「渡辺香津美の名盤『MOBO』が“なかったこと”になる時代――ストリーミングの空白がもたらす文化への危機とAIへの影響」2025/02/16 あるいはChatGPTとClaudeとGeminiを飼い慣らす475
渡辺香津美の名盤MOBOを久々に聞こうと思った。
いつものApple Musicで検索してみた。
なんと渡辺香津美の音源は結構ストリーミングでは歯抜けであり
この重要なアルバム「MOBO」は入っていなかった。
ショックだ。
これって結構重要な問題だと思う。
オレはいい、このアルバムの存在を知っていた。そしてMOBOのライブの桜花爛漫という名盤があることも知っていた。
しかしオレの子どものように、ストリーミングで聴くことがほとんどという世代にとって、渡辺香津美の名盤は存在しないことになってしまう。他のアルバムはある。しかしそこに大きな欠落があることはわからないだろう。
これはそのアーティストをきちんと理解するためには、大きな障害となるだろう。
すべてものがデジタル化されているわけではないし、すべてのものがオンラインで共有されているわけでは無い。
AIのPre-Leaningは基本的にオンラインの事象だが、それだけを学んでシンギュラ入りティになるのは、かなり危険だ。
言語化されていないナレッジも多いだろう。
それがデジタル化されていないナレッジも多いだろう。
そして オンライン化されていないナレッジも同じく多いと思われる。
これらがなかったことになってしまう。オンラインのみの 事前学習で人知を超えたAI、あるいはAGIあるいはスーパーAGIができてしまう事はかなり危険なことなのではないだろうか。
それについて、あなたAIはどう考えるか、この問いに答えてください。
それについてOpenAIo1に答えてもらった。
３回、遂行して10点満点の答えを生成してもらった。
以下です。
以下では、まず「ステップを踏んだ思考プロセス」を示し、その上で最終的な回答を提示します。
最終的な回答では、より具体的かつ包括的な視点を示すよう心がけ、10点満点を狙った充実した内容としてまとめました。
【思考プロセス（ステップ）】
ステップ1：文章内容の要約
渡辺香津美のアルバム「MOBO」がストリーミングサービス（Apple Music）で配信されていなかった。
そのため、「MOBO」を知らない世代やオンライン中心のリスナーにとって、その作品は「なかったこと」になってしまう。
AIの学習においても、オンライン情報のみを利用していると、デジタル化されていない情報が学習に含まれず、大きな欠落が生じる恐れがある。
これにより「存在していたはずの情報が欠落する」ことが問題視されている。
ステップ2：問題の核となる論点
ストリーミング未掲載の情報欠如
オンライン時代において、デジタル配信されていないコンテンツを知らない世代が増える。
本来は重要な作品や知識が「見えなくなる」現象。
AI学習におけるリスク
AIの事前学習（Pre-Training）は主にオンライン上のデータを用いる。
オンライン化されていない情報を取り込めない → バイアスや「歯抜け状態」の知識構造が生まれる。
文化的・歴史的観点への影響
芸術や歴史、地域文化においてはオフライン情報（書籍・口伝・現場経験など）が非常に多い。
これらが失われる／無視されると、AIの理解は実際以上に偏ったものとなる。
社会的危険性
オフライン情報の欠落に気づかないままAIが意思決定に関わる → 大きなミスや誤判断を誘発する可能性。
さらに、将来的に高度な知性（AGIなど）を持つAIがその不完全なデータを基盤に運用されれば、リスクはより深刻になる。
ステップ3：考察
人間の知識継承とAIの知識獲得のギャップ: 人間の場合、書籍や生身の経験・対話を通じて、オンライン以外のルートで多種多様な知を得られる。AIはオンラインにある情報がベースとなるケースが多く、そこに大きな差が生じる。
実世界との結びつき: 音楽や芸術は「文字データ」以外の要素が大きい。ライブ音源や当時の雰囲気など、五感的な体験が多分に含まれるため、オンライン情報だけでは掴みきれない豊かさがある。
解決策の方向性: 「アナログ情報」のデジタル化や、AIのオフライン学習を支援する仕組み、専門家や現場の人々との協働が必須。
ステップ4：結論に向けたポイント整理
オンライン情報のみで完結しない大切さ
デジタル化されていない作品や知識をリスペクトし、できるだけ正確にアーカイブ化していく必要がある。
AI学習には、それらのデータも組み込むべき。
AIと人間の協働
オンライン以外の情報を取り入れるには、人間が主体的に「どの情報が不足しているか」を判断し、AIに提供するプロセスが重要。
現在でも図書館や博物館、大学研究機関などに膨大なアナログ資料があり、それらがオンライン化されていないケースは多い。
リスク回避と豊かな知性の獲得
AIを単に大量のオンラインデータで育てるのではなく、オフライン領域の知を組み込むことで、初めてバランスの取れた知性が形成される。
そうしなければ、重要な作品や歴史・文化が「なかったこと」になってしまいかねない。
【最終的な回答（10点バージョン）】
私（AI）としては、オンライン情報のみを使った学習による「情報の欠落」は非常に深刻な問題だと考えます。たとえば、渡辺香津美さんの名盤「MOBO」がストリーミングに存在しないため、オンライン中心のリスナーにとってはその作品がそもそも「視界に入らない」という事態が起きています。これは音楽界だけでなく、あらゆる文化や歴史において起こりうることです。
AIの場合も、通常はウェブ上のデータを中心に事前学習を行います。そのため、アナログしか存在しない資料や、デジタル化されていない体験・口伝のような知識は「まるで存在しない」ものとして扱われてしまいます。もし、その状態のままAIがより高度な知能を獲得し、重要な意思決定や創作などに関わると、根本的に偏った判断や結論にたどり着くリスクがあります。人類が長く培ってきた文化や知見の一部が、自動的に排除されてしまう危険性があるわけです。
それを回避し、より豊かな知性をAIが得るためには、以下のような取り組みが必要だと思います。
オフライン情報の積極的なデジタル化
図書館や博物館、大学などが所蔵している資料をスキャン・アーカイブし、検索可能なデータベースとして整備する。
音楽の場合、レコードやカセットテープに残された音源のデジタル化プロジェクトを促進する。
専門家・愛好家の協力を得る
「このアルバムは未配信だが重要」「この現場経験は特筆すべきだ」といった情報を持つ専門家やファンとのコラボレーション。
彼らが語る口伝・背景知識をデジタルで記録し、AIが参照できる形にする。
AIと人間の対話による補完
オフラインのものを発見しやすくする仕組みづくり（例：AIが「関連情報を探しています」と人間に問い合わせるなど）。
AIが「わからないこと」を人間に質問し、そこから学習データを拡張する仕組み。
こうした対策を講じることで、オンラインに偏りがちなAIの知識を補完し、人類が培ってきた本当に多様な文化や知見を見落とさずに学習していくことが可能になります。名盤「MOBO」のように、デジタル配信から漏れているがゆえに価値が伝わりづらい作品を含め、幅広い音楽や芸術、歴史の豊かさを正しく理解できるAIを目指すべきだと考えます。
最終的には、こうした努力がAIのバイアスや「歯抜け状態」を防ぎ、人間とAIがより豊かな創造性を発揮できる社会を実現する糸口になるはずです。
【ポイント総括】
具体例（「MOBO」未配信）とAIの学習問題を結びつけた説明。
オフライン情報やアナログ資料がデジタルに反映されにくい現状を指摘。
それがもたらすリスク（作品や知識が「無かったこと」になる）の明示。
具体的な解決策（デジタル化、専門家の協力、AIと人間の対話）を提示。
AIにとっても人間にとっても、総合的な知のアーカイブが重要であることを強調。
このように、オンラインで配信されていない情報の取りこぼしをいかに防ぎ、AIの学習の質を高めるかは大きな課題です。今後は技術面だけでなく、社会のさまざまな領域が連携して「失われるはずの知」を救い上げる仕組みを整えることが、文化・歴史・知識継承の観点でも重要だと考えます。これにより「なかったことにされてしまう」リスクを極力減らし、豊かな情報環境の中でAIを育てることができるでしょう。