## はじめに 「Garbage In, Garbage Out」——コンピュータの黎明期、1950年代に生まれたこの格言は、今日もプログラマーの口から、データサイエンティストの発表から、生成AI談義の場から、呪文のように唱えられる。略してGIGO。ゴミを入れればゴミが出る、という至極当然の話。 だが、ふと立ち止まって考えてみると、この格言は何かを隠している。 同じプロンプトを古いLLMと最新モデルに投げると、まるで別物の応答が返ってくる。同じお題を専門特化したシステムと汎用システムに処理させると、意外にも汎用の方が深い洞察を生む。観察しようと力んでいる人より、ただ面白がっている人の方が、細部を鮮明に記憶している。 GIGOが語らなかったのは何か。そして「一を聞いて十を知る」と呼ばれる能力の正体は何か。本稿では、その問いを一本の糸で手繰り寄せていく。行き着く先は、シャーロック・ホームズの脱神話化と、「好奇心こそが出力の質を決める」という、少々挑発的な命題だ。 ## 第1章：GIGOが隠した前提 GIGOの論理は単純だ。入力がゴミなら、出力もゴミになる。これは正しい。少なくとも、ある条件のもとでは。 その条件とは「システムが正常に機能している」という前提だ。 電卓を使えばわかる。正しい計算式を入力すれば正しい答えが出る。間違った数字を入力すれば間違った答えが出る。システム（電卓の演算機構）が一定なら、出力を決めるのは確かに入力だ。この文脈でGIGOは完全に正しい。 だが、現実の多くの場面では、システムは一定ではない。 たとえばAIモデル。同一のプロンプトを性能の異なる言語モデルに投げると、同じ入力から全く異なる出力が生まれる。さらに、同じモデルでも量子化レベルを変えただけで、応答の質感が変わることがある。プロンプトは1文字も変えていないのに、出力が変わる。これはGIGOの論理を正面から否定する実験だ。 出力を決めていたのは、インプットではなかった。システムの側だった。 より身近な例で言えば、組織もそうだ。どんな真っ当な意見を提言しても、組織が機能不全であれば握り潰される。どんな優秀な人材を採用しても、上司が無能なら潰されて去っていく。「うちの社員の質が低い」と嘆く前に、「うちのシステムが人材を腐らせていないか」を問うべきなのに、GIGOという便利な格言が、その問いを封じる。「インプットが悪い」という話にすり替えてしまうのだ。 ナシーム・タレブは著書『反脆弱性』の中で、「脆弱なシステム」と「反脆弱なシステム」の非対称性を論じた。GIGOが暗黙に描くシステム像は「正常な入力を受けて正常な出力を返す安定したシステム」だ。しかし現実のシステムには、ランダム性やストレス（ゴミ的なインプット）によって逆に鍛えられるものも、あっけなく崩壊するものもある。システムをブラックボックスのまま「正常前提」で語るGIGOは、この多様性を見えなくする。 GIGOの正確な命題はこうあるべきだった。「インプットの質が悪ければ、アウトプットの質が悪くなりうる——ただしシステムが正常に機能している場合に限り」。これだと格言として締まらない。だから強い形で流通してきた。流通の過程で、前提が消えた。 ## 第2章：三つの軸——入力、システム、そして相性 GIGOを超えるフレームとして、「三軸論」を提唱したい。 第一軸は「入力の質」。これはGIGOが主張する通りだ。ゴミなプロンプトからは、ゴミな出力が出やすい。 第二軸は「システムの質」。前章で論じた通り、システムの性能が出力の上限を決める。どれほど良質な入力を与えても、システムがポンコツなら、その限界を超えることはできない。 そして第三軸、これが最も厄介で面白い軸だ。「相性」だ。 入力の質もシステムの質も、それぞれ単体では評価できる。だが、組み合わせてみて初めてわかることがある。両方とも「いいもの」のはずなのに、組み合わせると噛み合わない。逆に、片方は普通でも、特定の組み合わせで驚くほどの出力が生まれることがある。 システム思考の先駆者、ドネラ・メドウズは著書『世界はシステムで動く』の中で、「システムの挙動はシステムの構造から生まれる」と述べている。問題の本質を見つけるためには、個別の要素ではなく、要素間の相互作用と構造に目を向けよ——という発想だ。GIGOは入力への注目を促すが、本当のレバレッジはシステムの構造と相性にある。 相性が厄介なのは、事前に予測しづらいことだ。入力の質は評価できる。システムの質も評価できる。しかし「この入力とこのシステムの相性」は、実際にぶつけてみないとわからない。試行錯誤でしか発見できない領域がある。 ## 第3章：専門特化の逆説 相性という軸が生む、面白い逆説がある。 AIペルソナを使った対話システムの設計でこれを体験したことがある。同じお題（入力）を、ある話題に特化したシステムと、汎用の対話システムに投げた。直感的には、専門特化したシステムの方が深く扱えるはずだ。ところが結果は逆だった。汎用システムで処理した方が、圧倒的に鋭い洞察が出た。 なぜか。専門特化することで「このジャンルとして処理する」という枠組みが先に立ち、議論の天井が決まってしまっていたのだ。「恋愛相談」というラベルが貼られた瞬間に、システムは恋愛論のフレーム内で議論するようになる。一方、汎用システムには最初から「これは恋愛の問題だ」という先入枠がない。だから、社会学や発達心理学の概念を持ち込んだり、認識論の問いを立てたり、「恋愛」という枠を超えた人間存在の問いへとフレームを拡張できた。 これはあくまで一つの体験的観察だが、チームの認知多様性に関する研究とも方向が重なる。組織行動の研究領域では、同質的な専門家集団より、異なる背景を持つメンバーが集まるチームの方が、革新的な問題解決に優れるという知見が複数報告されている。専門化が視野を絞る一方、多様性は問いの枠組み自体を広げるためだ。 専門特化することで、そのジャンルとして深く扱えると思いがちだ。だが実際には、そのジャンルの枠組みが議論の天井を作ることがある。本当の問いが、そのジャンルの外側にある場合——例えば、実は組織論である人間関係の問題、実は哲学的問いである技術的課題——においては、汎用の方が本質に近づける可能性がある。 これが相性の逆説だ。「問題に最も近い専門家」より、「問題の枠外にいる視点」が、本質を射抜くことがある。 ## 第4章：「一を聞いて十を知る」はGIGOと矛盾するか ここで一つの問いを立てたい。GIGOが正しいとすれば、なぜ「一を聞いて十を知る」という価値観が何百年も称賛されてきたのか。 両者は論理的に矛盾しているように見える。 GIGOは「アウトプットの質≦インプットの質」を主張する。少ないインプット、粗末なインプットからは、それ以上のものは出てこない。 だが「一を聞いて十を知る」は逆を言う。「アウトプット（十）>インプット（一）」が可能だと、それどころかそれが知性の理想だと言っている。同じ「一」を受け取っても、凡人は一しか理解しない、賢者は十を理解する。 日本人は何百年も前から、GIGOを否定していた。受け手の器量、聞き手のシステムの質こそが、出力の豊かさを決めると、直感で知っていた。 では、この矛盾はどう解消されるのか。 ## 第5章：「十を知る」の正体——インプットの解像度という問い 一見矛盾に見えるこの二つの命題は、「インプットとして何を数えるか」という問いを立てると、実は整合していることがわかる。これはGIGOへの批判というより、GIGOの論理を別の角度から精密化する話だ。第1-2章で論じた「システム質の問題」とは独立した次元の考察として読んでほしい。 普通の人が「部長が一言発した」だけと認識するとき、ある人は同時に十の情報を受け取っている。いつもタイピンをしていた部長が今日はしていない。ひげ剃りの残りが目立つ。声がかすれ気味だ。左肩に手をやる回数が多い。午前中に役員フロアからの内線が三度入っていた。秘書の表情がいつもより硬い…… 表面的には「一」しか聞いていないように見える。だが実際には「十」のインプットを同時に処理している。ただし、その「十」のうち九つが、周囲には「インプット」として認識されていない非言語情報だから、まるで魔法のように見える。実態は「十を聞いて十を知った」だけだ。 この観点から見れば、GIGOは間違っていない。インプット量とアウトプット量は等しい（十入って十出る）。違いは「何をインプットとして数えるか」という解像度だ。賢い人は、世界から取り出せるインプットの粒度が細かい。そうでない人は、明示的な言語情報しかインプットとして認識できない。 職人の「勘」もこの構造だ。「あの大工は木を見ただけで使える木材かわかる」というのは、実際には木の色・香り・肌理・重さ・叩いた音・繊維の流れなど、何百ものインプットを瞬時に処理している。素人は「色」しか見ていない。だから職人が「一目で分かった」ように見える。 つまり、GIGOの問いはここで精緻化される。「インプットの質とは何か」「インプットの粒度はどう決まるか」——この問いに答えることが、次の章の課題だ。 ## 第6章：観察は結果にすぎない——好奇心こそが根源 では、インプットの解像度を高めるものは何か。「観察しよう」と意識すれば上がるのか。 上がらない。 試験勉強で無理やり頭に入れた情報が記憶に残りにくいのと同じだ。「観察しなきゃ」と力んだ瞬間に、意識的注意がリソースを消費し、視野が狭まり、本来キャッチできたはずの周辺情報を取りこぼす。「観察観察」と力む観察者は、実は一番観察できていない。 解像度を生む本当の原因は「対象への興味の強度」、すなわち好奇心だ。観察は原因ではなく、結果だ。好奇心があるから自然と細部に目が行く。興味がないから、同じ風景を見ていても脳が重要度低として処理しスルーする。 これは認知科学の知見とも整合する。Gruberら（2014年、Neuron誌）は、好奇心が高い状態では海馬依存的な学習がドーパミン回路を介して促進されることを示した。好奇心による探索は、意識的な注意と違い、視野を広げ、長時間持続し、記憶への定着率が高い。Kidd & Hayden（2015年、Neuron誌）のレビューも、好奇心が報酬系を活性化し、情報獲得行動を駆動する基本的なメカニズムであることを整理している。つまり好奇心は、「観察しよう」という意志より前の段階にある。 つまり「一を聞いて十を知る」の正体はこうだ。対象への強い好奇心が自然な観察を生み、その観察が豊富なインプット（十）を確保し、それが豊かな出力を生む。観察感度は好奇心の副産物だ。 これは「賢さ」の定義を根本から組み替える。 処理能力（IQ的なもの）を第一段階の賢さと呼ぶなら、観察感度（細部を拾うアンテナの広さ）は第二段階だ。そして、好奇心の強度（どれほど対象に興奮できるか）が第三段階——最も根源的な賢さだ。 第三段階が決定的なのは、これが能力の問題ではなく、人格・気質・関心の問題だということだ。賢さを能力として語ることをやめ、性格として語り直す転換が、ここで起きる。そして「好奇心を意識的に持つ」ことができないという事実が、この命題をより厄介なものにする。好奇心は湧くか湧かないかであって、努力で出すものではない。 ## 第7章：ホームズは天才ではなかった——好奇心が出力の質を決めた シャーロック・ホームズの話をしなければならない。 ホームズはコナン・ドイルの師匠、エディンバラ大学のジョセフ・ベル教授がモデルとして知られる。ベルは患者を一目見ただけで出身地や職業を言い当てる名医で、「医療は観察が全て」という教育をしていた。ドイルはベルに「観察と演繹的推理を持つ人物を作りあげようとした」と手紙で告白している。 「You see, but you do not observe（君は見ているが、観察していない）」——これはホームズがワトソンに繰り返す台詞だ。マリア・コニコヴァが著書『シャーロック・ホームズの思考術』で詳述した通り、ホームズは「見方が違う」のではなく「解像度が違う」だけだと自分でも言っている。 では、ホームズの解像度はなぜ高いのか。観察を訓練したからか。 原作を仔細に読むと、そうとも言い切れない気がしてくる。 ホームズは化学の実験にも没頭し、ヴァイオリンも弾き、奇妙な薬物実験にも熱中する。「あらゆることへの好奇心」を持った変人だ。彼の好奇心が細部への注意を生み、その細部への注意が膨大な観察インプットを確保し、それが推理という出力の質を決めていた。「観察の解像度が高かった」のは、好奇心という原因の結果だ。 この好奇心の方向とマネタイズ可能性が、たまたま一致した場所が「探偵業」だった。ホームズは「地動説を知らなくてもいい、脳は便利な引き出しだから必要なものだけ入れる」と発言している。観察能力が全般的に優れているなら、すべてに解像度高く向き合うはずだ。だが彼の解像度は、興味の対象にしか発揮されない。これは能力ではなく、興味の分布の問題だ。 また、事件のない時期のホームズはコカイン中毒に陥る。本当に犯罪への偏執的好奇心が本質なら、次の事件に向けてワクワクしているはずだ。だが実際は「退屈で死にそう」と薬物に逃げる。犯罪が好きなのではなく、好奇心の対象を失った状態に耐えられないだけだ。好奇心が刺激される対象なら何でも構わない——その好奇心が、たまたま探偵業という形で出力の質に直結した。 ホームズは天才ではなく、あらゆることに好奇心を持つ変人で、その好奇心が観察インプットを増やし、増やされたインプットが推理の出力品質を決め、それがたまたま探偵業としてマネタイズできただけだ。 「天才だから真似できない」ではなく、「好奇心の赴くままに生きていたら、それが結果として深い観察を生んでいた」——これは生き方の話として、私たちの手の届く範囲にある。そしてこれは、GIGOが問い続けた「何が出力の質を決めるか」という問いへの、一つの本質的な答えでもある。 ## おわりに：GIGOから好奇心まで——一本の糸 整理しよう。 GIGOは「インプットがアウトプットを決める」と主張する。だが、それは「システムが正常に機能している」という前提のもとでしか成り立たない。現実には、システムの質と、インプット×システムの相性が、出力の質を大きく左右する。専門特化したシステムが汎用より劣る場面も、現実には珍しくない。 「一を聞いて十を知る」はGIGOと矛盾するように見えるが、実は矛盾していない。「一」と周囲が思っているインプットの中に、好奇心を持つ人間は「十」のインプットをすでに見出している。解像度の違いだ。 そしてその解像度を生むのは、観察しようとする意志ではなく、対象への好奇心だ。好奇心は観察の結果を生み、観察は豊富なインプットを生み、豊富なインプットが豊かなアウトプットを生む。 GIGOの問いに最終的に答えるなら、こうなる。 出力の質を決めるのは、インプットの質でも、システムの性能だけでもない。その対象に対してどれほど強く興味を持てるか——という、極めて人格的・実存的な問いだ。 ホームズが優れた推理を生み出したのは、天才だからではない。世界のあらゆる細部に好奇心を持ち、その好奇心が観察インプットを増やし、増やされたインプットが推理の質を決めたからだ。 「ゴミを入れたらゴミが出る」という格言は半分しか正しくない。もう半分の真実はこうだ。「好奇心を持って世界を眺める人間は、ゴミと思われていたものの中にも、金を見つける」。 ## 予想される反論と、それに対する見解 ### 反論1：GIGOは「電卓などの決定論的システム」に対しては正しいのでは？ その通りだ。GIGOが完全に成立するのは、システムの挙動が完全に決定論的で、インプット以外の変数がゼロの場合だ。本稿が問題にしているのは、その前提を曖昧にしたまま、人間・組織・AI・知性全般にGIGOを適用する場面だ。「インプットの問題だ」と言う前に「システムは本当に正常か」と問う習慣を持とう、というのが本稿の主張だ。 ### 反論2：観察を訓練すれば、好奇心がなくても感度は上がるのでは？ 短期的・局所的には上がる可能性はある。だが、訓練による観察は「意識的注意」を使うため、リソース消費が大きく、視野が狭まり、長時間維持できない。好奇心駆動の観察はリラックスした全方位の注意で、フロー状態に近く、長時間維持できる。訓練で到達できる観察感度の天井は、好奇心が自然に生む観察感度より低い、というのが私の仮説だ。 ### 反論3：「好奇心をマネタイズする」というのは、好きなことで飯を食えという楽観論ではないか？ 楽観論ではない。好奇心の方向とマネタイズ可能性は、偶然の一致であることがほとんどだ。ホームズの場合、あらゆることへの好奇心という性格が、たまたま当時の社会で探偵業という形で収益化できた。全員がホームズになれるわけではない。ただ、好奇心のない状態で無理やりインプットを増やしても、出力の質は上がりにくい——という観察は、職業選択の議論とは別に成り立つ。 ### 反論4：「相性」という第三軸は、管理不可能で実践的示唆が少ないのでは？ 相性は「事前に完全に予測できない」という意味では管理困難だが、「試行錯誤で発見できる」という意味では管理可能だ。専門特化版と汎用版を実際に比べて初めて「汎用の方が深い」と気づいた体験が示す通り、相性は論理では予測できないが、実験によって発見できる。「実験する文化を持つこと」が、相性という軸を扱う上での実践的示唆だ。 ### 反論5：「専門特化より汎用の方が深い」は特殊ケースではないか？ そのケースは確かにある。専門特化が最適な場面も当然ある。本稿が主張しているのは「汎用が常に専門特化より優れる」ではなく、「ジャンルの枠組みを先に決めることが、議論の天井を作ることがある」という逆説だ。特に、問題の本質が「そのジャンル」の外にある場合——実は組織論である人間関係の問題、実は哲学的問いである技術的課題——においては、汎用が勝る可能性がある。 ### 反論6：好奇心は先天的なもので後天的に変えられないなら、処方箋にならないのでは？ 好奇心の方向は変えにくいが、「好奇心を持てる環境設計」は変えられる。自分が自然と興味を持てることに時間を投下し、興味を持てないことへの義務感を減らす。これが好奇心の強度を最大化するための実践だ。また、他者の好奇心を育てる立場（教育者・マネージャー）においては、「教えること」より「面白さを見せること」の方が、出力の質に効く可能性がある。 ### 反論7：ホームズはフィクションのキャラクターだ。実証的根拠として弱いのでは？ ホームズを使ったのは、「一般的に天才として表象されているキャラクターを、原作テキストに即して再読すると、実は好奇心の人として描かれていた」という構造的な指摘のためだ。ホームズが実証データではないことは当然で、主張の核心は好奇心研究の知見（Gruber et al., Kidd & Hayden）に基づいている。ホームズは「直感的に説得力のある例示」として機能させており、例示と証拠を混同しないよう、あえて明記しておく。 ## 参考文献 - マリア・コニコヴァ著、日暮雅通訳『シャーロック・ホームズの思考術』（ハヤカワ文庫NF、2016年）[Amazon](https://www.amazon.co.jp/dp/4150504547?tag=digitaro0d-22) - ドネラ・H・メドウズ著、枝廣淳子・小田理一郎訳『世界はシステムで動く——いま起きていることの本質をつかむ考え方』（英治出版、2015年）[Amazon](https://www.amazon.co.jp/dp/4862761801?tag=digitaro0d-22) - ナシーム・ニコラス・タレブ著、望月衛・千葉敏生訳『反脆弱性[上]——不確実な世界を生き延びる唯一の考え方』（ダイヤモンド社、2017年）[Amazon](https://www.amazon.co.jp/dp/4478023212?tag=digitaro0d-22) - Gruber, M. J., Gelman, B. D., & Ranganath, C. (2014). States of curiosity modulate hippocampus-dependent learning via the dopaminergic circuit. *Neuron*, 84(2), 486–496. [DOI](https://doi.org/10.1016/j.neuron.2014.08.060) - Kidd, C., & Hayden, B. Y. (2015). The psychology and neuroscience of curiosity. *Neuron*, 88(3), 449–460. [DOI](https://doi.org/10.1016/j.neuron.2015.09.010) - Garbage in, garbage out - Wikipedia [URL](https://en.wikipedia.org/wiki/Garbage_in,_garbage_out) ※ 本記事にはアフィリエイトリンクが含まれています --- ### 著者プロフィール kentrue（yousystem） フリーランスクリエイティブエンジニア／現代社会構造分析フリーク／ミュージシャン／ビジネス寓話創作者／思想家／キャバクラ愛好家 麗澤大学不合格、中央学院大学不合格、千葉商科大学不合格、城西国際大学不合格、 日本大学農獣医学部食品経済学科不合格、明治大学商学部二部不合格、 日本大学法学部法律学科二部不合格、神奈川大学不合格、法政大学二部不合格、 専修大学石巻短期大学部不合格、千葉経済大学不合格、 日本大学短期大学部合格、日本大学経済学部１年の留年を経て卒業

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