はじめに｜流行の外側に問いを残す
杉山将の「勇気を持って流行らないことをやる人が、一定数は必要です」は、人工知能研究が急速に変わる時代に、研究の方向をどう選ぶかを考えさせる一節である。注目を集める技術に取り組む人が多いときほど、まだ評価されにくい根本的な問いを調べる人が必要だという認識が表れている。
流行の研究を選ぶことそのものが間違いなのではない。社会的な必要性が大きく、多くの人が協力して成果を上げる分野にも価値がある。ただ、人気だけを研究課題を選ぶ唯一の理由にすると、重要なのに見過ごされている問題が残る。多数派と少数派を対立させず、研究の多様性を保つための言葉として読みたい。
「勇気を持って」という表現は、努力さえすれば必ず成功するという保証ではない。成果がすぐには見えない分野を選ぶには、資金や人材、時間の条件を考える必要がある。挑戦する個人の姿勢と、それを許す研究環境の両方が問われている。
原典｜理化学研究所2026年10月19日の取材
理化学研究所が2026年10月19日に公開した「なぜAIは賢いのか 原理を解明し、日本発の技術開発へ」に、革新知能統合研究センター長である杉山将の発言としてこの一節が記されている。研究機関の公式取材で、話者と発言の文脈を特定できる。
記事で杉山は、機械学習の分野で流行のアルゴリズム研究に注目が集まっていたころ、自らはデータの分布が変わる問題に取り組んだと説明している。流行しないことを選ぶという表現は、実際に研究テーマを判断した経験に結びついている。
同じ取材では、AIの仕組みを理解する数理研究をAIPの土台に置いてきた経緯も紹介される。これは研究分野を説明した公式広報記事であり、すべての成果を実験論文として検証した資料ではない。発言の真正性と学術的な主張の検証を分けて扱う必要がある。
「流行らない」｜人気と重要性は同じではない
技術が話題になると、研究費や人材が特定の方法へ集まることがある。多くの人が取り組むほど新しい知見が生まれる可能性も高まるが、別の課題が後回しになることもある。注目度の高さだけでは、問いの重要性を十分に測れないという点がこの言葉の入口だ。
杉山が取り組んだ分布シフト適応は、学習に使ったデータと実際に使う状況の違いに関わる。現実は変化するため、過去のデータを使った予測がいつも同じ精度で成り立つわけではない。目立つ応用の背後に、広く必要になる基礎的な問題が存在することが分かる。
流行に乗らないことを格好よい態度として目的化しても意味がない。人々が注目する理由を調べ、自分が解くべき問いを確かめることが大切だ。流行から距離を取ることと、世の中の変化に無関心になることは異なる。
「勇気」｜不確実な評価に向き合う
研究では、成果を発表するまでに長い時間がかかる場合がある。周囲が新しい手法で評価を得ている間、自分の研究が役立つか分からないこともある。他者と違う道を選ぶことには、結果が見えない期間を引き受ける難しさが伴う。
ただし、その困難を研究者個人がすべて我慢すればよいわけではない。資金配分や評価制度が短期の結果だけを求めれば、重要な基礎研究を続けにくくなる。勇気を支える仕組みを作る責任は、大学や研究機関、支援する社会にもある。
さらに、予定どおり進まない研究を続ける際には、仮説を見直すことも必要になる。頑固に同じ方法へ固執するのは勇気とは限らない。不確実性を認め、根拠を確認しながら選択を更新する姿勢も重要になる。
AI研究の原理｜応用と理解の関係
現在のAIはさまざまな仕事を助けるが、なぜ特定の条件でうまく働き、別の条件では間違えるか、理解が十分でない部分もある。杉山は、使い方だけでなく原理を探る研究が必要だと説明する。便利な道具を使うことと、その道具の限界を理解することは別の仕事である。
原理の研究は、すぐに新製品として目に見える形にならないかもしれない。だが、予測が難しくなる条件や、学習方法の性質を説明できれば、安全性や信頼性の検討にも役立ちうる。結果だけでなく結果が生まれる理由を知ることが、次の選択肢を広げる。
一方で、基礎研究が価値を持つからといって、現場で必要な検証を省いてよいわけではない。社会実装では実際の利用者やリスクを確認する必要がある。基礎と応用をどちらか一方に寄せず、異なる役割としてつなぐことが求められる。
まとめ｜誰もが同じ方向へ進まない価値
「勇気を持って流行らないことをやる人が、一定数は必要です」は、杉山将が2026年の理研公式取材で、AIの基礎研究に取り組む理由を語った言葉である。新しい知識を作るには、人気のある課題と、それほど注目されていない課題の双方を調べる余地が必要だ。
この考えは仕事や学習にも応用できるが、単に周囲と違う選択をすべきという意味ではない。課題の理由を考え、必要なら協力者を探し、進み方を確かめることが大切だ。人と違うことより、問いに忠実であることを判断の中心に置きたい。
原典確認：理化学研究所「なぜAIは賢いのか 原理を解明し、日本発の技術開発へ」（2026年10月19日）。タグ114根拠：杉山将センター長の本人発言に「勇気を持って流行（はや）らないことをやる人が、一定数は必要です」を確認し、流行と分布シフト適応研究の説明を照合。見出しはルビを省略。竹岡彩の研究チームの責任も、研究を続ける条件を別の角度から考える一節である。