生成AIでは、「あなたは研究者です」「あなたは経営者です」といったペルソナ設定が当たり前になりました。

確かに、AIはそれらしい口調で、それらしい回答を返してくれます。

しかし、それは本当に「研究者として考えている」のでしょうか。

それとも、「研究者らしい文章」を生成しているだけなのでしょうか。

この違いは、決して小さくありません。

例えば、新しい医療技術を評価する場面を考えてみます。

研究者はエビデンスや再現性を重視するでしょう。

一方、経営者は投資対効果や市場性を重視するかもしれません。

臨床医であれば、安全性や患者への利益を最優先に考えるでしょう。

同じデータを見ても、結論が異なることは珍しくありません。

重要なのは、「誰が判断したか」ではありません。

なぜその判断になったのかです。

現在のペルソナ設定の多くは、「研究者らしい」「経営者らしい」という結果を再現しています。

しかし、本当に必要なのは、その結果を生み出している意思決定の構造を理解することではないでしょうか。

もしAIが、

• どの情報を重視し、
• どのような因果関係で考え、
• なぜその結論に至ったのか

を構造として説明できるようになれば、AIは単なるブラックボックスではなくなります。

「この結論は、研究者型の意思決定構造から導かれました。」

「経営者型では、この変数を重視するため結論が変わります。」

このように説明できれば、AIは答えを返すだけでなく、判断そのものを比較・検証・監査できる存在になります。

私は、次世代のAIに必要なのは、ペルソナを増やすことではないと考えています。

必要なのは、

「どのような意思決定構造が、そのペルソナを特徴づけているのか」を明らかにすること。

AIの進化は、「誰になりきるか」ではなく、

「なぜそのように判断するのか」を説明できるか。

そこに、DSA＋DAGによる次のブレークスルーがあります。