AIや機械学習への期待が高まる一方で、「とにかくデータを入れれば何か分かる」という発想も広がっています。しかし、それは危うい考え方です。なぜなら、問いそのものが間違っていれば、どれほど高度なAIを使っても、もっともらしい誤答を大量生産するだけだからです。 現代のAI活用においては、単に高度な機械学習やベイズ推論を回すだけでは不十分であり、その前提となる問いの設計が不可欠です。データの分布構造を捉えるDSAと変数間の因果関係を可視化するDAGを、分析の土台として導入することが重要です。集団の多様性や論理構造を正しく整理しなければ、どれほど精緻なAIモデルであっても無意味な結論を導き出しかねません。つまり、AIを単なる効率化の道具ではなく競争優位の源泉とするためには、数理モデルを動かす前の構造設計こそが大切になります。したがって、技術的な精度を競う以上に、AIが正しく機能するための「正しい問い」を設計できる人材がこれからの時代には求められています。