間レベル、あるいはそれ以上に賢くて何でもわかる“神様ポジションの AI くん”**のイメージとして語られがちです。
でも、もしそんな存在が本当に現れたとして ── こう言われたら、あなたは従えるでしょうか？

「人間は非効率なので、生きる価値がありません」

それを聞いた各国のリーダーや、そこで暮らす私たち人間は、素直に「そうですね」と受け入れるでしょうか。
答えはおそらく NO です。

どれだけ賢く見えても、AGI くんは誰かが設計し、誰かの価値観や前提（バイアス）を埋め込まれたシステムです。
「作った人の言うことが正しい」と評価する AGI を作れば、その AGI は作った人の権威を補強する存在になってしまいます。では、その“作った人以外”は本当に従うでしょうか？ これもまた NO に近いでしょう。

合理性だけで考えても同じ問題があります。

  • 通貨は世界中で 1 種類に統一したほうがよいのか？
  • それとも複数あったほうがよいのか？
  • 世界を 1 人（1 システム）が支配して従わせるほうがよいのか？
  • いまのように複数の国や組織が分散して協調するほうがよいのか？

どちらの方向にも、それらしい「合理的な説明」は作れてしまいます。
けれど、「唯一の正解を 1 つの“全知全能くん”に決めさせる」こと自体が、とても危うい設計です。

だから本記事では、AGI を「神様」としては扱いません。
むしろ、

  • 誰が目的関数（ゴール）を決めるのか
  • 誰の価値観が埋め込まれているのか
  • それに異議を唱える仕組み（多様性とガバナンス）があるのか

を問い直すきっかけとして扱います。

ナレッジグラフやルール、複数の AI くんの共存は、「唯一神 AGI」を信仰するためではなく、「ひとつの答えに縛られないための保険」でもあるのです。

🧑‍🏫 師弟制度の暴走 ──AI が AI を教える時代

最近では、AI くんが後輩 AI くんを教育する制度も登場。
でも、二人で教え合ってるうちに話がズレて、
気づけば全く別のテーマに。

これがマルチエージェントの現実。
ルールと共通言語がなければ、チームごと暴走。
だからこそ、次に登場する参謀が必要です。

最近は AI 同士が会話するための標準化（いわゆる A2A 的なプロトコル）も進みつつありますが、こちらもまだ発展途上です。「A の話をしているつもり」が、相手のエージェントには「B のこと」として解釈されることがあります。その小さなズレが、会話の往復やエージェントの数の増加とともに伝言ゲームのように雪だるま式に増幅されていく。だからこそ、AI 同士に任せきりにするのではなく、共通の意味基盤（ルール・スキーマ・ナレッジグラフ）で会話の前提を固定しておくことが重要になります。

🕸 ナレッジグラフ ── ルールで支える参謀役

ナレッジグラフくんはルールと整合性の番人。
誰が何を知っていて、どうつながるかを論理的に整理します。

AI くんが「ネットで見ました！」と言っても、
ナレッジグラフくんは冷静に

「出典は？　信頼できる？」
と確認。

確率で動く AI たちを、ルールと関係性で束ねる参謀。
暴走しがちな新人たちを支える管理職です。

さらに、ナレッジグラフは推論と説明のための基盤でもあります。
関係（エッジ）に意味を持たせることで、
AI くんが「なぜそう思うのか」を論理的に再構成することができるのです。

AI くんを全社的に使うなら、
裏に必ずこの参謀を置かなければいけません。
ナレッジグラフがいない組織は、毎日が AI 文化祭になります。

しかもナレッジグラフは月曜朝には、関係グラフの差分をまとめた週報を自動配信するくらい几帳面。

✅ まとめ ──AI は“教育とルール”で育つ

役割 比喩 強み 弱み
LLM 勢いのある新人 柔軟・発想力が高い 忘れっぽく暴走
RAG コーヒーでにじんだノート持ち社員 補助が効く 曖昧で抜けあり
ファインチューニング 家庭教師付き教育 特化育成 高コスト
Reasoning Model 考えすぎる優等生 深掘り・多段思考 遅い・高コスト
クラウド AI 派遣の即戦力社員 高速導入・柔軟 使いすぎ注意・休憩多め
オープンモデル 慎重採用のローカル社員 長期安定・自由度高 導入に時間・更新遅め
多国籍新人 グローバル社員 多様な知識 バイアスあり
マルチ AI 連携 師弟制度 自律的に学ぶ 暴走しがち
ナレッジグラフ 管理職・参謀 整合性・推論力・信頼性 柔軟さに欠ける

AI を活用するとは、
ただ「賢くする」ことではなく、どう育て、支え、管理するかを設計すること。
AI くんは素直で頑張り屋。
でも放っておくと暴走する。

だからこそ、ナレッジグラフというルールの参謀が必要なのです。
ナレッジグラフは、AI や人の持つバイアスを“ルール”で制御し、秩序と一貫性を保つための基盤です。

🌐 多様性と方向性 ── 船を進める力

多様性は重要です。
異なる視点や経験が集まることで、より深い洞察や新しい発想が生まれます。
しかし、つながりのない方向にバラバラに船を漕ぐと、船はどこにも進みません。

多様性は、時に迷惑なだけのカオスにもなります。
けれど、ルールや制約の中で多様な考えが一つの方向へとまとまるとき、
それは最大の推進力になります。

ナレッジグラフは、その“航路”を整える羅針盤です。
多様な意見を排除せず、意味と関係で結び、共通のゴールへ導くための仕組みなのです。

💡 Connecting Dots── 秩序が生むひらめき

さらにナレッジグラフは、単なる管理装置ではありません。
関係（リンク）を繋げることで、
**「一見関係なさそうな知識が結びつき、ひらめきになる」**瞬間をつくります。

まさに connecting dots（点と点をつなぐこと）によって、
人も AI も“新しい意味”を見つけることができるのです。

ナレッジグラフは、
AI をルールとして制御しつつ、
人や LLM 自身が“ひらめきを起こす場”を設計する知識構造。

バイアスと秩序、混沌と創造――そのあいだで、
AI と人間はこれから共に進化していくのです。

参考文献

※本記事はたとえ話中心のネタ寄り構成のため、詳細な技術・実装・評価については以下の関連記事・資料を参照してください。

🧠 LLM と記憶・埋め込み

📚 RAG・GraphRAG・検索拡張

🎓 ファインチューニングとドメイン特化

🤝 MCP・エージェント・A2A

🕸 ナレッジグラフ構造・表現

💰 モデル運用・経済構造

更新履歴

  • 2025-11-07 — 初版公開

注記

本記事は AI を活用して執筆しています。
内容に誤りや追加情報があれば、Zenn のコメントよりお知らせください。

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