世界中がAIの概念で盛り上がっているときに、ある人が非常に現実的な答えを出した——何千年も先の話なんてやめて、まずは目の前の3～5年で実現できることをしっかりやろう、と。

この考え方は一見シンプルだが、背後の論理はとても明快だ。社会学者は遠い未来を語りたがり、科学者は10年先の夢物語を描く。しかし、本当に技術を扱う人たちが注目するのは、「大規模モデルや大規模計算能力を使って、いかに産業現場で実際の問題を解決するか」だ。

具体的にどうやるのか？いくつか例を見れば一目瞭然だ。

港湾では、天津港がすでに全工程の無人化を実現している——コンテナの積み下ろしから積み上げ、通関まで、AIが全てのプロセスを一貫して管理している。鉱山ではさらに進んでいて、データモデリングによってガス爆発リスクを直接予測できるため、鉱夫はもはや地下に降りる必要がない。病院でも変化が起きており、瑞金病院では病理の大規模モデルを導入し、医師の診断精度を向上させている。これは優秀な医師の経験をより多くの場所へ複製できることを意味する。

一番興味深いのは製鉄所の事例だ——高炉による製鉄のような伝統産業で、AIの大規模モデルが動的にシミュレーションしながら制御パラメータを最適化する。たとえ効率が1％しか向上しなくても、産出価値に換算すれば天文学的な数字になる。

要するに、このアプローチは破壊的イノベーションを追い求めるものではなく、各工程の小さな改良を徹底して追求するものだ。一見地味だが、むしろ堅実かもしれない。技術とは、突き詰めれば人のために役立つべきものだ——炭鉱労働者を危険な環境から解放し、医師の診療をより正確にする。これこそがAIが果たすべき役割だ。