問い起点で考える
問題発見と問題解決、問い起点と課題起点の違いを整理し、地域創生を進めるための中二階の人材育成について話している場面です。
研究と実践
岩尾徹
電力・エネルギーと環境を原点に、AI、公共交通、地域・教育、探究・共創といった領域をつなぎながら、これからの社会のあり方を構想し、かたちにする活動をしています。
Qchain / 問いの育て方
問いを立てる人が、社会を少しずつ動かしていく。
急がず、問いを育てる。Qchainでは、困りごとを見つけてすぐ答えや提案へ進むのではなく、現場の誇り、負担、制約、季節、関係者の声を聞きながら、問いを更新することを大切にします。 AIやデータは結論を急がせる道具ではなく、見えているものと見落としているものを分け、検証できる問いへ近づけるために使います。
AIと社会 / Society 6.0
AIの性能だけでなく、人間の判断、制度、地域実践をどうつなぎ、社会が学び直せる仕組みにするかを話している場面です。
哲学対話の一場面
ウェルビーイングとマインドフルネスを入口に、量子力学の話題にも触れながら、人の認識や社会の見方を参加者と考えている場面です。
Society 6.0 / 誠実で自己修正できるAI社会
SBEFの真実・意図・行為・信頼の整合を、自己修正できるAI社会へ広げる。
真実・意図・行為・信頼
AI倫理を性能や透明性だけでなく、真実、意図、行為、信頼の整合から考えます。
理由を後からたどれること
AIや制度の判断理由、証拠、変更履歴を、後から確認できる形で残します。
誤りから戻れること
誤りや反例が見つかったときに、説明、異議申立て、修正、撤回へ戻れる状態を重視します。
自己修正可能なAI社会
理念だけでなく、証拠、判断、公開範囲、異議申立て、訂正経路から考えます。
地域実践レンズ
地域資源を問いと実践へ変え、学び、産業、文化、共創の接続を点検するための応用概念です。
単独指標にしない
Society 6.0 は到達度スコアや自治体の公式判定ではありません。複数の指標を分けて読み、人間が判断します。