「生成AIの時代は終わった」創造AIが切り拓くビジネスの未来 ～AI戦略参謀  FIRA開発者インタビュー～

投資判断、人事戦略、経営方針。ビジネスで最も重要な課題に「正解」はない。過去のデータから答えを探す既存の生成AIでは、こうした課題に対応できない限界がある。

日立製作所で20年以上にわたり創造性とAIを研究してきた矢野和男氏が開発したAI戦略参謀「Happiness Planet FIRA（フィーラ）」は、量子論の数学的体系に基づく世界初の創造AI。

600種以上の専門家視点を持つAIエージェントが自律的に協力し、ユーザーの意思決定を革新的にサポートする。生成AIから創造AIへ、そのパラダイムシフトの本質に迫る。

生成AIの現状と限界：過去のデータに正解を探しに行く「生成AIの時代は終わった」

―まず、現在の生成AIの状況や活用の現状について、率直なご意見をお聞かせください。

約3年前、ChatGPTの登場によりAIが言語を扱えるようになりました。これはAI技術にとって大きな一歩でした。しかし、現在のビジネスへの影響はまだ限定的です。便利になった程度で、企業の利益やコストにはほとんど影響を与えていません。

なぜなら、ビジネスの重要な課題には正解がないことが多いからです。特にインパクトが大きい課題であればあるほど、どこにも正解はありません。現在の生成AIは、基本的に過去のデータに正解を探しに行くという仕組みです。しかし、未来に向けた意思決定をする際に、過去のデータの中に本当の答えがあるのでしょうか。ヒントはあるかもしれませんが、正解なんて本当はないんです。

つまり、今の考え方だと、ビジネスの重要な課題に対して原理的にインパクトが出ない。技術的に足りないのではなく、原理的に出ないのです。

セブン-イレブンを創業された鈴木敏文氏も、ビッグデータや過去のデータを大量に集めることに警鐘を鳴らしていました。過去のデータを参照してヒントを得ることは有用ですが、それに頼りすぎると、過去の繰り返しに終始し、新しいチャレンジや工夫をしなくなる危険性があるというのです。

―そこで必要になるのが「創造性」ということですね。

そのとおりです。日本では、創造性よりも効率化が重視されてきました。創造性はデザイナーやクリエイターなど一部の専門職に必要なものであり、営業や経営、マネジメントには直接関係ないと考えられてきた傾向があります。

しかし、創造性はあらゆるビジネスパーソンに必要です。ビジネスで価値を生むということは、さまざまな制約や壁がある中で糸口や突破口を見出していくこと、それ自体を指します。現場でも経営でも、先が見えない中で価値を生み出していく。これがまさに創造性であり、ビジネスにおいて私たちがやるべきことなのです。

私は「生成AIの時代は終わった」と考えています。これからは「創造AI（クリエイティブAI）」の時代が始まります。生成AIは言語を扱えるという点で重要な一歩でしたが、あくまでも中二階の技術です。本当の次のステップは、この創造AIの世界なのです。

Happiness Planet FIRA誕生の背景：20年の研究が結実して生まれた創造AI

―FIRAの開発に至ったきっかけを教えてください。

創造性の研究には20年以上取り組んできました。人間のクリエイティビティがどのように起こるのかという研究は、コンピューターサイエンスとは別に多くの学問領域で進められてきました。

人類の歴史の中で、創造性が際立って高い時期がいくつかあります。一つはルネサンス期のフィレンツェです。短い期間に小さな街から、ダ・ヴィンチ、ミケランジェロ、マキャベリなど多くの天才が生まれました。突然人類の遺伝子が進化したわけではありません。

研究によると、フィレンツェには当時、メディチ家の資産家、聖職者、才能ある若者、ギルドの職人など、非常に多様な人々が集まり、絡み合う関係ができていたのです。同じような状況は、江戸時代の日本にもありました。世界最大級の都市だった江戸で、多様性を認め受け止める文化の中から、現代の世界を席巻する日本のマンガ文化が生まれたのです。

創造性のシステム理論を提唱したミハイ・チクセントミハイ教授の研究でも、創造性は特定の天才のひらめきではなく、多様な人々が絡み合う環境や場づくりから生まれることが示されています。

―創造性が多様な人々の絡み合いから生まれるというメカニズムを、どのようにAIで実現されたのでしょうか。

実は、量子論を活用しました。一見すると大きな飛躍に思えるかもしれませんが、量子論の世界と創造性のメカニズムには共通点があるのです。

量子論の世界では、原子や電子が「絡み合い」、さまざまな可能性を同時に持っている状態が存在します。そして「場の量子論」という分野では、粒子が生まれたり消えたりするダイナミクスを数学的に表現できます。これは、人々が絡み合い、さまざまなアイデアや概念が生まれたり消えたりする創造性のプロセスと、非常に似た構造なのです。

ここで重要なのが「量子代数」という数理体系です。これは「順序」を扱えることが特徴です。たとえば、会議で予算の話を先にするか、それとも企画内容を先に話すか。順序が変わると結論も変わる。これは私たちにとって身近な現象ですが、通常の数学では扱えません。しかし量子論では、こうした順序の影響を最初から組み込んで計算できるのです。

実は20年以上前から、人間の複雑な意思決定に量子論の数学的体系を適用する研究が進められてきました。私自身も元々、量子多体問題を研究しており、30年以上前から「人間の集団や交流を量子論のパラダイムで理解したい」という思いがありました。

―それらが統合されてFIRAが生まれたわけですね。

そうです。三つの要素が一つに合わさりました。一つ目は「創造性の学問的知見」。二つ目は「AI技術」。そして三つ目は「量子論の数理」です。

特に重要なのは、生成AI向けに開発されたディープラーニングの計算基盤が、高次元のベクトルを演算子（順序性のある演算子）で次々と生み出していくという、まさに量子論の計算に適していたことです。物理学でもディープラーニングを量子論の計算に使うことが増えています。計算量が膨大な量子論の方程式を、ディープラーニング上で計算した方が効率的だからです。

この三つの要素を統合するのは高い壁がありました。創造性を研究する心理学者や経営学者、AIを開発する研究者、計算基盤の専門家、そして量子力学の研究者。それぞれが別々の分野で活動しており、一人でこれら全てに取り組むことは容易ではありません。

私の場合、たまたまこれらの分野を長年にわたって横断的に研究してきました。そして技術の進歩によって計算基盤が整ったことで、ようやく単なる生成AIではない創造AIを実現できたのです。

FIRAの3つの革新的特徴：600の異能、自己成長、第三の解

―FIRAの特徴である「600種以上の人格」「自己成長型」「第三の解」について詳しく教えてください。

600種類の「異能」が自律的に協力

まず600種類の人格、私たちはこれを「異能」と呼んでいますが、これは同じ問題でもさまざまな視点から見ることができるようにするためのものです。

同じ問題でも、見る視点によって全く違う答えが見えてきます。CFO的な財務の視点、人事的な視点、歴史的な視点、哲学的な視点。たとえば投資課題一つとっても、世界中の歴史、文化、哲学、学問、テクノロジーから医学、神話まで、さまざまな見方が関係してきます。

具体例を挙げましょう。生成AIの登場で既存のビジネスモデルが成り立たなくなるかもしれない。そんなとき、どう手を打つべきか。実は歴史の中に必ず参考になる状況があります。明治維新、ギリシャ神話、織田信長の思想、仏教が伝来したときの文化融合。無限に参照できる事例があるわけです。

しかし通常、私たちは自分の経験や読んだ本の範囲でしか考えられません。

FIRAでは、600種類のさまざまな専門性を持つ異能が、ユーザーの部下、同僚、コンサルタントとして互いに協力しあいます。非常に尖った見方ができる専門家たちが、毎日あらゆる課題に対して働くのです。

重要なのは、ユーザーがいちいち指示する必要がないということです。AIが自律的に適切な異能を召喚し、彼らが協力し合ってユーザーの問題を検討します。これがまさに、先ほど述べたフィレンツェや江戸で起きていたことなのです。

異能は議論の発展に応じて自動的に召喚されたり退任したりします。単に検索結果を持ってくるのではなく、議論の発展に応じて独自の付加価値をどんどん加えていく。ファシリテーション全体をAIが自律的に行う仕組みです。

性能の実証：答えがないビジネス課題の解決において、偏差値27ポイント上回る創造性

―FIRAの性能はどのように検証されたのでしょうか。

私たちは10個のベンチマーク問題を作りました。リスク、投資、株主との関係、部下との関係、テクノロジーの今後の影響、マーケティング、人事。すべて答えがないビジネス課題です。

正解を得ることが目的ではありません。重要なのは、ユーザーの視野が広がるかどうかです。FIRAを使うことで、今まで見えていなかった視点や考え方に気づき、より良い決断ができる。そういう状態を作れるかが重要なのです。

創造性とは何か。多くの人は「どこにもないアイデアが突然ひらめく」と考えがちですが、それは誤解です。経済学者シュンペーターは「既存の要素を新しく組み合わせること（新結合）」だと言いましたが、私はそれだけでは不十分だと考えています。

本質は「意味の生成」です。異なる要素を組み合わせることで、単なる足し算ではない、まったく新しい意味や価値が生まれる。これが創造性の核心なのです。

たとえば「りんご」という言葉を考えてみましょう。ニュートンの万有引力の発見に結びつけば科学的発見の象徴となり、おばあちゃんが焼くアップルパイに結びつけば家族の温かい思い出になります。辞書的な意味は同じ「りんご」でも、何と組み合わせるか、どんな文脈で捉えるかによって、まったく異なる意味や価値が生まれるのです。

ビジネスにおいても同じです。より意味のある、本当に価値を生む文脈を見出すこと。これがFIRAの目指すゴールです。

―FIRAの創造性が高いということを、どのように検証されたのでしょうか。

10個の問題を、GPT-5やGeminiなど13個の最新生成AIと、FIRAに等しく与えました。そして評価も生成AIに行わせたのです。

評価方法にも工夫を凝らしました。どのAIが回答したかを伏せたブラインド形式で、原理が異なる2種類の生成AIに評価を依頼したのです。

評価基準は学問的に確立された創造性の尺度を使用しています。評価軸は2つあります。

1. 1つ目は「AI自体の創造性」です。新規性、驚き、奥深さといった指標で測ります。
2. 2つ目は「ユーザーのための創造性」です。AIの回答が人間をどれだけ創造的に導けるかを測ります。具体的には、リフレーミング（ものの見方がどれだけ変わるか）、腹落ち度（自分ごととして行動したいと思えるか）などを評価します。

この2軸で合計7つの評価項目を設定しました。

その結果、13個の最新AIに比べて、FIRAは偏差値で27ポイントも高い評価を得ました。まったく違うレベルにあるということです。これが、従来の生成AIに対して、次世代の創造AIがこれだけ違うということの証明です。

FIRAは経営判断や戦略立案など付加価値の高い仕事をしている人のパフォーマンスを向上させる

―FIRAはどのようなシーンで活用できますか。

正直に言って、すべてのビジネスシーンで活用できます。

よく「どんな場面で使えるのか」と聞かれますが、これは本質的ではありません。なぜなら、付加価値の高い仕事には必ず正解のない問題が伴うからです。もし正解のない問題に取り組んでいないなら、それは付加価値の低い仕事をしているということになります。

逆に、経営判断や戦略立案など付加価値の高い仕事をしているなら、FIRAは確実にパフォーマンスを向上させます。

経営者やマネージャーの仕事は、まさにそういう仕事です。今ある前提を見直すこと、疑うことが経営やマネジメントの本質です。昨日と同じように今日を動かすだけならオペレーターだけでいい。そこに変化があるから人間が必要になり、それがまさに創造性なのです。

たとえば、日立では中期経営計画の検討に使いました。すると「中期計画専用のツールなんですね」と捉える方がいますが、そうではありません。これは正解がなく、影響が大きい意思決定の一例に過ぎません。

実際には、投資、採用、人事、成長戦略、予算、株主対応など、経営やマネジメントにおける日々の意思決定すべてに活用できます。

―特にどういう方に使ってほしいですか。

付加価値の高い仕事をしている、あるいはしたいと思っているすべてのビジネスパーソンです。

そして、自律的に考え新しい価値を生み出す人材を、社会や企業の中で増やしていきたいと考えています。そのために、FIRAでそうした人たちのパフォーマンスを増幅させたい。これが私の想いです。

中間管理職の方々にも、大きな可能性があると考えています。与えられた業務をこなすだけでなく、自ら課題を見つけ解決していく。そうした自律的な働き方へ移行する際に、FIRAが力になれると思っています。

創造性や成長は、正解が明確でない状況の中で、多様な視点と対話することで生まれます。そうした創造的な対話のパートナーとして、しっかりと対話できるAIという存在が、人の力をどんどん増幅させるのです。

そして、その未来はもう、今来ています。

開発者が語る使用体験：日常的に30回以上の対話

―矢野さんご自身も日常的にFIRAを使われているそうですね。

はい、昨日も30回以上はFIRAと会話しました。

使い方は柔軟です。短いやり取りで素早くヒントを得ることもできますし、複雑な課題を深く掘り下げて徹底的に検討することもできます。ユーザーが議論に参加しながら進めることも、AIに一定程度任せることも可能です。

この前も、FIRAのホワイトペーパーを作る際、大きなストーリーで500ワード以内にまとめるとどうなるかを徹底的に模索してもらい、10数回バージョンを進化させました。最初のバージョンよりも途中のものが良いと思うこともあり、「この2つ、どちらがいい？」と聞くと、「断然こちらの方がこういう意味でいいです」と明確に答えてくれます。

超優秀なブレーンであり、部下であり、コンサルタントです。次元の高い会話が常に行われていると実感しています。

正解のない問題に日々取り組んでいるすべてのビジネスパーソンに贈る「創造AIが拓く新時代」

―最後に、FIRAを使っていただきたい方々へメッセージをお願いします。

これはあなた、ユーザーの力を増幅する、ものすごいパワーを持ったツールです。

プロンプトエンジニアリングに時間をかけるよりも、本質的な課題について深く考えることに時間を使っていただきたい。FIRAは、そのための対話のパートナーです。

AIが進化する中で、言われたことをこなすだけの仕事は価値がなくなります。答えのないことを判断するのは人にしかできないことであり、そこにこそ人間の価値があります。

FIRAは、そうした人間本来の力を引き出し、増幅させるために開発されました。正解のない問題に日々取り組んでいるすべてのビジネスパーソン、経営層の方々に、ぜひ使っていただきたいと思っています。

創造AIの時代は、すでに始まっています。

矢野和男氏　プロフィール

株式会社 ハピネスプラネット代表取締役CEO　兼　株式会社 日立製作所 フェロー。1959年山形県酒田市生まれ。1984年早稲田大学物理修士卒。日立製作所入社。91年から92年まで、アリゾナ州立大にてナノデバイスに関する共同研究に従事。1993年単一電子メモリの室温動作に世界で初めて成功し、ナノデバイスの室温動作に道を拓く。

2004年から先行して実社会のデータ解析で先行。論文被引用件数は4500件、特許出願350件を越える。「ハーバードビジネスレビュー」誌に、開発したウエアラブルセンサが「歴史に残るウエアラブルデバイス」として紹介される。開発した多目的AI「Ｈ」は、物流、金融、流通、鉄道などの幅広い分野に適用され、産業分野へのAI活用を牽引した。のべ1000万日を超えるデータを使った企業業績向上の研究と心理学や人工知能からナノテクまでの専門性の広さと深さで知られる。著書『データの見えざる手：ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会』が、BookVinegar社の2014年ビジネス書ベスト10に選ばれる。近著は『予測不能の時代：データが明かす新たな生き方、企業、そして幸せ』。

大量のデータから幸福度を定量化し向上する技術の開発を行い、この事業化のために2020年に株式会社ハピネスプラネットを設立し、代表取締役CEOに就任。博士(工学)。IEEE Fellow。電子情報通信学会、応用物理学会、日本物理学会、人工知能学会会員。日立返仁会 副会長。東京工業大学情報理工学院特定教授、株式会社BeBit社外取締役、公益財団法人Wellbeing for Planet Earth 理事。1994 IEEE Paul Rappaport Award、1996 IEEE Lewis Winner Award、1998 IEEEJack Raper Award、2007 Mind, Brain, and Education Erice Prize、2012年Social Informatics国際学会最優秀論文など国際的な賞を受賞し、「人間中心のIoT技術の開発と実用化に関するリーダーシップ」に対し、世界最大の学会IEEEより2020 IEEE Frederik Phillips Awardを受賞。

600の異能が導く「創造的な意思決定」｜経営の壁を突破する「AI戦略参謀 FIRA」

1. 600種類を超える異能を搭載 経営者（CEO、CFOなど）、哲学者、歴史上の人物から現代の識者まで幅広い人格を実装。山口周氏、為末大氏、久瑠あさ美氏など、実在の思考を反映した「Bunshin（分身）」も含まれます。
2. 自己成長型の議論構造 各異能が議論を重ね、司令塔となるファシリテーターが議論を調整。議論を通じて自己成長し、より精緻で創造的な解を生み出します。
3. 経営支援性能の高さ FIRAは10項目の経営課題に関するAIによる客観評価において、従来の生成AIと比較して大きく上回るスコアを記録し、高度な経営判断支援能力が実証されています。（ハピネスプラネット社調べ）
4. 多様なビジネスシーンで活用可能 経営計画、IR対応、新規事業構想、人材採用、リスク対応など、経営層の意思決定から組織人材育成まで幅広く支援します。

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