記事公開日:2025年2月17日【開催レポート】Fujitsu 人材育成セミナー 2024 基調講演
AIエンジニア 安野貴博氏
「未来を創るためのテクノロジーとは ~人と社会のアップデートを目指して~」

合同会社機械経営 代表 安野 貴博 氏

 2024年12月6日にオンライン開催され、大きな反響をいただいた「Fujitsu 人材育成セミナー2024」。いま、デジタル技術は目まぐるしく進化し、企業規模の大小や業種・業界など、あらゆる境界を越えてその恩恵を享受できる社会が実現しようとしています。「生成AI」「ノーコード/ローコード」などを活用した市民開発が加速する現在、企業はDXとどのように向き合えば、人と組織をアップデートできるのか。今回で11回を数える本セミナーでは、様々な事例を基に企業のテクノロジー活用のあるべき姿に迫るため、2部構成でアプローチしました。

 第2部では、企業の最前線でDXおよび生成AIの導入と浸透に奮闘している株式会社北海道ジェイ・アール・システム開発の大庭久和氏とカナデビア株式会社(旧・日立造船)の白川哲也氏に富士通株式会社の岡安明香を交えて、 株式会社富士通ラーニングメディアの前田真太郎による進行の下 、パネルディスカッションを行いました。
 本稿では第1部・前編として、合同会社機械経営代表の安野貴博氏による基調講演の様子をお届けします。

第1部 基調講演
「未来を創るためのテクノロジーとは
~人と社会のアップデートを目指して~」
合同会社機械経営 代表 安野 貴博 氏

 安野氏は、東京大学工学部松尾研究室を卒業後、ボストン・コンサルティング・グループに勤務。その後、チャットボットソリューションの株式会社BEDORE(現PKSHA Communication)の代表取締役や、2018年にはリーガルテックであるMNTSQ株式会社の共同創業を経験。そして2024年には東京都知事選に出馬し、30代の候補としては歴代最多となる15万票超を獲得し、大いに話題となりました。そんな安野氏が、人と社会をアップデートするための考え方や、都知事選での実践内容について講演しました。

テクノロジーを通じて描く未来について、熱く語っていただいた安野貴博氏
テクノロジーを通じて描く未来について、熱く語っていただいた安野貴博氏

一貫してやってきたのは、「テクノロジーを通じて未来を描く」こと

 これまで私は「AIエンジニア」「起業家」「SF作家」という3つの仕事を経験してきました。それらはまったく違う仕事に見えるかもしれません。しかし私の中では「テクノロジーを通じて未来を描く」という軸を通してきたと思っています。

 東京都知事選への出馬も、ある意味で「テクノロジーを通じて未来を描く」という活動の一環でした。

 「AI」と「政治」は、多くの人にとって「遠くにあるもの」という認識だったかもしれません。しかしこの2つにもさまざまな部分でDX化する余地があるということで、本日は「AI × 政治システム」の例としてご紹介します。

ほぼ無名だった私が、なぜ都知事選で15万票超を獲得できたのか?

 2024年6月時点の私は、AI業界やスタートアップ業界では一部の人に知っていただいてはいたものの、一般的な知名度はほとんどない状態で、突如東京都知事選に出馬しました。そしてほぼ無名の状態から、1カ月間で15万4,638票を獲得しました。

 15万票超という数字についての見方はさまざまかと思いますが、当落に絡めたかというと、正直まったく絡めませんでした。しかしその一方で、この結果に意味がなかったかといえば、私は「あった」と思っています。過去22回の都知事選で、今回の私の得票数は30代の候補者としては歴代1位でした。そして議員経験がなく支持組織もない候補としても、歴代1位の得票数でした。

 なぜ私は15万票超を獲得できたのでしょうか?自分なりの仮説は、「生成AI等のテクノロジーを使って双方向の選挙に取り組んだから」というものです。

ブロードキャスティングではなく「ブロードリスニング」の選挙戦

 我々が東京都知事選で取り組んだのは、「ブロードリスニング」という双方向型コミュニケーションを実現しながらの選挙戦です。

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 これまでの選挙におけるコミュニケーションは「ブロードキャスト型」で行われていました。つまり1人(候補者)が考えていることを、新聞やラジオ、テレビなどの「増幅してコピーする媒体」を使って、有権者に広く届けていたのです。

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ChatGPTの登場により「みんなの声」を聴けるようになった

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「聴く」「磨く」「伝える」のサイクルを高速に回す

 テクノロジーを活用した情報の送受信のアップデートは、「聴く」「磨く」「伝える」という3つのステップに分けて進めました。

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 「みんなの意見を聴く」がステップ1です。対面・電話・SNSなどのさまざまな情報ソースに現れている声をうまく集めて可視化し、まずは1人の頭の中に入れられる状態にします。

 その後ステップ2「みんなで案を磨く」に移ります。可視化されたアジェンダを元に「ではどうすればいいか?」を議論し、具体的に課題を出し、今あるプランの変更提案を集め、意思決定を行います。

 そのようにして磨かれた案を「みんなに伝える」のがステップ3です。ここも、さまざまな媒体や、街頭演説などリアルな場を通じて工夫しつつ伝えることを意識しました。

 このステップ1~3は1回実行したら終わりというものではなく、何度もサイクルを繰り返しながら洗練させていくことができると、より良いだろうとも考えていました。

マニフェストに寄せられた大量の意見をAIで可視化

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(注)フィルターバブル:検索サイトやSNSなどのインターネットサービスにおいて、利用者の検索履歴や行動履歴をサービスエンジンが学習した結果、利用者の興味や価値観に合う情報ばかりが表示される現象のこと。

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GitHub(ギットハブ)を使い、マニフェストをみんなで磨く

 ステップ2の「みんなで案を磨く」ではGitHubという仕組みを使いました。GitHubは、世界的に使われているソフトウェア開発のプラットフォームで、複数のプログラマーが共同で開発作業をしたり、プロジェクトを管理したりするのに適しています。

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「議論の場が荒れない仕組みづくり」「重複意見の検知」もAIで実行

 ここで「議論は荒れなかったのか?」という疑問は当然あると思います。ネット上のディスカッションは罵詈雑言の応酬に陥ることも多く、特に政策は荒れやすい議題です。

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「AIあんの」が24時間、有権者のすべての質問に回答

 ステップ3の「みんなに伝える」においては、85回のバージョンアップがなされたマニフェストの最新バージョンを、どうやってみんなに伝えるか?という問いに対し、ここでもAIが役に立ちました。

 この際に作ったのが「AIあんの」という仕組みです。マニフェストを学習させたAIの私を用意し、インターネット上で、誰でも会話できるようにしたのです。

 YouTubeには「YouTubeライブ」という生配信プラットフォームがありますが、そのコメント欄を活用し、「なんでも質問してください。意見してください。批判してください。すべて回答いたします」としたのです。

 世の中にはYouTubeに馴染みのない方もいらっしゃいますので、電話版の「AIあんの」もリリースしました。用意した電話番号にかければ質問ができ、「AIあんの」が音声で回答するというものです。

 結果として選挙期間中、YouTubeライブでは7,400件、電話では1,200件、合計8,600件の質問に回答することができました。

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テクノロジーを通じて新たな価値を提供するには

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登壇者プロフィール

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(注)本記事の登場人物の所属、役職はセミナー開催時のものです。

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