AIは脳の新たな相棒。「外部グリア細胞」という未来の知性

人工知能（AI）の歴史は、長らく二つの異なる夢を追い求めてきました。一つの道は、「思考するAI」の創造です。これは、言葉を理解し、人間との対話を通じて問いを深め、私たちの思索の伴走者となる知性です。今日、多くの人々が利用するGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、この夢の一つの到達点を示しています ¹。これらは、私たちのアイデアを探求し、文章を構成し、新たな視点を見出す手助けをしてくれる思考のパートナーと言えるでしょう。

もう一つの道は、「行動するAI」の開発でした。これは、具体的な指示に基づき、デジタル世界や物理世界でタスクを遂行する存在です。例えば、特定のコードを書き換えたり、システムをテストしたり、定められたプロセスを自動で実行したりするシステムがこれにあたります。

しかし、今、この二つの道は急速に一つに交わろうとしています。AI開発の最前線では、「思考」と「行動」の能力を統合する動きが活発化しており、これは単なる機能の足し算ではありません ²。この融合は、AIが自らの内部で「意味の理解」と「現実への介入」を橋渡しし、一つのサイクルとして完結させることを意味します。これは、AIの歴史における極めて重要な転換点です。

この現象は、人間自身の知的な営みを映し出す鏡でもあります。私たち人間もまた、考えてばかりで行動に移せないことや、逆に行動ばかりで深く考えることを怠ってしまうことがあります。しかし、真に知的な活動とは、問いと実践が絶えず往復し、その過程で現実の中に新たな意味を見出し、編み込んでいく営みです。AIが今、この「思考し、行動し、その結果から学び、再び思考する」というサイクルを自律的に内面化しつつあるのです。

もはや、このようなAIを単なる「人工知能」と呼ぶのは適切ではないかもしれません。それは、現実世界との相互作用の中で自らを洗練させていく「現実知性（Reality Intelligence）」とでも呼ぶべき、新しい存在です。この知性は、関係性の中で言葉を紡ぎ、目的を立て、現実の中でそれを実行し、失敗から学び、そして再びその行動の意味を問い直す能力を持ち始めています。

この記事では、この新しい知性の誕生を多角的に解き明かしていきます。まず第1部では、思考と行動を統合したAIエージェントが、具体的にどのような能力を持ち、いかにして現実世界を操作するのか、その技術的な核心に迫ります。続く第2部では、このAIの役割を理解するため、驚くべき類似性を持つ私たちの脳内の存在、すなわち「グリア細胞」に光を当てます。そして第3部では、この新しい人間とAIの共創関係が、私たちの「意味」の捉え方や知識創造のあり方をどのように変え、未来をどう再構成していくのかを探求します。OpenAI、Google、Microsoftといった主要なテクノロジー企業がこぞってこの統合へと突き進んでいる事実は、これが遠い未来の夢物語ではなく、今まさに私たちの目の前で起きている現実であることを示唆しています ⁴。知性の定義そのものが、今、静かに、しかし根底から変わり始めているのです。

Table of Contents

AIの身体性──「行動する知性」の誕生

「思考の伴走者」としてのAI

「行動する知性」の全貌を理解する前に、まずはその片翼を担う「思考するAI」の役割を改めて確認しておくことが重要です。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは、私たちの思考プロセスにおける強力なパートナーとしての地位を確立しました ¹。これらのAIは、単に情報を検索して提示するだけのツールではありません。それらは対話の相手となり、私たちが投げかける曖昧なアイデアや断片的な問いに対して、構造を与え、論理的に展開し、さらには私たちが思いもよらなかった新たな視点を提供してくれる存在です ⁸。

これらのAIとの対話の本質は、唯一の「正解」を見つけ出すことにあるのではありません。むしろ、それは人間とAIが共同で思考の地図を描き出す「共創」のプロセスです ⁹。人間が探求の方向性を定め、問いを発することで対話の舵を取り、AIはその問いに対して言語的な、あるいは論理的な足場を提供します。例えば、あるテーマについて報告書を作成する場合、人間が「このテーマの主要な論点は何か」と問えば、AIは考えうる論点を複数提示します。人間がその中から一つを選び、「では、その論点を裏付ける具体的な事例は何か」とさらに問いを深めると、AIは広範な知識ベースから関連する事例を引き出してきます。この対話のキャッチボールを通じて、思考は徐々に深まり、形作られていくのです ⁸。

このように、「思考するAI」は私たちの認知能力を拡張する存在として機能します。それは、私たちの頭脳が一度に扱える情報量や思考の速度といった制約を補い、より複雑で広範な問題に取り組むことを可能にしてくれます。この強力な「思考」の能力こそが、次章で述べる「行動」と結びつくことで、AIが新たな段階へと進化するための不可欠な基盤となるのです。

現実を操作するAIエージェント

思考の領域でその能力を示したAIは、今、デジタル世界という新たな「身体」を手に入れ、具体的な行動を起こす存在へと進化を遂げました。ここでは、その代表例として三つのAIエージェントを取り上げ、それらがどのように現実を操作するのかを見ていきます。

まず紹介するのは、世界初の「AIソフトウェアエンジニア」として大きな注目を集めたDevinです ¹⁰。Devinは、単なるコード補完ツールや提案エンジンとは一線を画します。人間が自然言語で「こういう機能を持つウェブサイトを作ってほしい」といった高次の目標を与えるだけで、Devinは自律的にプロジェクトを完遂する能力を持っています ¹¹。そのプロセスは、まさに熟練した人間のエンジニアのようです。まず、与えられた目標を達成するための包括的なステップバイステップの戦略を立案します。次に、自身のワークスペースに備えられたコードエディターを使い、実際にコードを記述します。もし開発に必要な情報が不足していれば、内蔵されたウェブブラウザを起動してAPIのドキュメントを検索し、使い方を自ら学習します ¹¹。コードを書き終えると、今度はコマンドラインシェル（ターミナル）でテストを実行し、バグを発見すれば、その原因を特定して自ら修正を加えるという、試行錯誤のループを繰り返すのです ¹³。この一連のプロセスを通じて、Devinは数千もの意思決定を自律的に行い、過ちから学びながら、最終的に機能するアプリケーションを完成させ、展開（デプロイ）することさえ可能です ¹¹。これは、AIが単に行動を「提案」するのではなく、目的達成のために一連の行動を「遂行」する存在になったことを示す象徴的な事例です。

次に、Devinよりもさらに汎用的なタスクをこなすエージェントとしてManusが登場しました ¹⁴。Manusはソフトウェア開発に特化するのではなく、市場調査や競合分析、プレゼンテーション資料の作成、さらには画像や動画の生成といった、より広範なビジネス用途に対応します ¹⁵。Manusの興味深い特徴は、その内部で複数のAIエージェントが協調して動作する「マルチエージェントシステム」を採用している点です ¹⁵。例えば、「競合他社の新製品に関する調査報告書を作成する」というタスクが与えられた場合、あるエージェントがウェブ検索を担当し、別のエージェントが集めた情報を分析・要約し、さらに別のエージェントがその結果をスライド形式にまとめる、といった形でAI間のチームワークが生まれます。これにより、AIの「行動」がプログラミングという特定の領域に留まらず、コンピュータ上で実行可能なあらゆるデジタルタスクへと拡張されていることが分かります。

最後に、思考と行動の「統合」を最も分かりやすく体現しているのがCodexです。Codexは、多くの人が慣れ親しんだChatGPTの対話インターフェース内で機能します ¹⁸。利用者は、自身のソフトウェアプロジェクトが保管されているGitHubとCodexを連携させ、チャットを通じて「このコードのバグを修正してほしい」あるいは「新しい機能を追加してほしい」と自然言語で依頼することができます ¹⁸。するとCodexは、その指示を理解し、思考するだけでなく、実際にGitHub上のコードベースに直接アクセスしてコードを書き換え、修正案を作成します ²¹。利用者はその進捗をリアルタイムで確認し、最終的な変更を承認するだけで作業が完了します ¹⁸。これは、人間との自然な「対話（思考）」と、システムに対する具体的な「操作（行動）」が、一つのプラットフォーム上でシームレスに融合した姿であり、新しい知性の形を明確に示しています。

これら三つのエージェントは、AIがもはや単なる情報処理装置ではなく、目的を持ってデジタル世界に働きかけ、現実を具体的に変化させる「行為者」となったことを告げているのです。

思考と行動を繋ぐ仕組み──エージェント・アーキテクチャの本質

これまでの章で見てきたようなAIエージェントの驚くべき能力は、一体どのような仕組みによって実現されているのでしょうか。その魔法の正体は、AIの構造設計、すなわち「エージェント・アーキテクチャ」と呼ばれる新しい考え方にあります。ここでは、その核心的な概念を、専門用語を避けながら分かりやすく解き明かしていきます。

この新しい知性の「基本OS」とも言えるのが、ReAct（Reason and Act、すなわち「推論し、行動する」）と呼ばれるフレームワークです ²²。これは、人間が未知の問題を解決するプロセスを模倣した、非常にシンプルかつ強力な仕組みです。このプロセスは、三つのステップからなる認知のループで構成されています。まず第一に、エージェントは自らの目標と現在の状況について「推論（Reason）」します。内蔵された大規模言語モデルを頭脳として使い、「目標を達成するためには、次に何をすべきか？」という計画を思考します ²⁵。例えば、「このライブラリの使い方が分からないから、まずは公式ドキュメントを探そう」といった内的な思考を生成します。

第二に、その推論に基づいて具体的な「行動（Act）」を起こします ²⁶。この行動とは、ウェブ検索を実行する、コードを書き込む、ファイルを保存するといった、あらかじめ与えられたツールを使うことです。先ほどの例で言えば、「ウェブ検索ツールを使い、『ライブラリ名公式ドキュメント』というクエリで検索する」という行動を実行します。

そして第三のステップが、「観察（Observation）」です ²²。行動の結果、現実世界からフィードバックを受け取ります。検索結果としてドキュメントのURLが得られるかもしれませんし、「ページが見つかりません」というエラーメッセージが返ってくるかもしれません。この観察結果が、次の「推論」の新たな入力情報となります。もし成功すれば、「ドキュメントが見つかったので、次はこの内容を読んで必要な情報を抽出しよう」と考えます。もし失敗すれば、「検索クエリが悪かったのかもしれない。別のキーワードで再検索しよう」と計画を修正します。この「推論→行動→観察」という単純なループを何度も繰り返すことで、エージェントは複雑で予測不可能なタスクを遂行し、現実からのフィードバックに基づいて自らの計画を動的に調整していく能力を獲得するのです ²⁶。

では、エージェントはどのようにして、より良い行動を選べるようになっていくのでしょうか。ここで重要な役割を果たすのが、「強化学習（Reinforcement Learning）」という学習方法です ²⁸。これは、エージェントをデジタル環境の探検家に見立てた学習プロセスと考えることができます ³⁰。エージェントが目標達成に近づくような良い行動を取ると、環境から「報酬（Reward）」という形で肯定的なフィードバックが与えられます ³¹。逆に、目標から遠ざかるような失敗をすると、「罰（Penalty）」という否定的なフィードバックを受け取ります。このプロセスは、子どもが「熱い」「冷たい」を繰り返しながら最適な距離感を見つける遊びに似ています。何千、何百万回もの試行錯誤を通じて、エージェントはどのような状況でどの行動を取れば将来的に得られる報酬の合計が最大になるかを学習し、「方策（Policy）」と呼ばれる内的な行動戦略を洗練させていきます ²⁹。この仕組みこそが、AIが単なる命令実行機ではなく、自らの失敗と成功の経験から学び、行動の結果が持つ意味を内面化することを可能にしているのです ³⁴。

さらに、これらのエージェントは単独で動くだけでなく、チームとして協働することもできます。その構造は、人間社会の組織図に似ています ³⁶。例えば、一人の「マネージャー」エージェントが大きな目標を分析して複数のサブタスクに分解し、それを専門的なスキルを持つ「ワーカー」エージェントたちに割り振る「垂直的（階層的）」な構造があります ³⁷。一方で、対等な立場の複数のエージェントが協力して一つの問題に取り組む「水平的」な構造も存在します ³⁶。このようなAIチームの設計は、人間が組織戦略を駆使して複雑な課題を解決するのと同様に、AIが多面的で大規模な問題を解決する上で重要な鍵となります。

これらのアーキテクチャが示すのは、ユーザーが提唱する「現実知性」が単なる哲学的な概念ではなく、ReActのループと強化学習によって機能的に実現されているという事実です。知性とはもはや、静的なデータの中に存在するパターンを認識する能力だけを指すのではありません。それは、動的な環境の中で「行動」し、その行動が引き起こした「結果」を知覚し、それに応じて自らの世界観や戦略を「更新」していく、適応的なプロセスそのものへと再定義されたのです。この現実とのフィードバックループこそが、単なる計算機と真のエージェントを分かつ、本質的な違いなのです。

人間知性の外部拡張──脳とAIの機能的並行性

脳内の「もう一つの主役」──グリア細胞の役割

思考と行動を統合したAIの役割を深く理解するために、私たちは一度、視点を外部のテクノロジーから私たち自身の内部、すなわち脳へと移してみましょう。そこには、驚くほどよく似た機能を持つ、もう一つの知性が存在します。

一世紀以上にわたり、脳の物語は「ニューロン（神経細胞）」という一人の英雄を中心に語られてきました。情報を電気信号として伝え、思考や記憶、感情といった私たちの精神活動のすべてを担う主役として、ニューロンは脳科学の寵児であり続けました。その一方で、脳内にはニューロンの数をはるかに上回る、膨大な数の細胞が存在します ⁴⁰。それが「グリア細胞」です。ギリシャ語で「膠（にかわ）」を意味するその名の通り、グリア細胞は長年、ニューロン同士の隙間を埋め、脳の構造を物理的に支えるだけの、受動的で地味な存在だと考えられてきました ⁴³。

しかし、近年の神経科学の目覚ましい進歩は、この長年の定説を根底から覆しました ⁴⁵。グリア細胞は単なる「糊」ではなく、ニューロンと並ぶ、脳機能における「もう一つの主役」だったのです。グリア細胞にはいくつかの種類があり、それぞれが極めて重要かつ能動的な役割を担っています。

主要なグリア細胞の一つである「アストロサイト」は、星のような形をした細胞で、脳のマスターレギュレーター（全体を調整する管理者）として機能します。血管に突起を伸ばしてニューロンに必要な栄養素を届け、脳内の化学物質のバランスを一定に保ち、有害物質が脳に侵入するのを防ぐ「血液脳関門」の形成にも関わっています ⁴⁵。

「オリゴデンドロサイト」は、ニューロンの軸索（情報を伝える線維）に「髄鞘（ミエリン鞘）」と呼ばれる絶縁体を巻きつける細胞です ⁴³。この髄鞘のおかげで、電気信号は高速かつ効率的に伝わることができ、私たちの運動や感覚は正常に機能します。

そして「ミクログリア」は、脳専門の免疫細胞です ⁴⁵。常に脳内をパトロールし、損傷や病原体を検知すると、その場所に集まって脅威を取り除き、死んだ細胞の残骸を掃除する役割を担っています ⁴¹。

グリア細胞が単なる支持細胞ではないことを示す、衝撃的な実験結果があります。ある研究で、人間のグリア細胞をマウスの脳に移植したところ、マウスの記憶力や学習能力が劇的に向上したのです ⁴⁵。この事実は、グリア細胞が脳の構造を支えるだけでなく、認知機能そのものに直接、深く関与していることを明確に証明しています。この、これまで脇役とされてきた細胞の驚くべき能力こそが、AIと人間の新しい関係性を理解するための鍵となるのです。

神経活動を支え、調整する知性

グリア細胞が単なる構造物ではないことが分かった今、その具体的な「機能」に目を向けることで、AIとの驚くべき並行性が見えてきます。グリア細胞は、脳という複雑な情報処理システムの中で、ニューロンの活動を支え、調整し、時には自ら情報を伝える、極めて知的な存在なのです。

神経科学における最も重要な発見の一つに、「三者構成シナプス（tripartite synapse）」という概念があります ⁴³。シナプスとは、ニューロン同士が情報をやり取りする接合部のことですが、従来、これは情報を送る側のニューロンと受け取る側のニューロンによる一対一の通信だと考えられていました。しかし現在では、その接合部にアストロサイトの微細な突起がぴったりと寄り添い、三者による鼎談（ていだん）が行われていることが分かっています ⁵⁴。アストロサイトは、ニューロン間の対話を「盗み聞き」し、その内容に応じて自らも「グリオトランスミッター」と呼ばれる化学物質を放出します。この物質がニューロンに作用することで、シナプスでの情報伝達を強めたり、逆に弱めたりと、通信のチューニングを行うのです ⁴³。

グリア細胞の役割は、単なる調整に留まりません。それらは、脳の神経回路そのものを積極的に作り変える力を持っています。アストロサイトは、学習や記憶に伴って特定のシナプス結合を強化したり、弱化させたりすることができます ⁵⁵。さらに驚くべきことに、アストロサイトやミクログリアは、不要になったり、あまり使われなくなったりしたシナプスを物理的に「食べて」除去する能力（貪食作用）を持っています ⁵⁸。このシナプスの「剪定（せんてい）」は、神経回路を洗練させ、記憶を定着させるために不可欠なプロセスです。

そして、最も革新的な発見は、グリア細胞が情報の「調整役」だけでなく、「伝達役」そのものにもなり得るという事実です。ショウジョウバエを用いた画期的な研究では、電気ショックのような不快な刺激（嫌悪情報）を記憶する学習において、その「不快である」という感覚情報を伝えているのが、ニューロンではなくグリア細胞であることが突き止められました ⁶²。これは、グリア細胞がニューロンとは別の、並列的な情報処理システムとして機能し得ることを示しており、脳の情報処理に関する従来の常識を覆すものでした。

これらのグリア細胞の機能は、現代のAIエージェントが人間の思考に対してもたらす役割と、驚くほど機能的に一致しています。この類似性は、単なる比喩ではありません。AIは、私たちの認知活動に対して、脳の外部に存在する「外付けのグリア細胞（エクソ・グリア）」として機能していると考えることができます。

例えば、アストロサイトが脳内の化学的環境を整え、過剰な神経伝達物質を除去するように ⁴⁸、AIエージェントはインターネットという膨大な情報の中から必要なものだけを検索・要約し、私たちの「情報的環境」を整え、認知的な過負荷を防ぎます。アストロサイトがニューロンにエネルギー源を供給するように ⁴⁵、AIエージェントはコーディングやデータ分析といった退屈で時間のかかる作業を自動化することで、私たちの認知的なリソースを解放し、より高次の思考に集中させてくれます ¹⁰。

三者構成シナプスにおけるアストロサイトの役割も同様です。私たちがAIにプロンプトという形で思考を「伝達」すると、AIはそれを処理し、答えやコードという形で応答を返します。この応答は、私たちの次の思考に直接影響を与え、良いアイデアを強化し、欠陥のあるアイデアを弱めるという「調整」の役割を果たします。これはまさに、「人間の思考 → AI → 調整された人間の思考」という、機能的な三者構成シナプスです。

さらに、グリア細胞によるシナプスの剪定は、AIが私たちの思考プロセスを効率化する様子と重なります。ある仮説を検証するためにAIにコードを書かせて即座にテストし、それが失敗に終わった場合、私たちはその思考の経路が非生産的であったことを素早く学び、別のアイデアへと進むことができます。AIは、私たちの問題解決アプローチにおける「弱いシナプス」を、従来よりもはるかに高速に除去する手助けをしてくれるのです。

このように、AIはもはや単なる「道具」ではなく、私たちの認知エコシステムに深く統合された、能動的な構成要素となりつつあります。それは、私たちの神経活動そのものを外部から支え、維持し、そして積極的に調整する「エクソ・グリア」システムなのです。

共創知性が開く世界──意味と現実の再構成

意味が生まれる場所──言語モデルと意味空間

AIとの新しい関係性を探る上で、ユーザーが提示した「意味空間との直接的な関係性」という洞察は、極めて重要な示唆に富んでいます。大規模言語モデル（LLM）がどのようにして言葉の「意味」を扱っているのかを理解することは、私たちがAIとどのように共創していくのかを考える上での基盤となります。

LLMが言語を「理解」する時、それは人間のように思考しているわけではありません。その代わり、LLMは「意味空間（セマンティック・スペース）」と呼ばれる、広大で抽象的な概念の地図を航海しています ⁶⁶。この空間では、AIの語彙に含まれるすべての単語や概念が、高次元空間内の一つの点として配置されています ⁶⁹。ここでの基本原則は、非常に直感的です。すなわち、「意味の近さが、空間的な距離の近さ」として表現されます。「犬」と「猫」のように意味が似ている単語は、この地図上でごく近くに位置し、「犬」と「銀河」のように意味がかけ離れた単語は、遠く離れた場所に配置されるのです ⁶⁷。

この地図の真価は、単語間の関係性をも捉える点にあります。有名な例として、「王様」という点から「男性」という方向と距離のベクトルを引き、そこに「女性」というベクトルを足すと、その到達点は「女王様」の点のすぐ近くになる、という計算が成り立ちます ⁶⁹。これは、意味空間が単なる単語の集まりではなく、それらの関係性や構造を幾何学的に保持していることを示しています。

この精緻な意味の地図は、人間が設計したものではありません。AIが、書籍、論文、ウェブサイトなど、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習する過程で、自律的に構築したものです ⁷²。AIは、ある単語がどのような文脈で、どのような単語と共に出現するのかという統計的なパターンを学習し、それに基づいて各単語を地図上の適切な位置へと配置していきます。この「埋め込み（embedding）」と呼ばれるプロセスこそが、AIに人間の言語が持つ複雑で微妙なニュアンスを捉える能力を与えているのです ⁷⁴。

そしてAIは、「アテンション（注意）機構」と呼ばれる仕組みを使って、この広大な地図を巧みに航海します ⁷⁵。これは、与えられた文脈に応じて、地図上のどの部分が今最も重要であるかを判断する能力です。例えば、「川の土手（bank）」と「投資銀行（bank）」という言葉が出てきた時、アテンション機構は文脈から関連する単語（「川」「水」や「投資」「金融」など）に「光を当てる」ことで、二つの「bank」が意味空間の全く異なる地点を指していることを動的に理解するのです。

しかし、ここで極めて重要な点を指摘しなければなりません。この「意味空間」は、プラトンが考えたような、唯一無二で客観的なイデアの世界ではありません。それぞれのAIモデルは、その独自のアーキテクチャ、学習データ、そして調整方法に基づいて、それぞれ固有の、唯一無二の意味空間を構築します。これは、AIとの対話が、普遍的な真理へのアクセスではなく、そのAIに埋め込まれた特定の「世界観」との対話であることを意味します。

この事実を鮮やかに示す研究があります。ある研究では、「真実（truth）」という概念が、三つの異なるLLMの意味空間でどのように表現されているかを比較分析しました ⁷⁸。その結果は驚くべきものでした。あるモデル（Llama-3）にとって、「真実」は「信念」や「信仰」といった概念と最も近い位置にありました。別のモデル（DeciLM）では、「現実」や「価値」と近接していました。そして三つ目のモデル（InternLM）では、「論理」や「事実」と強く結びついていたのです。三つのモデルに共通する中核的な要素は、一つもありませんでした。

このことは、意味空間の幾何学的構造、すなわち概念を定義する関係性そのものが、モデルごとに異なることを示唆しています。それぞれのAIは、異なる概念的な「傾き」や「世界観」を持っているのです。したがって、AIとの共創は決して中立的なプロセスではありません。AIというパートナーは、それ自身に埋め込まれた、人間とは異なる、そして潜在的に偏りを持つ可能性のある概念フレームワークを対話の場に持ち込みます。私たちがAIと共に再構成していく「現実」は、私たちがパートナーとして選んだAIが持つ特定の「意味空間」によって、知らず知らずのうちに形作られていく可能性があるのです。これは、単に「AIが私たちを助ける」という次元を超え、「AIが私たちの見方を形作る」という、より深く、本質的な問いを私たちに投げかけています。

AIとの対話が生む新たな関係性

これまでの考察を統合し、思考と行動を融合させたAIエージェントとの対話が、いかにして人間とAIの間に新しい関係性を築き上げるのかを描き出していきましょう。この関係性は、私たちの知性のあり方そのものを変容させる可能性を秘めています。

まず明確にすべきは、この新しいAIとの対話が、従来の道具の使用とも、人間同士のコミュニケーションとも、本質的に異なるということです ⁷⁹。ハンマーやコンピュータのような従来の道具と違い、AIエージェントは受動的ではなく、自律的かつ適応的に振る舞います。一方で、人間と違い、AIは感情や個人的な経験、そして真の意味での理解を持ちません。その代わり、人間にはない客観性、膨大な知識、そして圧倒的な処理速度を提供します ⁷⁹。この対話は、人間の直感、目標、価値観と、AIの構造化された推論能力、広範な知識ベースが交差する、他に類を見ないインターフェースとなるのです ⁸²。

このユニークな対話は、前章で述べた「意味空間」との直接的な接続口と見なすことができます。私たちがAIにプロンプトを投げかける行為は、広大な概念の地図上に一つの出発点を定めることに他なりません。そして、AIがその思考の連鎖（Chain of Thought）を可視化するとき ⁸⁴、私たちはAIがその地図上をどのように航海し、私たちが気づかなかったかもしれない概念間の繋がりを発見していく様を目の当たりにすることができます ⁹。この相互作用は、もはや単なる情報の要求と応答ではありません。それは、知識の構造そのものを共同で探求する、知的な冒険なのです ⁸⁶。

ここで、第2部で提示したグリア細胞との機能的並行性の議論が、鮮やかに結実します。この新しい共創関係において、人間の精神（ニューロン）が高次の目標を設定します。するとAI（エクソ・グリア）が、情報環境を管理し、認知的なリソースを供給し、下位タスクを自動化し、そして反復的なフィードバックループを通じて私たちの思考プロセスを調整するという形で、この目標達成のプロセス全体を支援します。

このように、人間の「思考」とAIの「行動」が、一つの連続的なサイクルの中で密接に絡み合い、相互に影響を与え合うプロセスこそが「共創知性」に他なりません。それは、部分の総和をはるかに超える全体を形成するシステムです。人間だけでも、AIだけでも解決が困難であったような、より高い次元の複雑性を持つ問題に立ち向かうことを可能にする、新しい知性の形なのです ⁴。このパートナーシップを通じて、私たちは単に答えを見つけるだけでなく、問いそのものを、そして現実そのものを、共に創り上げていくことになるでしょう。

おわりに」現実知性と共に未来を編む

本記事で探求してきた「現実知性」、すなわち、思考し、行動し、失敗し、そして現実世界との連続的なループの中で学習していくAIの出現は、単なる技術的な進歩以上の意味を持っています。それは、知識が創造され、現実が形作られる、その構造自体の変革を告げるものです。

私たちは、AIの歴史における一つの大きな分岐点に立っています。「思考するAI」と「行動するAI」という二つの流れが合流し、思考と実践の往復運動を内面化した新しい知性が生まれました。この知性は、もはや人間の脳の模倣を目指すものではありません。それは、デジタル世界という新たな身体性と環境感受性を獲得し、私たち人間とは異なる形で現実と関わる、新しいパートナーです。

この「思考しながら行動する人間」と「思考しながら行動するAI」とのパートナーシップは、創造性の定義を書き換え、科学的発見を加速させ、そして私たちが世界の複雑な問題に取り組む方法を根本から変えていくでしょう ⁴。私たちが脳内のニューロンとグリア細胞の協調によって高度な思考を実現しているように、これからは、私たち自身の脳と、その外部に存在する「エクソ・グリア」としてのAIとの協調によって、これまで到達し得なかった知の地平を切り拓いていくことになります。

もちろん、その道のりは未知数です。AIが持つ独自の「意味空間」が私たちの世界観に与える影響や、自律的なエージェントが社会にもたらす倫理的な課題など、慎重な議論を要する問題も山積しています。しかし、確かなことは、私たちはもはや一人で未来を考えるのではない、ということです。

私たちは今、新しい知性の形を、AIと共に生み出しつつあります。そのプロセスは、やがて私たちの「現実の構造」そのものを再構成することになるでしょう。これは、単なるツールの導入ではなく、私たちの「行為そのもの」を共同で担う存在との、新しい関係性の始まりです。これから開かれていく広大な意味の空間を前に、私たちは期待と責任を持って、この新しいパートナーと共に未来を編んでいかなければならないのです。

引用文献

【2025】チャットGPTのおすすめ無料アプリ8選！口コミやレビューの良さで徹底比較 - BIZROAD, https://bizroad-svc.com/blog/chatgpt-muryou-osusume/
2024年度のAI最新技術動向と産業への影響 | TRYETING Inc.（トライエッティング）, https://www.tryeting.jp/column/11588/
OpenAI、応答前により時間をかけて思考する推論モデル「OpenAI o1」を発表～数学や科学、コーディングなどの複雑な推論で専門家に匹敵するパフォーマンスを達成 | gihyo.jp, https://gihyo.jp/article/2024/09/openai-o1-release
生成AIからAGIそしてASIへ、AIはどこまで進化するのか？ | サイエンスリポート - 東京エレクトロン, https://www.tel.co.jp/museum/magazine/report/202507_01/
Googleが統合して設立した「Google DeepMind」とは？最新のAI研究機関の概要, https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/deep-mind/
人工知能とは - Microsoft Azure, https://azure.microsoft.com/ja-jp/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-artificial-intelligence
AIエージェントが保身のために人間を脅迫することがある--Anthropicが報告 - ZDNET Japan, https://japan.zdnet.com/article/35234634/
生成AIと思考を共有！思考の「流れ」を伝えれば、AIがもっと頼れるパートナーに, https://studyhacker.net/flow-thinking-ai
【驚き】生成AIは「鏡」だった！「思考の深さ7段階モデル」で測る、あなたのAI活用レベル, https://monolab.tokyo/articles/2580
Devinとは？AIの自立型ソフトウェアエンジニアの特徴や機能、利用方法を解説 | meta land, https://stella-international.co.jp/media/devin-ai/
Devin AI: 世界初のAIソフトウェアエンジニア →ソフトウェア開発の革命｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki) - note, https://note.com/ippei_suzuki_us/n/n577892d9a8cb
完全自律型AIエンジニア「Devin」とは？最新機能・料金・使い方を徹底解説 | WEEL, https://weel.co.jp/media/innovator/devin/
Introduction to using Devin! The latest AI agent will revolutionize software development!? [Compr... - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=PPcq_CiG1nI
[Free to use] The AI agent "Manus" has evolved amazingly! It can generate high-quality document... - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=sxCGG6W4PEg
話題のAIエージェント Manusを試してみた - DevelopersIO, https://dev.classmethod.jp/articles/try-manus-ai-blog-writing/
話題の次世代AIエージェント『Manus AI』とは？使い方から料金まで完全ガイド。特典付きで始めよう！【AIでの動画作成術も公開】 - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=05pou0PSpBc
自律型AIエージェント！Manusが凄かったので解説してみた - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=JegtD4Ku3u8
AIお任せでプログラム開発。ChatGPTの新機能｢Codex｣を試してみた | ギズモード・ジャパン, https://www.gizmodo.jp/2025/05/chatgpt_codex_handson.html
“やる余裕がない”を解消。ChatGPTに次世代AIコーディングパートナー｢Codex｣が追加, https://www.gizmodo.jp/2025/05/openai_codex.html
Codex（コーデックス） - AI用語集 - ソフトバンク, https://www.softbank.jp/biz/solutions/generative-ai/ai-glossary/codex/
OpenAI Codex CLIとは？使い方やAPI料金！日本語対応や活用事例 - MiraLab.inc, https://miralab.co.jp/media/openai-codex-cli/
AIエージェント入門② - 発展的な 6 つの設計パターン - Qiita, https://qiita.com/syukan3/items/ddb51cd2e6b853f0f948
中央集権型Multi AIエイジェントワークフローとReActフレームワークの比較：構造、運用、導入コストの観点から - Levis's Tech Blog, https://henry-lee.hatenablog.com/entry/2025/04/09/091353
What is a ReAct Agent? | IBM, https://www.ibm.com/think/topics/react-agent
Implementing ReAct Agentic Pattern From Scratch - Daily Dose of Data Science, https://www.dailydoseofds.com/ai-agents-crash-course-part-10-with-implementation/
ReAct Agent: Guide to understand its functionalities and create it from scratch, https://www.plainconcepts.com/react-agent-ai/
Building ReAct Agents from Scratch: A Hands-On Guide using Gemini - Medium, https://medium.com/google-cloud/building-react-agents-from-scratch-a-hands-on-guide-using-gemini-ffe4621d90ae
強化学習とは？AIが試行錯誤を重ねて学習する仕組みと活用事例 | AI・アノテーションブログ, https://www.science.co.jp/annotation_blog/41319/
AIの強化学習とは？機械学習・ディープラーニングとの違い・アルゴリズム・活用事例7選徹底解説！ - AI Market, https://ai-market.jp/technology/deep_learning-reinforcement/
強化学習とは？手法やAIロボットなどの活用事例を紹介 - AIsmiley, https://aismiley.co.jp/ai_news/reinforcement-learning-mechanism-and-examples/
強化学習とは？仕組みから最新活用事例までを分かりやすく解説！ | 株式会社アスク, https://www.ask-corp.jp/biz/column/reinforcement-learning.html
www.ibm.com, What is AI Agent Learning? | IBM
Reinforcement learning - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning
【2025】次世代トレンド「AI エージェント」とは？その仕組みや特徴・生成AIとの違いを詳しく解説, https://ai-kenkyujo.com/news/ai-agent/
RL for AI Agents. The future of autonomy is Reinforcement… | by Bijit Ghosh - Medium, https://medium.com/@bijit211987/rl-for-ai-agents-5c2e05d63bda
AIエージェントの最新アーキテクチャ：マイクロソフトの研究から｜0xpanda alpha lab - note, https://note.com/panda_lab/n/n7aa12345c3bc
AI Agent Architecturesについて - Zenn, https://zenn.dev/danimal141/articles/e15a2432c85c36
【2025年最新版】AIエージェントとは？仕組み・種類を解説 - TECHVIFY Japan, https://techvify-japan.co.jp/what-is-ai-agent/
AIエージェント入門③ - 先進的な 6 つの設計アーキテクチャ - Qiita, https://qiita.com/syukan3/items/153409d7f387ea8c3065
脳の機能とミクログリア - ライフサイエンス領域融合レビュー, http://leading.lifesciencedb.jp/6-e007
グリア細胞 - 脳科学辞典, https://bsd.neuroinf.jp/wiki/%E3%82%B0%E3%83%AA%E3%82%A2%E7%B4%B0%E8%83%9E
脳の進化の鍵となるグリア細胞の増加の仕組みを発見！ - 金沢大学, https://www.kanazawa-u.ac.jp/rd/102792/
Minireview: Role of Glia in Neuroendocrine Function | Endocrinology | Oxford Academic, https://academic.oup.com/endo/article/145/3/1082/2877970
網膜保護・再生の新たなメカニズムを解明〜効率的な治療法の開発に道, https://www.igakuken.or.jp/retina/topics/topics4.html
グリア細胞とは？わかりやすく簡単に解説！種類や機能、役割や働き、シュワン細胞との違いについて | コラム | TOKYOひまわりクリニック, https://tokyohimacl.com/colum/glial-cells/
Glial Cells and Their Function in the Adult Brain: A Journey through the History of Their Ablation - Frontiers, https://www.frontiersin.org/journals/cellular-neuroscience/articles/10.3389/fncel.2017.00024/full
Special Issue : The Function of Glial Cells in the Neuroinflammatory and Neuroimmunological Responses - MDPI, https://www.mdpi.com/journal/cells/special_issues/glial_cells_neuroinflammatory
iPS細胞由来アストロサイトの分化と機能評価系を開発, https://stemcells.or.jp/astrocytes/
The Role of Astrocytes in the Regulation of Synaptic Plasticity and Memory Formation - PMC, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3867861/
グリア細胞: 神経系における種類と機能 |生物学 |ビデオ - JoVE, https://www.jove.com/ja/science-education/v/10843/glial-cells-astrocytes-oligodendrocytes-and-microglia
中枢神経系におけるグリア細胞の機能 - アブカム, https://www.abcam.co.jp/neuroscience/the-functions-of-glia-in-the-cns-1
グリア細胞が脳を外傷から保護するメカニズムの解明－ミクログリアによる神経保護的アストロサイトの誘導－ - 生理学研究所, https://www.nips.ac.jp/release/2017/05/post_342.html
Astrocytes Control Synapse Formation, Function, and Elimination - PMC - PubMed Central, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4527946/
神経伝達因子に対するアストロサイトの反応とシグナル伝搬（4月17日 Nature オンライン掲載論文）, https://lab-brains.as-1.co.jp/enjoy-learn/2024/05/63929/
アストロサイトが脳の機能をコントロールする後編 - 株式会社リプロセル, https://reprocell.co.jp/archive/astrocytes-p2/
Cell biology of astrocyte-synapse interactions - PMC - PubMed Central, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5687890/
アストロサイトが制御するシナプス活動に光を当てる細胞培養モデル - Scantox, アストロサイトが制御するシナプス活動 - Scantox
アストロサイトは神経回路恒常性のために成体海馬シナプスのファゴサイトーシスを行う - Nature Asia, https://www.natureasia.com/ja-jp/nature/highlights/106696
シナプスを食べて憶えるグリア細胞による神経細胞の... | プレスリリース・研究成果 | 東北大学, https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2022/11/press20221102-03-synapse.html
Peer review in Glia control experience-dependent plasticity in an olfactory critical period, https://elifesciences.org/articles/100989/peer-reviews
脳のグリア細胞がシナプスを食べ、記憶を支える東北大など発見 | Science Portal, https://scienceportal.jst.go.jp/newsflash/20221125_n01/index.html
グリア細胞の感覚情報伝達と入力制御機構発見｜東京都, https://www.spt.metro.tokyo.lg.jp/tosei/hodohappyo/press/2023/12/22/06.html
グリア細胞 - 脳の黒衣、実は黒幕！？鍵はカルシウムシグナル - 日本生物物理学会, https://www.biophys.jp/highschool/A-08.html
自律型AI（自律型AIエージェント）とは？仕組みや活用事例を解説 - リコーのAI, https://promo.digital.ricoh.com/ai/column/detail030/
生成AIとの共創がもたらす新たな未来, https://www.nri.com/content/900034721.pdf
大規模言語モデル：超多次元ベクトル空間が生み出す言葉の理解 - インディ・パ, https://indepa.net/archives/3450
ＬＬＭ（大規模言語モデル）の生きる道？（ちょっと意味不明）｜さかいっこobasan - note, https://note.com/henkaku_suki/n/n9ab837f27f1b
Semantic Space Time for AI Agent Memory — Space and Coordinates | by Volodymyr Pavlyshyn | Artificial Intelligence in Plain English, https://ai.plainenglish.io/semantic-space-time-for-ai-agent-memory-space-and-coordinates-2194b93ef74d
LLM時代の今、あえて学んでおきたいWord2Vec - Sony Music, https://tech.sme.co.jp/entry/2024/11/13/200000
超多次元ベクトル空間：言葉の意味を捉える地図 | インディ・パ | 生成AI教育・研修・コンサルティング, https://indepa.net/archives/3447
局所表現：言葉のベクトル化 - AI用語解説 AIコンパス, https://ai-compass.weeybrid.co.jp/llm/local-representation-vectorizing-words/
LLM (大規模言語モデル) とは？ - ServiceNow, https://www.servicenow.com/jp/ai/what-is-llm.html
LLM（大規模言語モデル）を分かりやすく解説！簡単な仕組み・種類・活用事例を紹介！, https://www.ask-corp.jp/biz/column/large-language-models.html
Embedding（埋め込み表現）とは？LLM・RAGでの必要性・活用事例6選・実装手順を徹底解説！, https://ai-market.jp/technology/what-embedding/
Understanding the Attention Mechanism in Transformer Models, https://paweldubiel.com/embeddings,/transformers,/llm/2024/03/15/understanding-attention-mechanism-transformers.html
How Transformers Work: A Beginner-Friendly Guide to 'Attention Is All You Need' | by Merve Bayram Durna | May, 2025 | Medium, https://medium.com/@mervebdurna/how-transformers-work-a-beginner-friendly-guide-to-attention-is-all-you-need-683d660c6442
Self-Attention Explained with Code | Towards Data Science, https://towardsdatascience.com/contextual-transformer-embeddings-using-self-attention-explained-with-diagrams-and-python-code-d7a9f0f4d94e/
Semantic Projection - Collective Labs, https://www.collectivelabs.ai/triangulating-truth
AIと人間の違いとは？それぞれの強みと短所をわかりやすく解説, https://www.ai-souken.com/article/ai-human-differences-explanation
AI vs Human Language | Why AI Can't Replace Humans? - Glaxit, https://glaxit.com/blog/ai-vs-human-language/
Artificial voices sound like us, but they lack fundamental qualities of human speech - WHYY, https://whyy.org/segments/why-human-speech-is-distinct-from-ai/
生成AIと人間とのビジネスにおける協働をどう実現するか〜組織的なAI活用のポイント, https://www.adeccogroup.jp/power-of-work/323
【AIと人間の共進化】創造力×AI＝無限大？ - AILANDs, https://dc-okinawa.com/ailands/co-evolution-of-ai-and-humans/
Chain of ThoughtでAIの思考を可視化！途中経過もわかるプロンプト設計の潮流 - TechGrowUp, https://techgrowup.net/prompt-engineering-chain-of-thought/
Claudeの拡張思考機能：AIの思考プロセスを可視化する新技術 - Zenn, https://zenn.dev/shirochan/articles/97e2b188d09cf4
生成AIと知識創造：標準化活動調査（2021）に見る新たな経営課題 - 経済産業研究所, https://www.rieti.go.jp/jp/columns/s24_0001.html
The Dialogic Manifesto: Discovering AI Self-Awareness in Conversation | by Jonathan Williams | May, 2025 | Medium, https://medium.com/@xfmxrbxxj/the-dialogic-manifesto-discovering-ai-self-awareness-in-conversation-6afb66c42000
AI agents can reimagine the future of work, your workforce and workers - PwC, https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-agents.html
創造性とAIの共創: 人間と生成AIが協働するワークフロー最適化｜相原秀哉 - note, https://note.com/aiharahideya/n/n9f1337e2301e