日本発の｢政策提言AI｣が警告！　｢地域分散｣か｢グリーン成長｣か　｢地球社会の未来シナリオ｣は｢2034年までの選択｣がカギを握る

ちなみに念のため記すと、ここでいう「AI」とは昨今世の中をにぎわしているChatGPTとか生成系AIではなく、私たちの研究で生み出した（技術面は上記の日立京大ラボが開発した）独自のAI技術である。

最近では「AI」というとイコール生成系AIのことと受け止める人が多くなっているが、それは誤認であり、そもそも「AI（人工知能）」に単一の定義はなく、“人間を凌駕するような高度な計算能力をもったコンピュータ”といった広範な概念である。

話題を上記の「政策提言AI」に戻すと、2017年に最初のバージョンを公表した後、同技術はさまざまな地方自治体や省庁等における未来シミュレーションや政策立案において活用されてきた（自治体については長野県、兵庫県、高浜市、福山市、山口市等。シミュレーションの内容はそれぞれの自治体のホームページ等で公開）。

こうした「政策提言AI」の中身やその意義については、拙著『科学と資本主義の未来』でも述べたが、今回、私たちの研究グループ（京都大学および日立製作所）はその“グローバル版（地球版）”をまとめるに至った。

それは後でも述べるように、ローマ・クラブが1972年に公表し、地球の有限性について初めて警鐘を鳴らすとともに、現在に続く地球環境問題をめぐる議論の先駆けとなった報告書『成長の限界（Limits to Growth）』の“AI版”とも呼べる性格のものである。以下その要点を紹介したい。

未来シミュレーションの方法

シミュレーションの方法として、地球社会の現在そして未来に関わる294の指標を、関連する報告書や国際機関のデータベース等を踏まえて抽出するとともに、それらから成る因果連関モデルを作成し、政策提言AI（未来シナリオシミュレーター）の技術を使って2050年に向けた2万通りのシミュレーションを行い、その結果を分析した。

因果連関モデルのイメージは、一種の“複雑系”であり、これらの多くの要因が互いに影響を及ぼしながら、時間の流れとともにダイナミックに進化し、未来が枝分かれしていく。

構築した因果連関モデル（筆者ら作成）