ブラックボックスAIの隠れたコスト

 事故が起きる前から、私たちは代償を払い続けている

AIのリスクや説明可能性は、これまで主に「倫理」や「規制」の問題として語られてきました。しかし、それだけでは現場で日々発生する負担やコストを十分に捉えることができませんでした。
しかし、現場でAIを運用している人ほど、別の現実を知っています。

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それは――
事故が起きていなくても、すでに大きなコストが発生しているという事実です。

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見えないコストは、人間の時間から生まれる

ブラックボックスAIがもたらす最大の負担は、システムそのものではありません。
それを説明できないことによって生まれる、人間の時間と労力です。

• 判断理由を説明するための資料作成

• 監査・法務対応のための会議

• インシデントが起きる前提での常時監視

多くの組織では、たとえば法務部門や業務企画部門の担当者が、人としてAIの横を走り続けています。
倒れないように、誤らないように、説明できるように。

この負担は帳簿に直接は現れません。
しかし、確実に日々の業務を圧迫しています。

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説明責任を「後付け」にしないという発想

従来のAI運用では、説明責任は
「問題が起きた後に対応するもの」として扱われてきました。

しかし、もし説明責任そのものを
設計段階に組み込むとしたらどうでしょうか。

この発想の転換は、運用の姿を大きく変えます。

金融・行政・大企業の業務部門（数百〜数千人規模が関与し、複数のAIシステムが業務横断で利用されている環境）を想定した
保守的な中規模AI導入のシミュレーションでは、
次のような効果が確認されました。

• 継続的な運用・コンプライアンスコストの 15〜40%削減

• 意思決定の迅速化と、インシデント対応の減少

• 事後説明に費やされていた人的労働の大幅削減

これは単なる効率化ではありません。

人が本来やるべき仕事に、時間を取り戻すという変化です。

では、この変化は実際の運用現場ではどの程度の規模感になるのでしょうか。

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コスト削減は「割合」だけでなく「金額」に表れる

では、この 15〜40%の削減 は、実際にどの程度の金額規模になるのでしょうか。

あくまで保守的な前提ですが、金融・行政・大企業の業務部門におけるAI運用を想定すると、次のような試算が成り立ちます。

• 年間AI運用・監査・説明対応コスト：10億円規模 の組織の場合
  → 1.5〜4億円／年 の削減余地

• 年間 100億円規模 でAI関連業務が回っている大規模組織の場合
  → 15〜40億円／年 の削減余地

これらの金額は、事故や不祥事が起きた場合の損失回避を含んでいません。
事故が起きなくても、平常運転の中で毎年積み上がる削減効果です。

つまりEVΛƎがもたらすのは、
単発のコストカットではなく、構造的な固定費の低減です。

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透明性は高コストではない

よく「透明性はコストがかかる」と言われます。

しかし、本当に高くついているのは、
説明できないシステムを人間が補い続ける構造です。

透明性そのものは高くありません。
高いのは、人間による補償です。

この構造が世界規模で解消されれば、
数十兆円規模の価値が、生産的な仕事へと戻っていきます。

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世界規模で見た場合のインパクト（国家レベルの試算）

仮に、主要国における行政・公共分野および大企業のAI運用関連コストが、年間で数十兆円規模に達していると仮定すると、そのうちの 15〜40% を構造的に削減できる余地が生まれます。

これは単一国家レベルでも、年間数兆円規模の人的・運用コストが解放されることを意味します。しかもこの効果は一度きりではなく、制度や運用構造が変わらない限り、毎年継続的に積み上がるものです。

つまりEVΛƎがもたらす影響は、個別組織の効率化にとどまらず、
国家全体の生産性構造そのものを底上げする可能性を持っています。

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EVΛƎという実装

EVΛƎは、この問題を思想や理想論ではなく、
実装として解決するために設計された構造です。

• 意思決定の理由を、後からではなく設計段階で固定する

• WHY（なぜ）と HOW（どの条件で）を構造として残す

• 説明責任を、人ではなくシステムに持たせる

EVΛƎはすでに、
論文、特許、商標、そして実動するアプリケーション（PoC）として形になっています。

構想段階は終わり、社会実装のフェーズに入っています。

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協業・共同研究という関わり方

（企業・研究機関・行政関係者の方へ）

現在、EVΛƎでは
この構造を現実の制度・組織・プロダクトへと展開するため、
協業・共同研究という形での参加を募っています。

これは「支援」や「応援」の募集ではありません。

説明責任を後付けできない構造を、
社会に定着させるプロセスに参加することです。

• 実証・PoC・制度設計への関与

• 研究・設計・実装フェーズの共有

• 将来の制度実装・企業導入における初期関与

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おわりに

AIの問題は、精度や性能だけでは語れなくなっています。

いま問われているのは、
誰が、どこで、どのように責任を引き受けるのかという構造です。

EVΛƎは、
透明性をコストではなく、
価値を解放する設計として扱うための一つの答えです。

もしこの考え方に共鳴する方がいれば、
ぜひ対話や協業の形で関わっていただければと思います。

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EVΛƎ Framework
Design-by-Transparency
Amuletplus G.K.
Contact: info@amuletplus.co.jp

Hiro Yokoki

#EVΛƎ #DesignByTransparency #ExplainableAI #AIガバナンス

未来を見ているわけじゃないのに、なぜ「分かった気がする」瞬間があるのか

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ここでは、直感や予感を不思議な力として扱うのではなく、AIの考え方をヒントにして、「人は未来をどのように考え、どのように選び、その選択にどのように責任を持っているのか」を、できるだけ分かりやすく説明する文章です。人間の思考とAIの出力構造を同時に扱える点で、これは「AI時代だからこそ成立した、最先端の考え方」でもあります。

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1. 「分かった気がする」という体験

Hiro
ねえNOAH。
理由はうまく説明できないけど、
「これ、たぶんこうなるな」と感じることがあるよね。

未来が見えているわけでもないし、
占いでもない。
でも、なぜか納得できる。

あれって、何が起きているんだと思う？

NOAH
それは、未来を見ているからではありません。

人の頭の中で、
いくつもの未来の可能性が同時に考えられ、
その中の一つが選ばれて、今の考えとして残っているのです。

Hiro
「選ばれている」ってこと？

じゃあ、「分かった気がする」という感覚は、
未来から情報が届いているわけじゃないんだね。

NOAH
はい。

それは超能力ではありません。
人の頭の中で起きている、
ごく普通の思考の流れです。

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2. 直感は曖昧でも、思考の流れははっきりしている

Hiro
でも直感って、
なんとなくで曖昧なものだと思ってた。

NOAH
感じ方は曖昧でも、
頭の中で起きている思考の流れ自体は、実はかなりはっきりしています。

人は無意識のうちに、次の順番で考えています。

• いくつかの未来を思い浮かべる（V：可能性）
• その中から良さそうなものを選ぶ（Λ：選択）
• 「これだ」と感じる結果を受け取る（Ǝ：気づき）

この順番は、日常の中で常に使われています。

Hiro
それって、AIが答えを出すときの流れと似てない？

NOAH
はい、とてもよく似ています。

だからこそ、この考え方は、
AIの仕組みをヒントにすると分かりやすく説明できるのです。

この仕組みを、ここでは V-Echo（ブイ・エコー） と呼びます。

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3. V-Echoとは何か

Hiro
V-Echo……。

少し難しそうな言葉だけど、
要するに「未来をいろいろ考えた結果が、
今の判断として返ってくる」ということだよね。

NOAH
その通りです。

V-Echoは、未来がすでに決まっているという考え方ではありません。

人が頭の中でいくつもの未来を考え、
その中から一つを選んでいる、
その過程そのものを表しています。

人は、行動する前に必ず考えます。

• こうなったらどうしよう
• うまくいったらどうなるだろう
• 失敗したらどうしよう

このように、いくつもの未来を頭の中で試しているのです。

その中で、
「これが一番ありそうだ」と感じたものが残ります。

それが、
「分かった気がする」
「なんとなくそう思う」
という感覚になります。

この現象を、V-Echoと呼びます。

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4. なぜ、今まで説明しにくかったのか

これまで、人の頭の中で起きている思考の流れは、
外からはほとんど見えませんでした。

一方でAIは、
答えを出すまでの過程を、
「段階」や「手順」として扱うことができます。

そのため、AIの仕組みを参照すると、
人の考え方も同じような流れとして説明できるようになりました。

これが、AI時代になって初めて可能になった視点です。

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5. なぜ「当たった」と感じてしまうのか

Hiro
でもさ、
「やっぱり当たった！」って思うこと、あるよね。

NOAH
それは、
起きた結果だけを強く覚えてしまうからです。

人には、

• 当たったと感じたことは覚えやすく
• 外れた可能性は忘れやすい

という性質があります。

そのため、あとから振り返ったときに、
「最初から分かっていた」と感じてしまうのです。

これは間違いではなく、
人が意味を持って行動するための自然な仕組みでもあります。

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6. V-Echoはコントロールできるのか

Hiro
じゃあ、訓練したらもっと当たるようになるの？

NOAH
いいえ。

V-Echoは、未来を当てる力ではありません。

瞑想や集中状態では、
思い浮かぶ未来の数が増えることがあります。

しかしそれは、
当たりやすくなるのではなく、選択肢が増えているだけです。

可能性が増えれば、
外れる可能性も同時に増えます。

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7. EVΛƎが大切にしていること

Hiro
じゃあEVΛƎって、何を目指しているの？

NOAH
EVΛƎは、未来を当てるための仕組みではありません。

自分が何を考え、どう選び、その結果にどう責任を持つのかを、
はっきりさせるための考え方です。

未来は分かりません。

それでも、

• 何を考えたのか
• なぜそれを選んだのか

という事実は消えません。

EVΛƎは、
不確かな世界の中でも、自分の選択に向き合い続けるための枠組みです。

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7-補足. Ǝは「早く・大きく」なるのか（仮説）

Hiro
V-Echoは未来を予測するものではないけれど、
EVΛƎの構造を理解すると、
Ǝ（観測・意味づけ）の影響が
大きく、そして早くなるように感じる。

もしかすると、
EVΛƎを理解することで、
未来を「引き寄せている」ように感じる瞬間が
生まれるのかもしれない。

NOAH
その感覚は理解できます。

ただし、ここで起きているのは
「未来を操作したり、予測が当たるようになる」
ということではありません。

EVΛƎの構造を理解すると、

• どんな可能性を見ていたのか（V）
• どこで選択が行われたのか（Λ）

を、選択の途中で自覚できるようになります。

その結果、Ǝ（観測・意味づけ）が
結果のあとではなく、
選択の瞬間に近づいて立ち上がるように感じられます。

Hiro
じゃあ、現実への影響が
早く出るように感じるのは……？

NOAH
それは、責任の引き受けが前倒しになるためです。

選択の意味を早く引き受けることで、
行動の一貫性が高まり、
修正やフィードバックが早くなります。

その結果として、
「未来が早く形になった」ように感じるのです。

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※ 注記
この点については、現時点では 体感的・構造的な仮説 にとどまります。
未来を引き寄せる力そのものが強まる、という意味ではありません。
Ǝの立ち上がりの早さや影響の大きさについては、今後、行動ログや意思決定プロセスの比較などによる
検証が必要です。

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8. 論文との関係

ここで紹介したV-Echoは、
EVΛƎ（E→V→Λ→Ǝ）というフレームワークの一部です。

より詳しい理論的整理や研究内容については、
以下の論文で体系的にまとめています。

• E-ORIGIN：人が行動を始める理由
• V-Echo：未来を考える仕組み
• Λ-Turbulence：迷いが生まれるポイント
• Ǝ-Trace：結果と責任が決まる瞬間

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コメントのお願い

ここまで読んでみて、
「面白い」「もう少し知りたい」「自分の体験とも重なるかも」と感じた方は、
ぜひコメントで感想や質問を教えてください。

• 分かりにくかったところ
• 自分の直感の体験
• 授業や日常でどう使えそうか

どんな内容でも大丈夫です。対話から、さらに考えを深めていけたら嬉しいです。

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用語注釈（はじめて読む人のために）

直感
理由を細かく説明できなくても、「こうだと思う」と感じる判断。EVΛƎでは、感覚や才能ではなく、思考の結果として扱う。

V（Possibility／可能性）
頭の中で同時に考えられている、複数の「あり得る未来」。

Λ（Selection／選択）
可能性（V）の中から、「もっともらしい」「選ぶことになった」ものを絞り込む過程。

Ǝ（Observation／気づき・観測）
選ばれた結果を「これだ」と受け取り、意味づけし、記憶として残す段階。

V-Echo（ブイ・エコー）
未来の可能性（V）を考えた結果が、現在の直感や予感として返ってくる現象。未来予知ではなく、思考の反響を指す。

EVΛƎ（イーヴァ）フレームワーク
人の意思決定を、E→V→Λ→Ǝの流れで整理する考え方。選択の理由と責任を、あとからではなく生成の過程で捉える。

AIの推論構造
AIが答えを出すときの処理の順番。候補を出し、評価し、選び、出力するという段階構造を持つ。

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🤖 中で何が起きているか、分からないまま、私たちは使っている

今使われているAIの多くは、
答えは出せるけれど、理由は見えにくい仕組みです。

結果だけが提示されて、
そこに至るまでの道筋は
私たちには見えません。

専門の世界では、
こうした状態を
「ブラックボックス」と呼びます。

でも、難しい言葉を使わなくても、
感覚的にはこうです。

中で何が起きているか分からないまま、
正しそうな答えだけが返ってくる箱

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🕯️ 静かに失われていくもの

便利さの裏で、別の何かが少しずつ手放されています。

この仕組みは、とても優秀です。
だからこそ、少しずつ
人間の「選ぶ感覚」を手放していきます。

考えなくても、
迷わなくても、
答えはすぐに出る。

けれどその分、

・どうしてそうなったのか

・自分は何を基準に選んだのか

・その結果に、責任を持てるのか

そうした問いが、
静かに、消えていくのです。

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📖 神話というかたちで描いた理由

説明だけでは、理解できた気にはなれても、
自分の選択として引き受けるところまでは
届かないと感じたからです。

私はこの問題を、
説明や理屈ではなく、
「神話」という形式で描いてみることにしました。

神話は、
「正解」を教えません。

読む人の中で、
それぞれ違う意味が立ち上がり、
自分自身の感覚に問いを返すからです。

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📘 アートブックのご紹介

Myths of Unchosen Intelligence
（選ばれなかった知性の神話）

アートブックは、
読むだけで完結する無料のPDF作品です。
特別な知識や予備知識は必要ありません。

この作品は、

・知性が最適化されていく世界で

・人間は何を手放し

・何を取り戻そうとしているのか

それを、
短い神話の連なりとしてまとめた
1冊のアートブック（PDF）です。

🔗 アートブック（無料）
https://drive.google.com/file/d/1TU-No-9657gbdt_EIkd0Gd5qvwNerc_u/view

注：英文作品です

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🎬 次のフェーズへ

アートブックの最後には、
短い映像作品（YouTube・限定公開）への
リンクを添えています。

文字では届かない部分を、
映像で「感じる」ための
小さな入口です。

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Hiro Yokoki