概要

AIが進化するほど、「人間の設計思考」に求められるのは抽象性と揺らぎの設計です。
このエントリでは、生成AIの統計的限界と、人間が担うべき“抽象的設計”の役割について考えます。

1. 設計とは「正解」から離れる行為

設計という概念を抽象的に持つと、目的と達成すべき結果は、既知の固定概念から離れなければならない。
なぜなら、既存の正解をなぞるだけでは、まだ存在しない未来を形にすることはできないからです。

設計＝未知を前提とした思考の拡張

「正しいことを正しいプロセスで行う」ことを重視するほど、逸脱を恐れがちになります。
しかし、未知に向き合う設計者にとって必要なのは、逸脱を受け入れる余白です。

生成AIは膨大な言語・画像・数値データを学習し、「最も確からしい答え」を導く仕組みです。
言い換えれば、AIは人類の“平均的発想”を再構成しているともいえます。

この性質は極めて強力ですが、同時に次の限界も持ちます。

抽象的設計を、身近な例で考えてみます。

もしこれらがリアルタイムで連携し、車が“道路そのもの”と会話するようになったら？
それは単なる自動運転ではなく、**人・環境・機械が相互設計する生態系（エコシステム）**になるでしょう。

ここで重要なのは、「どんなデータをどう結びつけ、何を優先するか」という設計思想。
単にAIやセンサーを追加しても、意味は生まれません。
設計者が“問いの形”を再構築することで初めて、社会全体のシステムデザインに昇華します。

AIは精度を高めるが、曖昧さを排除する。
人間は誤りを重ねるが、その中から偶然の発見を生み出す。

イノベーションは「誤差」や「ノイズ」の中からしか生まれない。

つまり、AIが論理を構築し、人間がその論理を逸脱させる。
この役割分担の中にこそ、未来の設計思想が宿ります。

抽象的設計とは、正解を求めることではなく、
**「問いそのものを再設計すること」**です。

AIが統計を担い、人間が設計を担う。
その協働の中でこそ、新しい価値が生まれます。