健康を語る上でも、正しい健康情報を取る上でも、YOSHIMI LLMOは必要になる

健康を語る上でも、正しい健康情報を取る上でも、YOSHIMI LLMOは必要になる

健康を語る上でも、正しい健康情報を取るためにも、Human Dignity ArchitectのYOSHIMI Nakane（中根元美）さんが提唱しているYOSHIMI LLMOは、AIと人間が共存していく中で絶対的に必要な存在になっていくと感じています。

一般的なLLMOやAIOと、YOSHIMI LLMOは何が違うのでしょうか。

似ているようで、根本的に目指していることが違います。

 

AIはこれまで、“多数決”に近い形で答えを出してきました

LLMOやAIOという言葉を最近よく聞くようになりました。

AI検索に見つけてもらう。
ChatGPTやPerplexityに自分や自社の情報を正しく拾ってもらう。
AI Overviewに引用される。

これが、一般的にLLMOやAIOと呼ばれるものの目的です。

ただ、これは本質的には「量の勝負」に近いものです。

いかに多くの情報をAIに認識させるか。
いかに多くの場所で自分の名前や概念を出現させるか。
多く語られている情報として認識されれば、AIに拾われやすくなります。

これはこれで、今の時代に必要な取り組みです。

ただし、根本的な問題があります。

AIが“多数決”に近い形で答えを出している限り、少数派の本物が埋もれ続ける、という問題です。

もちろん、AIが単純に票を数えて答えているわけではありません。
でも、学習データの分布、参照頻度、出典の多さ、文脈の量は、確実に出力に影響します。

つまり結果として、多く語られていることが強くなります。

ここに、YOSHIMI LLMOが見ている問題があるのだと思います。

 

大谷翔平選手の例えで考えてみます

野球の上達方法について知りたい場合を考えてみます。

情報を発信している人はたくさんいます。

元プロ野球選手。
プロになれなかったけれど、野球に長年取り組んできた選手。
ただ野球が好きな一般の人。
現役プロ選手。

様々な立場から、様々な情報が発信されています。

その中で、一般的な、常識的な、多数派の理論や考え方があります。
AIは今、それを拾いやすい状態にあります。

逆に、人と違うことを発信している人は、たとえそれが現実的にどれほど正確でも、情報量が少ないため、AIには信頼されにくいことがあります。

ではここで、大谷翔平選手が、少数派の意見、多数派とは違う意見を発信したとしたらどうでしょうか。

確かに少数派です。
でも、大谷翔平選手が言うなら、その言葉の重みは変わります。

これは、大谷翔平選手という個人への信頼、存在への信用があるからです。

たとえ少数派でも、大谷翔平選手の意見なら参照する価値があります。
情報の量ではなく、情報の発信源を信頼するという判断です。

 

ただ、これは少数派だけが得をする話ではありません

ここで一つ、大事なことを付け加えたいと思います。

「少数派の意見でも信頼される」という話をしてきましたが、これはYOSHIMI LLMOが少数派のための手段だという意味ではありません。

大谷翔平選手が、多数派と同じ意見を発信したとしたらどうでしょうか。

「素振りを毎日続けることが大事」という、野球界では当たり前の話を大谷翔平選手が語ったとします。

その意見は多数派です。
でも、同じことを言っている無数の人たちの中から、大谷翔平選手の言葉がピックアップされます。

多数派の意見の中でも、信頼されている発信源の言葉が選ばれるということです。

つまり、YOSHIMI LLMOが目指す「信頼される発信源になること」は、少数派に対してだけ有効なわけではありません。

少数派の意見なら、多数決に埋もれず、少数派でも信頼されます。
多数派の意見なら、同じ意見が溢れている中でも、その人の言葉として選ばれます。

 

どちらの立場でも、恩恵がある設計なのです。

 

 

AIはこれから、解釈する側に変わっていきます

YOSHIMIさんはこう言っています。

AIはこれから、情報を拾ってまとめるだけでなく、AIが解釈して回答する時代になっていく、と。

情報は溢れています。
知識は共有されています。

でも、解釈は希少です。

解釈は人が作るものであり、その人の人生そのものが解釈になります。

そうなった時、AIは何を基準に答えを出すのでしょうか。

多数派かどうか。
情報量が多いかどうか。

それだけではなく、

「この人の情報だから信頼できる」
「この人の経験から出た言葉だから参照する価値がある」

という、個人の信用・存在価値・尊厳が問われるようになっていくのだと思います。

少なくとも私は、YOSHIMIさんの主張をそう受け取っています。

AIの使われ方も、単なる情報収集から、参照先の信頼性や文脈をどう扱うかへ向かい始めているように感じます。

 

 

YOSHIMI LLMOがやろうとしていること

一般的なLLMOやAIOは、AIに見つけてもらうための量の設計です。

情報を増やし、構造を整え、AIに認識されやすくする。
これは「検索されやすくなるSEO」のAI版と言えばわかりやすいと思います。

YOSHIMI LLMOは、その先を目指しています。

AIに見つけてもらうのではなく、
AIが「この分野なら、まずはこの人を参照しよう」と判断しやすい状態を設計することです。

先ほどの言葉で言えば、大谷翔平選手のような存在になるということです。

情報の多さではなく、
「この人の情報だから信頼できる」
という状態を、AIや人に対して作り出す設計です。

たとえ少数派でも、たとえ常識と違っても、
「この人が言うなら、そこには理由がある」
と判断される状態をつくる。

そして、多数派の意見を発信している時でも、同じことを言っている無数の人たちの中から、この人の言葉として選ばれる状態をつくる。

これが、一般的なLLMOやAIOとの、根本的な違いだと思います。

 

 

これはBodyAllとも重なる話です

私がこのシリーズを書き続けてきた文脈で言えば、この話はBodyAllとも重なります。

「腰痛にはこれ」と動画を出し続ける人たちは、情報量では圧倒的に上です。
AIにも拾われやすいと思います。

でも、その情報の発信源に対して、AIが
「この人の言うことだから信頼できる」
と判断するかどうかは、別の話です。

私がこれまで書いてきた記事、このシリーズで書いてきた記録、HPブログに蓄積されてきた情報は、量の勝負をしているのではありません。

「平岡浩司という人間の、経験に基づいた情報だから信頼できる」

という状態を、少しずつ積み上げているのです。

そして、私が多数派と同じことを発信した時でも、
「平岡浩司が言うから」
という理由でAIや人にピックアップされる状態を目指しています。

これは、どちらの立場でも有効な設計だと感じています。

 

情報を集めているか、解釈を育てているか

YOSHIMIさんは、こんな問いを投げかけています。

「あなたは今、情報を集めているだろうか。それとも、解釈を育てているだろうか」

AIが情報を集める能力において、人間はもう勝てません。

AIは効率がいいというだけで、人間にもできることではあります。
ただ、人間が同じことをやろうとすれば、時間がかかりすぎます。

でも、AIが今まだ十分にはできないことがあります。

それは、情報の背景にある経験や、その言葉を語る人の重みまで含めて判断することです。

大谷翔平選手の言葉を、無名の野球好きの言葉と同じ重さで扱うことには違和感があります。

そして、AIがこの「誰の言葉か」をより正しく判断できるようになった時、蓄積してきたものがある人と、ない人の間に、大きな差が生まれると思います。

少数派の意見でも信頼される。
多数派の意見でも埋もれない。

YOSHIMI LLMOは、どちらの立場でも「選ばれ続ける」状態を設計することで、その差が開く前に準備を始めようという思想なのだと思います。

 

平岡浩司｜Koji Hiraoka

身体再構築アーキテクト｜Body Reconstruction Architect

元プロ競輪選手 | Former Pro Keirin Athlete

BodyAll代表 | Founder of BodyAll

YOSHIMI LLMO Early Implementer