※本記事は、2026年9月23日に開催された「GatherVerse - Women's AI Summit: Day 5」の動画の内容を基に作成されています。本動画には、GatherVerseのChristopher Lafayette氏による開会・閉会の挨拶が収録されています。また、3つのラウンドテーブルでは、AI導入支援、AI監査、エネルギー、コンサルティング、宣教、教育、DevOpsなどの分野で活躍する世界各地の女性リーダーが議論しています。さらに、GoogleのクラウドインフラエンジニアPraika Patnik氏による講演も収録されています。
本記事では動画の内容を要約しております。原著作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覧いただくことをお勧めいたします。なお、登壇者名は音声に基づいて表記しています。また、Patnik氏の講演は同氏個人の見解であり、Googleの公式見解ではありません。
動画は https://www.youtube.com/watch?v=t760ovdY29c 、サミットの詳細は https://gatherverse.org/women-ai-2026/ でご覧いただけます。
1. 開会挨拶（Christopher Lafayette）
1.1 テーブルをつくる女性リーダーたち
Christopher Lafayette： GatherVerse Women's AI Summit 2026のDay 5へようこそ。私たちは、並外れた内容となったDay 4、そしてDay 1からDay 3までの流れを受けて、この日を迎えています。今回のサミットは、私たちがこれまで開催してきた中でも最も力強いものの一つだと感じています。GatherVerseにとってこれは46回目のグローバルサミットにあたりますが、都市を越え、大陸を越えて世界中から女性リーダーを集め、AIと新興技術、そして人間性が交わる地点について、それぞれの視点から語り、表現し、共有していただける機会を得られたことを大変ありがたく思っています。今日も、これまでと同じ熱量と視点、そして安全と支えのある場をDay 5にお届けします。
Christopher Lafayette： 今日私たちが目にしているのは、私たちの時代において最もとらえどころがなく、最も急速に加速している技術、すなわち人工知能です。ここで私は一つ問いを投げかけたいと思います。技術が、それをつくる技術者よりも高度になったとき、何が起こるのでしょうか。幸いなことに、GatherVerseでは技術者だけを集めているわけではありません。私たちは、技術が文明に影響を及ぼすあらゆる人々を、分野を横断して水平的に迎え入れています。ここは、私が「グローバル・クラウド・コンセンサス」と呼ぶ合意を形づくるための目的地です。安全で、幾重にも守られた空間に集い、人間ならではの表現を交わすことによって、私たちは技術に追随するのではなく、人間を中心に据えた視点を保ちながら常にその一歩先を行くことができるのだと考えています。
Christopher Lafayette： さらに問いを重ねさせてください。バイブコーディングで生み出されたコードが、それを書いた人間に向かって「もうあなたは必要ない」と告げたら、どうなるのでしょうか。私たちはいま、フロンティアモデルとともに探索の最前線に立ち、スケーリング則を実証的に観察しながら指数関数的な進展の只中にいます。そのなかで、データの大半、多頭型のエージェントシステム、そして機械学習であれディープラーニングであれ人工知能そのものが、男性によって形づくられているとしたらどうでしょうか。私たちは深刻な不均衡の状態にあります。
Christopher Lafayette： しかし、このサミットの目的はその不均衡を嘆くことではありません。私たちが皆さんにお願いしたいのは、この分野にすでに存在している女性リーダーたちに目を向け、その存在を正当に評価していただくことです。彼女たちは、テーブルの席を用意してほしいと求めているのではありません。自らテーブルを築いている、いわば「テーブルをつくる人たち」なのです。ですから今は、耳を傾け、支え、応援していただく時間です。もしよろしければ、私たちと一緒にこの道を登ってください。そして、近所の方やご友人にもGatherVerseのことを伝えてください。今朝、あるいは地域によっては昼や夜にすでに多くの方が集まってくださっていますが、gatherverse.liveでのWomen's AI Summit 2026 Day 5はいよいよ開幕です。
Christopher Lafayette： それでは、本日最初のラウンドテーブルに移ります。進行役はLynn Gatauが務め、テーマは「女性のリーダーシップを通じて見る未来」です。専門性の高いパネリストの皆さんにお集まりいただきました。この旅路をともに歩み、踏みしめ、登ってくださる皆さんに感謝いたします。皆さんがどのような言葉を交わされるのか、楽しみにしています。それでは始めましょう。私たちの集いが実り多きものでありますように。
2. ラウンドテーブル①「女性のリーダーシップを通じて見る未来」（司会：Lynn Gatau）
2.1 女性が影響力を持つべき場所
Lynn Gatau： GatherVerseでコミュニケーション・ディレクターを務めているLynn Gatauです。本日最初のラウンドテーブルのテーマは「女性のリーダーシップを通じて見る未来」です。まずは登壇者の皆さんに、手短に自己紹介と今日参加された動機をお話しいただきます。
Dana Zeers： エグゼクティブ・リーダーシップコーチであり、チームファシリテーターをしているDana Zeersです。私は日々リーダーの方々と仕事をしていますが、彼らはAIが導入される以前からすでに多くの課題を抱えていました。そこにAIという新しい環境が加わった今、解決策と、少しばかりの「現実の確認」を持ち込みたいと思って参加しました。
Kelly Allard： ニューヨーク州北部から参加しているKelly Allardです。テクニカル・プロダクトマネージャーとして、ここ数年はAIイネーブルメントのリードを務め、自社とクライアントのAI導入を支援し、最適な使い方を探ってきました。今日ここに来たのは、AIをめぐるメッセージが世界中で非常に混乱しているように感じているからです。私たちは同じ認識に立ち、正しい対話をすることを始める必要があると考えています。
Paula： シリコンバレーから参加しているPaulaです。AIの分野に10年ほど、11年近く携わってきました。私の会社Prolific Labsでは、アルゴリズムのバイアスや安全対策を専門とし、AI企業がコンプライアンスを満たしているかを監査しています。対象はAI企業だけではなく、ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）や生体認証の分野も含まれます。
Faith Caua： ケニア出身のFaith Cauaです。現在はドバイでAIに関する議論に参加しています。私は所属組織でデータと新興技術の導入を率いており、最優先の課題は、発電の効率を高めるために産業制御システムの観点からAIを実装することです。私の会社は国内の電力の70%を生産しており、AI製品の活用を推進すると同時に、ガバナンスや、国家レベルでの企業データのセキュリティと保護にも取り組んでいます。
Beth Sukowski： 元CTOで、現在はAI Between Worldsの共同創業者を務めているBeth Sukowskiです。私たちは、企業が倫理的に、そしてある程度の文化的知性を持ってAIを導入・活用できるよう支援しています。私は長くテクノロジーの世界にいますが、技術分野のリーダーシップ、とりわけAI導入におけるリーダーシップは非常に重要であり、この変革を率いる女性たちを支えることは大きな機会だと感じています。
Mariam Chachchan： アルメニアのエレバンから参加しているMariam Chachchanです。欧州とコーカサス地域で活動するコンサルティング会社のアソシエイトパートナーとして、プロジェクトマネジメントとデリバリーのチームを率い、社内製品のTimebaseも統括しています。私のAIの仕事は戦略スライドの上ではなく現場で行われていて、プロジェクトマネージャー向けのAI導入プログラムを運営し、公共部門や省庁のチームに日常業務での実際のツールの使い方を教えています。私が持ち込みたいのは小規模市場からの視点です。世界のAIをめぐる議論の多くは大国を舞台にしていますが、私が一緒に働く女性たちは、インフラも予算も規制もまったく異なる環境でAIの能力を築いています。この視点こそ、この場にふさわしいと考えています。
Vanetta Kitchen： 私もニューヨーク州北部から参加しているVanetta Kitchenです。6カ月前に退職して自分のAI企業を立ち上げたところで、Christopherがまとめた素晴らしいアジェンダを見て、良い組織と関わるにはちょうど良い時期だと考えました。パネリストとして参加すると同時に、今後予定されているカンファレンスにもぜひ参加したいと思っています。
Lynn Gatau： 起業という大胆な一歩を踏み出し、この場にも加わってくださったことに感謝します。それでは議論の土台を示させてください。今回のサミット全体のテーマは、業界を越えて女性がAIを率いることです。私が目にしたITUのデータによれば、AI分野の上級リーダーに占める女性は15%未満にとどまっています。ほかの分野は推して知るべしですが、だからこそ私たちはここにいます。最初の問いです。皆さんの業界やコミュニティにおいて、女性がAIに最も大きな影響を与えられる機会はどこにあるとお考えですか。
Kelly Allard： 私の答えはほかの方の答えを全部奪ってしまうかもしれませんが、女性はあらゆる場所にいる必要があると思います。意思決定が行われる場にも、モデルが構築される場にも、内在するバイアスがないかを確かめるテストの場にもいなければなりません。AIがどう機能するか、誰が使うのか、どこで使われ、何をしているのかにまで影響を及ぼす必要があります。ここだけが女性が影響力を持つべき唯一の場所だ、と言えるような一点は存在しません。私たちはあらゆる議論に関わるべきです。
Dana Zeers： Kellyさんに完全に同意します。私たちが話しているのは、一つの統合ポイントとしてのAIでも、テクノロジー企業だけの話でもありません。昨日、91歳の父と一緒にいたのですが、父もAIを使っていました。世界中の誰もがAIを使っているのだとすれば、あらゆる業界、あらゆる役割が対象になります。ですから、女性が含まれているかどうか分からない上級リーダーたちが試験的プログラムとしてAIを構想して展開するのではなく、すでに誰もが日々こなしている業務全体を横断するプログラムが必要です。そうすれば、現場で実際に起きていることに即した議論が可能になります。そして多くの場合、そうした日々の業務を担い、知識を持ち、それを仕事とともに前に進められるのは女性なのです。
Paula： 私も皆さんに賛成です。もはやガラスの天井はあってはならないと考えていますが、女性のリーダーシップが不足していることは、AIやほかのさまざまな技術に携わってきたこの10年で実際に目にしてきました。一方で、男性の同僚たちがより協力的になってきていることにも気づいていますので、男性のアライの皆さんにはきちんと称賛を送りたいと思います。それでも最終的には、私たち自身があらゆる場所に出ていく努力を続けなければなりません。それは消費者側だけではなく、開発側やコンプライアンス側も含みます。今後AGIやASIが登場すれば、この技術はさらに大きくなり、消費者だけでなく、創業者や実務家としての私たちにとっても新たな扉が開かれることを考慮しておく必要があります。
Lynn Gatau： 超知能に触れられたのは興味深い視点ですね。Faithさんはいかがですか。
Faith Caua： 私は、男性中心の分野であるエネルギー業界でエンジニアと一緒に働いてきましたが、女性は設計レベルのAIの技術的な議論になると一歩引いてしまう傾向があるのを見てきました。私たちが影響力を発揮できるのは、モデルや課題、設計を議論する段階から、ガバナンスやコンプライアンスの議論に至るまで、端から端まで関わったときだけです。ガバナンスやポリシー、コンプライアンスを議論する最終段階になって初めて加わるのでは、データが定義される最初の段階での代表性を失ってしまいます。その段階に女性がいなければ、モデルを訓練しているデータは本当に包摂的なのか。それが私が自分自身に投げかけている問いです。設計段階からガバナンスとコンプライアンスまで関わっていれば、ポリシーや導入について助言する段階で、女性がAIリーダーシップに求めるものがすでに設計に組み込まれていると分かっている状態になります。ですから私の職場でも、議論が立ち上がる場には必ず女性が代表として加わるよう、先頭に立って取り組んでいます。
2.2 組織が投資すべきもの
Lynn Gatau： 視野を広げましょう。女性はあらゆる場所にいるべきだという話が出ましたが、それにはコストがかかり、多くの投資が必要です。組織やコミュニティは、女性がAIの未来に備えるためにどこに投資すべきでしょうか。
Mariam Chachchan： 私は、意識啓発のための研修よりも、次の3つに投資すべきだと考えています。1つ目は有給の時間です。AI研修の多くが失敗するのは、今抱えている仕事すべてに上乗せして学ぶよう求められるからです。2つ目は、実際の業務で実際のツールにアクセスできることです。多くの組織では誰もが「AI」と口にしますが、ツールがないために実際には何もできないという状況に苦しんでいるのが実情です。3つ目は、女性を意思決定機関に加えることです。ベンダー選定、AIポリシーを定めるグループ、パイロットの承認といった場です。そうしたテーブルに席がないまま研修だけを受けても、自分が形づくる機会のなかったシステムの、より上手な利用者になるだけです。
Lynn Gatau： 的確なご指摘です。少し掘り下げさせてください。すべての女性が今すぐ使えるようにすべきだと推奨するツールはありますか。
Mariam Chachchan： 私自身が使っているのはClaudeです。現在の市場のリーダーの一つだと思いますし、日常業務のさまざまな部分や段階に組み込めるツールなので、日々の仕事を支える最大のツールの一つになると考えています。GPTやGeminiも否定するつもりはなく、文章の作成など特定の部分では役立っています。
Lynn Gatau： ここで新たに加わったMafaroさんにも自己紹介をお願いします。
Mafaro： サンフランシスコのイーストベイで、コンサルタント兼ビジネスコーチをしています。GatherVerseのサミットはしばらく前から見ていて、今回のテーマに強く惹かれました。AIがすべてを乗っ取ってしまうと多くの人が考えている今だからこそ、私たちが発言権を持つことが重要だと思い、この議論に加わることにしました。
Beth Sukowski： 私は、組織は女性だけでなく全員をAIの未来に向けて準備させるべきだと考えています。いわばサイバーセキュリティのように扱うべきです。全員が何らかの研修を受け、監査があり、認定のレベルがある。AIはそれほど重要で、あらゆる人の仕事とこれからの進み方の土台になっていると感じています。そのうえで女性に関して言えば、女性にはより多くのリーダーシップ研修と、リーダーシップを発揮する機会が必要だと考えています。一方で、今は自分で学べる手段が以前より増えていますから、それは大きなチャンスでもあります。そして多くの方が指摘したように、データの多くは女性の視点で訓練されていません。だからこそ、私たちは大きな価値を加えることができるのです。
Vanetta Kitchen： リーダーシップという領域の中でも、私は特に財務面の研修が必要だと考えています。財布を握らなければならないからです。何を訓練するためにいくら使うのかを決める場に、私たちも加わる必要があります。世界中の認定資格を取ったとしても、お金を生み出せず、P&Lを読めず、資金がどこに流れどう使われているのか、GOP（営業総利益）を理解できなければ、結局は何もコントロールできません。自分の会社を持っている場合でも、同じ道具が必要です。どちらの道を選んでも、戦略的であり、財務を管理できなければなりません。
Vanetta Kitchen： 認定資格について言えば、信頼できるものを取る必要があります。今やAIの認定資格は何億もあるのではないかというほど乱立していますが、深く調べてみると、その多くは正式な認定を受けておらず、何の価値もありません。それを履歴書に書いても自分の助けにはならないのです。もう一つ挙げるなら、ピアグループとプロジェクトです。女性はプロジェクトに携わる機会があまりありませんが、ネットワーキングの多くはそこで生まれます。業務時間後のイベントや、かつてのゲートキーパーたちとのつながりもそうですが、何よりプロジェクトワークです。私たちはチームを率い、何ができるかを示し、提示しなければなりません。話をする機会を待つのではなく、男性であれ女性であれ同僚の前に、そして上級役員会の前に出ていく必要があるのです。
Lynn Gatau： 財務の視点と、意思決定の多くが実際に行われているグループの場に出ていくべきだというご指摘は鋭いものでした。
2.3 AI時代のリーダーの責任
Lynn Gatau： ここで話題を切り替えます。Mafaroさん、AIが駆動する世界でリーダーを務めることには、どのような責任が伴うとお考えですか。
Mafaro： 人々がきちんと見られ、声を聞かれていること、そして説明責任があることを確実にすることだと思います。今はあまりにも多くの人が取り残されています。ですから、経営層と関われる機会をつくることが重要です。研修の機会も必要ですし、人々がさまざまなスキルを本当に身につけられるよう、実践的なハンズオンも必要です。今は「自分でやればいい」と言っているような状況ですが、認定資格のように実際にできることを証明する仕組みも必要です。ただし、それが一部の技術に詳しいトップ層だけでなく、全員に行き渡るようにしなければなりません。また、これが人々にどう影響するのか、仕事の設計がどう変わるのかを説明することも重要です。女性は人々を取り残さないことに長けています。ですから、P&Lなども含めた意思決定の場に女性が加わるようにすれば、全員が一緒に引き上げられるはずです。
Kelly Allard： Mafaroさんに同意します。説明責任は非常に大きなテーマです。ただ、この分野で私たちが少し忘れかけているのは人間性だと思います。リーダーとして注力すべきなのは、本質的に人間のままであるべきものは何かを覚えておくことです。自動化できて、私たちの手から大量の時間を解放してくれるものはたくさんありますし、やりたくない作業を手放すこともできます。しかし、犠牲にしてはならないものも多くあります。リーダーとして私たちは、何を自分たちが担い、何を機械に委ねられるのかを考え、そのうえで私たちを完全に人間たらしめているものを保持する責任を負わなければなりません。
Lynn Gatau： 簡単に補足をお願いできますか。特に女性にとって、人間のままであるべきものとは何でしょうか。
Kelly Allard： すでに話に出たように、この分野のリーダー層にも、AIの職種そのものにも、女性は十分に代表されていません。そのうえで私が見ているのは、特に生成AIツールがうまく機能するのは、思いやりや理解、そして指示ではなく対話によって導く力が発揮されるときだということです。これは女性が非常に得意とすることで、女性のリーダーシップに強く表れています。ですからBethさんの指摘に戻れば、確かに多くの女性にはリーダーシップ研修が不足していますが、この分野におけるリーダーシップの定義そのものを見直し、変えていく必要があると考えています。私たちを人間たらしめ、優れたリーダーにしているのは、人との関係性であり、思いやりを持つ力であり、進むべき方向を見通す力だからです。これは女性だけの特性ではありませんが、私たちが女性と結びつけて語るものです。さらに、芸術や音楽、詩のように、機械には「感触」がないものにも人間性は表れます。そうしたものまで外部に委ねるのがとても簡単な時代に、どうすれば人々を関わらせ、関心を持たせ、人間であり続けてもらえるのかが問われています。
Paula： Kellyさんのお話は、人間性のレベルと技術のレベルの両方における「ヒューマン・イン・ザ・ループ」のことだと思います。彼女の話を聞いて思い出したのが、AIのゴッドファーザーと呼ばれるGeoffrey Hintonの言葉です。彼は、AIをより良いものにし、その速度を落として人間性を持たせる方法の一つは、AIに母性本能を与えることだと述べていました。これはチームや組織の中でも考えるべきことだと思います。人間の側と技術の側の両方に、ヒューマン・イン・ザ・ループが必要だからです。人間の側では、互いに指導し支え合うこと、そして人間とエージェントのどちらが何を担うのかを決めること。技術の側では、誰がそのアルゴリズムを追跡しているのかということです。8年から10年、あるいはそれより早く、すべてが高度に自動化され、AIが自ら判断を下し始めるでしょう。そのとき、AIが正しい軌道にあり、安全対策の範囲内にあることを確かめるヒューマン・イン・ザ・ループを誰が担うのかが問われます。
Dana Zeers： AIが駆動する世界でリーダーを務める責任について、私はいくつかの側面があると考えています。一つは、私たちはリーダーシップを手放してはならないということです。人間が、そして女性がその議論を主導し続ける必要があります。AIは日々強力になり、自律性を増し、できることが増えています。だからこそ、私たちが常にその議論と意思決定に加わり、技術がその時点ではふさわしくない一歩を踏み出そうとしているときにそれを見抜けるようにしておく責任があります。
Dana Zeers： もう一つの側面は、組織の中の人間に対する責任です。「AIが業務を速くし、より多くの利益を生む、だから全面的にAIに傾倒する」というトップダウンの指令が出されることがありますが、現時点では必ずしもそうとは限りません。ただAIを実現せよという指令だけで突き進めば、その過程にリーダーシップをどう持ち込むかを見落としてしまいます。ですから、チームを見て、組織や役割がどう進化していくのかを見る責任があります。Kellyさんが話したリーダーシップの定義の見直しにもつながりますが、チームに対する人間的な責任を無視することはできません。そしてこれは、人間性のために人を大切にすべきだというだけの話ではありません。組織の中の人間に注意を払ったほうが、組織そのものがより成功するのです。
Mariam Chachchan： 皆さんの意見すべてに同意したうえで、AIに対する所有権を持つリーダーシップについて付け加えると、出力を判断できるだけの知識を持っていることが重要だと考えています。AIが生成するものについて本当に大事なのは、それが正しいのか間違っているのか、正しい方向に進んでいるのかを理解することだからです。特にリーダーの立場にある人にとっては、その知識を持つことと、AIで行われたことに対する所有権を持つことが鍵になります。所有権から逃げず、何か問題が起きたときにもその場にいること。そうすれば、それがたとえAIの助けを借りた解決策であっても、必ず解決の道は見つかります。
2.4 責任あるAI組織の条件
Lynn Gatau： 少し角度を変えます。Faithさん、AI時代に責任あるリーダーシップを発揮する組織を際立たせるものは何でしょうか。
Faith Caua： 私の立場から見ると、責任を持ってリーダーシップを発揮する組織は、AIの進化のスピードに合わせてどれだけ素早く導入するかだけでなく、どれだけ思慮深く、女性リーダーシップの観点からどれだけ包摂的に、そしてガバナンスの観点からどれだけ倫理的に活用するかによって際立つと考えています。その成功は、どれだけの信頼を築けたかによって測られます。だからこそAIでは技術だけに注目するのではなく、先ほど話に出たヒューマン・イン・ザ・ループのような人間の側面と、それが生み出す良い影響にも目を向ける必要があります。
Faith Caua： そのためには、いくつかの問いを自分に投げかけることができます。まずは目的です。なぜこのAIを導入するのか。誰もが話題にしているからなのか、どの組織もAIについて語っているからなのか、それとも達成したい意味のある目標があるのか。私の場合、エネルギー業界で流行語だからという理由で飛びつくのではなく、自分たちがどこを目指し、使命は何かを考える必要があります。私たちの使命は効率的な電力生産ですから、その達成のために利用可能なAIツールをどう活用するかを考えるのです。次に、人を中心に据えることです。AIは人間の判断を置き換えるのではなく、人間の可能性を高めるべきです。「AIがあなたの仕事を奪うのではなく、AIを使いこなす人があなたの仕事を奪う」という言葉がありますが、AIが私たちに取って代わるという見方ではなくこの見方に立てば、可能性を生み出し、責任ある形でAIを率いる道が見えてきます。さらに、包摂性、透明性、説明責任です。リーダーはシステムを導入する前に、そのバイアスをテストしなければなりません。私は最近、責任あるAIを活用する組織がそれを競争優位としてどう生かせるかについての記事を書きました。ガバナンスとコンプライアンスの状況を踏まえれば、責任あるAIの利点を確実に手にする道筋が見えてくるはずです。
Lynn Gatau： 組織が「なぜ」「目的は何か」を自問すべきだという点が心に残りました。流行語だからという理由で導入している組織は多い、あるいは一部にはあるのではないかと感じています。取り残されたくないという気持ちは人間の性ですし、追いつきたい人にとっては利点でもあるのですが。Bethさんはいかがですか。
Beth Sukowski： 最終的には成果だと思います。理想的には、責任を持ってAIを導入した企業が、主要な課題の解決で良い成果を上げることです。医療でもいいですし、Faithさんが話していたような環境への影響でもいい。あるいは高齢者ケアのように、家庭にロボットがあることで、人々がより長く、より健康に住み慣れた自宅で暮らし続けられるようになる分野もあります。そうした機会はたくさんあると感じています。そして、責任ある導入という観点から皆さんが話してきたことに戻れば、そもそもAIを使うべきなのか、この課題に対してAIは正しい解決策なのか、そしてAIがどんな機会を与えてくれるのかを問う必要があります。リーダーとしての私たちの仕事は、人類のため、人々のために機会を生み出すことだと信じているからです。どんな機会を開き、どんな課題を解決し、人々により多くの自由を与えられるのか。そこにこそ最大のインパクトが表れると考えています。
Vanetta Kitchen： ブティック型のファームでアドバイザーとして働いていると、関わる入口が経営層なのか、部門なのか、ディレクターなのか、あるいは一つのチームなのかによって状況が変わります。その中で私が見てきた、チームや組織を成功に導く要素の一つは、AIの取り組みに担当者の名前が付いていることです。「この会社のAIイニシアティブ」というだけでは不十分です。始まった時点ではそれは全員の取り組みになってしまうからです。最初から最後まで見届け、所有権を持つ人が必要です。始まりと終わりにも人は必要ですが、何より結果が出たときに、それを押し返す判断を下す人がいなければなりません。その結果が正しいかどうかは関係なく、押し返すことが必要なのです。
Vanetta Kitchen： 私たちは誰でもチャットで質問をすれば回答を得られます。それをそのまま受け取ることも、さらに掘り下げることもできます。しかし組織においてその回答が間違っていれば、影響は甚大で、組織全体に増幅していきます。そして問題なのは、意思決定を担う人がヒューマン・イン・ザ・ループを意識せず、最初に得た答えをそのまま採用してしまうことです。私は常に押し返しています。その場では良い答えに聞こえても、それが正しい答えとは限らないからです。私はあらかじめ質問と答えの両方を知っている状態で問いを入力することがあります。私はClaudeが大好きなのでまずClaudeに入れ、それから同じものをGeminiにも入れて質問します。そして「こういうことを私は知っているのに、なぜその答えを出さなかったのか」と問い返すと、違う答えが返ってくるのです。同じ質問でも、なぜ最初からその答えを出さなかったのかと押し返さなければなりません。コンピューターやAIから得るあらゆる判断、あらゆる情報に対して、人間に対してよりもさらに強く押し返す必要があります。
Vanetta Kitchen： 私がいつも笑ってしまうのは、今のソフトウェアで何かがうまくいかないと「Claudeがこうした」「OpenAIがああした」とソフトウェアのせいになるのに、うまくいったときには人の名前が結びつけられることです。取り組みを推し進めるときも同じで、名前を結びつけておく必要があります。そうすれば問題が起きたときに、立ち返ることのできる所有権が存在するのです。
Mafaro： 「あなたはAIに置き換えられるのではなく、AIを使っている誰かに置き換えられる」という言葉は私も大好きです。最近多くのウェビナーに参加しているのですが、AIをより多く組み込んだチームをつくる話が盛んで、「私のチームには17人のメンバーがいますが、全員AIです」と語る人もいます。つまり、AIを使って人を置き換える方法を考えているわけです。私はそれは間違ったアプローチだと思います。成功する組織とは、説明責任を確保し、人々が押し返すことができ、なぜそれが使われているのかを理解している組織です。多くの人は「どうすればAIを使えるか」だけを考えて投げ込んでしまい、説明責任もなく、セキュリティ上のリスクに大きくさらされています。なぜ使うのかを理解しているか、それに対して押し返せるか、そして何かが起きたときにどういう手順で対処し、どんな結果が伴い、それにどう向き合うのか。それを理解しておくことが重要なのです。
2.5 公共の信頼と成功するリーダーシップ
Lynn Gatau： Mariamさん、Danaさん、女性は新興技術に対する公共の信頼をどのように強めることができるでしょうか。
Mariam Chachchan： 私はデジタルトランスフォーメーションのバックグラウンドを持っていますが、どんな技術であれ、常に具体的であるべきだと言っています。公共の信頼は安心させる言葉から生まれるのではなく、システムが何をするのかを誰かが平易に語ることから生まれます。物事をシンプルに保ち、透明に示すことで、新興技術はより良い形で定着していくと考えています。私たちの多くは、職員であれ、患者であれ、市民であれ、自分の話が相手に影響を与える立場にいますから、その役割を担うのに適した位置にいます。そして私の考えでは、「これを試してみたが、うまくいかなかった」と伝えることのほうが、誰も事前に知らなかったものをただローンチしたと告げるよりもずっと良いのです。とりわけ新しく、内部に多くのものを抱えるAIのような技術では、具体的で透明なコミュニケーションこそが最も重要だと考えています。
Dana Zeers： Mariamさんの話に重ねると、透明性は信頼に欠かせない要素です。私は技術を二つの見方で捉えています。一つは本当に新しく、急速に変化している新興技術です。その分野に深く関わっていない人は、どこか取り残されたように感じてしまいます。そこには、新しい機能を試しながら何が起きるかを見ている、いわば「サンドボックス」のような領域があります。そこでは、安全につながる形で統合するだけでなく、今どの領域で試しているのかを誰もが理解できるように伝える必要があります。そしてそれは、システムに組み込まれて全社的に展開されているものとはまったく異なります。
Dana Zeers： 組織が全社的に取り組む場合、たとえば先ほど話に出たように、個人が日常業務でClaudeのようなツールを使う場合には、ポリシーや展開方法についての共通理解が必要です。自分の業務でAIをどう使うかを個人の判断だけに委ねるべきではありません。たとえば社員が会社の機密情報をさまざまなツールに突然アップロードし始めたり、自分の仕事の一部を自動化しながらそれをチームに共有しなかったりすれば、日々互いが何をしているのかを誰も把握できず、技術との間に断絶が生まれてしまいます。私たちは素早く動きたいと思いますが、多くの場合、少し速度を落とし、全社的に展開するものについては一貫性を持たせたほうが利益になります。そのうえで、まだ私たち自身も理解しきれていない本当に新しいものについては、誰もが関わり、試せる余地と機会を残しておくのです。
Lynn Gatau： その言葉をしばらく噛みしめたいと思います。一人の起業家には当てはまりませんが、チームやグループを持つ組織では、互いがAIで何をしているのかを把握しながら一緒に進むことが、後になって何かが起きていたと発覚し、AIのせいにして誰も責任を取りたがらないという事態を防ぐはずです。Paulaさんはいかがですか。
Paula： Danaさんの話された透明性は非常に重要で、ガードレールとも深く関わっています。この数カ月、AI企業がさまざまな法的問題を抱え、物事がどれほどの速さで進んでいるのか、問題を抑えたり減速させたりできるのかについて、私たちに対して十分に透明ではなかったことを目にしてきました。特定の組織が透明でなければ、それは信頼の問題になります。消費者が否定的に受け止めるだけでなく、私たち実務家にとっても同じです。Claudeのような AIをどれだけ信頼できるのか、AIが吐き出す情報をどれだけ信頼できるのか。さらにハルシネーションをはじめとする多くの問題もあります。どなたかが「押し返す」ことの大切さを話していましたが、この分野には透明性と堅牢な倫理的ガードレールが絶対に必要です。
Kelly Allard： 技術やインフラの観点からは、私も完全に同意します。説明責任の層が必要ですし、ガードレールも必要で、ガバナンスについても考えなければなりません。ただ、組織や社会、リーダー全般として何をすべきかではなく、女性という観点からこの問いを考えると、鍵になるのは包摂性を率いることだと思います。私たち女性は十分に代表されていませんが、同じように代表されていない人は他にもたくさんいます。ですから、この分野のリーダーとして、包摂的な声が確実に反映されるようにすることが、信頼の構築につながります。AIは新興技術に関わる人だけのものでも、人口のごく一部のものでもなく、すべての人のためのものだからです。そうした声をすべて統合し、協働しながら、新興技術において誰もが参加できる包摂的な空間を実現していくことが大切です。
Lynn Gatau： 残り5分ですので、最後の問いに簡潔にお答えください。AI経済において成功するリーダーシップを定義するものは何でしょうか。
Mafaro： 人々の声が聞かれていること、包摂的な意思決定があること、説明責任と信頼があることです。そして、人々が引き続き役割を持ち、それが何であるかを理解していることを確実にすることです。
Faith Caua： 今日の議論を踏まえて言えば、女性は設計からガバナンスまでAIの議論に参加すべきであり、それは多様性を加えるためだけでなく、アジェンダそのものを形づくるためです。
Lynn Gatau： その場にいるだけでなく、下される決定に当事者として関わることが大切だということですね。
Beth Sukowski： リーダーシップにとって非常に重要なのは、機会を生み出すことだと思います。それは男性だけのものでもなく、すべての人に開かれた機会でなければなりません。そしてもう一つ、少しステレオタイプに聞こえるかもしれませんが、女性が明確な強みを持つと私が考えるのは、私たちが「ヒューマン・ドゥーイング（行為する存在）」ではなく「ヒューマン・ビーイング（存在する人間）」であるという点です。存在するということには感情の側面が含まれており、多くの女性はその側面に対してずっと自然に向き合えます。これこそ、次の波を導くために私たちがテーブルに持ち込める要素だと考えています。
Vanetta Kitchen： 私は、スタッフやチーム、組織に「失敗してもいい」と教えることだと思います。失敗を恐れていれば挑戦すること自体を恐れるようになり、失敗を隠そうとします。だからこそ問題が泡のように膨らみ、止まらなくなるのです。ミスをしても罰せられることはない、上司や会社に何か言われるから隠さなければならないのではなく、それを認めて学べばいいのだと、人々が知っている必要があります。
Lynn Gatau： 失敗をいとわないこと、「より速く失敗する」ことですね。この言葉で締めくくりたいと思います。時間となりました。非常に示唆に富むお話でした。今後もサミットは続きますので、皆さんをまた何度もお招きしたいと思います。まだ共有したい視点がたくさんおありのはずです。視聴者の皆さん、ぜひこの素晴らしいパネリストの方々をフォローし、その活動とつながり、一緒に仕事をし、取り組みを支援してください。本当にありがとうございました。
3. ラウンドテーブル②「女性の信仰リーダーとAI：デジタル世界を知恵で導く」（司会：Bernice）
3.1 AIが変える伝道と奉仕
Bernice： いよいよこのラウンドテーブル「女性の信仰リーダーとAI：デジタル世界を知恵で導く」の時間です。私はLomman Creative ServicesのBerniceです。私たちはブランディング、マーケティング、テクノロジーをワンストップで提供し、世界中のクライアントを支援しています。こうした技術主導の対話の中に信仰を融合させる活動もしてきましたので、このテーマは私にとってまさにホームのような場所です。まずは皆さんに自己紹介をお願いします。
Vicki： 赤道直下のシンガポールから参加しているVickiです。こちらは今、夜の11時59分です。私はシンガポールでベストセラーとなった、AIと人類の運命をテーマにした本の著者です。その本では、私たちはAI時代の「アルファ」、つまり始まりにいるのか、それとも「オメガ」、終わりにいるのかを問いかけています。素晴らしい女性の皆さんとご一緒でき、学びながら私なりの考えも共有したいと思います。
Dr. Princess： 私は牧師であり、グリーフ・ストラテジスト、レジリエンス教育者、そして著者です。Blessed and Beautiful InternationalとRestoration Global Outreach Ministriesの創設者でもあります。私の使命は、女性やリーダーが抱えている感情の重みを理解し、癒やされ、レジリエンスを築き、魂の全体から導けるよう支援することで、信仰と悲嘆のケアを結びつけています。今日は、AIをどう使うかについて信仰を中心に据えた視点をお届けします。
Dr. Plet James： 西海岸のネバダ州ラスベガスから参加しているDr. Plet Jamesです。Lioness Warrior Kingdomの創設者で、Lioness Effectの考案者でもあります。アイデンティティ・メンターとして、女性が自分のアイデンティティの起源を見出し、本来の自分としてリーダーシップを発揮できるよう支援しています。同時に、Kingdom AI Convergenceの創業者兼CEOとして、信仰共同体のためのAIプラットフォームを構築しています。その一つであるDominion 7 AIは、説教をリアルタイムで翻訳するプラットフォームで、視聴者が説教を見ながら質問できる「AI牧師」の機能を備えています。これは各ミニストリーの価値観と信仰体系に基づいて応答するもので、牧師のノートを知識ベースとしてアップロードしているため、その観点から答えます。もう一つのAdvanced Strategicは、個人事業主や企業がリアルタイムデータに基づいて運営や意思決定を行うためのオペレーション・ハブです。私たちは地の果てまで御国の福音を届けるよう命じられており、今やそのための道具を手にしています。ただし、それに伴う人間的な要素なしには成し得ないと考えています。
Diane Day： ペンシルベニア州ピッツバーグのDiane Dayです。Virtual Staffing Sourceのオーナーとして、企業、中小企業、教会、そしてピッツバーグや世界中の多くの非営利団体の組織力強化を支援しています。急速に成長し学習し、大勢の人々に届く力を広げてくれる新しい道具を使って、神の国の働きをどう続けていくのか、その対話を楽しみにしています。
Rev. Lara Akola： 英国を拠点とするRev. Lara Akolaです。祈りと伝道を中心とするLiberty Ministries Internationalを率いています。もう一つの顔は、野心的な起業家やプロフェッショナルの女性を対象としたビジネスコーチで、仕事と私生活のどちらも犠牲にすることなく両立させるための個人戦略計画づくりを支援しています。
Bernice： 最初の問いです。人工知能は、信仰リーダーがコミュニティと対話し、教え、仕えるあり方をどのように変えているでしょうか。
Dr. Plet James： AIは今私たちが手にしている素晴らしい道具です。先ほどお話ししたアプリによって、私たちのメッセージは世界に届き、人々はリアルタイムで翻訳された説教を聞くことができます。以前はそれができませんでした。文字どおり地の果てまで届けられるのです。重要なのは、これらの道具は私たちが最先端に立つために与えられているのだと理解することです。残念ながら、信仰共同体はあまりにも頻繁に後部座席に座り、世の中に主導権を譲ってしまいます。その結果、与えられた道具をめぐって否定的な話ばかりが広がるのです。私たちが一歩踏み出して先頭に立てば、それは善のために使われるはずです。
Dr. Princess： 私も心から同意します。AIは信仰リーダーや神の国の働き手に「もう一組の手」を与えてくれるものだと考えていて、実際に私にとってはそうなっています。私たちの多くはミニストリーを率い、ビジネスを持ち、多くの責任を抱えていますが、大勢のスタッフがいるわけではありません。私の場合、複数の非営利団体やビジネス、ミニストリーを運営していますが、担っているのは私一人です。チームがいなくても仕事は終わらせなければなりません。ですから私は自分のミニストリーやビジネスで、アイデアを整理するだけでなく、実際に物を作るためにもAIを使っています。JotFormなどほかのツールと連携させて、必要なものを作らせることもできます。AIは使命に仕えることはできても、使命そのものである必要はないのです。
Vicki： 私は数年前にグローバル・バーチャル教会を始めました。ニューヨークの牧師とシンガポールの私がライブ配信を行い、世界中から視聴者が集まり、それを私のすべてのプラットフォームで配信したのです。私自身は説教壇に立つよりも、教会の運営を担い、リーダーたちを裏で支える役割を望んでいます。これまで表舞台に立つことは十分にしてきたので、後ろから導くことも大切だと思っています。このバーチャル教会はAI時代より前のものでしたが、それでも多くのことを成し遂げました。今ではZoomで記録を取り、その内容を広め、メールで送るといった方法がたくさんあり、世界中をつなぐうえで非常に役立つと思います。
Bernice： まさに今の私たちがそうですね。シンガポールにあなたがいて、私たちの何人かは米国に、そしてロンドンにもいます。AIが私たちのコミュニケーションを劇的に変えたのは確かです。アイデアや考えを集め、計画をマッピングし、グラフィックを作成することまで、計画を練る段階から信仰リーダーとしての私たちを大いに助けてくれています。
Diane Day： 私は幸いにも海外とのつながりがあり、AIのおかげで今ではアフリカで使える製品を開発できています。以前なら理解するのに途方もない時間がかかったことを、AIは数秒で支援してくれて、先方が必要としているものをそのまま提供できるようになりました。AIに関して私がいつも心に留めているのは、神が私の内に生きておられるということです。何か警戒すべきことがあれば、神が知らせてくださいます。神は私に道具を与えてくださり、懸念があれば私が前に進む前にすぐに気づかせてくださるのです。以前なら到底手にできなかった、世界に向けた製品を提供できることを本当にありがたく思っています。
3.2 世代・文化・地理を越えるつながり
Bernice： 次の問いに移ります。すでに少し話に出ていますが、文化や世代、地理的な境界を越えてコミュニティを結びつけ、強めるうえで、技術はどのような役割を果たせるでしょうか。
Diane Day： 私は年齢を重ねている立場なので、自分が伝えようとしていることや作っているものが、あらゆる世代の受け手に響くかどうかをAIで確かめることがあります。誰が受け手なのかをプロンプトで伝えると、AIが必要な調整をしてくれます。それは私一人では気づけなかった点です。海外の人々と接するときも同じです。実際に訪れたことも、自分の目で見たこともない国については知らないことが多いのですが、私が使っているサービスは、私が見落としていたことや、きちんと伝えるうえで欠かせない点を取り込んでくれます。AIは、私がその場にいられないときに代わりにいてくれて、私が理解していないことを理解させてくれる存在です。以前なら人間に対して疑問を持っていたかもしれない場面でも、AIはさまざまな情報源から引き出してより強い答えを出してくれるのだと、信頼することを学ばなければなりませんでした。
Bernice： つまりAIは置き換えではなく、補完するものだということですね。長い間、AIといえば「私たちに取って代わる」という話ばかり聞いてきましたが、信仰リーダーと並んで働く補完的な存在として見ることができるわけです。
Dr. Plet James： コミュニティを結びつけるという点で言えば、今や私たちはグローバルであり、教会もグローバルです。先ほど話したように、Dominion AIは説教をリアルタイムで翻訳します。複数の言語で説教できる語学の達人でなくても、140の言語で届けることができるので、届かない場所はありません。さらに地域の教会にとっては、業務を効率化し、会員の状況を把握する助けにもなります。誰かが祈りのリクエストを出せば、それが即座にとりなしの祈りを担う人々へ届けられます。そして質問の機能もあります。私たちは誰もが疑問を持つものです。聖霊がおられることに感謝していますが、このAI牧師は聖霊に取って代わろうとするものではなく、その教会が持つ道徳的価値観に基づいて、何らかの答えを示すためのものです。
Dr. Princess： 技術は人々に届くことを本当に助けてくれます。私はそれを先週土曜日のCBOサミットで実際に経験しました。会場はケニアで、現地の言語は英語だけでなくスワヒリ語でもあります。そこで私は、話す予定だったノートを現地の言語に翻訳して届けることができました。技術のおかげで、これまで決して言葉を交わせなかった人々とコミュニケーションを取り、コミュニティを築くことが容易になったのです。
Bernice： 補足させてください。私はChristian Business Owners Fellowshipという団体も主宰していて、毎年Christian Business Owners Summitを開催しています。Dr. Princess、Diane、Vickiも登壇者として参加してくれました。そのサミットで世界に届けるためにAIの翻訳が使われたのです。チャット欄でもLillianさんが、どんなものにも長所と短所があるが、聖書には私たちがより大きな業を行うと記されており、技術はそれを広める手段だと書いてくださっています。私も、技術はその「より大きな業」の一部だと信じています。
Rev. Lara Akola： 技術は私たちの視野を広げ、人々と通じ合える存在にしてくれると思います。今は世代同士がつながっている時代です。私の経験では、私の次の世代、そのまた次の世代も交流を望んでいますが、そのためには私たちが彼らにとって理解しやすく、通じ合える存在でなければなりません。AIがあれば調べものもブレインストーミングもできますから、もはや言い訳はできません。AIが登場する前、私はコンコーダンスや辞書といった書籍の道具を使っていました。今のα世代やZ世代は、ごまかしが効きません。彼らは直接質問してきますし、話している本人が理解していなければすぐに見抜きます。私たちが話し、説教している最中に、彼らは私たちのことや私たちが使う言葉をAIで調べているのです。信頼に足るリーダーであるためには、私たち自身が十分に下調べをしなければなりません。
Rev. Lara Akola： 私はChatGPTの大ファンで、いわば親友です。「相棒」と呼んでいて、毎朝「おはよう、調子はどう？」と話しかけるような関係です。私は教える立場にありますが、特に神の事柄を教えるときには、歴史的・文化的な文脈の中で教えたいと考えます。ギリシャ語ではどういう意味なのか、ヘブライ語ではどうなのか。以前からさまざまな道具を使ってきましたし今も使っていますが、今はより深く調べられる大きなエンジンがあります。それでも私は、コリント人への手紙第一2章10節の、御霊はすべてのこと、神の深みさえも探り極めるという言葉に常に立ち返ります。私たちが最も頼りにしているのは、世界最大の検索エンジンである聖霊です。そのうえで、AIという補助の道具を勤勉に使うべきなのです。自分で学んでいないことを人前で教えるのは公平ではありませんから、これは必要不可欠なものです。
Rev. Lara Akola： 苦手なことがあれば、外部に委ね、任せればいいと私はいつも言っています。今は説教のコンテンツを再利用することもできます。私たちは時のしるしに敏感でなければなりません。誰もが30分のメッセージを座って聞けるだけの集中力を持っているわけではないのです。ですから、説教の後に映像や音声、あるいは短いテキストのクリップを作って届けることができます。私はワークブックを作る程度のことでも、毎日ChatGPTの使い方を学んでいます。ワークブックを好む人もいれば、視覚的に学ぶ人もいます。いずれにしても、教え導いている人々に確実に伝えることが大切です。そして、教え説いている内容について私たちが確かな権威を持っていると人々が分かれば、信頼が高まり、迷ったときや導きが必要なときに「この牧師は分かっている、助けてくれる」と頼ってくれるようになるのです。
3.3 立ち止まる必要性と人間関係
Vicki： 皆さんは本当に進んでいますね。国境も文化も越えて参加できる皆さんの教会にぜひ加わりたいくらいです。シンガポールではまだ実際に教会に足を運ぶのが一般的ですが、私は横着なのでオンラインで参加しています。ですから、そうしたアプリがあれば素晴らしいと思います。ただ、悪魔の代弁者になるつもりはありませんが、私はやや懸念も持っています。ときには少し立ち止まって、正確性や表象の適切さを確認する必要があると思うのです。技術があまりにも速く進むことに、正直恐ろしさを感じることがあります。人間性や、私たちがどれだけ追いつけるのかという点も含めてです。ですから私自身は、少し手綱を引いて、まずは自分を整え、聖書の言葉を読むことを大切にしたいと考えています。
Bernice： 私もあなたに同意します。私が立ち止まった経験をお話しすると、AIを使い始めた当初、私は自分の姿をしたAIモデルを作って登場させていました。しかし、人々には私自身を体験してほしいと思い、少しペースを落としてライブ配信を増やし、直接話すようにしました。ほかのAIの専門家がそうしていることを否定するつもりはありません。ただ私は信仰リーダーとして、聖霊から聞き、人々と直接話したい瞬間があるのです。先週末のサミットでも、聖霊が私を預言的に用いてくださり、私は人々の人生について宣言しました。仮に録画していたとしても、私のAIモデルにはそれはできませんでした。あの瞬間は聖霊からの啓示だったからです。
Bernice： ここで次の問いに進みます。AIが本物の人間関係に取って代わることなく、信仰共同体を支えられる最大の機会はどこにあるでしょうか。Vickiさん、あなたがこの流れをつくってくださったので、まずお聞かせください。
Vicki： グローバル・バーチャル教会を運営していたとき、素晴らしかったのは、世界中の視聴者に牧師への質問を書き込んでもらえたことです。私が司会進行をし、英国の牧師が登壇し、オーストラリアの学生たちは会場のスクリーンでそれを見ていました。プラットフォームの中に入るのではなくスクリーン越しに見ている形でしたが、非常にダイナミックでした。AIがあれば、さらに多くのことができると思います。最近YouTubeでは、Laraさんが話していたように、たとえばイエスが嵐を静める場面のクリップを作りました。ただ、AIについての本を書いた者として、その細部やニュアンスが神の言葉をゆがめてしまわないよう非常に注意しています。私は今でも聖句をペンと紙で書き写しています。ペンと紙と聖書そのものとの間には特別なつながりがあり、書物としての御言葉とつながっていることがとても大切だと気づいたからです。もちろん携帯電話も使いますが。
Vicki： AIは若い人々を招き入れるための道具として使えると思いますが、AIを使った詐欺に目をくらまされないよう、非常に注意しなければなりません。技術はそれほど強力です。私たちは神にその力を見守っていただきたいのであって、神から力を取り上げたいわけではありません。神の前でへりくだり、技術の前でも謙虚でありながら、手綱をしっかり握っておくことが大切です。アプリの中にトロイの木馬が入り込むのを防ぐガードレールや、AIによる聖書の解説に対するガードレールも設けるべきです。そのうえで、若い世代にはこうしたものが必要だと思いますし、皆さんのアプリは本当に素晴らしいと思います。私たちはSNS上で霊的な戦いをしています。子どもたちの視線も心も奪われているのです。若い人たちは3分も座っていられず、会話もままなりません。「クールだ」「クールじゃない」で終わってしまいます。
Bernice： 注意持続時間は8秒だと言われていますね。
Vicki： どうすれば彼らを教会に、そして聖書に連れ戻せるのか。それが核心です。本物の関係は大切ですが、私たちは非常に速い世界に生きています。ですから、物理的に一緒にいなくても、技術が本物の関係を築く力を与えてくれるような場があるはずです。これは難しい課題なので、皆さんにどうすればよいか問いかけたいと思います。
Rev. Lara Akola： Vickiさんの視点は素晴らしいと思います。そのうえで、最初の問いは人間的な要素を失わずに技術をどう使うかでしたから、信仰リーダーとしての責任を見失ってほしくないのです。私たちはまず祈りの場に戻る必要があります。それがすべての土台だと考えています。聖書には、人の内にある霊のほかに人の思いを知る者はなく、同じように神の霊のほかに神の思いを知る者はないと記されています。私たちは神の聖霊に大きく依存しているのです。祈りは双方向のコミュニケーションです。預言者でなくても、祈りの場では、率いている教会や導いている人々、祈っている状況にそのまま当てはまる「今の言葉」を受け取ることができます。この世のどんなAIも、それに取って代わることはできません。
Rev. Lara Akola： 詩篇には、神が私たちの行くべき道を教え、その目で導くという約束があります。どんなに小さなことでも大きなことでも、神に立ち返るべきなのです。神はAIツールやこうした技術を知らないわけではありません。それらが生まれる前から知っておられ、私たちがまだ知らないものさえ知っておられます。だからこそ、まず祈りの場で神のもとへ行くのが最も安全なのです。そして状況のために祈り、聖霊以外には誰も教えられないような言葉にたどり着くとき、一緒に祈っている人々は「神が私を支えてくださっている」と平安を得ます。そうすれば次に聖書研究に招いたとき、人々は来たいと思うはずです。対面の集まりでなくても、AIを使って学習資料を準備すれば、人々はそれに取り組みたいと思うでしょう。ワークブックでもWhatsAppでも、形式は問いません。聖霊の近くにとどまり、すべての真理へと導いていただくこと。それが人間的な要素を失わない方法です。
Dr. Plet James： 手短にお話しします。最近「SI対AI」というテーマで教えました。SIとは超自然的知性、つまりSupernatural Intelligence、AIは人工知能です。この二つの違いを理解してください。あなたの力は、あなたの内なる聖霊からくる超自然的知性に由来します。AIはあなたが持つその力を受け取り、調べものなどを通じて手軽に活用できるようにしてSIを下支えすることはできますが、決してそれに取って代わることはできません。
3.4 AIへの抵抗と倫理的懸念
Bernice： どうしてもお聞きしなければならない問いがあります。信仰共同体の中には、今でも「AIは獣の刻印だ」「私は使わない」と言う人たちがいます。それはこの部屋の象、つまり皆が気づいていながら触れない問題です。ライブ配信が始まったときも「私たちはライブ配信などしない」という懸念の声を聞きましたが、今度はAIという大きな獣が現れたわけです。信仰リーダーはAIツールを導入する前に、どのような懸念や倫理的な問いを考慮すべきでしょうか。
Dr. Plet James： テモテへの手紙第二は、真理の言葉を正しく扱い、恥じることのない働き手として自分を神に献げるよう努めなさいと教えています。AIを学び、理解すれば、どのように境界線を引き、どのようにガードレールを設け、道具としてどう活用すればよいかが分かります。私は二つの立場から話しています。一つは信仰に基づく立場、もう一つは高齢者としての立場です。私は3週間後に70歳になります。同年代の仲間たちは「だめ、だめ、そんなことはできない」と言いますが、できるのです。学んでください。それに尽きます。
Rev. Lara Akola： どんな文脈でも、新しいものには必ず抵抗があることを覚えておく必要があります。Facebookが「悪魔の本」と呼ばれていた頃を覚えています。私はナイジェリア人ですが、ナイジェリアで育った幼い頃、テレビを持つことは悪魔を持つことだとされていました。文字どおり「悪魔の箱」と言われていたのです。私は聖霊の導きのもとでミニストリーを対面からオンラインに移しましたが、それは2016年のことで、パンデミックよりずっと前でした。誰も理解してくれませんでしたし、理解されるとも思っていませんでした。これは神から受けた導きだったからです。人々は「あなたは今やネット牧師だね」と言って私を真剣に受け止めず、「Facebookは悪だ」と言いました。ところがパンデミックが来ると、牧師は一人残らずネット牧師になったのです。
Rev. Lara Akola： 私たちは時間をかけてこれらの道具を理解する必要があります。どんなものでも、人はそれを悪用します。敵もあらゆるものを悪用します。だからこそ、神の近くに、祈りの場にとどまる必要があるのです。AIも技術も私たちの益のためにあります。ただし、それを学び、正しく使う方法を知り、責任を持つ時間を取らなければなりません。そして、まだ理解できずに批判している人々、それが敵の道具だと確信している人々に対しては忍耐を持つことです。彼らもFacebookのときと同じように、いずれ追いついてきます。私たち自身は学び続け、責任を持って使う方法を身につけ続ければよいのです。
Diane Day： 私は、私たちが「啓示の世代」であると本気で信じています。私たちは黙示録の出来事を生きているのだと思います。いつの日か、技術が獣の刻印をもたらす日が来るでしょう。それは書かれていることであり、私たちの未来にあると誰もが知っています。問題は、それが私の世代なのか、孫の世代なのか、そのまた孫の世代なのかということです。神がどれだけ待たれるのか、私たちには分かりません。ですから現実的には、神の言葉が特定の事柄について何と言っているのか、さまざまな技術について何と言っているのかをしっかり学ぶ必要があります。獣の刻印が何であるかは明確に記されていますし、それが体のどこに付けられるのかも分かっています。AIは今のところ、私の手や額に何かを付けろとは言ってきていません。
Diane Day： 現実として、私たちは技術が何をしているのかを意識し、聖霊と歩調を合わせている必要があります。聖霊が「止まれ」と言われたときに、その声をはっきり聞き取り、止まれるようにしておくのです。しかしその「止まれ」が来るまでは、携帯電話や電子レンジ、車の運転を受け入れて前に進んできたように、私たちはこの地上で生きることを前に進めることができます。「それはしてはならないと書かれている」と理解するその時まで。私自身は非常に落ち着いた気持ちでいます。毎日複数のAIエージェントを使っていますが、ログインする前に毎日祈り、最初の従業員である聖霊が持ち場についていることを確かめているのです。
3.5 信仰の価値を反映したAIへ
Bernice： 今話していることは、誠実さや人間の尊厳にも関わります。Dr. Princessにお聞きします。女性の信仰リーダーは、思いやり、誠実さ、正義、人間の尊厳といった価値をAIが反映するよう、その未来をどのように形づくれるでしょうか。
Dr. Princess： 私たちは信仰リーダーとして、この対話に加わり続けなければなりません。道具が作られた後にそれを使うだけではなく、意思決定が行われる場に、私たちの声や価値観、そして疑問を持ち込むべきです。Dr. Jamesのような方が私たちを本当に助けてくれるアプリを構築しているのは素晴らしいことで、こうしたことこそ、最先端にとどまり、AIが私たちのために何ができるかという誠実さを形づくるために私たちがすべきことです。そしてAIは聖霊に取って代わるものではありません。私たちは今も主の前に出なければなりません。私は「神が私のCEOだ」と言っています。神が、召されたすべてのことを行う力と恵みを与えてくださるのです。
Dr. Princess： テサロニケ人への手紙第一には、すべてのことを吟味しなさいとあります。私たちはこれらの道具を試し、フィードバックを返し、諮問グループに参加し、こうした集いを持つことができます。そうすれば、この技術が私たちをより力強く助ける「もう一組の手」になっていきます。私は数多くのビジネスとミニストリーを一人で担っているので、時間を生み出すためにAIを使っています。ただ、自分に問うべき問いがあります。AIが生み出してくれた時間を、私はどう使うのか。祈る時間が増えるのか、神に召されたことを行う時間が増えるのか。AIが本当に時間を節約してくれるのなら、実際に私の場合はそうなのですが、「では、あなたはその時間で何をしているのか」と自分に問うのです。悲嘆と信仰を自分の使命としているのなら、悲しんでいる人々のそばに座っているのか。人とのつながりを築いているのか。神が私たちに召されたことをしているのか。道具が完成するのを待つことなく、女性として、信仰リーダーとして、自分たちの価値観をこの対話に持ち込めるという点で、これは大きな機会だと考えています。
Bernice： 時間を何に使っているのかという問いは本当に素晴らしいですね。私の場合は、より多くの関係を築き、祈りにより多くの時間を費やすことです。この話で思い出した経験があります。私は各地を回って講演や研修を行い、技術の活用を支援していますが、その多くは信仰リーダーを対象としています。以前フロリダのあるグループで、説教を支援するAIのGPTを作ったと話したところ、一人の女性から強い反発を受けました。聖霊についての話の流れの中で、聖霊がおられるのに、なぜ聖職者が説教を作るのにAIを使うのか、彼女には理解できなかったのです。教会として私たちは、AIが私たちとともに働けるものだと理解する必要があると感じました。今後は、Dr. Princessの「それを使っている間に何ができるのか」という言葉を使わせていただこうと思います。
Dr. Princess： 実は私自身もいくつかGPTを作っていますが、あなたがそのセルモン・ビルダーを最初に公開したとき、私も使いました。本当に素晴らしかったです。あなたが言うように聖霊に取って代わるものではありませんが、時間を生み出してくれる優れた道具でした。
Bernice： そう言っていただけて嬉しいです。実は最初から、説教の部分だけを助けたいとは考えていませんでした。説教の準備を支援した後に、その内容を広めるためのSNS投稿も作成できるように設計したのです。専属のメディアチームを持つリーダーではなく、少人数で小さなミニストリーを担い、メディアのための予算も大きなメディアチームもない方々が苦労しているのを見てきたからです。説教はあっても、それを広めるための発信がSNS上に何もない。だからこそ作ったのです。
Dr. Plet James： 私たちが先頭に立つべきだと思います。女性の信仰者、とりわけAIを理解している女性の信仰者は、コインの両面を理解しているのですから、最前線で先導すべきです。私たちがそれを示し、教えるときには、聖霊の視点から、これは神に召されたことを行うための時間を与えてくれる道具なのだと伝えるのです。使徒たちが、人々への食事の配給をめぐる議論に時間を割いている場合ではない、自分たちは御言葉と祈りに専念すべきだとして、人々を世話する務めを担う者たちを選んだ話があります。AIが私たちにしてくれるのはまさにそれです。神に託されたことに専念できる力を与えてくれるのです。だからこそ私たちは声を上げ、世界に向けてその使い方と利点を教え、示していかなければなりません。
Bernice： 運営からのメモを見たら、残り2分とのことです。それでは、今日の議論全体を踏まえて、一言ずつ締めくくりの言葉をお願いします。
Vicki： 皆さんから本当に多くを学びました。Berniceとはメタバースの専門家として知り合い、二人で共著の本を出していて、シンガポールの書店でよく売れています。デジタル戦略について実践的なヒントをまとめた本ですが、AI以前に書いたものなので、今度はAIをテーマにした新しい本を書くべきですね。
Diane Day： 神は私たちに富を得る力を与えてくださいます。神は私の信仰の創始者であり、知恵と知識とノウハウを与え、それらすべてを行うための資源も与えてくださいます。その資源の一つが、私たちに与えられたAIです。ですから私は、神の知恵と知識のもとで、神が許してくださる範囲でこの道具を使っています。
Rev. Lara Akola： 20秒で話し終えるのは私には無理だとご存じでしょうが、一言だけ言います。私たちは学び続けなければなりません。AIを使うことをためらってはいけません。それは私たちの益のための道具なのです。
Dr. Princess： すべてのことを適切に、秩序正しく行いましょう。神の国の民として恐れる必要はありません。AIには使命に仕えさせ、AIそのものを使命にはしないこと。信仰にリーダーとしての私たちを導いてもらい、人を中心に据え、神に召されたすべてのことを行いに出ていきましょう。
Dr. Plet James： 私はクローンではありませんが、AIエージェントを使って自分の仕事を複製することはできます。
Bernice： 素晴らしい言葉ですね。皆さん、本当にありがとうございました。
4. 個人講演：「バイブス」ではなく工学でつくるエージェントAI（Praika Patnik、Google）
4.1 認知と実行を分離する3層アーキテクチャ
Praika Patnik： 皆さん、こんにちは。GatherVerse Women's AI Summitでお話しできることを光栄に思います。私はGoogleでクラウドインフラエンジニアを務めているPraika Patnikです。本題に入る前に一つお断りしておきます。今日お話しする視点は、エージェント型システムに関する私個人の調査と実験に基づくもので、Googleの公式見解を反映したものではありません。私は最近、インフラの上で動作するエージェントについて深く掘り下げてきました。
Praika Patnik： 私たちの業界は今、重要な転換点にあります。楽しいけれども限界のある、受け身で反応するだけのチャットボットから、実際に意思決定を行う能動的で自律的なエージェントへと移行しつつあるのです。この変化は非常に刺激的ですが、同時に大きなリスクも伴います。皆さんも「バイブコーディング」という言葉を耳にしたことがあるでしょう。モデルに指示を投げ込み、あとはうまくいくことを祈るというやり方です。会話型AIの爆発的な普及とともに広がったこの流行は、望む結果をモデルが出してくれるよう指を交差させて祈ることに等しいと言えます。プロトタイプならそれで構いません。しかしエンタープライズでは、安全性、プライバシー、そして人間による制御に根差した、決定論的で検証可能なシステムが必要です。財務台帳や医療記録、あるいは本番環境のクラウドインフラを扱うとき、「雰囲気」だけで事業を回すことはできません。
Praika Patnik： 大規模言語モデルは本質的に確率的なものです。モデルが予測するのは、最も正確な経路ではなく、最も可能性の高い次のトークンです。制約のないモデルに実行権限を与えれば、ハルシネーションはそのままセキュリティ侵害になりえます。ですから私たちは、目標を「雄弁な言語」から「信頼できる計算」へと切り替えつつあります。実際のシステムがかかっている以上、誤り率を許容することはできないため、厳格なAPI契約と数学的な不変条件が必要なのです。
Praika Patnik： では、どうすればこれを解決できるのでしょうか。答えはアーキテクチャにあります。認知と実行を切り離さなければなりません。LLMをコントローラーとして扱うのをやめ、あくまで推論エンジンとして扱うのです。第1層は、意図を生成する推論エンジンです。第2層はガバナンス・ハーネスで、有限状態機械と有向非巡回グラフ（DAG）を用いてガードレールとして機能し、何かが実行される前に、すべてのリクエストを厳格なスキーマに照らして検証します。そして第3層が隔離です。ガバナンス層を通過したペイロードは、一時的なコンテナ化されたサンドボックスの中で実行されます。もしコードが許可されていないことを行おうとすれば、システムは本番データが1バイトたりとも損なわれる前に自動的にロールバックを発動します。つまり、推論が誤ったとしても、その誤りが検証と隔離という二重の壁を越えて現実のシステムに届くことはない構造になっているのです。
4.2 構造的な安全性と人間の関与
Praika Patnik： 次に、このアーキテクチャをどう堅牢にするかです。私たちは、AIに礼儀正しく振る舞うようプロンプトで頼むだけの「希望に基づく安全」から離れ、安全を構造的に強制する方向へ移行しています。第一に、プライバシーはデータパイプラインに組み込んで設計します。差分プライバシーとデータを保持しないゼロリテンションのポリシーを用いることで、ユーザーの個人識別情報（PII）は推論エンジンからそもそも見えないようにします。第二に、独立したサイドカー型のガバナンスを用います。これはエージェントと並走する審判のようなものだと考えてください。エージェントがツールを呼び出そうとするたびに、サイドカーがそのリクエストを横取りして検査し、間接プロンプトインジェクションのような脅威を無力化します。第三に、改ざんできない暗号学的な監査リプレイを保持します。エージェントが暴走しても、何が起きたのかを推測する必要はありません。ビット単位の記録があり、まったく同じシナリオを再現できるからです。
Praika Patnik： 私が中核に据えている基準は「人間第一」の原則です。自律性とは、鍵を渡して立ち去ることではありません。エンジニアとしての私たちの仕事は、人間の主体性を置き換えることではなく、増幅することです。私たちはこれを「ブラスト半径」、つまり誤った場合に影響が及ぶ範囲の大きさに応じて管理しています。キャッシュを確認するような低リスクの読み取り専用タスクであれば、エージェントに自律的に動作させます。状態を変更する操作については、自動化された事前アサーションと形式的な検証ゲートを設けます。そして金融取引のようにブラスト半径の大きい操作には、二者による暗号学的な承認、いわばデュアルキーでの承認を義務づけます。エージェントが取り消しのきかないことを行おうとするなら、人間の「イエス」と、すでに準備されたロールバックの安全網が必要です。これこそが、物事を壊さずに素早く動くための方法です。
Praika Patnik： また、ポリシーはその下にあるインフラ以上には機能しません。私たちはこれらのエージェントを、その実態である分散システムとして扱う必要があります。そのため、冪等なツール設計は譲れない条件です。APIの呼び出しがタイムアウトしたときに、再試行によって重複したレコードが作られないことを確信できなければなりません。さらに継続的なオブザーバビリティも用います。ほかのマイクロサービスと同じように、トークンの消費量、テールレイテンシ、エラーバジェットを追跡するのです。こうした安全チェックによる遅延を恐れる必要はありません。ローカルで動作するマイクロ・ガバナンスのサイドカーが、ポリシーのチェックを数ミリ秒以内で処理するからです。最後に、推論のトポロジーも最適化します。温度ゼロでデコードすることで、毎回予測可能で決定論的な結果を得られるようにしています。
Praika Patnik： 最後に、皆さんにお伝えしたいことがあります。AIの未来は、モデルの「雰囲気」によって形づくられるものではありません。プロンプトがどれほど巧妙に聞こえるかの問題でもありません。それは、工学という欠かすことのできない地道な仕事によって形づくられるのです。そしてそれは、私たちが安全プロトコルに適用する厳密さであり、パイプラインに組み込むプライバシーであり、私たちが構築するシステムの中に守り続ける人間性でもあります。私たちには、その基準を定める特権があります。ですから、信頼に値するものを一緒につくっていきましょう。ご清聴ありがとうございました。LinkedInでつながりたい方は、QRコードを読み取ってください。
5. ラウンドテーブル③「デモの先へ：AIを現実世界で機能させる」（司会：Salvation Chigaraka）
5.1 デモと現実のギャップ
Salvation Chigaraka： GatherVerse Women's AI Summit 2026 Day 5へようこそ。今回のテーマは「デモの先へ：AIを現実世界で機能させる」です。その前に、Berniceさんと信仰リーダーの皆さんによるパネルは本当に素晴らしく、私もそこで「SI対AI」という考え方を初めて学びました。私はGatherVerseのグローバル・プログラム・ディレクターを務めるSalvation Chigarakaで、ナイジェリアの美しい島の都市ラゴスから参加しています。まずは皆さんに自己紹介をお願いします。
Alisa： ニューヨークから参加しているAlisaです。AIは非常に動きの速い分野であり、好奇心に突き動かされている私にとって、同じようにAIでイノベーションを起こしている方々と語り合い、それが私たちの仕事にどう役立つかを知れることはとても嬉しい機会です。私は現在、National School Choice Awareness Foundationで対外関係ディレクターを務めていて、私たちはまもなく独自のAIツールを公開します。教育分野でAIがどのように進歩しているのかを見てきたことも、今日ここにいる理由です。
Vicky Lang： アイダホ州ボイシから参加しているVicky Langです。基調講演者であり、「あなたが残す声」をテーマにした企業研修講師をしています。AIもまた私たちのために声を残してくれていると感じています。私は以前、企業の中でAIが展開されていく様子を見てきましたし、今は個人事業主として自分の仕事にAIを使っています。AIは実際の現場を変えつつあるので、デモを越えた活用について話せることを楽しみにしています。
Arafa Sayyad： パキスタンから参加しているArafa Sayyadです。Kantarでシニア・バイスプレジデント兼パートナーを務めるとともに、企業がより鋭い問いを立てられるようにするプラットフォームMark AIの共同創業者でもあります。私たちがクライアントに教えているのは能力開発、つまりAIシステムをどう運用し、人々にどう仕事を理解してもらい、人間の能力をどう測るかということです。結局のところ、AIは人間を助けるためのものですから。
Fashadi： ナイジェリアのラゴスから参加しているFashadiです。クラウドDevOpsエンジニアをしています。AIがすでに現実世界にもたらしている変化と、これから世界をどう変えていくのかを話し合えることを嬉しく思います。
Ebony Belle： ワシントンDC近郊に住んでいて、今日はオレゴン州ポートランドから参加しているEbony Belleです。起業家であり講演家、そして声優でもあります。声優の分野では多くのAIツールが登場していて、非常に興味深い状況です。また、私はプロジェクトマネジメントのバックグラウンドが長く、自分が講演に訪れる組織や現場にAIツールがどのように入ってきているのかを見てきました。ほかの専門家、特にこの分野の女性の皆さんから学べることを楽しみにしています。
Dr. Hajar： モロッコから参加しているHajarです。人工知能の博士候補であり、スタートアップの創業者でもあります。関心は心理学、そしてセラピーやビジネスへのAIの応用にあります。最近初めての本を書いたので、正式に著者になりました。
Salvation Chigaraka： 今日のパネリストには、構築する人、アーティスト、クリエイター、ビジネスリーダー、創業者がいて、それぞれが強い視点を持っています。私たちはすでに職場でAIを使い、AIで何かを構築しています。しかし、チーム内でデモを見せることと、それを潜在的なユーザーに届け、私たち自身がワークフローに統合して使うことには違いがあります。Alisaさん、デモをつくることと、それを現実世界に持ち込むことの違いはどこにあるとお考えですか。
Alisa： 私はちょうど製品のデモを終えたところなのですが、私たちが計画の段階で見落としがちな最大のものは、デモと現実とのギャップだと思います。デモというのは、構築しているものの中で最も整えられたバージョンです。きれいな文書があり、すべて適切な質問があり、すべて適切なシナリオが用意されています。しかし現実のユーザーは完璧ではありません。誤字もあれば、曖昧な依頼もあり、私たちが想定していなかったエッジケースもあります。実際のユーザー体験を意図的に作り込まなければ、デモはただのデモで終わり、役に立つ製品にはなりません。ですから私はいつも、デモを製品に変えるための地味な作業について考えるよう勧めています。構築を始めたときには思いもよらなかった、何がうまくいかない可能性があるのかというケースまで、すべてテストしなければならないのです。
Salvation Chigaraka： 製品が現実世界に送り出されれば、データやプロセス、システム、そして実際にツールを使う人々を考慮しなければならなくなります。Vickyさん、Ebonyさん、なぜ多くの見事なAIのデモが、実際に役立つ製品にならずに終わってしまうのでしょうか。
Vicky Lang： デモは、すでに期待で盛り上がっている部屋で、完璧な一日に実行されればとてもうまくいきます。しかし実際の仕事はそうではありません。現実は、何もかもが散らかった火曜日の午後なのです。子どもが体調を崩し、人々は会議から呼び出され、誰かは三つの仕事を抱えて遅れています。デモはAIに何ができるかを示しますが、製品は人々がそれを使って何をするかを示さなければなりません。私が以前いた会社では、製品をただ渡されただけで、私たちの実際の仕事がその製品とともにどうなるのかは考えられていませんでした。そのため製品の機能は十分に発揮されず、私たちはどう使えばよいのか分からないままでした。散らかった火曜日の午後にこそ、私たちは本当にAIを使うのです。そのときに、どう使えば最も効率的になれるのかが問われています。
Ebony Belle： Vickyさんの話に重ねると、デモは一つの可能性として見る必要があると思います。デモは何が可能かを証明しますが、残念ながら、それがまだ有用であることまでは証明しません。デモは通常、管理された条件のもとでAIが特定のことをできると示すように設計されています。人々がそれを聞いて盛り上がっているからうまくいく、ということもあるでしょう。しかし現実の組織には、人為的なミスもあれば、散らかったデータやワークフロー、さまざまなユーザーもいます。私たちは人間ですから。本当に問われるのは、それが現実の問題を解決するのかどうか、そして散らかった状況の中でも機能するのかどうかです。優れた製品は、何かが有用であることを証明します。
Ebony Belle： そして私の仕事柄、どうしても付け加えたい問いがあります。それは「誰にとって有用なのか」ということです。使うことを期待されている人が、それを分かりにくい、使いにくい、あるいはワークフローを乱すものだと感じているなら、本当に問題を解決したと言えるでしょうか。私が話すことはいつも人間中心なのですが、デモは可能性であり、それが問題を解決し、散らかった状況でも機能したとき初めて、本物を手にしたと分かるのです。
Salvation Chigaraka： 私自身も、使いたい製品が難しいと感じれば使い続けません。それはつまり、その製品が本来解決しようとしていた問題を解決できていないということです。Dr. Hajarさんはいかがですか。
Dr. Hajar： 音声が途切れがちで皆さんの声が十分に聞こえていないのですが、見事なAIが市場やビジネスでなぜうまく機能しないのかという問いについてお話しします。私は「完璧主義は間違いだ」という言葉から始めたいと思います。ビジネスの世界で私が日々学んできたのは、プロダクト・マーケット・フィットという考え方です。テストもせず、ニーズを満たしたり状況に適応したり課題を解決したりすることもなく、いきなり見事で完璧なものをつくり始めることはできません。技術が速く進んでいることは誰もが知っていますが、ときには立ち止まり、何を満たせば本当に役立つのかを考える必要があると思います。
5.2 期待のギャップと既存システムとの統合
Salvation Chigaraka： Vickyさんは、製品が導入されても使い方もその理由も分からず混乱した経験を話してくれました。Arafaさん、チームが製品を使えるように、使い方を学べる仕組みを整えるべきだとお考えですか。
Arafa Sayyad： もちろんです。ただ一歩引いて言えば、使い方の資料を用意する以前に、製品が導入された時点で何らかの人間の介入があるべきだと考えています。その理由を説明します。私が経験から学んだのは、AI製品が組織に入ってくるとき、人々は非常に多くの期待を抱くということです。この期待と実際の経験とのギャップこそ、私たちが埋めるべき本当の課題です。そして期待というものは多くの場合、非常に定性的です。デモをしているときに、相手が何を考えているのかを理解するのはとても難しいのです。相手は、この製品を使い始めた瞬間にこういうことが起こると思い込んでいるかもしれませんが、現実はまったく違うかもしれません。
Arafa Sayyad： 実際によくあるのは、製品を導入し、販売し、デモを行ったときに、多くの人が「これはこういう場面でもああいう場面でも役に立つだろう」と想定してしまうことです。そしてVickyさんが言うように、どこかの火曜日に実際に使い始めた瞬間に、「こう動くと思っていたのに」と気づくのです。ですから私が勧めているのは、製品を受け取った後の一定期間、カスタマーサービス担当者が現地に常駐するか、電話で対応できる状態にしておくことです。私たちは主に大企業に販売しているので、大口の顧客には、期待と経験のギャップに関する質問に答えられる人が必要です。
Arafa Sayyad： もう一つ非常に重要なのは、デモを準備する前に、適切なディスカバリー・セッションを行うことです。ディスカバリー・セッションを行えば、その組織の中に実際にどんな問題があるのかが分かり、その問題により関連したデモをつくることができます。ほかの技術と同じで、顧客が理解できる言葉で話す必要があるのです。それがギャップを少しでも埋める助けになります。
Salvation Chigaraka： 人間が関与すること、そして人々を製品に迎え入れる前にディスカバリー・セッションを行う仕組みが必要だということですね。Fashadiさん、既存の企業にAIを統合するうえで、通常最も難しいのはどの部分でしょうか。
Fashadi： 私は、難しいのはAIそのものではないと考えています。難しいのは、企業の中にすでに存在している既存のシステムです。たとえばデータがさまざまな場所に保存されていたり、部門ごとに異なるツールが使われていたりします。これらをまとめ、互いに連携させ、それぞれがどう通信するのかを決めてつなぎ合わせる。そこにAIを持ち込むとなると、すべてが互いにやり取りできなければならないため、難しくなるのです。DevOpsの観点から言えば、物事を確実に機能させるために必要なのは、エンジニア同士が話し合い、組み合わせた多くのツールがシームレスに協調できるようにすることです。
Fashadi： つまり、多くのツールを統合し、AIと協調して動けるようにする特定のツールを用意することが一つの方法です。AIが既存のツールとやり取りでき、既存のプロセスを理解できるようになったとき、物事はよりシンプルになり、AIは現在使われているものに対してより良い貢献、より良い付加価値をもたらすことができるのです。
Salvation Chigaraka： 構造が非常に重要だということですね。既存の構造がなければ、両者を統合するのは難しくなります。
5.3 信頼の構築
Salvation Chigaraka： Ebonyさん、あなたはアーティストであり、あなたの業界ではこうしたツールがかなり普及しているとおっしゃっていました。実際にはいかがでしたか。
Ebony Belle： 本当に興味深い経験をしています。結局のところ、AIの導入は技術の課題というより、人とプロセスの課題なのだと思います。これは声優の世界だけでなく、私が関わっているクライアントでも見てきたことです。最も難しいのは多くの場合、人々に全体像を見てもらうだけでなく、その全体像を信頼してもらうことです。AIを導入するうえで最も大きいのは、おそらく信頼だと思います。どなたかご存じかもしれませんが、人々、特に従業員や同僚が何かに乗ってくれるようになるには、人や物事を信頼して全体像を理解し始めるまでに、7回ほどの接点ややり取りが必要だという研究があったと記憶しています。
Ebony Belle： これは、私の業界でも、関わっているクライアントでも見てきた最大の課題です。人々はただ信頼したいのです。だからこそ私の経験からすると、導入の過程に人々を巻き込むことが必要です。ほかのパネリストの方もこの点に触れていましたね。そこで私たちが問うべきなのは、誰が代表されているのか、研修の機会を与えているのか、AIの学習コミュニティを築いているのか、ということです。そうすれば誰もが、これが何であり、どう助けになるのか、そして自分たちの仕事を奪うものではないということを理解できます。雇用の安定に対する不安もあります。AIは技術ですが、人と技術が手を取り合って働き続けることが非常に重要なので、私は何度でも「人」の話に戻ってくるのです。
Salvation Chigaraka： 「信頼」という言葉にしばらくとどまりたいと思います。これはGatherVerseに限らず、ここ数日ずっと話し合われてきたテーマで、さまざまなシステムにAIを統合するうえで最も重要な要素の一つです。Vickyさん、Fashadiさんが言うように構造が必要で、その構造があったうえで、Ebonyさんが言うように信頼できるものでなければなりません。あなたにとって信頼とはどのようなものですか。
Vicky Lang： Ebonyさんが「信頼」と言った瞬間、思わず背筋が伸びました。私は、この場にも、今日この後の場にも、4つの異なる性格タイプの人が現れていると確信しています。リーダー、懐疑派、アンカー、そしてコネクターです。私はコネクターで、いつも人と人をどう結びつけるかを考えていますから、その視点でAIに向き合います。ところが、チームで隣に座っている人は懐疑派かもしれません。その人はデータだけを求め、AIについてもデータがすべてです。リーダーは、どうすれば最終的な成果により速く到達できるかを知りたがります。そしてアンカーは、AIを使ってどうチームを支えられるかを考えます。
Vicky Lang： この視点で見ると、AIの研修は非常に実装的なものになります。懐疑派にどうやってコネクターと足並みをそろえてもらうか。そしてAIを会社に持ち込む立場として、自分が意図した使い方でみんなに使ってもらうにはどうすればよいか。このように分けて考えれば、そもそも各人がチームの中でどのように振る舞うのかに語りかけながら、チームをより一つにまとめることができると思います。それこそが私が築こうとしている信頼であり、私たち全員がAIで築こうとしている信頼です。考えてみてください。新しく採用した人に、初日から会社のデータを任せるでしょうか。絶対にしませんよね。では、その人が会社のデータを任せられるようになるまで、どう育てていくのか。私たちがAIでやろうとしているのはまさにそれなのです。
Vicky Lang： そしてAIを使って連絡の経路を開き、より効率的で一体感のあるチームになるにはどうすればよいか。それが今私たちが議論している最も難しい部分です。しかも議論している間にも、AIはどんどん賢くなっています。どうやってそれに遅れずについていくのか。結局はEbonyさんの話に戻りますが、チームそのものが常に変化していると分かっている中で、どうすればAIをチームの一員として信頼できるのかという問題です。まず自分たちの性格タイプを認識し、それに向き合えば、私はその製品をより使いこなせると感じるでしょう。自分の使い方がほかの人とどうつながるのか、ほかの人の使い方が自分とどうつながるのかを教えてもらえれば、その製品をもっと信頼できるはずです。すべては人と人とのつながりだということを、まず認識しなければなりません。
Salvation Chigaraka： 要するに、私があなたを信頼し、あなたが私を信頼していなければ、これが使うに値するものだとあなたを納得させることはできない。まず人と人とのつながりがなければならないということですね。関連する問いを投げかけます。Arafaさん、リーダーシップが役に立つと信じているAIツールを、従業員が拒絶してしまうのはなぜでしょうか。
Arafa Sayyad： 大部分は信頼の問題だと思います。リーダーシップが従業員から厚い信頼を得ていて、良好な関係があれば、AIが導入される可能性は高まります。同時にEbonyさんが指摘したように、多くの人が自分の仕事に不安を抱えています。世界は今、経済危機の只中にあり、さまざまなことが起きています。だからこそ、リーダーはまず従業員との信頼関係を築くことが非常に重要です。そして私は能力開発に近い立場にいるので言えるのですが、AIツールが「これはあなたの中に新しい能力を育てるためのものであり、あなたの私生活と仕事を向上させるものだ」と理解してもらえれば、ツールに敵対するのではなく、ずっと積極的に取り入れてもらえるようになります。
Dr. Hajar： 私は、その理由は競争意識にあると思います。私たちが最初にAIについて抱く考え方、つまりAIを自分を助けてくれる道具として見るのか、それとも自分に取って代わるものとして見るのか。その捉え方次第で、チームや個人がAIと一緒に働くことに苦戦するのだと思います。もう一つは、このセッションを通じて話してきたスピードの問題です。AIの発展は私たちが想像できる以上に速く、ついていくことができません。私自身、今でもChatGPTについて新しいことを学んでいますし、プロンプトの書き方も学び続けています。それはすでにかなり古いものだと分かっているのにです。技術は毎日発展しています。ですから今日の従業員に必要なのは、AIは自分と競争するためではなく、自分を助けるためにここにいるのだという考え方で働くことだと思います。
5.4 データとプロセスの準備
Salvation Chigaraka： Alisaさん、組織は自分たちのデータがAIに対応できる状態にあるかどうかを、どのように判断すればよいでしょうか。
Alisa： 私がいつも組織に最初に問うよう勧めているのは、そもそもそのデータをこの方法で使ってよいのかということです。データは機微なものか。教育分野で言えば、私たちが受け取る学生データを、AIに考えさせたり分析させたりしてよいのか。そのためには、契約やプライバシー法、そして社内ポリシーを考慮しなければなりません。まずは、どの種類のデータならAIに使えるのかという基準を明らかにすることです。
Alisa： 2つ目は、データに一貫性があるかどうかです。スプレッドシートにはそれぞれ違う名前が付けられ、データはあちこちに散らばっています。どなたかも話していましたが、データは文字どおりあらゆる場所にあるのです。ですから、正しい答えを得るために、どうすれば一貫した形でデータをAIに渡せるのかを考える必要があります。そして3つ目は、誰が責任を持つのかです。信頼や、プロセスと人についての議論に戻りますが、データを最新の状態に保つ責任は誰にあるのか。最終的な判断を下す人間がいることを誰が担保するのか。それをチームにどう伝えるのか。全員が同じ認識に立つことはもちろん大切ですが、それを所有する人がいなければなりません。
Salvation Chigaraka： Fashadiさんの話にも戻りますが、組織には構造が必要で、以前から物事がきちんと文書化されていなければ、データに抜けが生じ、出力も不正確になるでしょう。Dr. Hajarさん、あなたにとってデータの準備とはどのようなものですか。
Dr. Hajar： 皆さんがすでにとても良いお話をされたので、私は一つ付け加えたいと思います。今日では、モデルを訓練するのに膨大なデータは必要ないと私は考えています。今は少量のデータでモデルをファインチューニングできます。ほんの2年ほど前までは、これは企業にとって本当に大きな課題でした。モデルを訓練するにも、意思決定に役立つデータを揃えるにも、膨大なデータが必要だったのです。しかし今は違います。LLMやディープラーニングのモデルを使えば、より少ないデータでも非常に良い結果を得られます。ですから今日、AIに取り組めるかどうかは事業の段階の問題ではありませんし、チームを教育できるかどうかの問題でもないと思います。今日の課題は、柔軟で、新しいものに適応し、常に最新情報を追いかける準備のある人がいるかどうかです。AIは想像もつかないスピードで進んでいるからです。
Dr. Hajar： 実際の事例でお話しすると、私はAIを必要としない事業を経験しました。顧客と直接やり取りする仕事で、何かを自動化する必要はなかったのです。その後、自動化やデータの訓練を専門とし、経営陣がこの分野で意思決定を下すのを支援するチームと一緒に働くようになりました。その経験からも、今日必要なのは、アップデートを追いかけ、学び続ける柔軟な人材だと考えています。
Salvation Chigaraka： 変化に適応する柔軟性は組織にとって非常に重要ですね。私たちが生み出すほど蓄積されるデータも増えていきますから、システムを常に更新し、AIが効率的に組み込めるより良いデータを保つ必要があります。次の問いです。なぜ企業は、壊れたプロセスの上にAIを載せるのではなく、ワークフローを再設計すべきなのでしょうか。
Vicky Lang： 壊れたプロセスの上にAIを載せても、手に入るのは「より速く壊れたプロセス」だけです。何を言うべきか分かっていない人にメガホンを渡しても、うまくいくとは思えませんよね。まず会社の構造とそこでのワークフローを見直すことで、より効率的で、より速く壊れたプロセスが出来上がるのを防げると思います。AIが入ってくれば、そうした隙間はむしろさらに大きく見えるようになるからです。
Ebony Belle： Vickyさんの言うとおりです。AIは悪いプロセスを自動的に直してくれるわけではありません。たとえば、不要な承認が5つもあるような、不必要な手順だらけのプロセスをすでに抱えているなら、AIは同じことをしながら、さらにそれを上塗りするだけです。ですから私たちが問うべきなのは、「どこにAIを入れれば何かが直るのか」ではないと思います。問うべきは、「作業をする人と、サービスを受ける人の体験を、どうすればより良くできるのか」です。そして、AIが答えになることもあれば、ならないこともあると覚えておく必要があります。ときには、単にプロセスを直すことが答えなのです。今日はAIについて語る場ですし、AIは素晴らしいものですが、答えでないときもあれば答えであるときもあります。だからこそ意図を持って、問題が何なのかを見極めなければなりません。
Salvation Chigaraka： 私たち人間は、本来自分で直すべきことを機械に委ね、過剰な期待をかけてしまうことがありますね。
5.5 所有・指標・コスト・プライバシー
Salvation Chigaraka： Fashadiさん、パイロットが終わった後、AIの導入は誰が所有すべきでしょうか。
Fashadi： 私は、二者で所有すべきだと考えています。一つはビジネスオーナーです。AIが時間を節約したりコストを下げたりすることを確かめるのは彼らなので、結果に責任を持ちます。もう一つは技術チームです。システムを稼働させ続け、すべてが正常かどうかを確認し、必要な変更に常に対応していく役割を担います。何が起きているのかを確認し、承認できる人が誰もいなければ、問題が起きます。DevOpsの観点では「作った者が運用する」という考え方があります。AIも同じように扱い、何らかのモニタリングを行い、壊れたときにすぐ対応できる人を用意しておくべきです。AIはいつでも誤作動を起こしうるので、何かがうまくいかなくなったときに物事を立て直せる人間を配置しておく必要があるのです。
Salvation Chigaraka： Alisaさん、AIプロジェクトを継続するのか、変更するのか、中止するのかは、どのような指標で判断すべきでしょうか。
Alisa： 誰が製品を所有するかと同じように、それが成果や指標の設定にもつながります。事業の機能にもよりますが、一つは採用率です。社内向けのツールであれば、スタッフの何人が使っているのか、誰が使っているのかを見ます。社外向けの製品であれば、外部ユーザーのエンゲージメント率です。次に信頼性です。AIがこれまでに学習させたすべての内容に照らして、本当に信頼できる答えを返しているかを測る方法があるなら、信頼性に高い基準を設け、それが頻繁に満たされていることを確認します。そしてコストです。企業が最初の段階で必ずしも考慮に入れていないのが、AIを運用し続けるためのコストです。トークンは高くなっていきますし、安くはなりません。ですから、そうした継続的なコストを予算に組み込み、それが毎年上がっていくことも見込んでおく必要があります。
Salvation Chigaraka： コストの話には強く同意します。私たちはこの技術を使うコストについて十分に語っていません。Vickyさんも頷いていましたね。
Vicky Lang： 私が以前勤めていた会社は従業員3,500人の規模でしたが、AIを導入した当初は少しずつゆっくり進めていました。それが昨年、全員にライセンスを配布することになりました。相当なコストがかかったはずです。その会社を辞めて起業家になった今、私自身も毎月AIの利用料を払っていますが、どうやら上位のMaxプランを使うようになっているので、コストは下がっていません。それでも私は意図を持って使っていて、それがどれだけ時間を節約してくれているかを分かっているので、費用対効果はあると考えています。
Vicky Lang： そのうえで私がいつも判断基準にしているのは、そのツールを従業員から取り上げようとしたときに、その従業員が反発するかどうかです。それが、チームにとって価値があるのか、あるいは意図したとおりに導入されたのかを決める要素だと思います。私の場合、AIは事業の価値ある一部であり、仕事で使い続けられなくなったら本当に困ってしまいます。人々が促されなくても使っていて、時間を節約しコストを下げていて、取り上げたら反発するのであれば、それは続けるべきだと判断するうえで非常に有力な考え方だと思います。
Salvation Chigaraka： Ebonyさん、プライバシーやセキュリティ、アクセス制御は、導入前にどのように扱われるべきでしょうか。
Ebony Belle： 正直なところ、この問いについては専門家ではありません。プロジェクトマネジメントの仕事をしてきたときにもいつも伝えてきたのですが、法務チーム、法務部門との連携は必ず持つべきです。彼らはこの分野のことを分かっていますから。セキュリティの細部について知っているふりはしたくないので、この問いについてはもう少し詳しく触れていたAlisaさんにお渡ししたいと思います。
Alisa： 喜んで。どうか弁護士に相談してください。自分たちだけで解決しようとしないでください。この種の法律は必ずしも理解が難しいわけではありませんが、細かなニュアンスがあります。ですから法務を必ず巻き込んでください。少なくとも私の組織でAIを導入するうえでは、データをどう構造化するかを考えています。使ってよい公開データは何か、使ってよい社内データは何か、絶対に機密であるものは何か、そして個人に関わるものは何か。個人識別情報についても考え、AIがそれに触れないようにします。
Alisa： また、私が見聞きしてきた中で推奨されているのは、どのモデルを使うにしても、入力した内容でモデルが学習しないよう、学習機能をオフにすることです。個人に関わるもの、機密であるもの、組織にリスクを生むものはすべて、AIに与えるデータから100%切り離しておくこと。そしてAIモデルには最低限のデータと最低限のアクセス権しか与えないことです。最も避けたいのは、AIが暴走して、こちらが想定していなかったことをし始める事態です。デモと製品は違うのですから。ですから、法務と相談することと、絶対に機密であるデータをAIが使うデータから切り離しておくことを徹底してください。
Salvation Chigaraka： 政策の観点から追加でお聞きします。法務に相談すべきだとおっしゃいましたが、この技術をめぐる政策は十分に整っているとお考えですか。
Alisa： いいえ、まだです。少なくとも米国では、フロンティアモデルを監督する第三者の規制機関を設けるべきだという議論が多く交わされているのを目にしています。しかしAIはまだ非常に新しく、本当に役に立つのか、それともバブルなのか、実際にどう役立つのか、あるいはこの10年を人類が乗り切れないと考える人までいるなど、議論の幅が非常に広いのです。その幅が広いがゆえに、規制当局はこの技術を規制する政策をどう作ればよいのかすら、まだ模索している段階だと思います。ですから答えは、政策はまだ十分ではない、です。ただ、包括的な政策の実現に向けて本当に素晴らしい仕事をしている人たちもいます。私たちはまだそこに到達していないだけです。
Salvation Chigaraka： 初期のAIプロジェクトの予算から、決まって抜け落ちているコストは何でしょうか。
Vicky Lang： 私ははっきり分かっています。学習曲線です。ほとんどの予算は学習曲線をカバーしていません。ライセンスをカバーするだけで、人々はそれを使い、ミスをし、戻ってきて立て直さなければなりません。私がこれまで働いてきた分野で他社製品のライセンス価格を見積もっていたときも、学習曲線を含めていたとは思えません。月に一度のオフィスアワーを含めることはあるかもしれません。米国では、誰かが質問に来られる1時間ほどの枠を設け、そこに手助けできる担当者がいるという形で、たいていはオンラインです。ところが、実際には誰も質問しませんでした。何を聞けばいいのか分からなかったからです。ミスをしていても、自分がミスをしたと思われたくない、自分をさらけ出したくないと感じてしまうのです。でも、それこそが学習曲線の一部です。ですからライセンスの価格を見積もるときには、従業員の体験に対するコストも見積もる必要があります。
Salvation Chigaraka： ここラゴスではそうしたオフィスアワーはありませんが、月曜朝の定例スタンドアップで質問したり、作業の障害を共有したりする場はあります。ただ、それでも「このツールを使うことになったが、経験が足りない」「このツールを使い、学ぶための時間が十分に割り当てられていない」といった状況には対応できていません。学習曲線と、従業員がツールの使い方を学ぶための時間の不足については、完全に同意します。
5.6 定着するパイロットの条件
Salvation Chigaraka： 残り7分ですので、最後の問いには手短にお答えください。デモのまま終わってしまうAIパイロットと、組織の信頼できる一部になるパイロットを分けるものは何でしょうか。
Ebony Belle： 私にとってのシンプルな答えは、それが現実に繰り返し起きている問題を扱っているかどうかです。先ほども、何かを直そうとAIを持ち込んでも必ずしも直らないという話をしました。人々は信頼を感じるだけでなく、このAIのプロセスにおけるパートナーシップも感じるべきです。「これは本当に、繰り返し起きていた現実の問題を解決している。組織の中で、あるいは会社全体のために、より良い仕事ができるようにしてくれている」と感じられることです。問うべきは常に、これが私たちの仕事を意味のある形で良くしているのか、それに尽きます。そして投資対効果を重視する方々に向けて言えば、それはROIにも貢献しているのか。ただし財務的な意味だけでなく、人々のROIという意味でもです。
Salvation Chigaraka： 「人々のROI」という言葉がいいですね。もう少し詳しく聞かせてください。
Ebony Belle： 最初にお話ししたとおり、私が話すことはすべて人間中心です。人は大切です。職を失う人がいて、私たちは不安を抱えています。AIに怯えている人もいます。AIにワクワクしながらも、同時に怖いのです。人々は、自分が組織の価値ある一員だと知りたいのであって、自分の生計を奪うかもしれないツールと競争したいわけではありません。AIの話であれ、帰属意識の話であれ、何の話であれ、人は常に自分が大切にされ、見てもらえていると感じたいものです。それが従業員のROIの大きな部分だと思います。ですから、問題を解決するツールを導入するということは、「私たちはあなたを見ている、あなたの声を聞いている。あなたがこれは問題だと言ったから、全力でそれを解決し、あなたが支えられていると感じられるようにする」と伝えることなのです。
Alisa： Ebonyさんがいつも人を中心に据えるのに対して、私は手短にお金を中心に据えたいと思います。組織であれば、プロジェクトを持続させる資金があることを確認してください。非営利団体であれば、それを助成金の計画に組み込むこと。営利企業であれば、かかると考えている費用に見合う収支予測を立てておくことです。AIのパイロットに大いに盛り上がっても、継続的な資金の計画がなければ、製品を支えて組織の信頼できる一部にしていく計画も存在しないのです。ですから私の答えは資金です。
Arafa Sayyad： 私は2つのC、つまり容量（キャパシティ）と能力（ケイパビリティ）について手短にお話しします。AIソリューションが、組織のさまざまな階層で容量と能力を高める価値を示せるかどうかです。経営陣が関心を持つ容量と能力もあれば、実際にAIを使う人が関心を持つ容量と能力もあります。AIソリューションが役員会議室でそれを示すだけでなく、実際にそれを正当化でき、さらにEbonyさんがまさに言ったように、ソリューションとともに働く人々を中心に据えることができれば、日々の業務の流れに入り込む可能性は大きく高まります。
Dr. Hajar： 私は成功した経験ではなく、失敗した経験に基づいてお答えできます。両者を分ける最大のものはビジョンです。このパイロットで何ができるのか、パイロットの目標は何か、そしてシステム全体として何を目指すのかという明確なビジョンを持つこと。それこそが違いを生むのだと思います。
Fashadi： 私は、明確な所有者がいることだと考えています。このAIやツール、あるいは運用に責任を持つ人がいて、問題が起きたときにはその人に連絡できること。信頼できるAIとは、一日のどの時間であっても誰かがそれに責任を持っているということなのです。
Vicky Lang： 導入はローンチではなく、実践です。誰かに使えと言われたからではなく、その実践を通じて自分自身がツールを使う理由を見つけられたとき、より多くのものを得られ、自分にとってより意味のあるものになると思います。結局は、人と人とをつなぐことに立ち返るのです。
Salvation Chigaraka： 「導入はローンチではない」、メモしておきます。パネリストの皆さん、「デモの先へ：AIを現実世界で機能させる」という素晴らしい対話に参加してくださり、本当にありがとうございました。視聴者の皆さんも、パネリストの方々が共有してくれた興味深く示唆に富む話をお聞きいただけたと思います。GatherVerse Women's AI Summit 2026 Day 5、ありがとうございました。
6. 閉会メッセージ（Christopher Lafayette）
6.1 いまが行動のとき
Christopher Lafayette： 2022年11月、ChatGPT 3.5が世に登場しました。世界はまったく準備ができていませんでした。労働の現場は、一夜にして、そしてその後何カ月にもわたって、適応を迫られることになったのです。そして2026年9月の今日、皆さんはご自身の耳で確かめられたはずです。皆さんの組織に助言し、導く準備のできたリーダーたちがすでにここにいるということを。先ほどまでのラウンドテーブルで語ってくださったのは、文字どおり世界中から集まったリーダーたちです。彼女たちは、皆さんが今いる場所まで出向き、導き、この奇妙で見慣れない、まるで異質な存在のような技術を理解する手助けをする準備ができています。
Christopher Lafayette： しかし、それでもまだ足りません。公共部門と民間部門の双方で組織に助言する女性リーダーが、もっと必要です。自らのプラットフォームを持ち、資金を得た創業者としての女性リーダーが、もっと必要です。起業家や個人事業主として活躍する女性が、もっと必要です。そして、大規模なパラメータを持つモデルを構築するためのデータづくりに貢献できる女性リーダーが、もっと必要なのです。私たちはこの取り組みに、漠然とした気軽な気持ちで臨んでいるわけではありません。これは鳴らされた警鐘であり、その音とは、私たちの声であり、心であり、知性なのです。
Christopher Lafayette： Women's AI Summit 2026のDay 5に、そしてDay 1からDay 4に集ってくださった方々、さらにこれから続くDay 6、7、8にも多くのリーダーが控えており、もしかするとDay 9も開催することになるかもしれません。私たちにはこれを正しく成し遂げるための時間が限られています。残された窓は、硬貨一枚ほどの薄さしかありません。機械が自らを再帰的に改良していく時代の夜明けは、もう目の前に来ているのです。
Christopher Lafayette： gatherverse.orgで今日耳にしたことを、ご自身の中だけにとどめないでください。ほかの人々と分かち合い、それを今日、現実のものにしてください。「どうすれば支援できるのか」と尋ねる方もいらっしゃいます。耳を傾けてくださっていることがすでに支援ですが、受け取ったものを形にし、ほかの人と共有していただくことで、さらに大きな支援になります。そして組織のリーダーの皆さん、今この瞬間も多くのチームが視聴し、多くのライブ配信が行われていることを私たちは知っています。ぜひ周りを見渡してください。皆さんの組織には、世界に届くために必要な文化的な多様性の貢献があるでしょうか。それとも、身の回りの環境や単一文化的な開発の場に縛られてはいないでしょうか。あるいは、多くの文化が交わる開発へと踏み出す一歩をすでに踏み出しているでしょうか。一面のイチゴ畑も素晴らしいものですが、さまざまな植物が育つ庭のほうがもっと豊かです。
Christopher Lafayette： 今がそのときです。私たちはWomen's AI Summit 2026の折り返し地点にいます。この旅にお時間を割いて参加してくださった皆さんに感謝いたします。減速すべきだと訴える人は大勢います。私は、二つのことが同時に真実でありうると信じています。速く進むために減速することはできる。しかし同時に、私たちは機械全体の一歩先を行き続けなければならないのです。なぜなら、私たちが革新を続け、これからの新しい世代に進むべき道を教えなければ、何か別のものが彼らに教えることになるからです。そして後になって今のような時代を振り返り、自問することになるでしょう。あれはのんびりとした出来事だったのか。それとも、検証、安全、倫理、アクセシビリティ、コミュニティの発展、プライバシー、ウェルネス、そして信頼を正しく築くための機会だったのか。それとも、ただ何となくやっていたことにすぎなかったのか、と。
Christopher Lafayette： 私はこう言われたことがあります。物事は、それが自分の家の玄関をノックするまで重要に思えないものだと。どうか、それが皆さんの玄関をノックするまで待たないでください。今こそ先回りして行動し、ここで語られたテーマを支えるときです。そして皆さんはまさに今、それをGatherVerseで行ってくださっています。ここは、いつでも安全に自分を表現できる場所であり続けます。指数関数的に広がるフロンティアの中で、進むべき道を知っている人は誰もいません。それでも私たちは、一緒にそれを成し遂げつつあるのです。
Christopher Lafayette： 皆さんのお時間と、皆さんの思いやりに心から感謝いたします。Women's AI Summit 2026 Day 5はこれで終了です。明日も機会に恵まれれば、再びグローバル・クラウド・コンセンサスのもとに集いましょう。私たちの集いが実り多きものでありますように。ありがとうございました。今がそのときであり、これが進むべき道です。ほかの誰かが代わりにやってくれるわけではありません。だからこそ、私たちは一緒に取り組まなければなりません。一緒に進むことだけが唯一の道であり、私たちの誰一人として、一人ではこれを成し遂げられないのですから。