カズレーザーと学ぶ。最新ＡＩが導き出した人間関係の相性法則▽好きな夢見る睡眠法[字]…の番組内容解析まとめ

出典：EPGの番組情報

カズレーザーと学ぶ。最新ＡＩが導き出した人間関係の相性法則▽好きな夢見る睡眠法[字]

最前線の研究者から人生が変わるAIの新知識を学ぶ…AIが導き出した人間関係の相性法則＆監視カメラ2億台で中国人の性格が激変!?▽実験成功率46％好きな夢見る睡眠法

出演者
＜MC＞カズレーザー
＜専門家＞
柏村祐：第一生命経済研究所 主席研究員 九州大学グローバルイノベーションセンター客員教授
高口康太：千葉大学客員准教授 ジャーナリスト
山本龍彦：慶応義塾大学 大学院教授 法学者
松田英子：東洋大学 教授
＜出演者＞内田理央、川田裕美、斉藤慎二（ジャングルポケット）、藤森慎吾
＜進行＞石川みなみ（日本テレビアナウンサー）

※50音順
番組内容
今夜のテーマは「AIに評価される時代にあなたはどう生き残る？」
医療、治安維持、人事評価、結婚マッチング…あらゆる分野で脅威の結果を出すAIの正体に迫る
▼突然AIから解雇通知!?今後20年で日本人の半分が失業＆AIが人間差別!?バーチャルスラムで5.4億人が貧困層に？
▼低評価国民は新幹線を使えない…全国民に点数つけるAI監視社会中国
▼2017年オーストラリアの大学で成功率46%好きな夢見る睡眠法

ジャンル :
バラエティ – トークバラエティ
バラエティ – その他

テキストマイニング結果

ワードクラウド

キーワード出現数ベスト20

1. ＡＩ
2. 藤森
3. 高口先生
4. 柏村先生
5. 松田先生
6. ホント
7. 自分
8. 川田
9. 中国
10. 人間
11. 日本
12. 判断
13. 評価
14. 内田
15. 明晰夢
16. データ
17. 信用スコア
18. 結構
19. アメリカ
20. カズ

解析用ソース（見逃した方はネタバレ注意）

(カズレーザー) 恥ずかしながら…｡

＜ちょっと難しいけれど
知れば 人生が変わる新知識を

カズレーザーと学びまくる！＞

＜今回のテーマは
今 生活を激変させている…＞

＜…と過去の膨大な症例を基に

認知症やガンを…＞

＜さらにアメリカでは 警察が…＞

＜なんと…＞

＜…させている＞

＜一方 日本の某大手企業では
社員の給料を…＞

＜減給された人と訴訟問題に＞

＜まさに…＞

＜…する時代＞

＜そこで 今回は…＞

(斉藤) ９０パーか すごい｡
それこそ…｡

そうなったら 僕としては
すごく ありがたいですけどね｡

ハハハ…！ よく続けますね！

内田さん 何か…｡

ネットショッピング とかしてると
次の日とか どんどん…｡

あれ すごいなって思います｡

ホントに自分のこと
理解してくれてるというか｡

(笑い)

(藤森) 家で１人で ちょっと…｡

(笑い)
そこ 一番 知りたい｡

＜そんなＡＩの今を知る３人に

新知識を学ぶ＞

皆さん ホントの専門家…｡

それでは
今回の３つの話題が こちらです｡

｢バーチャルスラム｣ 知らない言葉ですね｡

｢解雇通告｣ あるんだ…｡
(藤森) 聞いたことあるね｡

監視社会みたいなのも
あるんですね 日本でも？

点数 付けられるんすか？ 俺たち｡

気になるもの たくさん
ありますけども カズさん

まずは
どの知識が知りたいですか？

どれも 今日 ちょっと物々しい
というか おっかないですね｡

｢ＡＩから届く解雇通告｣というの
２番｡

こちらは 柏村先生
よろしくお願いいたします｡

よろしくお願いします｡

＜ＡＩテクノロジーの
スペシャリスト…＞

＜まずは…＞

(柏村先生)
カズレーザーさん ＡＩのことは

どのくらい ご存じでしょうか？

正直…｡

聞きかじりでしかなくて｡

何か こっちの問い掛けに対して
返してくれるんだったら

それは…｡

…のかっていうのが
分かってないですね｡

今ですか？
(柏村先生) 今です｡

この瞬間 来てます｡

何で これだけ
騒がれてるかというと…｡

(柏村先生)
社会実装ができて来てるから

これだけ みんなも知っているし

かなり普及して来てる
というふうに考えております｡

(柏村先生)
ここでキーワードになるのが…｡

あ～ 何か よく聞きますね｡
聞いたことある｡

日本語に訳すと…｡

えっと ホントに ざっくりしか
分かんないですけど｡

ニューラルネットワークって 人間とかの
神経を模した ネットワークがあって

それを
４つ以上 ５つ以上 重ねて

深層にしてるのが
ディープラーニングなんですよね｡

細かい情報を１個上の層にやって
上の層にやってって

答えを出すみたいな｡
(柏村先生) おっしゃる通りです｡

多分 今 カズさんは すごい
お勉強されてるので

多分…｡

(笑い)

何も言えないんですよね｡

…っていう
ディープラーニング の実験をして

素晴らしい成果を挙げてる｡
(藤森) ネコ認識 何ですか それ？

(柏村先生) ネコ認識はですね…｡

Layer１っていう
そこでは 点とか線とか

こういう 何だか よく分からない
画像が載ってますよね｡

下 そうですね｡
(柏村先生) Layer２になると

目とか口とか｡
ハッキリして来ますね｡

(柏村先生) Layer３だと まさに
ぼんやりした顔みたいな特徴｡

まさに こういう特徴量を
学習して行って…｡

ネコとは これだって
教えなくても

自分でネコの特徴を拾って来た
ってことなんですよね｡

(柏村先生) そうです｡
１０００万枚の画像を見て

細かい共通点から
何となくのネコ像を作って

それと比べれば
ネコが分かるようになった｡

(柏村先生) そうです
人間もそうですよね｡

でも それを何度も何度も
イヌ見たり

何度も何度も ネコ見て認識する
まさに そういうことが

簡単にいうと ディープラーニング と
理解していただければと思います｡

＜例えば コンピューターに
ネコを判別させようとすると…＞

＜…必要があるが

ディープラーニングでは…＞

＜このように…＞

＜これぞ…＞

＜刻々と道路状況が変わる…＞

何か 前 聞いたのが 多分
アメリカの大学だと思うんすけど

二重振り子実験って 結構
複雑なカオス系の実験なんすけど

それをＡＩに
映像を ずっと見せることで

まだ 人間が思い付いてない
法則性を発見したとか｡

え？
らしいんすよ｡

合ってるんですかね その法則は｡
大体が合ってるらしいんすよ｡

(川田) え～！
既に 人間の先 行っちゃってる…｡

＜膨大なデータから…＞

＜例えば…＞

(柏村先生)
…をご用意しておりますので｡

コーヒー牛乳？

コーヒー牛乳好き…｡
男性とカレー好きの女性？

(川田) いいんですか？
この組み合わせが｡

(柏村先生) ＡＩは これがいいと
言ってるわけですね｡

(藤森)
そんなわけないでしょ！ これ｡

傾向として これが…｡
(柏村先生) 傾向として

マッチングした人を
学習させてるわけですよね｡

で カレー好きの人と
コーヒー牛乳好きの人が…｡

岡山県と福島県｡
へぇ～ 面白い｡

(川田) 何でなんだろう？
え～ 面白い｡

(藤森)
統計でってこと これは 過去の｡

これは…｡

そんなん見っけてくれんのは
ＡＩ いいっすね｡

面白いですね｡

＜大手マッチングサイトの…＞

＜…の法則＞

お寿司と焼き肉なんて
あんま相性 良くなさそうだけど｡

…するはずなのに｡

福島県と岡山県がいいのか｡
(内田) 何でだろう？

興味深い｡
県民性みたいなのがあるんすかね｡

(川田) 確かに うちの夫婦…｡

(藤森) 当たってる！
当たってますね｡

すげぇ！
これ間違いじゃないんだなぁ｡

飲んでれば…｡

(笑い)

(藤森) 割と引っ掛かるかも…｡
割と あそこで｡

何か すごい面白いデータですね｡

(藤森) 関連がなさそうだもん
これは ＡＩならではっすね｡

これ 導き出すの｡
(内田) すごい面白いです｡

こういう人と こういう人は…｡

って思うと すごい
信じられるなって思いました｡

しかも…｡

とんでもない量の｡

もう この時点で だいぶ…｡

(笑い)
すごいな｡

＜同様に…＞

＜など さまざまな…＞

＜だが…＞

まず 最初に紹介するのは

ＡＩが人事評価をするという
話がありまして｡

(柏村先生)
どういうプロセスで ＡＩが

私を評価したのかというのを
開示してくださいと｡

そこは
会社側としては開示せずに

労働組合では…｡

…というような話題になった｡

何で それシステムを開示して
いただけないんですかね？

どういう評価があったっていうの
ＡＩがしてるから

分かるんじゃないんですか？
(柏村先生) そういうのを…｡

＜だが それぞれの…＞

＜結果…＞

何か ちょっと怖いなとも
思っちゃうんすよね｡

どうしてもね 何か 昔っから…｡

…があるから 別に
ちゃんと利用するものとして

捉えればいいわけですよね？
(柏村先生) そうです｡

ＡＩ ロジカルに
判断してくれてるから

正しい判断してそうな
気がするんですよ｡

このほうが 会社としては
正しいほうに行ってる｡

そのためには 残念ながら
この人は必要ないって判断は

正しいんじゃないんすかね？

そこが 正しいか正しくないか
開示してったら

そこで また新しい議論とか
いい方向に進むかもしれないです｡

やっぱ ブラックボックス化して
見えないようになっているので｡

もう１個 事例があるんです｡
はい｡

勝手にＡＩが人事して
解雇通知が来ちゃうみたいな｡

(川田) 解雇まで行くんですか？

(柏村先生) こういう大手の
ネットショッピング会社は

配送するとか
倉庫で商品を取って来るとか｡

生産性を管理するのが
非常にしやすい仕事なんですね｡

(柏村先生) …と分かるわけで
そういう人が解雇されてしまう｡

え～！

何かちょっと
残酷な感じもしますけど…｡

私も会社員の経験があるので

上司に評価されたりとか
っていうのは分かるんですけど｡

そこに行くまでの…｡

(川田) …とか
そういうのを人間だったら

見て判断してくれてるような
気がするんですけど｡

そこは ＡＩは
見てくれるんですか？

(柏村先生) プロセスの話を
されてると思うんですけども

全く ずっと座ってるような人は

ＡＩは あんまり働いてないって
思うかもしれないです｡

え～！

あんまり仕事できないけど…｡

…は ＡＩは
分かんないってことですよね？

飲み会は すごいっていう｡

そこの働きを どうやったら
評価してもらえますか？

カメラが付いてて 居酒屋さんでも
そういう動線とか

活動量を見れれば｡
真剣に答えてくれるんですね｡

(笑い)
それを防ぐためには

ＡＩは 何かいいんじゃないか
っていう気はするんですけど｡

でも…｡

…なんていうふうに
思ってますけども｡

何か…｡

…に決めてもらったほうが
いいっすよね｡

俺は どっちかっていうと
そっちですね｡ 言い方ね｡

使えないボンボンに
決められるぐらいだったら

ＡＩとかにロジカルに
判断してもらったほうが

僕は うれしいですよ｡

＜他にも…＞

＜…が進んでいる＞

＜こちらは…＞

＜そぐわない人材を振り落とす
いわば…＞

＜…として活用されることも＞

＜さらに 試験中の…＞

ちなみに…｡

ここだけは 絶対に
負けないっていうところは

何かあるんですか？
(柏村先生) 私はですね

３つあると思ってます｡

３つのジャンル以外は
奪われちゃうってことですよね？

(柏村先生)
ってのがありまして 今後…｡

(柏村先生) …というデータが
示されております｡

半分くらいってことですよね｡

ＡＩが もう自分たちの声を
そのまま しゃべってくれる｡

それで もうニュースが
読めちゃったりとかするので｡

そうなんですよ｡

絶対 やっちゃう
間違いですからね 人間だと｡

スポーツの審判員もですか？
え～！

だって テニスなんかそうです
全部 ＡＩですもんね｡

絶対 判定できますよね 僕は…｡

…と思ってる派なんで ハッキリ
決めたほうがいいなって

いっつも思うんです 見てて｡

でも 好きな人からしたら

それがいいんだ！みたいな人も
いるじゃないですか｡

人間が判断してるってところが
やっぱり

野球のいいところでも
あるのかなっていう｡

迫力ある時の…｡

やっぱ 気持ちが入ったりする｡

あれは もう取りに行ってると
思うんです 見てて｡

それを いっつも思うのが
｢セ･パ｣みたいに…｡

…にしてほしいんです 俺｡

それで 見る人が
選べるじゃないっすか｡

あ～…｡
(藤森) しかも…｡

(内田) 確かに｡

クリエイティブっていう
意味では

ＡＩが絵を描く しかも単語入れて
出してくれるじゃないですか｡

(柏村先生) それはですね
一瞬 そう思うんですよ｡

すごい 見たことないような絵が
出来るわけです｡

でも それは学習させてるんです｡

いろんなとこから持って来た絵だ
ってことは聞くんですけど｡

ですから 学習して それを
組み合わせて作ってるので

データがなかったら
文字入れても 絵は作れない｡

だから
新しい発想とか未来に向かって

新しい価値をつくる そこは…｡

…と思ってます｡
まだ創造性 残ってるんですね｡

でも となると

今まで 何となく…｡

(柏村先生) そうですね
なんちゃってクリエイティブで

何となく いろんなもの集めて
作りましたっていうのは

ＡＩのほうが得意ですね｡
はぁ｡

(藤森) 正直 先生
何が 一番 聞きたいかって…｡

(柏村先生) 芸人の人は…｡

やめてください！

そのファジーなやつ
一番やめてくださいよ｡

(藤森) じゃあ 何ですか？

(笑い)

皆さん ＡＩについて
ちょっとずつ理解は？

今のところ｡

カズ すごいなって｡

こういう話 好きなんすよ｡
(藤森) ハハハ…！

最初は 何か…｡

嫌な世界かなと思ったんすけど

クビ切るって判断するのは
結局 人間だと思うんで｡

使い方なんだなってのは｡

…と思いますね｡

さぁ それでは
次の話題にまいりましょう｡

(藤森) どういうこと？
日本上陸？

他国の話からって
ことなんでしょうね｡

何となく
それは見えるんですけど｡

ということで…｡

高口先生
よろしくお願いいたします｡

よろしくお願いします｡

＜世界第２位のＡＩ先進国
中国に精通＞

＜…から その正体を学ぶ＞

日本の隣の国…｡

アメリカに次ぐ…｡

…の中心国になっていまして｡

中国に もし皆さんが行くと

まず わっ！と驚くのは…｡

ＡＩと
インターネットをつなげた…｡

…だけで｡

２億！

そう｡
そんなに あるんすか！

(高口先生) そうですね｡
そんな監視されてるの？

中国が いろんな国に先んじて
無人コンビニ 作った時に

無人のコンビニです でも…｡

ただし…｡

…っていうのやって
いろんな人が来て

こっそり盗んで こういうとこを
監視すればいいんだって

ノウハウを
いっぱい高めてって…｡

…作ったらしいんですよ｡

結構 日本とか他の国だと
それ ありなの？ってことも

試しちゃうんですよね｡
万引させてっていう｡

そうらしいんすよ｡
その無人コンビニは

いろいろ…｡

(高口先生) 今は…｡

…替わってますけど｡
ハハハ…！

(笑い)

(藤森) ダメだったんだ｡

ここで 超監視国家 中国で

人々が どのように
ＡＩに監視されているのか

こちら ご覧ください｡

＜中国の街の至る所にある…＞

＜その２億台以上を
一元管理しているのが…＞

＜１４億人にも上る
国民一人一人の

氏名などのプロフィールから…＞

＜…まで 全てを＞

＜そんな…＞

＜その…＞

＜観客…＞

＜…に潜んでいた＞

＜さらに 警察のサングラスにも付いた
カメラでスキャンし

犯罪者を…＞

＜ほぼ…＞

＜そして…＞

＜中国で 今
問題になっているのが…＞

＜そこで こんなＡＩが＞

＜信号無視を発見したら

自動で顔を認証し
名前 身分証の番号など

街中の…＞

＜これぞ…＞

＜さらに ＡＩはトイレにも＞

＜紙泥棒が多発したため
トイレ内の…＞

＜必要な人は…＞

＜…システムに＞

＜ただし
一度に出て来る長さは…＞

無理よ｡
極端だね｡

何か…｡

…かなって 単純に思いますね｡
さらすっていうの？

正直…｡

別に やっていいんじゃねえのって
思う面もあるんですよね｡

普通の人は 信号無視しないし
スピードも出さないんだから…｡

…って いいんじゃないのかなって
思う面もありますね｡

事件が起きた時とか
犯人を見つけるって意味では

素晴らしいと思ったんですけど…｡

自分の行き場所 会う人

全部 知られてると思うと
ちょっと…｡

あの さらされる時だって
名前だけじゃないですもんね｡

番号とか全部｡

…に相当するのが出るわけですね｡

だから そこまで行っちゃうと
ちょっと やり過ぎかなと｡

どこ行くにも 俺…｡

さらされてるから あんまり…｡
(藤森) 目立つから｡

何か…｡

それで…｡

何か いい具合に 日本にも
取り入れられそうな面は

あるのかな｡

(高口先生) …があって
日本でも今後 大規模に

取り入れられても
不思議ではないなと思っています｡

そして さらに この上を行く…｡

…っていうふうにいわれている
ものなんですけども｡

実は 我々も今
クレジットカード を持っていたりとか

いろんな形で
評価されているわけですけども｡

(高口先生) …という
制度づくりが始まりました｡

…をするプロジェクト｡
へぇ～｡

＜ＡＩが…＞

＜格付けプロジェクト＞

(高口先生) 最も よく知られてる
代表的な仕組みに…｡

…っていうのがあるんですね｡
何か あったな｡

(高口先生) そうです｡
ゴマ信用？

(藤森) 何ですか？
(高口先生) 日本でもよく使える

アリペイっていうモバイル決済の
スマホのアプリがありますよね｡

それに関連づけた 年齢とか
学歴とか交友関係とか

どんな ネットショッピング をしてるかとか
そういうビッグデータを集めて

信用の点数を
３５０点から９５０点の間で

評価してくれるっていう
サービスなんですね｡

うわ！
こんな区分わけされるんですか｡

｢人脈｣っていうのもあるんですね｡
すごいですね｡

どういう人脈があると？

ＡＩが どういう材料を使って
判断してるかっていうのは

大まかなことしか
開示されてないんですね｡

っていうのは それが…｡

なるほど！

(高口先生)
…ヤツが出て来るからと｡

ただ 分かってる範囲でいうと…｡

(高口先生) …あなたは
信用できる人でしょう

…っていう理屈において
ゴマ信用をハックして

ポイント上げようぜ
みたいなことをやってる…｡

というか…｡
いや 面白かねえっす｡

(笑い)
なかなかのヤツらっすね｡

すごいっすね｡

彼らがやってる
１つの方法としては…｡

その連絡帳から…｡

(高口先生) ただ大事なのは

お金を借りるのは
悪いことじゃないんです｡

じゃあ 毎月 借り続けたほうが
いいんですかね？

(高口先生) そうです｡
｢そうです｣｡

…みたいなことを
やってるんですね｡

ただ これって
アリババだけの問題ではなくて

今 金融包摂っていうのが 結構
世界的にいわれてるんですね｡

金融包摂って 何かっていうと

貧しい人にも金融を使えるように
したいっていうことなんです｡

何で 貧しい人は
金融を使えないかっていうと…｡

(高口先生) …ので｡

中国も そうですけども
そういう人たちが

ゴマ信用を使うと…｡

(高口先生) …がついて 一回｡

(藤森)
それって でも 単純に社会的な

ちょっと
地位として優遇されるとか…｡

(高口先生) そうですね｡
へぇ～｡

信用スコアが 実際
どのくらい普及しているのか

そして 生活に
どのような影響があるのか…｡

…をして来ました
ちなみに 高口先生

信用スコア 結構な個人情報でも
あるんですよね？

そうですね 街中で いきなり…｡

だいぶ
センシティブな部分なんですね｡

＜その…＞

そりゃ やっぱ…｡

＜日本から中国まで…＞

＜まずは大卒 正社員＞

＜果たして何点？＞

＜さらに現役女子大生は…＞

私は…｡

それに…｡

…スコアが高いから｡

＜中国では…＞

＜ので借りる時に…＞

＜スコアが高いと
それが免除されるという＞

＜一方 日本に住む
こちらの男性は…＞

＜家のローンが
組めないことで…＞

はぁ～｡

大事ですね｡

そりゃ やっぱ…｡

見せてくれる人の表情で
全部 分かりますね｡

(高口先生) これは
ゴマ信用だけではなくて

中国にある
いろんな種類の信用スコアの

メリット デメリット
集めたものなんですけれども｡

ビザとかにも影響あるんすか
すごいっすね｡

(高口先生) 申請する時の書類が
だいぶ 少なくなったりとか｡

デメリットの一番上の

両親のスコアが低いと子供の…｡
そこですよね｡

(内田) 未来が決まってしまうのは
ちょっと…｡

一番キツいかもな｡

個人うんぬんは
努力で上下するのは

問題ないとは思わないですけど

理にかなってるとは
思うんですけど｡

親のスコアっていうのは
自分とは全く関係ない｡

自分では どうしようもないものが
自分のデメリットになるっていうのは

理にかなってないと
思うんですよね｡

一部の地方の中で こういうことを
やってしまったところが

すごい社会問題になったんですね｡

ブラックリストに入ってしまうと

ＳＮＳで
さらされちゃうんですもんね？

ピカピカ！とか光りながら…｡

(藤森) そんなこといいの？ して｡

へぇ～！
(内田) え～！

｢経験しましたけど｣みたいな
言い方でしたけど｡

(川田) 鉄道 飛行機などの
利用制限って

この移動手段 取られるの
結構 厳しいと思います｡

(高口先生) 裁判所の命令を
守らなかった人向けの

処罰行為なんですけれども｡

５４７万人が制限を受けた｡

(内田) そういうことか｡
(藤森) どういう罰？ それは｡

つらいな～｡

(笑い)

(藤森) 小学校の校則みたいなの
ありますよ｡

お墓参りで爆竹 鳴らしたら
マイナス２０点｡

(川田) 派手すぎる結婚式は
マイナス１０点って

どれぐらいが派手すぎるうちに
入るんですか？

(高口先生)
２０１４年から仕組みを作る

その時に スローガンになった
言葉があって｡

信用がある者は
全てが青信号のように

外行く時に自由に行ける｡

信用がない者は
一歩たりとも歩けないぐらい

嫌がらせを積み重ねる｡

それで みんなを常識人というか

ちゃんとルールを守らせる人間に
しましょうっていう｡

近所の…｡

(内田) そういうのもあるんだ｡

お小遣い稼ぎみたいなこと…｡
ホントに そう｡

気にならないように自分の…｡

(高口先生) この番組を
一発でクビになるんじゃなくて

番組信用ポイント

マイナス１０点 マイナス１０点
みたいなことをやって行くと

｢じゃあ 次の収録までに
行動を直そう｣みたいな

そういう形で信用スコア
っていうのは活用できる｡

(川田)
今のポイント あるんですかね？

(藤森) …かだけ教えて｡

怖い｡
ちなみに…｡

大丈夫ですか？
それだけ気になっちゃってて｡

(藤森) 実際 治安とかはいいな
って感じますか？

(高口先生)
１０年前の中国と比べると

格段に変わってるんですよね｡

モラルを向上するっていう
意味では

効果が出てるんですか？
(高口先生) そうですね｡

…だろうみたいな人も
いるわけですよ｡

それが この…｡

…らしいってなって｡

はぁ～｡

＜他にも レンタカー会社の

利用料の踏み倒しが

半減するなど

信用スコアの効果は

確実に出ているという＞

…している国なので｡

(高口先生) この１０年で

持てるものも何も
変わって来ていると｡

それに合わせた
頭の中を変えるっていうのが

なかなか追い付いて来ないので

こういう信用スコアみたいな
仕組みを使って

そこを手当てしよう
っていうふうに

考えてる人が多いんでしょうね｡

全く そのままの形ではないと
思うんですけれども｡

万が一 何かしくじって

自分が最下位のポイントに
なっちゃった場合

コツコツと行くの
結構 絶望だなと思って｡

ちょっと怪しいけど…｡

(笑い)

(藤森) 上がれない｡

…に向かわせるっていうのに

このシステムは
すごく有効だってことですけど｡

今イチ 思い付かないんすよね｡

日本の中にも大きな格差が
生まれて来たりとか

外国人の人も たくさん入って来る
ようになるわけですよね？

そういう自分の知らない人たち

今までとは
想像もつかないような人たちと

でも
一緒に仲良くやって行く時に

こういうものが使われて行く
ひとつの経路になるのかな

…というふうには予想しますね｡

信用スコアっていうのが
もっと広がれば

モラルを
共有できるようになるんですね？

(高口先生) 分かりやすいですよね
点数として表示されて｡

でも やっぱ こっちから…｡

…っていうのが
どうしても不安ですよね｡

ホントに 何で下がったの？
っていうのを｡

ホントに上がった理由が
何なのかが｡

公平性が担保されてるのかが
やっぱ信用できないと

こっちが…｡

…部分が どうしてもあるんで｡

今 導入されたら ちょっと

拒否反応が
出ちゃうかもしれないですね｡

(高口先生) 先ほど…｡

その時に
評価の基準が分からないのは

いいのか悪いのか
っていった時には

その時は 何となく
のってもいいかなと思ったのが

しかし…｡

…になるっていうのがあると
思うんです｡

でも 結構…｡

自分で
さっきの人事担当の時のＡＩは

何となく受け入れられたのに

こうなって来た時に ちょっと
やっぱ拒否反応が起きたのは

自分で ちょっとビックリしました
｢あ そっか～｣って｡

ただ モラルを共有できるっていう
先生の説明は すごく納得で｡

これからの社会
ホントのグローバル社会って

そういうものが 一番重要になって
来るのかなと思うんですよ｡

ただ その一番根源にあるのが
企業だったりして

経済的に首根っこ
つかまれてるっていうのだけ

ちょっと やっぱ｢ん？｣って
思う部分はありますね｡

(高口先生) おっしゃる通りで
これからの…｡

(高口先生) どう みんなの意見が
反映される形になるのか

…っていうのは すごく大事な問題
として残ってると思ってます｡

ということで カズさん

高口先生のお話 いかがでしたか？
興味深かったっすね｡

何となく その信用スコア
中国には そういうのがあるんだ｡

理解はしてたつもり
だったんですけど｡

(藤森) 先生もスコア
持ってたんですね？

(高口先生) 中国は… そうですね｡

(笑い)

ちょっと！
３００点だったら…｡

スタジオ入り口で…｡

(笑い)

さぁ それでは
次の話題にまいりましょう｡

これですよ ちょっと
ホントに知らない言葉ですね｡

｢バーチャルスラム｣｡

不勉強で初耳です｡

＜ＡＩの法と倫理問題を熟知＞

＜果たして…＞

アメリカの一部の州では…｡

(山本先生) もう一回また

犯罪を
起こすんじゃないかっていう…｡

(山本先生)
いろんなデータを取っていて

その人の当然
犯罪歴はもちろんですけれども

家族とか友人の犯罪歴とか
やっぱり学歴とか職歴とか

使っているといわれてます｡

実は ここで…｡

…が指摘されて｡

(山本先生) 要するに再犯しそうだ
ということですよね｡

そうすると これ…｡

…みたいなものが
結局 アルゴリズムの中に

組み込まれちゃうので｡

…とかいわれています｡

＜アメリカでは
裁判で被告人のみならず…＞

＜…なども調べ＞

＜だが その際…＞

＜…と差別的な判断を
してしまうという＞

＜一体 これは？＞

＜さらに…＞

すごいっすね｡

＜一体…＞

＜…してしまうのか？＞

再犯プログラムに関しては

多分 差別的な形に
なってしまうけど

所得とか いろんな要素が
複合的に合わさって

そういう傾向があるっていう
データになってるわけですよね？

結果として
アフリカ系アメリカ人の方のほうが

割合として多くなってしまう
だから いったら…｡

…から そういうデータに
なってしまうってことですよね？

全く そういう部分もあると
思います｡

アフリカ系の方っていうのは

恵まれない環境とか状況に
置かれてて

やむなく悪いことをしてしまうと｡

でも そういうのがデータとして
積み重なって行くと

そういうアフリカ系の人の
再犯率とかっていうのは高い

…というふうに
統計的に出て来てしまう｡

そうすると いったん低いスコアが
付けられちゃうと

どこに行っても
何かはじかれちゃうなと｡

なかなか そこから…｡

それが…｡

…という意味です｡

＜…されると＞

＜…を下してしまう＞

＜例えば…＞

＜…がために＞

＜…した例も＞

＜このような 一度付けられた…＞

＜それが…＞

＜５億４０００万もの人々が

新たに貧困層に陥るという

試算も＞

(内田)
すごく難しいなと思いました｡

格差が生まれて来て…｡

…であればいいですけれど

それが なかなか難しそうに
感じてしまって｡

う～ん…
何か考えてしまいました｡

(川田) 自分のポイントが
低くなった時に頑張って

じゃあ 次これやったら
上がろう上がろうって

できる人はいいですけど
もう その時点で

自分をそう評価されたって
思っちゃって

もう そこから その後の人生が

楽しくなくなっちゃったりとか
するような人も

絶対たくさん出て来ると思うし｡

(山本先生)
世界的にはヨーロッパ ＥＵに

ＡＩなどによって
完全自動意思決定

つまりＡＩによって あなたは
採用します 採用しませんとか

融資します しませんっていう

重要な決定をされない権利
というのが認められています｡

やっぱり これは…｡

ＡＩを利用して
その理由を説明するって

むちゃくちゃ難しいですよね？

最近…｡

…っていうＡＩも開発されてます｡

ある判断を評価を
ＡＩが下すわけですけど

そのロジックをＡＩ自身が
人間に対して説明すると｡

(川田) そこもＡＩ｡
なるほど｡

ＡＩに低い評価を付けられても

｢ここが良くなかったんだ｣
ということが分かれば…｡

そのきっかけをちゃんと
提供しなきゃいけないっていう｡

(山本先生)
それは非常に重要だと思います｡

＜さらに ＥＵに続き
アメリカも今年１０月

ＡＩから
国民の基本的人権を守る

ＡＩ権利章典を発表＞

＜世界各国でＡＩによる差別を
なくそうとする動きが

活発になっている＞

もう恥ずかしながら やっぱり…｡

理解が追い付かないと結果的に

全部受け入れることに
なっちゃいそうだな

…と思いましたね｡

でも そうなったら みんなが
そうなりそうですけどね｡

ホント 理解できてる人って
ホントに少ないと思うんで｡

最終的には…｡

何が間違ってるかを
指摘できないから…｡

敗北感が最後ありましたね｡

そのためには もっと勉強しなきゃ
いけないんだって思うと

何か…｡

＜続いては…＞

人生が変わるワンワード｡

…そんなの｡

ちょっと陰謀論くさいですけど｡

あります？ ホントにそんなの｡
あるんですよ｡

本日のワンワードは こちらです｡

(藤森) え～！

(笑い)

(藤森)
｢好きな夢が見られる｣はねぇ｡

見たいの いっぱいあるよ｡

＜先生いわく

夢の中で｢今 自分は夢を見てる｣と
自覚することがあり

これを明晰夢と呼ぶ＞

＜それを…＞

＜さらに…＞

＜…というが＞

(笑い)

何かよく聞きますね｡

…みたいなことですよね？
(松田先生) そうですね｡

私たち 夢を見ている時は…｡

…のが普通の夢
なんですけれども

もう少し ちょっと意識のレベルが
高くなりますと…｡

…ので 今自分は｡

気付いたことない｡
(松田先生) そもそも

明晰夢というのは…｡

達人がいるの？

夢の達人がいるんですか｡
そのぐらい少ない…｡

気付いただけで じんわりと
夢の細部を見たりして

味わうというのが
ほとんどの人で

その中でも
これを夢だと分かって…｡

え～｡

…ありましたけどね｡

はっきり言って…｡

そうなんだ｡

好きなこと好き放題
できるんだけど

その やり方なんか
全く分かんないですけど｡

｢何をされました？｣って
聞かれたら…｡

夢の中だからこそ｡

カズちゃんはない？ 明晰夢｡
俺 あります！

ある？
俺 一回トレーニングして

｢見れる方法があるんだよ｣って
聞いて やって｡

何？ 何したんですか？ それ｡

(笑い)

もちろんエロいこと｡
(藤森) それしかないのよ｡

(松田先生)
でも そういう夢じゃなくても

例えば 直近に…｡

…何パターンも繰り返し試して

｢あっ この筋書きで行きましょう｣
というふうに練習をできる…｡

…っすね そいつ！

…の中で 最近２０１７年に

オーストラリアの
アデレード大学で行われた

実験では…｡

…を見ることができたっていう
報告もあります｡

＜カズや藤森のように
明晰夢を見た人の割合は

月に１回以上が２４.７％＞

＜一方 今まで
一度も見たことのない人は

およそ４１％＞

＜だが ＭＩＬＤ法を学べば

どんな人でも
４６％の確率で成功したという

実験データが＞

＜…とその前に

実は…＞

皆さんに
お尋ねしたいんですけれども

今朝 夢を見たという方

どのくらい
おられますでしょうか？

(藤森)覚えてないわ｡
(松田先生)何個 見られましたか？

３つぐらい｡
(藤森) そんな数え方あるの？

急に変わりますよね？
(川田) 場面が変わります｡

２個ぐらい見ましたね｡

(松田先生) 実は私たち…｡

え～！ そんなに｡

それ
ずっと気になってたんですよ｡

(松田先生) そうです
レム睡眠がある動物は

基本的に夢を見ている
というふうに考えられてます｡

で 少なくとも
鳥類と ほ乳類は

レム睡眠があるということが
分かっています｡

じゃあ 脊椎動物でも

魚とか両生類 は虫類は
夢見てない｡

ただ 最近の研究では
タコとかイカが睡眠の段階でも

ちょっと肌の色が
変わったりするとかっていう…｡

肌の色が変わるってことは

何らかのストレスとかが
起きてるわけだから

夢見てる可能性
何かありそうっすよね｡

川田さんが３つ覚えてらっしゃる
っていうのは…｡

(松田先生) これはですね…｡

…方だと思います｡

(松田先生) なるほど！
それを変えたいです｡

(松田先生) 個人的な…｡

(松田先生)
２年ぐらい前からコロナ禍で

コロナ･パンデミック･ドリーム
というのがありまして｡

世界中の人たちが
同じ種類のストレスに

長期間さらされたことによって

ちょっと奇妙で
印象に残るような

悪夢を見るという
研究者が各国で報道しています｡

(松田先生) そうですね｡

へぇ～｡

＜そんな…＞

＜どんな人でも自在に…＞

どういうことですか？

メリットっていうのは？

明晰夢を見るようになると…｡

悪夢でスタートしても最後…｡

(松田先生)
スポーツ選手であれば…｡

…するのと同じように
何かの運動スキルであったり

明晰夢の中でリハーサルをして

実際に遂行率が上がるという
研究もあります｡

すごいっすね｡

(松田先生) サッカー選手の
本田圭佑さんとかが

寝ながら次の日のトレーニングプログラム を
準備するとかですね｡

夢の中からアイデアとか
もらうっていう人は

歴史上いっぱいいるわけ
ですもんね｡

それこそ
ベンゼン環を発見した

ケクレってドイツの化学者
いるんですけど

炭素が６個並んで
環状になってるのが

ベンゼンっていう
物質なんですけど

それを…｡

えっ｡

ベンゼンっていうのがあって

それ どういう構造なのかって
ずっと考えてて寝てたら

蛇がバ～って来て

互いの尻尾を噛み合って
グルグル回りだして

｢あっ この形だ｣って
思って…｡

不思議｡

＜他にも
ポール･マッカートニーが…＞

＜…したという話や＞

＜…を思い付き特許まで取得＞

＜まさに…＞

＜自在に
見られるようになれば…＞

そのトレーニングの仕方だけ
教えてよ 明晰夢の｡

でも あるんですよね？
(松田先生) はい｡

ＭＩＬＤ法｡
ＭＩＬＤ法について

お話しさせていただきたいと
思います｡

＜その頭文字を取ったもの＞

私たちが
記憶とか意識をうまく誘導して

明晰夢を自覚する方法
ということになります｡

簡単に言いますと

夢の中で
これは夢だっていうふうに

気付くっていうことが
とても大事なので

寝る前に…｡

(松田先生) …といいますか
そういうのをして行くんですね｡

そして 大体…｡

夢日記とかでも
いいんですけれども

練習をしておきます｡

そして そこからがポイントで

その後 二度寝します｡

あ～！ はぁはぁ…｡
(松田先生) 次に夢を見る時に

気付くんだっていうふうに
意識しながら

もう一度…｡

そして…｡

(松田先生) そうすると
夢の中でしかあり得ないこと

現実とは
これは違うっていうふうに

気付いた段階で…｡

なるほど｡

なるほど！ やり方が｡

夢で気付けばいいですもんね
｢夢だ｣って｡

＜先ほど 先生の話にあった…＞

＜最も重要だったのは…＞

無理やり二度寝すればいいって
ことですか？ 一回 目 覚めて｡

完全に目を覚まさせないで
またすぐに戻って行くと｡

成功率をアップすると思います｡

明晰夢は 一回ホントにハマって
練習してて

でも こういう
ちゃんと理論で聞いたら

もっと
見れるようになるのかなとか｡

やっぱ楽しいんですよね
一回見れると｡

(藤森)
ホントに おっしゃる通りよ｡

ちょっと これは
私は鍛錬したいと思います｡

(川田) まず見る練習をしないと
いけないですけども…｡

…っていうのも ちょっと
今のうち考えておかないと

慌てちゃって夢の中で｡

結局 何もできずに
終わっちゃうかなとも思いました｡

いや～ いろんな研究をしてる人が
いるんだなと思いますね｡

それこそ
ユングとかフロイトとか…｡

…っていうのをずっとやってて
それが もう何年も時を経て｡

…してる人がいる｡

それをホントに真面目に研究して
昔だったら

｢何 バカなことしてんだ｣って
多分 言われたと思うんですけど

それを理論化して
再現性もあるっていうのを

ちゃんと学べて｡

やっぱり
もう一回 見なきゃダメですね｡

ただ あんまり
ホントに…｡

それだけは ホント
皆さん お気を付けください｡

＜『カズレーザーと学ぶ｡』
来週の…＞

私たちが…｡

＜お楽しみに！＞

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