文・武智倫太郎（情報工学者・週刊バブルウォッチ編集長）

私が先日書いた『不条理大三元：学術城、無間地獄』と『整理していた者から、整理される者へ：DOIとGoogle Scholarと生成AIが完成させた学術牧場』は、別々の記事のようでいて、実は同じ地獄を別角度から見ていたにすぎない。前者が投稿・審査・共著確認・プラットフォーム管理に絡め取られた研究者の実存を描いたとすれば、後者はDOI、Google Scholar、ORCID、可視化指標、生成AIによって、研究者そのものが管理可能な家畜へと変換されていく構造を描いた。両者の接点に立っているのが、本記事の主役の松尾豊である。あまりにも現代的で、あまりにも分かりやすく、そしてあまりにも『整理された』存在だ。

松尾豊をめぐって興味深いのは、彼の周辺に並ぶ『AI』の看板が、実際にはどこまでAIなのかがひどく曖昧だという点である。東京大学の公式プロフィールは彼を『人工知能、深層学習、ウェブマイニング』の研究者として位置づけるが、実際に流通している業績の中には、イベント参加者コミュニティのソーシャルネットワーク抽出のような、社会ネットワーク分析そのものの論文も含まれる。

しかもその共著者の一人には、2026年2月に人工知能学会が『児童買春・児童ポルノ禁止法違反の疑いで逮捕された』と公式に公表した江渡浩一郎氏の名もある。

もちろん、共著それ自体をもって何かを断罪するつもりはない。焦点はそこではない。真に注視すべきは、こうした『AIでなくても成立する研究』まで、後からまとめて『AI第一人者の実績』に棚入れされていく、この国の雑な権威形成の構造である。

さらにソフトバンクグループの取締役プロフィールでも、AI分野の有識者として扱われている。つまり、制度の側は彼をすでに『AIの顔』として採用している。だが、論点はその先にある。問われるべきは、その顔が本当に世界的なAI研究の中核を担ってきたものなのか、それとも日本の制度、資本、メディアが共同で作った『説明しやすい顔』にすぎないのか、である。

ここで面白いのは、今回この論点を炙り出したのが、ほかならぬ生成AIだったことだ。Geminiの応答は、松尾豊の同定からしてふらつき、ORCIDの読解でも混乱し、論文数の把握でも転倒し、そのつどもっともらしい口調だけは崩さず、あとから整合性を取り繕っていた。あれは単なる誤答ではない。寧ろ、現在の知的インフラの本質を見事に露呈していた。

つまり、生成AIは学術の意味を理解しているのではなく、学術インフラの表層をなぞって『分かったふり』をしているにすぎない。そして松尾豊という存在は、その『分かったふり』の時代に最も都合よく流通するタイプの権威なのである。私の前稿が『学術牧場』と呼んだものの中で、最も餌付きが良く、最も見栄えが良く、最もスポンサー受けの良い個体。それが松尾豊である。

なぜそんなことを言うのか。まず数字から見よう。Google Scholar上の松尾豊のプロフィールは、2026年3月時点で被引用約2.98万件と表示され、専門タグとしてdeep learning、web mining、artificial intelligenceが並ぶ。表面だけ見れば立派である。日本の一般読者や経済メディアがこれを見れば、『はい第一人者確定』となるだろう。

数字は便利だ。数字は思考を止める。数字は編集部にも都合がいい。『東京大学教授、被引用約3万件、JDLA（一般社団法人　日本ディープラーニング協会）理事長』。これだけで記事の枠が埋まる。だが、肝要なのは常にその内訳だ。総額表示の裏に何が入っているのか。そこを見ないで国家まで動かすから、この国はいつもパッケージに負ける。

その内訳を象徴するのが、松尾豊の代表的高被引用論文として長年君臨してきた『Earthquake shakes Twitter users: real-time event detection by social sensors』である。この論文は2010年のWWW会議論文で、筆頭著者は榊剛史、続いて岡崎誠、そして松尾豊の順に名が並ぶ。内容は、Twitter上の投稿を監視し、地震のようなイベントをリアルタイムで検知するアルゴリズムを提案するものだ。

論文自体も、Twitterをセンサーのように用いて対象イベントを検出すると説明している。これは確かに当時としては面白い応用研究だった。だが、ここで一度立ち止まるべきだ。

これは『知能の原理』を前進させた論文か？

誤差逆伝播、CNN、Transformer、Attention、そうした系譜と並べて語るべき論文か？

どう見ても違う。これは社会センシングであり、Web由来のイベント検出であり、騒がしいデータから意味のありそうな信号を拾う技術である。要するに、知能そのものの革命ではなく、情報の雑音処理である。

それなのに、なぜこの論文は非常に多く引用されるのか。答えは簡単だ。便利だからである。SNS、防災、都市解析、社会学、メディア研究、情報処理、どの分野でも『ソーシャルメディアを現実世界のセンサーとして使う』という決まり文句を書きたい場面がある。そのときに、この論文はとても使いやすい。

つまり引用されている理由のかなりの部分は、理論的深さよりも『引用のしやすさ』にある。言い換えれば、これは最高級の理論論文というより、学術流通市場における高回転商品である。コンビニで一番売れる商品が料理界最高の傑作とは限らないのと同じ話だ。

だが、日本ではよくこの二つが混同される。売れたものが偉い。引用されたものが深い。検索で上に出たものが本物。学術牧場では、家畜の価値は肉質ではなく出荷量で決まるからである。

この構造的欠陥は、松尾豊個人だけの問題ではない。寧ろ、彼を『第一人者』と呼びたがる日本社会の知的怠慢の問題である。彼の本人サイトでも、研究分野としてAI、深層学習、Webマイニングを掲げている。ここに嘘はない。だが、看過できないのはその配分である。どこに彼の学術的重心があるのか。

公開されている業績の見え方や代表作の流通実績を見れば、彼の核にあるのは長らくWeb、ネットワーク、社会データ、応用の側であって、世界のAI史を書き換えたアルゴリズム発明の側ではない。

これは悪口ではない。ただの分類である。ところが日本のメディアは、この分類を嫌う。なぜなら『応用・制度設計・産業化の達人』と書くより、『AI第一人者』と書くほうが圧倒的に早く、強く、売れるからだ。

結果として、分野横断的な制度運営能力と、国際的な基礎研究の独創性が、一つの『第一人者』というラベルの中で雑に混ぜられる。ここでインチキが始まる。本人が詐称しているという意味ではない。社会が便利だから雑に詐称しているのである。

さらに象徴的なのが『Large Language Models are Zero-Shot Reasoners』である。これは2022年の有名論文で、著者はTakeshi Kojima、Shixiang Shane Gu、Machel Reid、Yutaka Matsuo、Yusuke Iwasawaの順に並ぶ。引用数も非常に多い。

だが、これを見て『松尾豊はLLM時代の中核理論家だ』と言い出すのは、さすがに話を盛りすぎだろう。この論文の価値を貶めるつもりはないが、ここで見えるのもまた、巨大潮流の中にうまく乗り、目立つ成果をラボや共著ネットワークの中で確保していく構造であって、Transformerを発明したとか、学習理論を根底から更新したとか、そういう種類の『世界史に刻む一撃』ではない。

国内ではこういう成果も全部まとめて『やはり第一人者』と回収されるが、世界のAI史という冷たい棚に置けば、役割はもっと限定的に見える。

では、なぜそんな人物が日本ではここまで強いのか。答えは、研究者としてだけでなく、制度の結節点として極めて強いからである。彼は東京大学教授であり、JDLA（日本ディープラーニング協会）理事長であり、ソフトバンクグループの取締役でもある。

これは個々には何も悪くない。しかし、まとめて見るとまったく別の風景が現れる。すなわち、彼は単なる研究者ではなく、大学、業界団体、政策空間、資本市場をつなぐ『AIの交通整理係』なのである。いや、交通整理係というと地味すぎる。もっと正確に言えば、日本版AIバブルの中央分電盤である。

予算、人材、起業、認定、講演、メディア露出、政策助言、そのすべての電流がここを経由しやすいように設計されている。だから強い。論文一本の独創性で強いのではない。接続性で強いのである。

ここで初めて、私の造語の『学術牧場』という比喩が生きる。現代の研究者は、自分で草を探しているつもりでも、実際には飼料設計された空間の中で動いている。DOIが札を付け、Google Scholarが体重を量り、ORCIDが耳標を付け、Scopusが出荷履歴を管理し、生成AIがその家畜台帳を要約して『この牛は優秀です』と読み上げる。

松尾豊は、その牧場における優等生である。巨大な囲いの中で最も健康そうに見え、最もスポンサー映えし、最も出荷成績が安定し、最も『この牧場は成功しています』と説明しやすい。だから国家も企業も彼を持ち上げる。だが、それは本当に野生の知性なのか。そこにこそ、危うい本質が潜んでいる。牧場の成績優秀牛と、野で突然変異を起こす怪物は、まったく別物である。

しかも厄介なのは、松尾豊がまさにこの時代の倫理的矛盾を引き受けるのに最も向いているタイプだという点だ。彼はあまりにも露悪的ではない。あまりにも尖りすぎてもいない。東京大学教授として十分な権威があり、産業界とも会話でき、政策にも接続でき、メディア映えもする。

要するに、危険なほど『ちょうどいい』のだ。日本の組織は、革命家よりも調整型の権威を好む。技術の地殻変動を起こす異常者よりも、産官学を丸くつなげる説明可能な優等生を好む。だから彼はこの国で強い。そしてその強さは、しばしば『世界最前線の技術的独創性』と誤認される。ここが、日本型AI言説の最大の欠陥である。

私は彼を『AI研究者ではない』と雑に言うつもりはない。そんなことを言えば、ただの逆張りだ。彼はAI、深層学習、Webマイニングにまたがって活動してきた現実の研究者であり、制度の担い手でもある。議論の核心は、その地平の先にこそある。彼を『日本のAI振興における中心人物』と呼ぶなら分かる。

彼を『AIの社会実装と産業組織化のキーパーソン』と呼ぶなら、かなり正確だろう。だが、彼をただちに『AI研究の第一人者』と呼ぶのは、かなり雑である。雑というより、日本社会に特有の、肩書と流通実績に対する過剰信仰の産物である。国際的なAI史における第一人者とは、その人がいなければ分野の骨格が変わっていた、という人物を指す。そこに制度運営の巧みさや産業界との接続力を混ぜ始めると、定義が崩れる。定義が崩れた場所には、いつもバブルが生まれる。

そしてこのバブルは、極めて日本的である。日本では、基礎理論の独創性そのものより、誰が政府委員か、誰が東大教授か、誰が経団連や大企業や有名起業家とつながっているか、そういう『接続の可視性』が権威の中核になりやすい。学術の世界でさえそうだ。だから、Google Scholarの被引用数、JDLAの肩書、東大の看板、ソフトバンクの取締役歴が、一つの巨大なブランド束となって流通する。そしてメディアはそれを『第一人者』と呼び、読者は安心し、政策は思考停止する。これほど便利な物語はない。便利すぎる物語は、たいてい危ない。

今回のGeminiのハルシネーションが教えてくれたのは、まさにその点である。生成AIは、学術インフラ上に貼られたラベルをもとに話す。だから、ORCIDやGoogle Scholarや肩書に強く依存する。ところが、そのラベルが何を意味しているか、本当に理解しているわけではない。

被引用数の中身が何か、代表作がどの系譜に属するか、制度的中心性と理論的中心性がどう違うか、そこは平気で混同する。だが恐ろしいのは、AIだけではない。人間のメディアも、政策も、企業も、同じ混同をやっていることである。AIだけが間違っているのではない。この社会全体が、指標と看板と接続性を『知の本体』だと見なす訓練を積みすぎたのだ。AIはその愚かさを拡大鏡で映したにすぎない。

松尾豊という現象は、その意味で極めて象徴的だ。彼個人を叩けば済む話ではない。寧ろ彼は、この国が好む権威の完成形に近い。東大、AI、産業化、政策、人材育成、スタートアップ、大企業取締役、全部入りである。だが、全部入りであることと、世界史的な技術的独創性があることは別問題だ。日本はいつもこの二つを一緒くたにする。

そして、その混同のたびに、技術ではなく物語に投資し、基礎ではなく看板に金を張り、最後には『なぜ世界に勝てないのか』と首をかしげる。勝てるわけがない。リングに上がる前から、うちの国はポスターのデザインコンテストを始めているのだから。

ここまで書けば、結論は明らかだろう。松尾豊は、制度的には間違いなく日本AI界の中心人物である。だが、そのことは自動的に、彼が国際的AI研究の中核理論家であることを意味しない。彼の強みは、少なくとも公開情報から見える範囲では、Webマイニングや応用研究の蓄積、そして産官学を束ねる接続能力に大きく依存している。そこを無視して『第一人者』とだけ呼ぶのは、科学的評価ではなく、国内向け販促コピーである。

しかも、その販促コピーを、今度は生成AIが読み上げ、要約し、増幅する。学術牧場はよくできている。家畜は自分が家畜だと気づきにくいし、管理者は自分を牧場主ではなくイノベーション・アーキテクトだと思い込みやすい。

だが、どれだけカタカナ英語で飾っても、どれだけAIを連呼しても、どれだけ被引用数を積んでも、知の世界には最後に一つだけ残る基準がある。その人がいなければ、分野の地図は本当に変わっていたのか、という基準である。そこに対して、日本のAI言説は驚くほど鈍感だ。松尾豊をめぐる評価のズレは、彼個人の問題というより、この国が知をどう見誤るかの見本なのである。つまり、これは人の話ではない。日本の知的自画像の話だ。

学術城では、投稿システムが人を試し、共著確認メールが人格を削り、DOIが論文を番号化し、Google Scholarが業績を数値化し、ORCIDが研究者を識別子へと変え、生成AIがそれを要約して『理解したふり』をする。そして学術牧場では、その中で最も出荷成績の良い個体が『第一人者』と呼ばれる。松尾豊は、その構造の成功例である。だからこそ、批判の対象としてこれ以上ふさわしい人物もいない。彼が悪の親玉だからではない。寧ろ逆だ。あまりにもシステムに適合しすぎているからだ。適合しすぎた権威ほど、時代の病理をよく映す。

要するに、こういうことだ。松尾豊は、AIの時代に現れた『日本でもっとも管理しやすい知性』である。東大の看板を背負い、AIを語り、起業を促し、業界団体を束ね、資本市場と接続し、政策にも顔を出す。その姿は、国家にとっても企業にとっても、メディアにとっても、あまりに都合がいい。だが、都合がいいことと、世界の知を押し広げたことは、同じではない。そこを取り違えた瞬間、知はマーケティングになる。そして今の日本は、そのマーケティングを『第一人者』と呼んでいる。

この話が刺さる読者は多いだろう。なぜなら、これは単なる人物批判ではなく、現代の知の流通経路そのものへの批判だからだ。Google Scholarの数字、ORCIDの整理、生成AIの要約、そのすべてが人間の思考を助けると同時に、人間の思考停止も助けている。松尾豊批判が支持される理由は、彼が嫌われているからではない。みんな薄々気づいているからだ。この国では、知の本体より、知の見せ方のほうが高く評価されることに。そして、その見せ方の完成形が、まさに『AI第一人者』松尾豊なのである。

これが、学術牧場の次の章である。整理していた者は、今や整理される者になった。そして整理されるだけでなく、最後には誰かを『第一人者』として信仰する者にまで変えられる。便利な識別子、便利な引用数、便利な要約、便利な肩書。便利なものは、だいたい危ない。特に、それが国家予算と産業政策と知の権威に直結しているときは、なおさら危ない。

次号の週刊バブルウォッチでは、この続編として、『JDLAとAI人材ビジネス』と『東大型AIエコシステムは誰のためのものか』の特集号を組む予定である。