議論が噛み合わないとき、
私たちはよく「定義が曖昧だ」「言葉の使い方が違う」と言います。
それは正しい。
実際、多くの混乱は定義を揃えれば解消します。
しかし──
定義をどれだけ厳密にしても、
構造をどれだけ整理しても、
どうしても消えない前提が存在します。
今回は、そこだけを扱います。
定義で解ける問題は、すでに本質ではない
まず大前提として。
- 用語の意味
- スコープの範囲
- 比較基準
- 解釈のズレ
これらは重要ですが、定義すれば解消可能です。
AIもNotebookLMも、ここは非常に得意です。
問題はその先。
定義をすべて揃えたあとでも、
なお結論が割れる領域がある。
そこにこそ、意思決定の本丸があります。
最後に残る前提①
不確実な世界に生きているという事実
- 未来は確定していない
- 情報は常に不完全
- 予測には必ず誤差がある
これは「定義不足」ではありません。
世界の性質です。
どれだけデータを集めても、
どれだけ精緻なモデルを作っても、
不確実性はゼロにならない。
ここを「定義で何とかしよう」とすると、
過剰な確実性幻想に陥ります。
最後に残る前提②
価値判断とトレードオフ
- 何を成功とするのか
- 何を優先するのか
- どの犠牲を許容するのか
これは定義できても、解消できません。
なぜなら、
価値判断は「正解」を持たないからです。
同じ事実、同じ定義、同じロジックでも、
- 成長を取る人
- 安定を取る人
- 短期を取る人
- 長期を取る人
結論は割れます。
ここは合意ではなく、選択の領域です。
最後に残る前提③
不可逆な制約
- 時間には締切がある
- 予算は有限
- 人は増やせない
- 失敗のコストは対称ではない
これらは事実ですが、
定義しても消えません。
「理論上は可能」でも、
「現実には無理」という判断が生まれるのは、
この層の前提が効いているからです。
最後に残る前提④
責任と覚悟の所在
- 誰が最終的に決めるのか
- 失敗したら誰が責任を負うのか
- どこまでやり直せるのか
この前提が曖昧な議論は、
ほぼ確実に迷走します。
そしてここは、
定義でもロジックでも代替できない。
最終的に、
「誰が引き受けるのか」
という一点に収束します。
最後に残る前提⑤
人間は感情で動くという現実
- 不安はゼロにできない
- 反発は一定確率で起きる
- 納得しないと人は動かない
- モチベーションは揺らぐ
これは欠陥ではなく、仕様です。
定義して排除するのではなく、
確率として織り込むしかありません。
残る前提を一文でまとめると
定義で消える前提をすべて削ぎ落とすと、
最後に残るのは、これです。
不確実な世界で、
限られた資源と時間の中、
価値判断を誰かが引き受けて決めなければならないという事実
これ以上は、
AIにもロジックにも委ねられません。
なぜここを見極める必要があるのか
構造化や定義が進むほど、
意思決定は「人の領域」に純化されます。
だからこそ重要なのは、
- 何をAIに任せるか
- 何を定義で潰すか
- 何を人が引き受けるか
を明確に分けること。
おわりに
思考を高度化すると、
人間の役割は減るのではありません。
むしろ逆です。
最後に残る前提を、
引き受ける覚悟が問われるようになる
それが、
現代の意思決定のリアルです。
