人間とAIの協働が求める新しい認知科学
AIエージェントが単なるツールから「協働パートナー」へと進化する中、人間とAIがどのように共通の目的を形成し、チームとして機能するかが重要な研究テーマとなっています。対話型AIやタスク支援エージェントの普及により、私たちは日常的にAIと「協力」する機会が増えていますが、その背後にある認知メカニズムは十分に理解されていません。
本記事では、認知科学、人工知能、ヒューマン・コンピュータ相互作用（HCI）の知見を統合し、人間とAIの間で協調的な目的がどのように創出されるのかを探ります。理論的枠組みから実証研究、一般ユーザとの協働事例まで、包括的に解説していきます。
協調的目的創出を支える理論的基盤
集合的意図性という概念
人間同士の協働行動を理解する上で、哲学者ジョン・サールが提唱した「集合的意図性（collective intentionality）」は重要な出発点となります。これは、複数の人間が「あたかも一つの心を持つかのように」共同で目的を達成する際の心的状態を指します。
サールによれば、人間は単独ではなく「我々として（we-intent）」行為することで、個人を超えた共有の目的や意味を生み出すことができます。この枠組みによれば、チームのメンバーは互いに相手も同じ目標を追求していると信じ、暗黙のうちに心的状態を共有します。
効果的なチームでは共通の目標が明確化され、メンバー間で共有メンタルモデル（状況や役割に関する共通の理解）が形成されることが知られています。協力ゲームであるHanabiを用いた研究では、熟練者のチームが「目標の共有」「メンタルモデルの共有」「役割分担」によって高い協調性能を発揮することが示されています。
AI分野における共同意図理論
マルチエージェントシステム分野では、Cohen & Levesgueの「共同意図（ジョイント・インテンション）理論」や、バーバラ・グロスらの「SharedPlans理論」が発展してきました。これらは、複数のエージェントがどのように合同の意図を形成・維持できるかを形式的に記述したものです。
これらの理論によれば、協働するエージェント同士が互いの信念や目標に関する情報を共有し合い、合意を交わすことでチーム全体の計画にコミットできます。例えば、「お互いに相手が自分と同じゴールにコミットしている」という共通の理解と、各エージェントが自分の役割を果たすというコミットメントが成立すると、一つのチームとして協調行動が可能になります。
哲学者マイケル・ブラトマンも、人間の共有意図について「共有協調活動（Shared Cooperative Activity）」の条件を提唱しており、相互に予測と支援が行われること、互いの意図と計画が調和する（メッシュする）ことなどが必要とされています。
インテントの共創という新しいアプローチ
人間とAIの間では、コミュニケーションの非対称性（言語能力や文脈理解の差）ゆえに、目標の共有が難しい場合があります。この課題に対処するため、近年「インテントの共創（intent co-construction）」という概念が提唱されています。
従来の一問一答型のチャットボットでは、ユーザは自分の曖昧な目的を無理に一文に詰め込んで入力しがちで、その結果AIから表面的な回答しか得られないという問題がありました。これを「スロットマシン的な対話」と批判し、より人間的な探求的対話によってAIと目的をすり合わせるインタラクション設計が提案されています。
人間-AIのペアがパートナーとして対話を重ね、お互いの考えを引き出し合うことで曖昧な目標を具体化し、協調的な目的を共に構築していくアプローチです。このメカニズムは、単なる技術的インタフェースの問題ではなく、認知的・社会的プロセスとして捉えられています。
拡張認知と分散認知から見る人間-AIチーム
拡張された心という革新的視点
アンディ・クラークとデイヴィッド・チャーマーズが1998年に提唱した「拡張された心（Extended Mind）」のテーゼは、人間の認知プロセスを個人の脳内に閉じず捉える現代的な認知科学のパラダイムです。この理論によれば、人間の認知はメモ帳や計算機といった道具や物理的・社会的環境にまで延長しうるとされます。
いわゆる4E認知科学（Embodied, Embedded, Enactive, Extended）の観点では、思考は脳内だけで完結せず、身体の動きや環境との相互作用、さらには他者との共同作業を通じて動的に構成されると考えます。
この拡張認知の枠組みを人間とAIの協働に当てはめると、AIエージェントは単なるツールではなく「認知的パートナー」となり得ます。AIが人間の認知機能（記憶・推論・意思決定など）の延長線上で機能し、人間の認知を補完・支援する存在として位置づけられるのです。
ユーザとAIが共有するタスクリストや計画書といった外部記録は、両者の意図を保存・更新する「拡張された認知メモリ」とみなせます。AIがその情報をもとにユーザの次の行動を予測・提案し、ユーザがそれに応答して計画を調整するといったやりとりは、一種の拡張されたプランニングプロセスと言えます。
分散認知システムとしての人間-AI協働
エドウィン・ハッチンスの提唱した「分散認知」の理論では、複数の人間や道具が情報をやり取りしながら協調してタスクを行うとき、認知プロセスは単一の個人に内在するのではなく、システム全体に分散していると考えます。
ハッチンスの古典的研究『Cognition in the Wild』では、船の航海士たちが紙の地図や計器を介して協力し航法計算を行う様子が、グループ全体として一つの認知システムを形成している例として示されました。
この考えを人間-AIチームに拡張すると、人間とAIと環境を含むシステム全体が一つの「認知ユニット」として機能することになります。人間の指示やフィードバックと、AIの推論や計算とがリアルタイムにやり取りされながら問題解決する状況では、認知処理は人間とAIの間で役割分担され、全体として目標達成に向けた情報処理が行われます。
重要なのは、共有目標そのものも分散的に保持・更新されるという点です。マルチエージェントAIの研究では、環境や共有データベースを介してエージェント同士が協調動作し、あたかもグループ全体が一つの心を持つように振る舞う現象が報告されています。
大規模言語モデルがもたらす協調の進化
最新の対話型AIは大規模言語モデルに基づき人間さながらの対話が可能になりつつあります。これらを組み込んだエージェント同士や人間との間で自然言語での調整が行われることで、人間レベルの協調戦略さえ実現しつつあります。
Meta社が開発した外交ゲーム「Diplomacy」向けAIエージェントであるCICEROは、言語モデルと強化学習を組み合わせ、他の人間プレイヤーと自然言語で対話し同盟関係を築くことで、人間と同等の協調プレイを達成した画期的な例として報告されています。このように高度なAIは、人間との相互作用を通じて共有意図のようなものを形成し、共通のゴールに向けて他者と足並みを揃えられることが示されています。
対話型AIとタスク支援エージェントにおける実践課題
共有目標の齟齬をいかに防ぐか
対話型AI（チャットボットや音声アシスタントなど）とのやり取りでは、ユーザの意図をいかに正確に汲み取り、それに沿った応答や提案を行うかが鍵となります。しかし現実には、ユーザの意図が明確でない場合や、AI側の理解にギャップがある場合、共有目標の齟齬が生じることがあります。
例えば「家族全員が楽しめる旅行プランを立てて」とAIに依頼しても、ユーザが本当に望む具体的な条件（温泉でゆっくりしたい、テーマパークに行きたい等）がAIに伝わっていなければ、AIは汎用的でピント外れな提案を返してしまう可能性があります。
このような問題に対し、近年はGUI要素の導入やマルチモーダル対話によってユーザの意図やコンテキストを引き出し、AIとユーザが目標をすり合わせる工夫もなされています。加えて、AIがユーザに問いかけを行いながら目標を明確化する「プロアクティブな対話エージェント」の研究も進んでいます。
Elena Glassmanらの研究では、人間がまだ明確に定めていない意図を引き出し支援するシステムが提案されており、ユーザとAIの共同探索によって目標を定義するアプローチが模索されています。
意思決定支援における相互理解
タスク支援型や意思決定補助型のAIにおいても、協調的目的の形成は不可欠です。意思決定支援システムでは、人間（意思決定者）の目的や価値観をAIが適切に理解し、それに沿った分析や提案を行う必要があります。
例えば医療診断支援AIであれば、医師の治療目標や優先事項（副作用を最小にしたい等）を共有し、その目的に適合する診断補助を提供することが理想です。この相互理解のプロセスでは、AIの透明性（なぜその提案をしたかの説明）や、ユーザの信頼が重要な役割を果たします。
信頼研究のフレームワークでは、チーム内信頼は「メンバーがお互い共通の目標に向け自分の役割を果たすと信じる共有信念」と定義されており、人間-AIチームにおいても、AIが人間のゴールにコミットして行動すると人間が信じられるかが信頼の鍵となります。
自動運転車における人間ドライバーとAIの協調では、「安全に目的地に到達する」という上位目標を共有しつつ、細かな意思決定（車線変更するか等）で人間の意図をどう取り入れるかが研究されています。お互いの意図を表示・確認するHMIにより、暗黙知ではなく明示的なゴール共有を図る試みもあります。
一般ユーザとの協働：実証研究が示す光と影
MITの大規模実験が明らかにした効果と代償
専門家でない一般ユーザとAIが協働する場面の研究も増えており、協調的目的創出について多くの示唆が得られています。MITのSinan Aralらの研究では、約2,000人の参加者を対象に人間のみのチームと人間+AIの混成チームで課題に取り組む大規模実験が行われました。
課題は架空のシンクタンクのための広告文章を作成するというクリエイティブなもので、AIエージェントがチームに加わった場合の効果が測定されました。その結果、AIがチームに加わったグループは生産性が約60%向上し、より多くのコンテンツを作成し質も高いと評価されました。
しかし一方で、人間同士のコミュニケーション量が23%減少する傾向が見られました。特に、AIを含むチームでは人間メンバー同士で感情的なメッセージやラポール形成のための対話が減少したことが指摘されています。これは、AIの支援によって効率は上がるものの、人間メンバー間で暗黙のうちに行われていた「すり合わせ」や「雑談による共感形成」といったプロセスが減り、共有の意識形成が浅くなる可能性を示唆しています。
パーソナリティマッチングの重要性
この研究ではさらに、チーム内の人間のパーソナリティ特性とAIの特性のマッチングも分析されました。例えば「まじめさ（誠実性）」の高いAIは外交的な人間とうまく協働しやすいが、逆に非常に厳格なAIは外交的な人間には不向きであったと報告されています。
これは、AIを単一の万能エージェントとしてではなく、チームの文脈やメンバー特性に合わせて調整（パーソナライズ）する必要性を示しています。協調的目的を創出しうるかは、AI側が人間の状況に合わせて柔軟に振る舞えるか、人間側がAIをチームメイトとして受け入れ信頼できるかに大きく依存するのです。
一般ユーザとの協働では特に、ユーザがAIの内部意図や動作原理を深く理解していない場合が多いため、インターフェース上での目標共有の支援や、説明可能なAI（XAI）による提案理由の提示が、共有ゴールの形成と維持に役立つと考えられています。
教育分野と創造分野での応用
教育分野での人間-AI協働も注目されています。学生と対話しながら問題解決を支援するAIチューターは、学生の学習目標や解答方略を推定し、それに寄り添ったヒントを出すことで協調的な学習目標を達成しようとします。
創造的な問題解決課題においてAIが人間の認知を拡張する役割を果たしうることが研究で示唆されています。分散認知の理論を適用すると、AIは学生の認知過程の一部となり、発想支援やフィードバックを通じて共同で解を探すパートナーとなります。このとき、AIが一方的に答えを与えるのではなく、学生のエージェンシー（主体性）を損なわないように設計することが重要です。
創造分野の共創（co-creativity）でも、一般ユーザとAIの協働事例が増えています。初心者のデザイナーが画像生成AIとアイデア出しを行う場合、AIは無数の案を提示できますが、最終的にどの方向性で進むかというクリエイティブな目的の設定は人間とAIの対話を通じて決まります。
研究によれば、AIが提案する多様な選択肢は人間の発想を広げる一方、選択肢が多すぎるとかえってユーザが混乱する可能性もあり、ユーザが自分の意図に照らしてAIの提案を評価・選別するプロセスが重要になります。
まとめ：協調的目的創出の未来に向けて
人間とAIが協働していく時代において、協調的目的の創出は単なる技術的問題ではなく、人間の認知メカニズムと社会的相互作用に深く根差したテーマです。人間同士の共同活動の研究から生まれた集合的意図性や共同注意といった理論的枠組みは、目標共有には相互の信念共有とコミットメントが重要だと示唆しています。
これらの知見は、人間-AI間の協働にも応用可能であり、AIを認知的パートナーとして位置づける拡張認知の視点や、人間とAIを一つの分散システムとみなす視点は、協調を解釈する有力な枠組みを提供しています。現状のAIは人間のような主観的意識こそ持たないものの、適切に設計された協調機構により、あたかも「共有された意図」を持つかのように振る舞わせることも可能になりつつあります。
実際の応用事例からは、AIとの協働が生産性や創造性を高める一方で、人間同士の暗黙の調整が減るなど新たな課題も見えてきました。今後の研究・開発では、目標の共創を促す対話インタラクションや、ユーザの意図を学習して柔軟に対応するエージェント設計、さらには人間側の協調スキル（AIリテラシー）の向上などが求められるでしょう。
人間とAIが対等なパートナーとして協働できる未来に向けて、協調的目的創出のメカニズム解明とその応用はますます重要となっています。それは同時に、「知能とは何か」「意図を共有するとはどういうことか」という認知科学の根源的な問いにも新たな光を当てるものと言えます。
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