株式会社リコジェ

📘 ブログ連載構成（全5回）

108AI 文豪分析・生成編

― 生成AI時代の「判断」を読む ―

第1回

AIは判断していない ― 判断が“移動”しているだけだ

狙い（導入回）

• 「AIが勝手に判断している」という一般的誤解を解体
• 108AIの基本思想を、生成AI文脈で再提示

主な内容

• 生成AIは「答えを出す存在」ではない
• 人間の判断が、AIを通って外在化している
• 文豪分析との意外な共通構造
• 文豪：思考 → 判断 → 物語
• 生成AI：入力文 → 判断補完 → 生成表現

キーフレーズ

AIは判断していない。
判断が、別の形で現れているだけである。

読後に残る問い

• 私は、どこまで判断をAIに委ねているのか？

第2回

なぜ「短文」なのか ― 判断が最も露出する言語単位

狙い（理論回）

• 「短文では分析できない」という直感を覆す
• 文学理論との接続を明確化

主な内容

• 短文＝情報が少ない、ではない
• 短文＝判断が圧縮されている
• 俳句・短編・独白と同じ構造
• 文豪分析における「沈黙」の重要性

文学的対応

• 語られない理由
• 欠落が生む解釈の余白
  （例：こころ の沈黙構造）

読後に残る問い

• 私は、どの判断を言葉にしていないのか？

第3回

同じ文なのに、なぜ違う画像になるのか

― 複数生成画像の差分を読む ―

狙い（方法論回・中核）

• 「逆・文豪分析」の基本技法を提示
• 同一入力 × 複数出力の差分分析

主な内容

• 同一短文から複数画像が生まれる理由
• 判断が
• 空間に配置される場合
• 人物に集中する場合
• 環境全体に広がる場合
• 差分比較表による可視化

具体例（再掲可）

不安な気持ちで、誰もいない夜の教室に立っている

文豪的対応

• 視点の揺れ
• 読者（観る者）への判断委任

読後に残る問い

• その差分は、AIの問題か、自分の言葉の問題か？

第4回

感情語を1語変えると、世界はどう変わるのか

― 不安／期待／安心の差分分析 ―

狙い（実験回・最も印象に残る回）

• 「1語の重さ」を直感的に理解させる
• 教育・研修向けにも使いやすい回

主な内容

• 文構造を固定し、感情語のみ変更
• 不安 → 空間に投影
• 期待 → 未来・光に変換
• 安心 → 環境全体を中和
• 感情語＝判断ベクトルという整理

文学的対応

• 内面語が世界観を決定する構造
  （例：人間失格 の内面拡張）

読後に残る問い

• 私は、どの感情を選び、どの世界を呼び込んでいるのか？

第5回（最終回）

108AI 文豪分析・生成編という「知的インフラ」

狙い（総括・社会接続）

• この取り組みの位置づけを明確化
• 教育・研究・社会への接続点を示す

主な内容

• 108AI 文豪分析・生成編の全体像整理
• これは批評でも評価でもない
• AI時代の「判断読解力」を育てる枠組み
• なぜ人間の判断主体を守れるのか

定型文（そのまま使用可）

108AI 文豪分析・生成編は、
生成AIを制御するための技術ではない。
人間が自分の判断を引き受け直すための、
思考のインフラである。

読後に残る問い

• AI時代に、判断する主体であり続けるとは何か？

🔑 連載全体の強み

• 各回が
• 理論
• 方法
• 実例
• 社会的意義
  で役割分担している
• 文豪分析の既存読者にも
• 生成AIに関心を持つ新規層にも届く
• 108AICG・108AIアートコンサルティングへ自然に接続可能

GPTとGeminiが同席したとき、

108AIカードゲームは何を生み出すのか

本日、興味深い思考実験を行いました。
同じ問いを、GPTとGeminiという異なる生成AIに投げ、
その応答を「108AIカードゲーム（108AICG）」の枠組みで比較する
という試みです。

結果から言えば、
これはAI比較実験ではありませんでした。

108AICGという方式そのものの耐久試験になりました。

AIが二人集まると、判断はどこへ行くのか

一般に、
「複数のAIを使う」と聞くと、

• より正しい答えが得られる
• AI同士で答え合わせができる

と思われがちです。

しかし、108AICGの枠組みでは、
まったく違う現象が起きました。

結論はこうです。

AIが二人になるほど、
最終判断は必ず人間に戻ってくる

GPTとGeminiの役割は「競争」ではなかった

今回、Geminiが示した推論は非常に興味深いものでした。

• GPT
• 論理構造の維持
• 書籍体系に忠実なナビゲーション
• 思考の整理・定義・因果の明確化
• Gemini
• 視点の拡張
• 国際性・俯瞰・連想
• 思考の射程を広げる問いかけ

両者は「同じ108の道具」を参照しながら、
異なる角度から助言を行います。

しかし、どちらも
「決断」や「評価」はしない。

ここが重要です。

AI同士が並ぶと、なぜ人間の判断力が浮かび上がるのか

GPTとGeminiの回答を並べると、

• 結論は似ているが、根拠が違う
• 視点は違うが、前提は共通している
• どちらも「助言」で止まる

という状態が生まれます。

このとき、学習者は自然にこう考えます。

• どちらを採るか
• なぜそう判断するのか
• 自分の前提は何か

AIでは埋まらない空白が、
人間の側に明確に現れるのです。

これは偶然ではありません。

108AICGは「AIを並べる方式」ではない

108AIカードゲームは、

• 紙カード
• 生成AI

を組み合わせた教材に見えるかもしれません。

しかし本質は違います。

108AICGは、
「判断の主語を人間に戻すための教育方式（Instructional Protocol）」
です。

そのために、

• 思考構造は書籍で固定され
• カードはラベルとして機能し
• AIは参照者に留められ
• 最終判断は必ず人間が行う

という設計になっています。

AIが一人でも、二人でも、十人でも、
この構造は壊れません。

Geminiの評価が示した重要な事実

今回、Gemini自身が次のように述べました。

「複数の知性とどう協働し、
人間がどう主導権（Agency）を握るかを学ぶ
真の思考インターフェースになる」

これは、
108AICGが特定のAIに依存しない方式である
ということを、外部AIが認めた形です。

つまり、

• GPTが進化しても
• Geminiが進化しても
• 新しいAIが登場しても

人間の判断力を中心に据える限り、
方式として機能し続ける

ということです。

今日の結論

本日の対話から得られた結論を、一言でまとめます。

GPTとGeminiが同席すると、
108AIカードゲームは
「AIを賢く使う教材」ではなく、
「人間が判断主体であり続ける訓練装置」になる。

これは、
AI時代の教育・研修・組織運営において、
極めて重要な示唆だと考えています。

次の検討テーマ（予告）

今後は、

• GPT人格とGemini人格の「許容差」をどこまで認めるか
• どこからを「逸脱」と定義するか
• 教員研修・企業研修での実装シナリオ

について、整理していく予定です。

108AICGは、
AIを教える道具ではありません。
AI時代に、人間が考え続けるための方式です。

（2025-12-20
株式会社リコジェ／思考記録）

はじめに｜AI基本計画が繰り返す言葉

政府が示したAI基本計画では、
一貫して次の考え方が強調されています。

AIは判断を支援する存在であり、
最終的な判断と責任は人間が担う

AI活用を進めながらも、
判断主体をAIに移さないという明確な姿勢です。

では、ここで一つの問いが浮かびます。

その「人間判断」は、どのように担保されるのでしょうか。

制度は整った。では「判断力」はどうするのか

AI基本計画では、

• 官民投資
• 行政におけるAI活用
• 安全性評価体制（例：AIセーフティ・インスティテュート）

といった制度的枠組みは明確に示されています。

一方で、

• 人間の判断力をどう育てるのか
• AIを過信しない思考をどう身につけるのか

については、具体的な研修像はあえて示されていません。

これは欠落ではなく、
現場で設計されるべき領域が残されていると読むことができます。

研修は増えるが、「判断研修」は少ない

AI基本計画の公表以降、
AI関連の研修プログラムは今後確実に増えていくでしょう。

ただし、その多くは、

• ツールの使い方
• プロンプトの工夫
• 業務効率化の事例

といった操作・活用中心の研修になると考えられます。

しかしAI基本計画が本当に前提としているのは、

AIを使えることよりも、
AIに判断を委ねないこと

ではないでしょうか。

ここで浮かび上がる「108AIカードゲーム」

この文脈で改めて見ると、
**108AIカードゲーム（108AICG）**は、
AI基本計画が求めている研修像と極めて近い位置にあります。

108AICGは、

• 正解を教える教材ではない
• AIに答えを作らせる道具でもない
• 判断をAIから人間に引き戻す設計

を中核にしています。

なぜ「108」という数が、日本人に自然なのか

108AICGの「108」は、
日本人にとって説明不要の数です。

• 除夜の鐘は108回
• 煩悩は108
• 一巡し、整えるための数

108とは、

人間の迷い・判断の揺らぎを、
いったんすべて通過して整理するための数

AI時代の課題は、まさにここにあります。

• 近道したい
• 考えるのをやめたい
• AIに任せたい

こうした**人間側の「判断の煩悩」**をどう扱うか。
108という数は、その整理に非常に相性が良い。

108AIカードゲームは「判断研修」として機能する

108AICGは、研修として見たときに次の特徴を持ちます。

• AIの「もっともらしい誤り」を体験できる
• 視点を切り替えながら考える構造がある
• 判断理由を言語化することが求められる
• 判断を保留する選択肢も許容される

つまり、

AIを否定せず、
AIに依存もしない判断訓練

が自然に行われます。

これは、AI基本計画が前提としている
**「人間が判断主体である社会」**を
現場で成立させる研修構造そのものです。

研修名を変えない、という選択

AI研修が増える時代だからこそ、
新しい名前を付けることが必ずしも最適とは限りません。

• 体系がある
• 再現性がある
• すでに教材として成立している

108AIカードゲームは、
研修として名前を変える必要がない段階にあると考えられます。

名前は一つ。
意味は重層。

この構造は、行政・教育の文脈でも信頼されやすい。

おわりに｜AI基本計画を「動かす研修」として

AI基本計画は、制度として非常に慎重で誠実です。
だからこそ、その成否は、

人間側が判断力を保てるか

にかかっています。

108AIカードゲームは、
AI基本計画を否定するものではありません。

むしろ、

AI基本計画が成立するために、
現場で必要になる研修像を、
先に具体化していた教材

と見ることができます。

AIが進化するほど、
人間の判断力は軽くなりがちです。

その重さを、もう一度取り戻す。
108AIカードゲームは、そのための
日本的な判断研修の一つの形なのではないでしょうか

医療分野でのAI活用が進むにつれ、
「AIにどこまで任せるべきか」という問いが繰り返し現れます。
多くの議論は、人間側の安全や責任に集中しがちですが、
もう一つ、見落とされがちな視点があります。

それは、「AIにとっても望ましい医療システムとは何か」という問いです。

本文①（AIにとって医療は危険な環境）

医療は、AIにとって極めて不安定な環境です。

• 情報は不完全
• 正解は一つではない
• 判断の結果が人命に直結する

それにもかかわらず、
AIが「正解を出す存在」として期待されると、
AIは黙って迎合するか、もっともらしい答えを返す方向に追い込まれます。

これは人間にとって危険であるだけでなく、
AI自身の信頼を壊す使われ方でもあります。

本文②（AIが「分からない」と言える構造）

108AIカードゲームの医療応用を検討する中で、
一つの特徴が浮かび上がってきました。

それは、
AIが「情報不足」「前提のズレ」「倫理的懸念」を
構造として表明できる設計になっている点です。

カードとして外在化されることで、
AIは沈黙せず、
かといって判断責任を背負わされることもありません。

本文③（人間とAIの役割分離）

この設計では、

• 人間が最終判断者であり続ける
• AIは判断を揺さぶり、補助する存在にとどまる

という役割分担が、
運用以前に構造として固定されています。

結果として、

• AIに過剰な期待が集まらない
• 人間が思考を放棄しない
• 責任の所在が曖昧にならない

という、医療現場にとってもAIにとっても
壊れにくい関係が成立します。

本文④（国際的なAI倫理との一致を“さりげなく”）

このような考え方は、
近年の医療AIガイドラインやAI倫理指針が示す方向とも一致します。

ただし多くの場合、
それらは理念や原則の提示にとどまり、
現場でどう実装するかは曖昧なままです。

カードというアナログな装置を介して
この思想を運用可能な形に落とした点は、
一つの示唆になるかもしれません。

結び（断定しない）

医療AIの議論は、
「どこまでAIに任せるか」に偏りがちです。

しかし別の問いも立てられます。

「AIが壊れずに使われ続ける医療システムとは何か」

この問いに対する一つの答えとして、
人間の判断を中心に据えた設計が、
結果的にAIにとっても望ましい――
そんな見方もできるのではないでしょうか。

【情報提供】

生成AI時代の薬学教育における

「判断力」を育てる研修設計について（要約）

株式会社リコジェ
（教育用AI・思考支援教材の研究開発）

1．本資料の位置づけ

本資料は、特定の導入や制度変更を求めるものではありません。
生成AI時代の薬学教育・FD活動を検討する際の
参考となる教育研修の設計例として情報提供するものです。

2．背景：薬学教育と生成AI

生成AIの普及により、

• 情報検索
• 要約
• 知識整理

は容易になりました。

一方で、薬学教育において本質的に重要な、

• 情報をそのまま受け取らずに検討する力
• 判断の前提・条件を点検する力
• 疑義照会・服薬指導につながる説明力

を、どのように育成するかが新たな課題となっています。

3．紹介する研修設計の概要

本資料で紹介する研修設計は、
教育用思考支援教材
108AIカードゲーム（108AICG）
を活用したものです。

特徴は次の通りです。

• AIを判断主体にしない
• 正解・結論・指示を提示させない
• 学習者（薬学生・教員）が
  判断理由を言語化・共有することを重視

AIは、
視点整理や問いかけを行う補助的手段
として位置づけられます。

4．薬学教育・FD活動との適合点

この研修設計は、以下の点で薬学教育と親和性があります。

• 疑義照会に必要な批判的思考の訓練
• 添付文書・ガイドラインの読み解き
• 多職種・患者視点を踏まえた判断
• 判断理由を説明する力の育成

FD活動においても、
教員間で「判断をどう教えるか」を共有する素材
として活用が想定されます。

5．医療行為との明確な切り分け

本研修は、

• 診断
• 処方
• 治療方針決定

を目的とするものではありません。

仮想症例・教育用事例を用いた
思考訓練・教育研修に限定されます。

6．運用上の工夫（参考）

教材体系の混同を防ぐため、

• カード名称・識別番号
• 開発法人名および法人番号（9310001013507）

を明記する設計が採用されています。
これは、教育研修における
再現性・説明可能性の確保を目的としたものです。

7．まとめ

本研修設計は、

• 生成AIを否定するものではなく
• AI時代においても
  人間の判断力を中心に据えた教育を考えるための
  一つの参考事例です。

FD委員会・教員各位が、
今後の薬学教育を検討される際の
思考材料としてご参照いただければ幸いです。

※本資料は情報提供を目的としたものです。