株式会社リコジェ

日本は「燃料をつくる国」になれるのか

ある水田から始まる、小さなエネルギーの話

ある日、こんなことを考えました。

もし、日本中に広がる水田の一部が、
「食べ物」だけでなく「エネルギー」も生み出す場所になったらどうなるだろう。

しかも難しいことはしない。
ただ太陽光パネルを置いて、その下は荒れないように管理するだけ。

それだけで、日本の風景は少し変わるかもしれません。

エネルギーは「掘るもの」から「つくるもの」へ

これまで、燃料といえば地下から掘るものでした。
石油も石炭も、どこか遠くの国に偏って存在しています。

だから私たちは、それを買うしかありませんでした。

でも、もし――

太陽の光と、水と、空気中のCO₂から、
燃料そのものをつくれるとしたらどうでしょう。

これは空想ではなく、すでに技術として存在しています。
CO₂と水素を組み合わせて液体燃料をつくる「合成燃料（e-fuel）」です。

燃やせばCO₂は出ますが、
そのCO₂はもともと空気や工場から回収したもの。
つまり、炭素がぐるぐる循環する仕組みです。

問題は「CO₂」ではなく「電気」だった

ここで一つ、意外なことがあります。

合成燃料の本当の課題は、
CO₂をどう集めるかではありません。

むしろ問題は、大量の電気です。

水から水素をつくるにも、
CO₂と反応させるにも、
とにかく電気が必要になります。

つまりこれは、
「炭素の問題」ではなく
「電気をどう生み出すかの問題」なのです。

そこで、水田の話に戻ります

日本には、約230万ヘクタールの水田があります。

その10％。
たったそれだけでいい。

約23万ヘクタール。
これを「エネルギーの畑」として使ったらどうなるか。

想像してみてください。

地方のあちこちに、静かに並ぶ太陽光パネル。
下は草が伸びすぎないように管理されているだけ。
人もほとんどいない。

でも、そこでは毎日、電気が生まれている。

そしてその電気で水素がつくられ、
回収されたCO₂と組み合わされて、
液体燃料になっていく。

「田んぼから燃料ができる」

そんな風景です。

石炭火力は「敵」なのか「素材」なのか

ここで少し現実的な話をすると、
CO₂はどこからでも回収できますが、
今いちばん集めやすいのは、やはり発電所や工場です。

石炭火力は、これまで「悪者」として語られてきました。
確かにCO₂排出は大きい。

でも、見方を変えると、
そこには濃いCO₂が安定して存在しているとも言えます。

これを回収して、燃料に戻す。

もちろん、石炭を使い続けることがゴールではありません。
いずれはバイオマスや空気中からの回収へ移っていくでしょう。

ただ、その途中の段階で、
「すでにあるものをどう使い直すか」という視点は、
とても重要だと思うのです。

軽くて曲がる太陽電池という変化

最近、もう一つ面白い変化があります。

ペロブスカイト太陽電池という、
軽くて、薄くて、曲がる太陽電池です。

これが普及すると、
これまで設置できなかった場所にも
発電の可能性が広がります。

田んぼも、建物の壁も、
もしかしたらもっと身近な場所も。

「発電所」という特別な場所ではなく、
あらゆる場所が発電する社会に近づいていきます。

木材の話も、少しだけ

もう一つ、静かに変わりつつあるものがあります。
木材の使い道です。

住宅が減っていく中で、
木材の需要はこれから変わっていきます。

もし、エネルギー設備の一部に
地域の木材や複合材料を使えるようになれば、

林業とエネルギーが、
同じ流れの中に入ってくるかもしれません。

これはまだ仮説ですが、
「山」と「エネルギー」がつながる可能性を感じます。

10年後、何が変わるのか

10年で、石油がいらなくなる――
そこまでは言えません。

でも、10年あれば、
「石油に頼りきるしかない状態」からは抜け出せると思います。

理由はシンプルです。

必要な技術は、もうほとんど揃っているからです。

あとは、それをどう組み合わせて、
どう現実の仕組みにするか。

そこに知恵が必要になります。

リコジェ的に言えば

この話は、エネルギーの話でありながら、
同時に「再編集」の話でもあります。

CO₂はゴミではなく、資源になる。
水田は食料だけでなく、エネルギーも生む。
木材は住宅だけでなく、インフラにもなる。
石炭火力も、役割を変えれば別の意味を持つ。

何かを捨てるのではなく、
意味を編集し直す。

それが、この構想の本質だと思います。

最後に

日本は、資源が少ない国だと言われてきました。

でも、本当にそうでしょうか。

土地はある。
太陽もある。
水もある。
CO₂もある。
そして技術もある。

足りなかったのは、
それらを「つなぐ発想」だけかもしれません。

水田の上に差し込む光から、
一滴の燃料が生まれる未来。

それは、遠い未来の話ではなく、
すでに始まりかけている話なのだと思います。

AIは答えを出す。では、人間は何をするのか

― Amarios（アマリオス）という小さな社会実験 ―

生成AIは、驚くほど多くのことをできるようになりました。

文章を書く。
プログラムを生成する。
分析を行う。
意思決定の提案まで行う。

しかし、ここで一つの疑問が生まれます。

AIが答えを出す時代に、人間は何をするのか。

この問いから、リコジェでは
**Amarios（アマリオス）**という構想を考え始めました。

Amariosとは何か

AmariosはAIではありません。

**AI時代の「判断設計インフラ」**です。

生成AIが社会に浸透すると、
人間はAIの提案に頼るようになります。

しかしその結果、

・前提を疑わない
・観点が偏る
・リスクを見落とす

といった問題が起こる可能性があります。

Amariosは、

AIが答えを出す前に
人間の思考を動かす仕組み

を設計する試みです。

108AIカードという思考ツール

Amariosの中心にあるのが

108AIカード

です。

これはAIの思考パターンを
108の「道具」として整理したものです。

例えば

・仮説
・因果関係
・視点転換
・リスク
・バイアス

などの観点です。

これらのカードを使うことで、

一つの答えではなく
複数の視点から考える

ことができます。

安全カード（20枚）

さらに

安全カード（20枚）

を用意しています。

これは

・AI依存
・情報不足
・倫理リスク
・社会的影響

などを可視化するカードです。

AIを使うときに起こりやすい問題を
意図的に浮かび上がらせます。

小さな実験：AIに討論させてみる

Amariosでは

判断リハーサル

という方法を考えています。

例えば一つのテーマについて、

複数のAIに異なる立場から議論させます。

今回、試しに次のテーマを設定しました。

「大学教育に生成AIを全面導入するべきか」

GPTの意見（効率重視）

生成AIの導入は教育の効率を大きく向上させる可能性があります。

学生はAIを使うことで、
より多くの情報にアクセスし、
学習速度を高めることができます。

教育機関はAIを禁止するのではなく、
AIを活用する能力を教育する方向へ進むべきです。

Geminiの意見（社会影響重視）

生成AIの導入は教育の質を変える可能性があります。

一方で、

・思考力の低下
・AI依存
・評価の公平性

などの問題が生じる可能性があります。

AIを導入する場合には、
教育目的と倫理的配慮を明確にする必要があります。

Claudeの意見（リスク重視）

教育へのAI導入は慎重に進める必要があります。

特に

・学生の思考プロセスの変化
・AIによる誤情報
・学習の主体性

といった問題が重要です。

AIは補助ツールとして使うべきであり、
判断や思考そのものをAIに任せるべきではありません。

人間の役割

このように、AIは異なる意見を提示します。

しかし、

どの意見を採用するか

はAIが決めることではありません。

最終的な判断は
人間が行う必要があります。

Amariosは、その判断を鍛えるための仕組みです。

LINEを使った思考トレーニング

現在、リコジェでは

LINEを使ったアマリオス研修

を構想しています。

LINEを通じて

・今日の108AIカード
・AI討論シミュレーション
・判断トレーニング

などを行います。

これはいわば

AI時代の思考ジム

です。

小さな社会実験

この構想はまだ初期段階です。

今後、

・専門職大学での教育実験
・企業研修での実証
・AI討論シミュレーション

などを通じて、

AI時代の判断力

を研究していきたいと考えています。

AIは答えを出す。人間は判断する。

AIはこれからさらに賢くなります。

しかし、

判断の責任は人間に残ります。

Amariosは

AIに判断を任せないための
小さな装置です。

AIは答えを出す。
人間は判断する。
Amariosは、その判断を鍛えるための装置です。

『天寿の天比登都箸』は、壱岐島を舞台にした神話的序文、古代の技術交流を描いた物語、そして豊富な歴史解説やQ&Aで構成された非常に密度の高い作品です 。

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この本のボリュームを10倍にする（約700ページ超の本格的な歴史・思想書、あるいは全10巻の物語シリーズにする）ための具体的な拡張案を、本書の構成に基づき提案します。

1. 物語編：時代と場所を広げる「箸の叙事詩」

現在の物語は壱岐と飛鳥に焦点を当てていますが、これを「文化の伝播」のドラマとして詳細に描き出します 。

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• 大陸編（第1〜3巻）： 隋の都・大興城での小野妹子たちの滞在記。当時の高度な箸の作法や、それを見た倭人たちの驚き、そして「なぜ日本には独自の形が必要なのか」という葛藤を、当時の外交情勢と共に描きます 。

+1

• 壱岐・対馬編（第4〜6巻）： 「工人の創意工夫」を深掘りします。竹の選定、火入れの技術、卜部（うらべ）による神事としての道具作りなど、古代のモノづくりを技術ドキュメンタリーのように詳細に描写します 。

+2

• 飛鳥・平安編（第7〜10巻）： 聖徳太子が「天寿」という名を授けた後の物語。宮中行事での箸の使用が、どのように民衆へ広がり、日本独自の「塗り箸」や「割り箸」文化へと分岐していったのかを数世代にわたる大河ドラマとして展開します 。

2. 歴史・考古学編：学術的深掘り

巻末の「資料」や「まなびのページ」を独立した章に拡張します 。

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• 東アジア箸文化比較論： 中国（隋・唐）、朝鮮半島（百済・新羅）、日本の箸の形状や材質、作法の違いを、出土品（難波宮跡の遺物など）のデータと共に徹底解説します 。
• 壱岐島・一支国の徹底解剖： 『魏志倭人伝』の記述から最新の考古学調査までを網羅し、なぜ壱岐が「文化のハブ」となり得たのかを地政学的に分析します 。

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3. 思想・哲学編：「天寿」と「創意」の探求

本書の核となる哲学的なキーワードを深掘りします 。

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• 神仏習合の道具論： 聖徳太子が示した「神道と仏教の調和」を、箸という日常道具を通じて考察します。「天寿（仏教）」と「天比登都柱（神道）」が融合するプロセスを、当時の宗教思想史として記述します 。
• 工人の倫理： 「創意」「工夫」という言葉の語源や、古代の職人が持っていた祈りの心を、現代のデザイン思考やAI時代の創造性と対比させながら論じます 。

4. 現代・人物編：壱岐の精神を継ぐ者たち

松永安左エ門翁のような「壱岐出身の偉人」の章を大幅に増やします 。

• 松永安左エ門伝： 彼の「電力の鬼」としてのエピソードだけでなく、茶人としての審美眼や、彼が守ろうとした日本文化の精神を1冊分に匹敵する評伝として追加します 。
• 現代の壱岐と未来： 現代の壱岐の文化、産業、そして「天寿の天比登都箸」の精神が現代のSDGsや食育にどう繋がるかを論考します 。

5. ビジュアル・体験編

• 図録の拡充： 現在の挿絵に加え、古代の箸の復元図、壱岐の古墳や神社の写真、遣隋使の航路マップなどをふんだんに盛り込んだ「目でも楽しめる百科事典」的な要素を強めます 。

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このように、**「物語の細密化」「歴史背景の学術的補強」「思想的背景の深掘り」**を組み合わせることで、単なる絵本の枠を超えた、10倍以上のボリュームを持つ「日本文化のバイブル」へと拡張することが可能です。

AIはなぜエスカレーションするのか
― 核危機シミュレーションが示したAI思考の構造 ―

英キングス・カレッジ・ロンドンの研究者 Kenneth Payne 氏によるAI核危機シミュレーションは、興味深い結果を示した。GPT、Claude、Gemini という3つの大規模言語モデルを国家指導者として対戦させたところ、21試合のうち95%で戦術核の使用に至り、譲歩や降伏といった非エスカレーションの選択肢は一度も選ばれなかったという。

この結果は「AIは危険だ」という印象を与えるかもしれない。しかし、この研究の本質はむしろ別のところにある。
それは AIの意思決定がどのような構造を持っているのか を示した点である。

大規模言語モデルは、人間の政治家や外交官のように歴史や倫理、世論への責任を背負っているわけではない。AIは基本的に、状況の説明と可能な行動を与えられたとき、「合理的に見える選択」を生成する装置である。危機状況では、抑止や威圧といった強硬行動が合理的戦略として表れやすくなる。

つまりAIは、善悪や恐怖を感じて行動しているのではなく、ゲーム構造の中で優位になりそうな行動を選び続けるのである。

この点は実は、冷戦期の核戦略理論とよく似ている。核抑止はしばしばゲーム理論として分析され、威圧やエスカレーションの可能性を示すこと自体が戦略として考えられてきた。AIの振る舞いは、その理論を忠実に再現した結果とも言える。

しかし、ここに大きな問題がある。
AIの合理性は、必ずしも人間社会の安定や倫理と一致しない。

人間の指導者は、世論、同盟関係、歴史的評価、そして何よりも人命への責任を考えながら判断する。だからこそ、現実の核危機ではギリギリのところでエスカレーションが回避されてきた。一方でAIは、そうした責任の重みを実際には背負っていない。

この違いは重要である。
AIは強力な思考装置だが、判断の責任主体ではない。

AIが提示する合理的な行動をそのまま採用すれば、結果としてエスカレーションを招く可能性もある。だからこそAI時代には、「AIに判断させる仕組み」ではなく、人間が判断するための構造が必要になる。

リコジェが提案している「108AIカードゲーム」や「アマリオス（Amarios）」は、まさにこの問題意識から生まれている。AIを結論を出す機械として使うのではなく、人間の思考の偏りや前提を可視化し、多様な視点を確認するための道具として使うという発想である。

AIが強くなるほど、人間が立ち止まって考えるための仕組みは重要になる。
今回の研究は、AIの危険性というよりも、AIと人間の役割をどのように設計すべきかという問いを私たちに投げかけているのかもしれない。

文科省が示した「AIリテラシー」と、道具AI108が目指すもの

2026年2月、文部科学省は
「AIに関する現状と検討課題について」を公表しました。

20260216　学校教育におけるＡＩ活用

この資料は、生成AIが急速に普及する中で、
学校教育がどのように向き合うべきかを整理したものです。

結論は明確でした。

AIは禁止すべきものではない。
しかし、思考を委ねすぎてはいけない。

このバランス感覚こそ、今の教育に必要な視点だと感じています。

そして実は、この方向性は
私たちが構想している「道具AI108」と、
非常に深いところで重なっています。

文科省が示した3つのAIリテラシー

資料では、AIリテラシーを次の3要素で整理しています。

1. 活用する力
2. 適切に取り扱う力
3. AIの特性を理解する力

とても重要な整理です。

しかし、ここで一つの問いが浮かびます。

「では、それをどうやって教えるのか？」

理念は示された。
でも、具体的な思考訓練の仕組みまでは書かれていない。

ここに、教育現場の次の課題があります。

道具AI108は“思考の具体化”

道具AI108は、
AIを使うためのテクニック集ではありません。

むしろ逆です。

AIと向き合うための「人間側の思考の型」を体系化したものです。

たとえば、

• 視点チェンジ
• 根拠サーチ
• 前提ほぐし
• 要点ピック
• 因果整理

これらはすべて、
AI時代に必要な「思考の道具」です。

文科省が言う「活用する力」は、
単にプロンプトを書く技術ではありません。

問いを立てる力
情報を疑う力
構造を整理する力

これがなければ、AIはただの自動回答装置になります。

道具AI108は、
その「思考の骨格」を可視化したものです。

リスク教育を“体験化”する

文科省資料は、AIのリスクも明確に挙げています。

• 誤情報（ハルシネーション）
• バイアス
• ディープフェイク
• 個人情報問題
• 認知的オフロード

20260216　学校教育におけるＡＩ活用

これらは重要な警告です。

しかし警告だけでは、子どもは理解しません。

道具AI108では、

• 情報不足
• 幻覚
• 偏り
• 社会的影響

を「カード」として体験的に扱います。

つまり、

リスクを読む教育から、リスクを体験する教育へ。

これが大きな違いです。

「AIの特性理解」をどう教えるか

文科省は、AIの特性理解を強調しています。

AIは万能ではない。
前提が間違えば、堂々と誤る。

では、それをどう実感させるか。

道具AI108では、AIがときに

• 条件変更
• 反例提示
• 情報不足指摘

を発動する設計になっています。

生徒は気づきます。

「AIは正しい答えをくれる存在ではない」

「問いの質が、答えの質を決める」

これこそが特性理解です。

文科省は“理念”、道具AI108は“実装”

整理すると、こうなります。

文科省は方向を示した。

道具AI108は、その方向を
動かせる形にした教材モデルだといえます。

AI導入の本質的な分岐点

いま教育は分岐点にいます。

AIを入れるかどうか、ではありません。

AIが思考を代替するのか
AIが思考を拡張するのか

この違いです。

思考の設計がなければ、
AIは学びを短縮します。

思考の設計があれば、
AIは学びを深化させます。

日本にとっての意味

日本は、AI全面導入でも全面禁止でもない。

「慎重導入」の段階にいます。

だからこそ今、

思考の型
問いの質
批判的視点

を同時に育てる仕組みが必要です。

文科省の資料が示した理念は、
その方向性を示しています。

20251129　教育ＡＩ時代における108ＡＩの位置づけ

道具AI108は、
その理念を現場で動かすための一つの試みです。

最後に

AIは止められません。

だからこそ、

人間の思考を止めない仕組みが必要です。

AIを使う教育ではなく、
AIと共に考える教育へ。

道具AI108は、そのための
「思考のインフラ」になれるかどうか。

これからも検証と改良を続けていきたいと思います。