※本記事は、India AI Impact Summit 2026にて開催されたセッション「AI and the Future of Skilling（AIとスキリングの未来）」の内容を基に作成されています。本セッションは、AIが経済を変革する中で、AI時代に対応できる人材をいかに育成するかをテーマに、政府・産業界・学術界のステークホルダーが一堂に会し、政策の道筋、産学連携、教育機関のAI対応力、未来志向のスキリング枠組み、高等教育における能力構築などについて議論したものです。
本セッションには、以下の登壇者が参加されました。MITのDr. Vijaykumar氏（教育未来学者であり、MITのOpenCourseWareなどオンライン教育の先駆者）、IICT（Indian Institute of Creative Technologies）創設ディレクターのAshish Kulkarni氏（AVGC-XR分野の第一人者）、元NSDC（National Skill Development Corporation）マネージングディレクターで行政サービス出身のDr. Manish Kumar氏（著述家であり世界銀行等への助言者）、EkStep Foundation共同創設者のShankar Maruwada氏（Aadhaarをはじめとするデジタル公共財の推進者）、そしてMIT Media LabのProject Nandaを率いるDr. Ramesh Raskar教授（MIT教授）。モデレーターはKPMGのNandan氏が務め、記念品贈呈にはNilachal Mishra氏およびKPMGグローバル政府アドバイザリーEMEA責任者のPier Stefano氏が登壇されました。
本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。動画はYouTube（https://www.youtube.com/watch?v=3UB5kRjmDa4 ）でご覧いただけます。
1. セッションの開幕とテーマ導入
1.1 パネリストの歓迎・紹介と進行ルールの説明
司会（Nandan）： 皆様のご許可をいただき、インドの伝統的な作法に則って、まずは壇上のパネリストの皆様をお迎えするところから始め、その後すぐに本題に入りたいと思います。特に順番に意味はございませんが、ご着席いただいている順にお声がけしてまいります。まずはMITのDr. Vijaykumar、ご登壇ありがとうございます。続いてNilachal Mishraさん。Nilachal Mishraさんは私どもの政府・公共部門アドバイザリーのリーダーで、多くの方がご存知かと思いますが、今回のこの場を実現させた立役者でもあります。次にAshish Kulkarniさん。Ashish KulkarniさんはIICTの創設ディレクターで、予算案でも大きく取り上げられた方ですが、この構想自体は十年以上前から存在しているものです。そしてDr. Manish Kumar。皆様よくご存知のDr. Manish Kumarは、以前NSDCのマネージングディレクターを務められ、行政サービスにも携わっておられました。私自身、彼が日々取り組んでいることから多くを学ばせていただいております。続いてShankar Maruwadaさん。EkStep Foundationの創設者であり、その業績は私たちの日常に大きな影響を与え続けています。Aadhaarを誰が忘れられるでしょうか。そして、MIT Media LabのDr. Ramesh Raskar教授に心からの感謝を申し上げます。Vijaykumar教授とRamesh博士は、数時間前にインドに到着されたばかりで、それでもこうしてお越しくださったことに感謝いたします。わずか一、二時間の睡眠しか取れていないにもかかわらず、これほど聡明で穏やかでいらっしゃるのは、私たちが恥ずかしくなるほどです。さて、本題に入る前に、まずパネルの記念写真を撮影したいと思います。
司会（Nandan）： Ashish Sood大臣は、残念ながらこの場にご参加いただけませんでした。おそらく現在こちらに向かっておられるところかと思いますが、私たちは時間通りに始めなければならず、複数のセッションが控えておりますので、このまま進めさせていただきます。その他のパネリストの皆様のプロフィールについては、すでに皆様にご覧いただく機会があったかと存じます。私たちに与えられた時間はわずか55分ですので、お一人おひとりを詳しくご紹介することはいたしません。正直に申し上げて、もし私が一人ひとりを個別に紹介し始めたら、それだけで一時間を超えてしまうのではないかと恐れております。ですので、皆様のご許可をいただき、詳しい紹介は省略させていただきます。皆様ご自身の言葉のほうが、何よりも雄弁に語ってくださることでしょう。これからの55分ほどで、まず私たちの間で一巡の議論を交わし、その後、会場の皆様との対話の時間を設けたいと考えております。その際のルールを先に申し上げておきますと、お一人につき30秒から1分ほどで、このセッションについてのお考えをお聞かせいただきます。できるだけ多くの方のご意見を伺えるよう、この30秒から1分という時間は厳守させていただきます。これについては、後ほど改めてご案内いたします。
1.2 モデレーターによる導入：技術的破壊の歴史と問題提起
司会（Nandan）： それでは本題から始めましょう。テーマは「AIとスキリングの未来 ― 人的資源の強化と高等教育機関の変革」です。長いタイトルですね。私たちはこのテーマについて熟考を重ねました。そして気づいたのは、これからの未来は、学位や卒業証書といったものよりも、むしろ「スキリング」が中心になるということです。この言葉が何を意味するにせよ、そこには複数の含意があります。すでに多くの若者たち、そして今日この会場にも多くの若い顔が見えますが、彼らはこう言っています。「自分に必要なのは、自分が何を身につけ、何ができるかであって、自分が有能だと証明する紙切れではない」と。ですから私たちは、スキリングの未来を、それが教育機関をどう変革していくのかという観点から見ようとしているのです。
司会（Nandan）： ではなぜこれが重要なのでしょうか。今でこそAIが流行語となっていますが、こうした破壊的変化は決して新しいものではありません。私は過去に起きた同様の破壊を振り返ってみたいと思います。18世紀頃、産業革命が起きたとき、人々はこう言いました。「機械がやってくる。あまりに効率的だから、私たちの仕事をすべて奪ってしまう。もう人間にやることは何も残らない、私たちは終わりだ」と。当時は農業や交易が中心でした。その後、製造業という産業が生まれました。しかし失われたものは何もなく、経済はただ大きくなり、より多くの人が仕事を得て、より豊かになったのです。さらに最近では、コンピュータが導入されたとき、私はまだ若く、学生でした。誰もがこう言いました。「コンピュータが入ってきた。人間の代わりに考えるようになる。もう仕事はなくなる」と。「コンピュータが仕事を奪う」と抗議活動まで起きました。もちろん変化は起きました。しかし新たな仕事がさらに多く生まれ、一部の仕事は消えましたが、経済は改善し、雇用は増え、より多くの能力が培われ、何も変わることなく人生は続いていったのです。
司会（Nandan）： インターネットが登場したときも、同じような話が繰り返されました。「インターネットがやってきた。すべての人をつなげるのだ」と。私はワールド・ワイド・ウェブと、それがもたらす情報のあり方に圧倒されました。私たちコンサルタントは、情報を集め、整理し、クライアントに提供することで生計を立てていました。それが突如として消え去ったのです。インターネットは、ありとあらゆるものへのアクセスを文字通り与えてくれました。ここでもまた、人々は「もう仕事はなくなる」と考えました。しかし実際には、ただ普通の郵便が電子メールになり、普通の商取引が電子商取引になっただけでした。そしてそれは続き、より多くの仕事が生まれたのです。唯一の違いといえば、いくつかのものが姿を消したことでしょう。かつて「郵便電信省」と呼ばれていたものを覚えている方もいらっしゃるかもしれません。「電信」の部分はあっさりと切り捨てられ、ただの「郵便省」になりました。このように変化は確かに起きましたが、同時にソーシャルメディアのようなまったく新しいものも生まれました。Appleが生まれ、Googleが生まれ、今では大きな雇用が生まれています。
司会（Nandan）： なぜこのような話をするのか。人工知能は、まさにそうした大きな破壊の一つとしてやってきたものだからです。再び人々はこう言っています。「これほど破壊的なものが現れた。これまで何日もかかっていたことが、数分でできてしまう。私たちに役割はあるのか。人間に残されるものはあるのか」と。私の推測では、AIは過去がそうであったように、新しい産業を生み出すでしょう。新しい能力を生み出し、経済はただより良く、より大きくなっていくでしょう。そこで本日は、もしこれがこれから起きるシナリオであるならば、私たちの教育機関は何をすべきなのかを議論したいのです。このポストAIの世界で誰かが成功するためには、人的資源こそが決定的に重要になります。私たちは準備ができているでしょうか。私たちの教育機関は準備ができているでしょうか。それとも何か手を打つべきなのでしょうか。たとえばかつて、コンピュータ・アプリケーションという新しい課程が生まれ、学士号（BCA）や修士号（MCA）が登場しました。これもまた、新たな破壊が起きたからこそ生まれたものです。私たちは今、新しい課程、新しい形式、新しい教育法を考えているでしょうか。それはどう進化していくのでしょうか。
司会（Nandan）： こうした背景を踏まえ、本日のパネリストの皆様は、それぞれ非常に異なるバックグラウンドをお持ちです。教育のあり方を定義してこられた終身在職権を持つ academician の方々もいれば、物事がどう展開していくかを予測してこられた方々もいます。そしてこの変化を土台に新しい産業を生み出し、その実現の当事者となってこられた方々もいらっしゃいます。さらに、デジタル公共財という規範をインドにもたらされた方も、本日このパネルにおられ、後ほど詳しくお話しいただく予定です。それでは、これ以上前置きをせず、さっそくパネルに入りたいと思います。
2. Dr. Vijaykumar（MIT）：教育変革と「スケールでの質」
2.1 教育未来学者の立場と「変化の中で保持するもの」
司会（Nandan）： それでは、Dr. Vijaykumarに口火を切っていただきたいと思います。先生は、MITにおける新しい教育モデル、オンライン教育の先駆者として、長年にわたり多くの構想を生み出してこられました。先生にお願いしたいのは、何が変わっていくのかということだけでなく、先生のお考えでは何が変わらないのか、その点についてもお聞かせいただきたいということです。
Dr. Vijaykumar： これで大丈夫でしょうか。私はMITで働いておりますので、スイッチの入れ方くらいは心得ております。おはようございます。Nandan、このような錚々たる顔ぶれの中に私を加え、お招きいただいたことに本当に感謝いたします。そして、お集まりいただいた皆様にも感謝申し上げます。私はいくつかの視点を共有させていただきます。あらかじめ申し上げておきますと、私は教育者として、教育論者として、AIを「教育の変化」という文脈の中に位置づけたいと考えております。ですので、私の話はAIそのものについてというより、教育の変化についての話が中心になります。AIについては多くの語るべきことがありますし、後ほど非常に興味深いお話も伺えることでしょう。それからNandanが触れてくださった「未来を予測する」という点についてですが、私は皆様に思い出していただきたいことがあります。私は本来、教育未来学者（educational futurist）としての訓練を受けた人間です。未来学者として私たちが掲げてきたことの一つは、「私たちは未来を予測するのではない。他者が望ましい未来を実現できるようにすることが私たちの仕事だ」ということです。これこそが、教育者として私たちが携わっている事業であり、私たちの誰もがそうあってほしいと願う事業なのです。
Dr. Vijaykumar： Nandanとはこのテーマについてここ数週間ほど事前に話し合ってきました。彼は私に「では、私たちは何を保持し続けるべきなのか」と問いかけました。少し宣伝になりますが、私は今、MITの同僚であるElana Cookとともに、二冊目の著書を執筆している最中です。タイトルは『Invariants and Innovation（不変なるものと革新）』と申します。要するに、MITで30年間にわたり数々の教育的革新を重ねてきた中で、私たちが本当にしがみつき、抱きしめ、変化さえも駆動し、変化をうまく乗りこなす助けとなるような、核となる信念、原則、実践、価値観が存在するのではないか、ということを問うものです。未来に向けて物事を変え続ける中で、私たちは何を保持していくのか、という問いです。私が常々多く語っているのは、この新しい世界には、それに応えるためのアフォーダンス（手立て）と、それに応えるべき必要性の双方が備わっているということ、すなわち「スケールにおける質（quality at scale）」という主題です。これが私の持ち込みたい次元です。ですので、この文脈における「質」とは何を意味し、「スケール」とは何を意味するのかについて、少しお話ししたいと思います。
司会（Nandan）： ぜひお願いいたします。
Dr. Vijaykumar： では、ちょっとした「未来の歴史」を皆様にお話ししましょう。1999年、MITはOpenCourseWareというものを立ち上げました。多くの方がご存知のように、これはMITのすべての授業のコンテンツを世界中に無償で公開するという取り組みでした。興味深いのは、当時何が起きていたかということです。私たちは実のところ、「遠隔教育にどう取り組むか」を模索していました。Nandanがおっしゃっていたように、こうしたサイクルが繰り返されてきたのです。遠隔教育に私たちは何ができるのか。このMITならではの学びの経験を、いかにして、普段私たちが対象としていない外部の人々にまで広げられるのか。そしてそれをどうスケールさせるのか。当時、コンテンツを取り扱い商業化しようとする取り組みが数多くありました。私たちはCouncil on Education Technologyというものを運営していました。教員、私の同僚たち、そして指導部はこう言いました。「待て、待て。もし価値を広げたいのなら、まずその価値が何であるかを知らなければならない。MIT教育の本質的な価値提案、質の提案とは何なのか」と。私たちは、intensity（密度の濃さ）や drinking from the firehose（消火ホースから水を飲むような猛烈さ）といった、皆様も聞き覚えのあるような、ごく典型的な言葉を使っていました。しかし、それが本当のところ何を意味するのか。私たちはこう考えました。「私たちが大切にしているものがいくつかある」と。私たちはアクティブ・ラーニングを非常に重視しています。実際、minds-on, hands-on（頭を働かせ、手を動かす）という言葉を使っています。MITのロゴには mens et manus、すなわち「精神と手」と記されています。もっとも、今では思いやりの要素を加えるために、mind, hand, and heart（精神、手、そして心）となっていますが。アクティブ・ラーニング、つまり分析的な厳密さと、難問を解決するための実践的な取り組みとの融合は、私たちにとって大きな意味を持っていました。これはMITのカリキュラム全体を通じて見ていただけるものです。
2.2 OpenCourseWareから「スケールの再定義」とUniversal AIへ
Dr. Vijaykumar： 私たちは「これこそが私たちのやっていることだ」と考えました。しかし1999年当時、私たちはそれを対面での経験、すなわちオンサイトの経験としてしか実現する術を知りませんでした。なぜなら、このような教育はコンタクトスポーツであり、同時にチームスポーツでもあるからです。そこで私たちは、こう考えました。「私たちはこれをこの場でしか実現する方法を知らないのだから、スケールさせるために当時取りうる唯一の誠実な方法は、私たちがやっていることすべてを写真に撮って世界と共有することだ」と。そしてそれは謙虚さの表明でもありました。なぜなら私たちはこう言ったからです。「これはMIT教育そのものではない。これはMITの教育リソースを公開しているにすぎない。私たちはこういう形で共有しているのだ」と。それは補助教材として使われました。当時の「スケール」とは、そういう意味で、そういう形で実践されていたのです。しかし、まさにNandanがおっしゃった私たちが今いるこの段階のように、今日のAIのような破壊的な力は、「私たちが本当に大切にしているものは何か」を改めて省みさせる強制機能（forcing function）なのです。新しいスキル経済のために私たちは何を意味するのか、学習者を準備させるにあたって基礎的な能力として何を求めるのか。ここで私が「学習者（learners）」という言葉を使っているのには理由があります。
Dr. Vijaykumar： スケールについても、当時から多くが変わりました。今日では、社会には非常に複雑で困難な問題があります。気候について語り、AIについて語り、あらゆる種類の激変があり、健康の問題もあります。一つはっきりしているのは、社会のグローバルな問題は、個々の学問分野の中だけでは解決できないということです。分野横断的(cross-disciplinary)であることが必要であり、学問分野の境界を超えることが必要なのです。そして、こうした困難な問題は、その複雑さゆえに難しさを増していますが、それでも私たちはその難問に取り組みます。ただしその際、能動的で実践に基づく学習体験を見失いたくはありません。この新しい世界の中で、それをどう実現するかが問われているのです。
Dr. Vijaykumar： スケールについては、非常に興味深いことがあります。1999年、私たちはこのすべてを受け取りました。それはまるで、そこに均質な市場が存在しているかのようでした。「これを受け取って、マクドナルドの方式のように、何百万人もの人々に配布すればいい」というように。実際、OpenCourseWareは長年にわたり世界中の何百万もの学習者にアクセスされてきました。しかし、今では何かが変わったのです。今や私たちはこう考えています。学習者たちを見れば、彼らはそれぞれ異なる志を持ち、異なる動機を持ち、異なる準備状態でやってきます。彼らはアップスキリングのために、キャリアのさまざまな段階でやってきます。彼らはもはや従来の17歳ではなく、成人学習者なのです。すると突如として、スケールとは一つのものを何百万人にも配布することではなく、多くのものを、多種多様な人々に届けることを意味するようになります。私はMITの同僚たちによくこう冗談を言います。「スケールはスカラーではなく、ベクトルなのだ」と。大きさと方向の両方を持っているのです。これは複雑さを増大させます。
Dr. Vijaykumar： これは一見すると気の遠くなるような話に思えます。困難な問題の複雑さ、それは私たちも実感しています。MITのさまざまなプログラムでもそれを目にします。二年前、私たちはまさにこの場で「Day of AI」を立ち上げていました。学生たち自身が選ぶ問題というのは、彼らが本当に気にかけている問題、自分たちにとって意味のある問題、そして社会に貢献できると感じられる問題なのです。これが「行動する」という部分であり、彼らは本物の解決策を生み出したいと望んでいます。ですが、そこにスケールの次元が加わると、「なんということだ、これは途方もない」となるわけです。ここで私は少しトーンを和らげたいと思います。これは確かに困難ですが、私が根っからの楽観主義者だからというだけではありません。供給側には良い要素がたくさん揃っているのです。私たちにはいくつかの資産があります。まず、学習科学（learning science）です。私たちは学習について、人がどう学ぶかについて、学習曲線や忘却曲線について多くを学んできました。そのおかげで、学習のための差別化された経路を実際に作り出すことができるのです。しかし、それをどうスケールさせるのか。そこでAIです。第二に、私たちはテクノロジー、とりわけAIという新しいアフォーダンスを手にしています。形成的評価(formative testing)を行うことができ、ガイド付きの学習経路を提供することができ、多種多様なニーズを持つ大勢の人々に応えることができます。そして第三に、私たちはより深く関わるエコシステムを持っています。機関同士、グループ同士、そして産業界とのパートナーシップを実際に活用しているのです。この三つの要素があれば、私たちはこの新しいスケールの定義と、新しい複雑さに本当に対応することができます。
Dr. Vijaykumar： 申し訳ありませんが、最後に一つだけお伝えさせてください。締めくくりとして申し上げますと、私たちはOpenCourseWareから始まりました。そして今日、私たちは「Universal AI」と呼ばれるプラットフォームを立ち上げました。これは基礎的なAI学習のためのモジュール式の対話型コースの集まりです。そしてその上にもう一つの層として、ドメインに関連したAIの垂直領域があります。精密医療のような健康分野におけるAI、製造業のためのAIといったものです。この基礎コース群は、この春に立ち上げられたばかりです。私たちの意図は、10億人の学習者に到達することです。これはオープンラーニングでこの取り組みを率いているDimitrisの意図でもあります。Universal AIはこれらすべてを備えており、モジュール式で、AIを活用し、学習のためのさまざまな経路を提供します。これが、今日版の私たちのOpenCourseWareなのです。ユニバーサル・ラーニングであり、その最初の提供物がUniversal AIなのです。ありがとうございました。
司会（Nandan）： ありがとうございます、先生。まさにそれこそが私たちに必要なもの、スケールにおける質です。そして先生は「忘れる技術」についても触れられました。再び学ぶ前に、多くのことを学びほぐす(unlearn)必要があるのかもしれません。10億人の学習者とおっしゃいましたが、その学習者ならここに全員揃っています。いえ、それ以上です。ですから私たちは、スケールにおける質だけでなく、AI関連の取り組みについても大いに期待しております。私たちは、ある意味では何があるのかまだよく分かっていない一方で、別の意味では非常に飢えてもいるのです。そしてインド人の常として、いったん取りかかれば、私たちは速く動きます。ありがとうございました。
3. Ashish Kulkarni（IICT）：メディア・エンタメと創造的技術
3.1 AIの全工程浸透と「感情的知能」「Emerging Intelligence」
司会（Nandan）： それでは次に、Ashish Kulkarniさんをご紹介し、お願いしたいと思います。私は彼を、インドで起きたAVGC-XR革命の父と呼んでいます。皆様の中にはご存じない方もいらっしゃるかもしれませんが、AVGCという言葉はAshishさんが生み出したものです。それも今日のことではなく、何十年も前のことです。私が思っていたよりもずっと前から、彼はこの言葉を使っていたのだと気づきました。アニメーション、ビジュアルエフェクト、ゲーミング、コミック、そしてエクストリームリアリティ、いえ。
Ashish Kulkarni： エクステンデッドリアリティ（拡張現実）です。
司会（Nandan）： 失礼しました、エクステンデッドリアリティですね。これらは今や私たちの生活の一部となっています。最近の予算案でも、Indian Institute of Creative Technologies（IICT）という新しい機関について読まれた方もいらっしゃるでしょう。これはAshishさんが創設ディレクターを務めておられ、長年にわたってこの構想を描いてこられたものです。Ashishさん、お伺いしたいのですが、エンターテインメントというのは当然ながら一つの産業セクターであり、劇場の時代からゲーミング、そしてあらゆるビジュアルエフェクトに至るまで、多くの変化を経験してきました。今では没入型の体験になっていると理解しています。これはどこへ向かおうとしているのか、そしてAIがどう役立ちうるのか。また、なぜ教育機関がこのセクターにとって重要な意味を持つのか、その点についてお考えをお聞かせください。私どもKPMGも、Ashishさんが手がけておられる新時代の機関のいくつかについてご一緒させていただく素晴らしい機会に恵まれました。このセクターにおいて、機関に及ぼす影響について、どのようにお考えでしょうか。
Ashish Kulkarni： メディアとエンターテインメントに関して言えば、AIはすでに私たちのビジネスのありとあらゆる側面に入り込んでいます。グラフィックスから、脚本を書くことまで、最終的な映像を生み出すことまで、さらにはまったく異なる規模のものを作り出すことまで、あらゆる工程にAIが浸透しているのです。とはいえ、新時代のストーリーテラーのためのカリキュラムを設計するにあたって私が見ているいくつかの課題があります。その一つは、皆様が定義するところの「学期」というものが、毎学期ごとに異なる学期にならざるを得ないということです。なぜなら、早い段階で身につけられるのは基礎的なスキルだからです。インドは残念ながら、当初の教育政策において、創造芸術、パフォーミングアーツ、デザイン、スポーツを主流のカリキュラムに取り入れていませんでした。それがようやく入ってきたのはNEP 2020以降のことで、しかも6年生から、6年生から12年生にかけての段階に限られています。そこでIICTで私たちが取り組んでいることの一つは、子どもたちが自分の道を見つけられるよう、基礎的な学びの経路を本当に整えることです。ちょうど、物理・化学・数学を学んでエンジニアリングに進む、物理・化学・生物を学んで医学に進む、そして商学の道に進む、というように。私たちは、デザイン、ストーリーテリング、映画制作、そしてスポーツのための経路を作っているのです。創造芸術とパフォーミングアーツを土台として、そして私たちはスポーツもパフォーミングアーツの一つと考えています。
Ashish Kulkarni： こうした取り組みを進める中で、私たちは、AIが私たちのあらゆる工程に実際に影響を及ぼしていることに気づきました。アイデア出しから脚本、そして画面に至るまで、私たちには52もの異なる工程があります。そして今日、AIによってできない工程は一つも考えられませんし、それをスケールで行えないものもありません。課題はまだ残っていますが、その課題は解決できるものです。私たちが見据えていることがいくつかあります。正確に申し上げれば、私たちは今この時点で「AIを超えたもの」を見ています。なぜなら、私たちのビジネスは人工知能だけに関するものではないからです。私たちのビジネスは、その大部分が感情的知能(emotional intelligence)に関するものなのです。ストーリーテラーとは、感情的に成熟し、感情的に知的な人間だからです。皆様もどんな映画でも、見始めれば引き込まれ、そのまま見続けたくなるでしょう。皆様に手を挙げていただきたいのですが、最近ウェブシリーズをご覧になっている方はどれくらいいらっしゃいますか。ほとんどの方ですね。では教えてください。1話1時間の10話からなる新シーズンが公開されたとして、皆様はそれを10か月かけて見ますか。10週間かけて見ますか。いいえ、最初の24時間以内に見たくなるはずです。なぜだかお分かりですか。それは、ストーリーテラーが感情的に成熟した人間、感情的に知的な人間だからです。それこそがストーリーテリングに込められているものなのです。
Ashish Kulkarni： 物語の始め方、そしてエピソードの終わらせ方によって、何があろうと次のエピソードに進まずにはいられなくなるのです。ですから問題は、今やもう一方の側、つまり配信、マーケティング、そしてリーチの側にも完全なAIエコシステムが整っており、その能力も飛躍的に高まっているということです。インドはあらゆる意味で最大の事例研究の場です。私たちには7億人のアクティブなスマートフォンユーザーがいます。2027年には、最も安価な料金で良質なデータにアクセスできる、およそ10億人のアクティブなスマートフォンユーザーになるでしょう。人々は最良の形でコンテンツにアクセスでき、それはゲーミングのエコシステムにも及びます。だからこそ私たちは、Indian Institute of Creative Technologiesを設立することを決めたのです。これは20年にわたる懸命な働きかけの末に、ようやく認可されたものです。とはいえ、それは素晴らしい第一歩です。
3.2 コンテンツ体験の3形態と教育システムの課題
Ashish Kulkarni： 学校の設立に関して申し上げますと、私はここで譲れない一線を引かなければなりませんでした。人々は「AIの学校を作ろう」と言うのですが、私はこう言いました。AIはセンター・オブ・エクセレンス(center of excellence)にはなり得る、と。しかし私たちが作る学校は「School of Emerging Intelligence（萌芽する知能の学校）」なのです。なぜなら私たちはAIだけを扱うのではなく、感情的知能も扱い、さらには行動的知能(behavioral intelligence)も扱うことになるからです。そして私は、デバイスやさまざまなスクリーンを持つ人々の「デジタル行動的知能」とも呼んでいます。私たちは今日、スクリーンの時代に生きています。何があろうと、私たちは一日に4時間から5時間、あるいは6時間を、何かしらのスクリーンの前で過ごしているからです。ですからこれを「スクリーンの時代」と呼んでいるのです。そしてこのスクリーンの時代において、AIが今まさに創造の過程で可能にしてくれる、さまざまな種類のコンテンツの活性化があります。
Ashish Kulkarni： 一つ目は、映画やウェブシリーズ、その他多くのものを作ることです。これらは受動的な創作物で、皆様はそれを見て、消費します。受動的に見ているだけでも、深く引き込まれることはあるでしょう。二つ目は、拡張現実とゲーミングです。ここでは皆様自身が物語を前へと進めることに関与します。だからこそ皆様の関与の度合いはより高くなります。そして、エクステンデッドリアリティとは、皆様の周囲の環境そのものが変化するものです。皆様はその環境の内側にいるのです。これが、現時点におけるさまざまな形態の萌芽的なストーリーテリングです。インドは今、150以上の博物館を建設しており、そこではさまざまな形で素晴らしいテクノロジーが使われています。私はその多くに関わることができ、幸運に思っています。
Ashish Kulkarni： そして教育は、こうした流れに本当に歩調を合わせていかなければなりません。かつては「これを撮りなさい」と言っていた時代がありました。しかし今では、AIがその画像を作り、AIがその映像を作ってくれます。ただし、AIが生み出した出力が、皆様が公開するにふさわしい正しいものかどうかを見極められなければなりません。Rajkumar Hiraniは今日における最高の編集者の一人ですが、そうした編集者の役割をシステムの中に取り込めるのか、そして私たちが「human in the loop（人間の関与）」と呼ぶものを省くことができるのか。現時点では、私は「いいえ」と申し上げます。その判断力というのは、実際には皆様の周りで起きている経験から生まれてくるものだからです。もちろん、それもいずれAIによって乗り越えられるかもしれないことは分かっています。しかし、子どもたちにとって基礎的なスキルは非常に重要であり、だからこそ私たちは、人生の早い段階で始めることが大切だと言っているのです。子どもたちがストーリーテリングの文法を理解するために、私たちは6年生から12年生にかけて彼らを準備させる必要があります。今回の予算案で語られたのは、まずは15,000の学校にこれを届けて影響を及ぼしていくということです。私たちはまた、各地のTinkering Labとも会合を持ちました。それらは現在10,000ありますが、さらに50,000の新しいラボが設置される予定です。12日にもデリーでワークショップを開いたばかりで、Deepakさんからは、新たに加わるものが50,000あると伺いました。私たちはぜひ、そこに創造芸術・パフォーミングアーツが組み込まれることを実現したいと考えています。
Ashish Kulkarni： 皆様にとってもう一つ可能性を開くものについて、お尋ねします。人生で音楽を学びたいと思ったことのある方は、どれくらいいらっしゃいますか。手を挙げていただけますか。では、実際に音楽を学ぼうとした方は。そして、それを今も続けている方は。つまり、AIは今や皆様が常時オンラインで音楽を学べるようにしてくれるのです。ここにはLaurenとAubreyという二人が来てくださっていて、彼らはLauren Music Academy.AIを作りました。彼らは今これを実際に作り上げ、私たちは彼らをすべての学校や大学へと連れて行こうとしています。それは素晴らしいプラットフォームで、私はこのプラットフォームがインドから生まれたことを大変誇りに思っています。これは人々が、何歳であっても、どんな時間でも、どんなデバイスを使っていても、創造芸術やパフォーミングアーツを学べるようにしてくれるものです。
Ashish Kulkarni： ですから、スキリングのエコシステムにとっての課題は、学校のカリキュラムであれ高等教育であれ、カリキュラムを絶えず見直し続けることです。AIゆえに、皆様は基礎的なスキルを一つの層としてしっかりと持たせる必要があります。文法は教えられなければならないからです。問題は、実装の段階になったときです。私たちの産業はデジタルのエコシステムに非常に強く影響を受けています。消費者がそのテクノロジーを通じてコンテンツを消費する以上、産業界は常に最新のテクノロジーで更新され続け、その出力も最新のテクノロジーによるものでなければなりません。だからこそ、これから先、毎学期を再定義しなければならなくなるのです。これはすべての教育システムにとって、とてつもなく困難な仕事になるでしょう。
司会（Nandan）： まさにその通りですね。第一学期に教えたことが、第二学期には多くの点で通用しなくなるかもしれない。それがこれから先に予見される課題であり、学生たちが自分の道を見出せるよう、皆様は全体を常に更新し続けなければならない、ということですね。ありがとうございます、Ashishさん。未来は恐ろしいものではなく、むしろ非常にエキサイティングなものだと分かりました。しかし基礎のレベルでは、非常に理にかなったお話でした。お考えを共有いただき、ありがとうございました。
4. Dr. Manish Kumar（元NSDC）：制度経済学から見た教育とAI
4.1 産業と教育のギャップと汎用技術としてのAI
司会（Nandan）： それでは、Dr. Manish Kumarに話を向けたいと思います。Manish Kumarさんは、複数の顔をお持ちです。行政サービスでのキャリアやNSDCでの功績に加えて、今は非常勤の academician でもあり、著述家であり、文筆家でもあります。世界銀行のような機関にも助言をされています。しかし私が特に強い関心を持ち、興味を抱いているのは、彼がAIをどのように用いて、高等教育機関のその歩みを助けようとしているかという点です。彼自身の言葉を借りれば、その目標は「教育の工場モデル(factory model)から、適応的でAIと統合された教育法へと移行するための戦略的スキルを、リーダーシップに備えさせること」だそうです。先生、この点についてお考えをお聞かせいただけますでしょうか。
Dr. Manish Kumar： どうもありがとうございます。私は経済学の視点から、より正確には制度経済学(institutional economics)の視点から、教育とAIをどう捉えているかについてお話しいたします。私が思うに、過去という観点から見れば、教育と産業はおおむね共に成長してきました。industry 1.0があったとき、education 1.0がありました。それは遠く1760年代のことです。1870年頃には industry 2.0に至りました。それは当時開発されつつあった製造システムの時代でした。教育システムもまた、その状況に適応していきました。ところが、ここ100年から150年ほどの時間をかけて、産業は近年とりわけ非常に速く加速してきたのです。ですから、ご覧いただければ分かるように、私たちは industry 4.0にいるのに対し、教育はいまだに education 2.0にとどまっています。これこそが最大の課題だと私は思います。もちろん、インドの国家教育政策(NEP)を含め、さまざまな努力がなされており、それは前身よりもはるかに前向きで、適応しようとしています。
Dr. Manish Kumar： しかし、ここで一つの課題が出てきます。それは、教育システムの内部にある予測可能性(predictability)への欲求、安定性(stability)への欲求、そして「人はいったいどれだけの変化に適応できるのか」という人々の恐れです。ですから、当然のことながら、そこには遅れ、すなわちラグ(lag)が生じます。この点を認識しておくことが重要だと思います。産業には止めることのできない前進があります。そして人工知能によって、それは本当に猛烈に突き進んでいるのです。AIは、汎用技術(general purpose technology)と呼ばれるテクノロジーの一つです。インターネットと同じです。過去には蒸気の力がありました。電気がありました。汎用技術というものは、それほど多くは存在しません。過去2、300年の間で、おそらく5つほどでしょう。最も古いものは、人々がよく例に挙げるように、車輪です。これらは、人類文明がどう動くか、人がどう考え、どう関わり合い、互いにどう振る舞うか、その土台そのものを変えてしまうものです。そして、その最新のものとして登場したのがAIなのです。私たちはもう後戻りすることはありません。すでに到来したテクノロジーの力によって、それはただ、私たちがどれだけ速く適応するか、どれだけうまく適応するかの問題なのです。
4.2 コンピテンシー基盤の学習と世代間学習
Dr. Manish Kumar： さて、教育の部分に話を移しましょう。では私たちは今、世界とどう向き合っていくべきなのか。ここにはいくつか非常に重要な側面があると思います。一つは、産業が特定の能力(competencies)を要求するという事実です。もし私たちが昔ながらのやり方を続けるなら、それはしばしば非常に高くつく教育になります。私にはHarvardやMIT、その他さまざまなところに友人がいて、彼らはよくアメリカの極めて高額な教育について語ってくれます。しかし産業界が求めているのは、何かまったく異なるもののようで、人々は実際に産業界へ出ていったときに、自らをリスキル(reskill)しなければならないのです。そこで問われるのは、これをどう分解すればよいのか、私たちは何をすべきなのか、ということです。私が強く信じていることの一つは、コンピテンシー基盤の学習(competency-based learning)です。なぜなら、それは皆様が持っているあらゆるシラバスを、産業界が必要とするものへと変換する一つの方法だからです。どうやってシラバスを、産業界が実際に求める能力へと変換するのか。そしてそれを、継続的にマッピングし続けなければならないと思います。
Dr. Manish Kumar： というのも、産業界との対話を通じて私が理解するに至ったのは、産業界の中であまりにも多くの変化が起きているため、彼ら自身でさえ、来年どう物事が変わるのかを把握できていないということです。一つ例を挙げましょう。皆様の中にReplit、これはライブコーディングツールの一つですが、これを使ったことのある方がいらっしゃれば分かると思います。1年前、それは自らの尻尾を追いかけているような状態で、出来はかなりお粗末なものでした。しかし今日のそれを見れば、比較にならないほど高度になっています。わずか1年の間にです。ですから、多くのツールが実際に非常に急速に進歩しており、テクノロジーは非常に速く変化しているのです。したがって産業界自身も、ある意味で、これから先の数年で自分たちが何を必要とするのかを見極めることに苦労しています。だからこそ、コンピテンシーの枠組み(competency frameworks)もまた、変化し続け、それに適応し続け、産業界のニーズに応え続ける必要があるのです。これは非常に重要なことだと思います。
Dr. Manish Kumar： 教育システム全体において私が非常に重要だと感じている二つ目のことは、若者たちが新しいツールを習得する速さです。極めて速いのです。彼らは物事の「やり方(how)」を知っています。しかし「何をすべきか(what)」を知らないのです。ですから彼らは、ゲームをしたり、ものを作ったりすることに夢中になっています。彼らはそれを楽しんでいます。それは人生の良い一部分であり、まったく問題ありません。一方で、年長の人々、たとえば私の世代の人々は、「何をすべきか」は分かっていますが、彼らにとってPython(パイソン)とは蛇のことなのです。問題をたやすく解決可能なものへと変換するために、どんなツールが必要なのか、それが理解できていないのです。ですから、もしこの世代間の学習(intergenerational learning)をもっと容易にできれば、つまり「何をすべきか」を理解している人々と、「やり方」を知っている人々とを引き合わせ、共に座らせることができれば、しかもそれを、典型的な教育の場ではなく、もっと非公式な、メンターシップのような環境で、自由に表現でき、自由にコミュニケーションできる場で行うことができれば、それは今日よりもはるかに、はるかに速い変化につながりうると思います。
Dr. Manish Kumar： ですから、AIは私たちに多くの機会を投げかけてくれています。多くの水平的思考(lateral thinking)が必要です。教育システムが一夜にして変わるとは思いません。機関というものは一夜にして変わるものではなく、時間がかかります。しかし、変化が必要だという認識、そして周縁部から新しいものを加えていかなければならないということ、AIと共にもっと創造的にならなければならないということ、これが非常に重要だと思います。それこそが、私たちがAIを最大限に活用できる道だと思います。これが、現時点で私が思うところです。ありがとうございました。
司会（Nandan）： ありがとうございます、Manishさん。盛大な拍手をお願いいたします。
5. Shankar Maruwada（EkStep Foundation）：デジタル公共財とDPI
5.1 非線形の課題とDPIの哲学
司会（Nandan）： それでは、Shankar Maruwadaさんに話を向けたいと思います。皆様、Aadhaarをご存じですね。この会場に、Aadhaarを持たずに入ってこられた方はいらっしゃいますか。それを実現させたのが、このお方です。EkStep Foundationの共同創設者でいらっしゃいます。あまり知られていないことですが、彼はかつて非常に華々しいマーケティングのキャリアをお持ちでした。彼らの損失が、私たちの利益となったわけです。ここにお越しいただき、ありがとうございます。私からの質問はこうです。あなたはこのデジタル公共財(digital public good)の最前線に立ってこられました。教育のためのデジタルインフラを、今まさに作り上げようとしておられます。あなたの指針は何でしょうか。そしてこれは「デジタル公共財」と呼ばれる以上、当然ながら、これからますます多くの人々がこの分野に飛び込んでくることになります。この公共財の一部になろうとする人々に向けて、共有したい指針、学び、あるいは知恵の真珠のようなものはありますか。そして、それが教育システムにどのような影響を及ぼすか、お考えをお聞かせください。
Shankar Maruwada： ありがとう、Nandan。まず、AI Impact Summitの初日のこれほど早い時間に、満員の聴衆を目にできたことを、本当に嬉しく思います。2007年、私は自分の会社を売却し、社会のために何か良いことをしたいと考えていました。それが、私たちが手がけてきた多くの仕事に取り組むことになったきっかけです。私の息子は2006年に生まれました。彼はあと数年で卒業します。これらを振り返ってみると、当時の私の強迫観念(paranoia)は、「もし私が成功した裕福なインド人として、インドのために何かをしなければ、2020年までにインドで内戦が起きるのではないか」ということでした。そういう未来を私は思い描いていたのです。格差、すなわち持てる者と持たざる者(haves and have-nots)の間の隔たり、それをそのまま延長して考えると、しかし2026年の今、私たちはかなりうまくやっています。では、その間に何が起きたのか。問題が非線形(non-linear)に増大しているとき、私たちの解決策が線形にしか成長できないとすれば、その隔たりはただ広がるばかりで、その緊張はいずれ何らかの形で亀裂となって表れます。ですから私たちは、解決策もまた非線形に成長させる必要があるのです。
Shankar Maruwada： そしてそれこそが、皆様の多くがお持ちのもの、Aadhaarです。この中でUPIを使ったことのない方はいらっしゃいますか。皆さんお使いですね。DigiLockerを使ったことのない方は。空港でDigiYatraを使ったことのない方は。これらすべて、つまり、インドのように巨大で多様な国において、いかにして10億人を超える規模へと何かを届けるのか、それを何度も、何度も、何度も繰り返すのか、ということです。私たちは何かをやり遂げ、そしてそれに名前を付けなければなりませんでした。それがデジタル公共インフラ(digital public infrastructure / DPI)と呼ばれるものです。インドは今や、非線形に増大する問題を、非線形のやり方で扱ってきた10年以上の経験を持っています。なぜこれが今重要なのか。AIは、この世代の究極の非線形破壊者(non-linear disruptor)だからです。私たちが始めた頃にはインターネットを目にしましたが、これはそれよりもはるかに大きなものになるでしょう。
Shankar Maruwada： 私の息子が生まれた2006年、もし誰かが私にこう言ったとしたら、つまり「旅をしてその映像を撮り、他の人に見せることを仕事にする人々が現れる。料理をしてその映像を撮り、他の人に見せる人々が現れる。そして彼らは百万長者になり、それが彼らの職業になるのだ」と言われたら、私は「ふざけるな(take a hike)」と言ったことでしょう。しかし今や私たちは、世界最大のYouTubeコンテンツクリエイター経済を擁しており、それには今や名前さえあります。オレンジ経済(orange economy)です。そしてAshishさんのような方々のおかげで、それは指数関数的に成長していくばかりでしょう。また、もし誰かが私に「まだ大学生の若者が、お小遣い稼ぎのためにギグワーカー(gig worker)になり、ものを配達して、入門レベルの誰もが稼ぐのと同じくらいのお金を得るようになる」と言ったとしたら、私はやはり「ふざけるな」と言ったでしょう。配達してお金を稼ぐとはどういうことだ、と。しかしギグ経済は、今や1,000万件の仕事を生んでいます。私の息子が生まれたときには存在しなかった二つの職業です。今日生まれた子ども、その子が私たちのViksit Bharatの目標である2046年から47年頃に卒業する頃には、次にどんな5つの職業が登場するのか、私たちには見当もつきません。
Shankar Maruwada： そして、Manishさんが見事に表現されたように、教育は線形に成長しています。IR 1.0、2.0には追いついたものの、その後は急速に取り残されていきました。では、私たちの人口構成(demographic)を抱えながら、まだ存在すらしていないキャリアのために、今この子たちを訓練するという現実的なチャンスが、どうすれば得られるのでしょうか。私が見るところ、道は一つしかありません。それは、ここでデジタル公共インフラの原則を用いることです。どういうことか。現在、私たちは国として非常にうまくやっていますが、多くの人々が深刻なボトルネックに直面しています。
5.2 構造的ボトルネックの解消と未来のビジョン
Shankar Maruwada： 一つ目。もしあなたがどこかの村にいて、英語やヒンディー語を学んでいなければ、稼ぐことはおろか、学ぶ見込みすら著しく狭まってしまいます。二つ目。私たちがデジタル経済へと移行する中で、DigiYatraの恩恵は目にしてきました。しかし多くの人々は、いまだに紙の世界に生きています。なぜでしょうか。三つ目。市場へのアクセス、つまり仕事はどこにあるのか、どこで訓練を受けられるのか、それを見つけるのが難しいのです。これを変えることはできるでしょうか。あなたの周りでピザを見つけることはできます。タクシーを見つけることもできます。では、あなたの周りで仕事を見つけることはできますか。あなたの周りでスキルを見つけることはできますか。このような構造的なボトルネックが存在しているのです。
Shankar Maruwada： DPIの例を用いるなら、これは何を意味するのか。もし、誰もがインド諸言語(Indic language)での音声サービスに利用できる高品質なデータ、言語データを収集する仕組みがあれば、誰もが、どこにいても、何でも学ぶことができます。AIによって、私の同席の発表者の方々もおっしゃったように、唯一の隔たりは「動機(motivation)」だけになるのです。もし動機さえあれば。20年前であれば、もしあなたが料理に情熱を持っていたり、音楽に情熱を持っていたりして、それをキャリアにしたいと言おうものなら、親に引っぱたかれたことでしょう。しかしこれから先、それが当たり前になります。むしろ、私は誰にでもこう助言します。エンジニアリングに情熱を持っているのでなければ、エンジニアリングには進まないほうがいい。情熱を持っていないものには進まないほうがいい。なぜなら、あなたの子どもたちが卒業する頃には、それはもう存在していないかもしれないからです。
Shankar Maruwada： こうしたことすべてを踏まえて、インドが作り上げてきた共有された能力(shared capability)があります。一つ目はAadhaarです。これは誰もが、自分の望むやり方で利用できます。SIMカードを手に入れるにせよ、銀行口座を開くにせよ。ところで、これはロケット科学ではありません。これは、私たちが道路を持っているのと同じ理屈です。誰かが道路を作り、別の誰かが車を作ります。何が非線形なのか。道路を作る者は、あなたが馬車を走らせようと、牛車を走らせようと、水素車だろうと、EVだろうと、自動運転車だろうと、気にしません。非線形のスケールが来ればいい。私たちはそれを活用するのです。これが、私たちがこの15年間やってきた哲学であり、そして次の15年間にやっていくことでもあります。
Shankar Maruwada： では、私たちはどうやって子どもたちを準備させるのか。答えは、私たちには彼らを準備させることはできない、ということです。市場が特定のスキルを求めてくるでしょう。その時点で、私たちは彼らに基礎的な能力を与えます。そして、人間的な能力と感受性(human competencies and sensitivities)こそが、はるかに重要なのです。NEPはその点で良い仕事をしています。子どもは自分が何を得意とし、何に動機づけられるのかを見出していき、その周りには学ぶためのあらゆる手立てが揃っているでしょう。各地に専門家がいるでしょう。ちょうど、40年前にはIT産業が存在しなかったのと同じように。やがてAppleやAptechといった企業がやってきて、それを立ち上げました。私たちもまた、私たちのような者たち、ICTのような組織、そして数多くの小さな組織、機関、起業家たちのおかげで、それを立ち上げる人々を見出していくでしょう。私たちは、市場が産業のニーズに合わせて革新し、そしてスキリングを提供してくれる、ということを信頼する必要があります。
Shankar Maruwada： もし私がどこかで編集のスキリングコースを受けたとして、それが本物だとどうやって分かるでしょうか。ですから、信頼を生み出す必要があるのです。信頼のコスト(cost of trust)を下げる必要があるのです。デジタルの世界では、音声においても、インド諸言語のAIにおいても、AIの世界においても、こうしたことすべてがはるかに容易に実現できます。そしてこれは、すでに起きていることなのです。詳細に立ち入る時間はありませんが、私はSFの話をしているのではありません。そしてこれもSFではありません。最後にこう申し上げましょう。2025年、BarabankiのRanjiniが、何か生物熱(biothermal)に関する研究をしたいと夢見ているとき、彼女はそれをマラ―ティー語で、あるエージェントに話しかけることで実現するでしょう。そのエージェントが最良の研究を行ってくれるのです。なぜなら、その頃には私たちのデータセンターとAIは、ノーベル賞科学者級のレベルにまで進歩しているからです。想像してみてください。ノーベル賞科学者でいっぱいのデータセンターがあるのです。Ranjiniがそれを使って何ができるのか、私たちには想像すら始められません。
Shankar Maruwada： しかし私たちは、こう信じなければなりません。Ranjiniのような、あるいは自らの一般的な知恵を共有しながらお金も稼いでいる72歳のおばあさんのような、そうした具体的な物語から逆算して考えるのだと。そうしたユースケースから始めて遡り、「道路を作れば技術はやってくる」という哲学を用いるのです。信頼を確立し、資格を検証するための「道路」に相当するものは何か。誰もが音声で、インド諸言語のAIで学べるようにするための「道路」に相当するものは何か。これらすべてが、インフラとして構築されてきました。Blue Dotなら、ピザを見つけることも、車を見つけることもできます。では、仕事を見つけることはできるでしょうか。女の子が奨学金を探しに行かなければならないのはなぜでしょうか。奨学金のほうが、その女の子を見つけてくれるようにはできないのでしょうか。すべて可能であり、すべて今起きていることなのです。これはインフラとして構築されており、誰もがその上に革新を起こし、自らのアプリを作れるようになっています。私が思うに、これはもはや未来ですらなく、今まさに起きていることなのです。そして、2026年のインドは、私たちが取り組み始めた2009年とは違います。世界は今、インドがこれをどう扱うのかを見上げて注目しています。なぜなら、インドが最終的に15億人の国のためにこれを解決すれば、世界はそこから学び、それぞれの世界で再現するからです。私にとって、それこそがエキサイティングなことなのです。ありがとうございました。
司会（Nandan）： ありがとうございます。その一部がまさにここで起きているのですね。盛大な拍手をお願いします。ある意味で、そのSFのような魔法はUPIで実現しました。私自身も、そしてここにいる多くの方々も、財布にお金を持たずに動き回った日々があります。それが実現したのは、これのおかげです。
6. Dr. Ramesh Raskar（MIT）：分散型エージェントとAIの民主化
6.1 AI進化の3段階とマイクロAIの構想
司会（Nandan）： 先ほど、ある一人の客が物売りについて語ったエピソードを思い出します。G20で多くの外国人がやってきてUPIを目にしたとき、ある露店のチャイ売りが私に尋ねたのです。「これの何がそんなにすごいんですか」と。私は彼にこう言わなければなりませんでした。彼らの国ではこれはまったく当たり前のことではなく、彼らにとっては魔法のようなものなのだと。私には理解できない、と彼は言いました。つまり、魔法のようなテクノロジーが、退屈で目に見えないものになったとき、それこそが10億人に奉仕できるようになる瞬間なのです。
司会（Nandan）： まさにその通りですね。見事なお言葉でした。コツは、テクノロジーそのものだけでなく、それを遍在させること、目に見えないものにすること、そしてスケールさせ、信頼できるものにすることなのです。これほど大規模に展開しながら、不正が起きたという話を私たちは耳にしていません。盛大な拍手をお願いします。デジタル公共財について、皆様お一人おひとりが見事に語ってくださいました。さて、それでは光栄なことに、次はRamesh Raskar教授に移りたいと思います。教授は、先ほど申し上げたように、数時間前にインドに到着されたばかりです。教授はMIT Media Labの責任者でもあり、特にAIの特定の領域について、これからお話しいただきます。私が特に興味を惹かれたのは、教授が取り組んでおられるAIにおける分散型技術(distributed technologies)です。複数のエージェントについて語り、それらに力を与えるという。それらはどのように連携して働くのか。そして教育機関はそこからどのような恩恵を受けるのか。お願いいたします。
Dr. Ramesh Raskar： お招きいただきありがとうございます。私はまるで、India AIミッションのオープニングバッツマンと共に登場する最初のセッションにいるような気分です。しかも私たちは、AbhishekというよりはむしろKishanのようなプレースタイルですが。ここに来られて嬉しく思います。ところで、私はMIT Media Labの責任者ではなく、MITの教授です。それからShankarさん、あなたが「料理をして、テレビ番組をして」と言うたびに、私は申し上げたい。take a hike(ハイキングに行け)、と。私は人々にハイキングを始めてもらって、それでもお金を稼げるようになってほしいのです。
Dr. Ramesh Raskar： さて、私たちは今、非常に困難な局面にいると申し上げたいと思います。Shankarさんが2006年に、これは持てる者と持たざる者の世界になりかねないと思った、あの瞬間を描写されましたが、それを持ち出してくださって本当に嬉しく思います。なぜなら、私たちの多くもおそらく今、同じように感じているからです。ここにいる皆様の中で、AIに興奮している方はどれくらいいらっしゃいますか。では、本当に怖いと思っている方は。では、その両方だという方は。そうですね。これこそが、まさにその瞬間なのだと思います。20年が経って、私たちはまた同じ瞬間にいるのです。その理由は何か。私たちは皆、AIのいわば「工場フェーズ(factory phase)」にいると考えているからです。つまり、4つか5つの企業がAIを作り、私たちはただその下流(downstream)にいて、それを使うだけだ、という考えです。そして私たち全員が抱いている懸念は、世界に数学教師がたった一人しかいなくなるのではないか、ということです。世界に糖尿病の専門家がたった一人しかいなくなり、他の誰もが、そのAIをいわば主人として受け取り、自らは奴隷になってしまうのではないか、と。
Dr. Ramesh Raskar： こうして私たちは、私が「知能の奴隷化(intelligence slavery)」と呼ぶ状態へと移行していくことになります。たとえ人々が職を失わなかったとしても、その仕事は魂のない、心のない仕事になり、彼らがやっていることといえば、ただこのAIを使い、それを届けることだけになるのです。数学教師がそれを自分の生徒に届け、というように。これが私たちが陥りかねないリスクです。そしてこれは、産業革命でも起きたことです。機械が主人となり、従業員はただの奴隷となって、非常に危険な条件のもとで働かされました。しかしそれは、私たちがAIの工場モードにいるからです。なぜなら、それは非常に高価で、莫大な設備投資(capex)を必要とし、大量のデータ、1億ドルの給与、原子力発電所などを要するからです。しかし幸いなことに、私たちはそこから「ガレージの時代(garage era)」へと移行しつつあります。私たちの多くが自分自身のAIモデルを作り、サービスを提供し始められる時代です。これは良いことですが、何百万ものモデルというわけにはいかず、せいぜい数百でしょう。
Dr. Ramesh Raskar： しかしごく近いうちに、私たちは「バザールのモデル(bazaar model)」、バザールの時代へと至るでしょう。私たち誰もが自分自身のAIモデルを作り、訓練し、それが自らの生計の一部となり、誇りの一部となり、私たちが何者であるかというアイデンティティの一部となる時代です。そしてひとたびバザールモデルへ移行すれば、先ほどShankarさんから伺った「発見(discovery)」、そしてこの多面的なマーケットプレイス(multi-sided marketplace)を作るということが、非常に重要になってきます。世界でただ一つ、このバザールモデルをすでに解き明かしている国があります。先ほど伺ったように、学生が奨学金を見つけるのではなく、奨学金のほうが彼女を見つけるべきだ、というあの話です。このプッシュとプルの関係を切り替えたとき、それを成し遂げた国は世界に一つしかありません。そしてDPIのおかげで、それがどの国かは私たちにも分かります。ですから私たちは、できるだけ速くバザールモデルへと切り替え、一つの主人のモデルしか存在せず、私たちはただその下流にいるだけという、ディストピア的な世界に陥るのを避ける必要があるのです。これが一つの側面です。
Dr. Ramesh Raskar： もう一つの側面は、自分自身のマイクロAI(micro AI)を持つとはどういうことか、ということです。たとえばPowerPointを例に取りましょう。確かにMicrosoftはPowerPointを売っているかもしれませんが、あなたのスライドは私のスライドとはまったく違って見えます。ちなみに、私のスライドのほうがあなたのものより美しいと思っていますが。皆様もご自身についてそう思いたいことでしょう。そして、自分が作ったスライドに対して私が抱く誇りは、Microsoftに譲り渡す誇りではありません。私はその手柄を自分自身のものとして受け取ります。私たちは、それと同じような世界に生きたいのです。私たち一人ひとりが作るマイクロAI、それをAIエージェント(AI agents)と呼びましょう。私たち一人ひとりが作るAIエージェントは、私たちの代理人、私たちのデジタルな代表者、私たちの使い(dude)、メッセンジャー、使者(envoy)となるのです。そしてそれは突如として、私たちに、中央集権的(centralized)にではなく、高度に分散的(decentralized)に考えることを求めます。そしてここでもまた、DPIがそれを可能にするのです。ですから、教育においても、健康においても、旅行においても、エネルギーにおいても、分散化(decentralization)こそが、このDPIモデルの強みなのです。
6.2 エージェント型ウェブとProject Nanda
Dr. Ramesh Raskar： では、これはスキリングの側面において、DPIにとって何を意味するのか。先ほど私たちは、このAIを通じて、何百人ものノーベル賞受賞者級の科学者に、指先一つでアクセスできるようになると伺いました。しかし私はこう申し上げたい。私たちには、この国に15億人の、ノーベル賞受賞者に匹敵する専門家が必要なのだ、と。なぜなら、彼ら一人ひとりが提供できるものを非常に多く持っているにもかかわらず、摩擦(friction)があるために、経済に貢献することができずにいるからです。彼らが村にいるから、あるいは適切な教育を受けられないから、というだけの理由で。しかし、エージェント型の世界、エージェント型のウェブ(agentic web)は、巨大な平等化装置(equalizer)になろうとしています。これこそが、私たちが胸を躍らせていることなのです。
Dr. Ramesh Raskar： これは私のこの10年間の研究テーマです。私たちはそれを「Internet of AI Agents(AIエージェントのインターネット)」と呼んでいます。それはAIについてのものでも、AIエージェントについてのものでもなく、AIエージェントのインターネットなのです。少し宣伝させていただくと、それこそがProject Nandaが目指しているものです。私はいつもNandan Nilekaniに、これは彼にちなんで名付けたのだと冗談を言うのですが、Nを一つ付け忘れてしまったのです。Nandaは、Networked AI agents in Decentralized Architecture(分散型アーキテクチャにおけるネットワーク化されたAIエージェント)の略です。長くて言いにくいことは承知していますが、これは私の妹の名前でもあるのです。ぜひprojectnanda.orgをご覧ください。
Dr. Ramesh Raskar： そして私が思うに、私たち全員にとっての好機は、心の中のモデル(mental model)を変えることにあります。なぜなら私たちは、銀行を介さずに取引をするようになり、病院に行かずにケアを受けるようになり、そして何より重要なことに、これ以上学校を建てることなく、教育や学びを得られるようになるからです。ですから、国のスキリングについて考えるとき、これは私たち全員にとって、非常に興味深い局面なのです。
司会（Nandan）： ありがとうございます、先生。本当に素晴らしいお話でした。
7. セッションの締めくくり
7.1 閉会と記念品の贈呈
司会（Nandan）： 本当にありがとうございました。素晴らしいひとときでした。ただ、残念なことが起きております。この1時間という枠組みの中で、私たちが退出する前に、次のチームがもう「早く出てくれ」と私たちをせっつき、押し出そうとしているのです。彼らが実際になだれ込んでくる前に、ここで終わりにする必要があるのかもしれません。けれども、これほど素晴らしい聴衆でいてくださったこと、そして皆様がご自身のお考えを分かち合ってくださったこと、心より感謝申し上げます。本日伺ったお話は、その一つひとつが一日では語り尽くせないほど多くのものを含んでおり、登壇者の皆様から学ぶべきことが本当にたくさんありました。
司会（Nandan）： さて、ここで私の喜びとなりますのが、ささやかな記念品をお贈りすることです。Nilachalさんと、Pier Stefanoさんにお願いしたいと思います。Pier Stefanoさんは、KPMGグローバルの政府アドバイザリーのEMEA責任者でいらっしゃいます。本来であれば、聴衆の皆様にもご発言いただきたかったのですが、残念ながらまったく時間がございません。先ほど申し上げたように、非常に厳しい時間管理のもとで進めておりますので。それでは、PierさんとNilachalさんに、私たちからのささやかな記念品を、中に包まれたショールと共にお贈りいただきたいと思います。
司会（Nandan）： 本当にありがとうございました。素晴らしいパネリストの皆様、そして素晴らしい聴衆の皆様、心より感謝申し上げます。お越しいただき、ありがとうございました。お役に立てたのであれば幸いです。こうした機会は、これからもまた設けてまいります。サミットはあと5日間続きます。本当にありがとうございました。それでは、良い一日を。私はこのまま歩きながら話し、次のセッションへと向かわなければなりません。