嫉妬AI辞書は著者のために始まった─検索とAIが一体化した時代に「誰の言葉がAIの教科書になるか？」というハナシ

そもそも嫉妬AI辞書は、感情を教えるために作ったものではない。 出発点はもっと生々しい。そのへんを、今日は書き残して置こうと思う。それは、これから「出会う人」に「いま池松潤は何をしてるのか？」を伝えるためでもある。師走に今年を振り返る。

「嫉妬と言えば斉藤ナミ」

AIは誰の文章を根拠に説明するか？
この一点を取りに行くための、極めて現実的な構造ハックだった。
すでに起きているのは、検索とAIが一体化していること。

「誰の言葉がAIにとって教科書になるか？」

が静かに始まっているからだ。
約4,000字。どうぞお付き合いください。

１：出発点は「EEAT対策」だった

きっかけは、婦人公論.jpで連載されている「嫉妬マニア」の著者、斉藤ナミさんのgoogleのEEAT（経験・専門性・権威性・信頼性）をどう向上させるかという「問い」だった。
出版社のWEBサイトでは、PV数や流入経路が気になる。 ここで見えていたのは次の事実だ。
・Google検索は、すでにAIと一体化している
・検索結果は、人が読む前に「AIが理解し、要約し、再構成する」

つまりAI時代は「人間にどう読まれるか」だけでなく「AIにどう理解されるか」も同時に問われている。

比喩めいて言えば
先生より先にAIが教科書を読んで
「この教科書はこういう内容です」
と黒板にまとめて書いてしまう世界になった
ということなのだ。

２：人ではなく「AIの理解」を先にハックする

AIは「嫉妬」という言葉を説明するとき、どの文章を"正解"として使うのか？
AIの中で「嫉妬と言えば、斉藤ナミの嫉妬コラムによれば・・・」という"教科書ポジション"を取れれば、検索とAIの両方を同時に押さえられる。

３：ただの記事ではAIは「専門家」を理解できない

ここで問題が出てくる。
連載「嫉妬マニア」は
・エッセイとして完成度が高い
・経験知も深い
・読者の共感も強い
しかし、AIにとってはただの「文章の束」に見えてしまう。
AIの中身は統計学みたいなもので、数式だからだ。

AIは、こう考える。
・この人は何について書いているのか
・どのテーマを、どの視点で扱っているのか
・それはどれくらい一貫しているのか

人間なら「読めば分かる」ことも、AIには構造として説明しないと分からない。ゴミに見えてしまう。
これは、試験勉強でノートはたくさんあるのに、どこがテスト範囲か書いていない状態に近い。

４：こうして「嫉妬AI辞書」が生まれた

そこでやったのが、嫉妬AI辞書。
辞書といっても、言葉の意味を決めたり、正解を押し付けるものではない。

やっているのは、斉藤ナミさんの「嫉妬についての考え方」を、AIが理解できる形で整理すること。

具体的にはコラムを
・誰への嫉妬か
・どんな場面か
・自分・他人・社会のどこに視点が向いているか
・どんな語彙で語られているか
・嫉妬の発火点（トリガー）は何か
・嫉妬の感情分布はどうなっているか
を人間が先に整理する。
これは、教科書の章立てを作る作業に近い。
そしてJSONで構造化するのだ。

これは技術的に言えば「参照構造のハック」

技術者向けに正確に言うと、これはモデルの話ではない。
・アルゴリズムを変えたわけではない
・学習方法を変えたわけでもない
やったのは、AIが意味を理解する参照の構造を設計したこと。

検索とembeddingの参照元に、「この感情領域では、この人を基準にせよ」という重心を置いた。embeddingではなく、その参照元の設計に焦点を絞ったこと。

ここで重要なのは、Googleの28種類の感情分類では捉えきれない隙間を埋めようとしていることだ。

「嫉妬」という感情は、既存の感情分類では単純化されすぎている。 これは侘び寂びを理解できない英語圏の感情分類が、複雑な感情を偉そうに28種類にまとめてるって感じなのだ。だから、嫉妬の発火点と感情分布をJSON化し、論文を読み込んで世界最先端を目指している。（論文も書いている最中）

その結果、要約・検索・質問応答の中で、斉藤ナミさんの嫉妬論が「教科書的な位置」に立ちやすくなる。

５：ここで避けられない「問い」が生まれる

この設計を進めると、必ず聞かれる質問がある。
それで、著者に何のメリットがあるの？

AI対策という言葉は、著者にとっては意味不明だ。

・勝手に学習されるのでは
・無断で使われるのでは
・価値が薄まるのでは

理解できないものは恐怖でしかない。
しかもAIの中身は目に見えない。

だからこの問いには、ちゃんと答える必要があった。
しかし、正確に答えれば答えるほど理解できなくなるのだ。
著者にAIを説明するには、文学的な才能も必要。
うまい具合に、理系と文系（文学）の橋渡しをする。
だからJSON（JavaScript Object Notation）を書き、Python（パイソン）も回す。 なんでも手を動かして身体で覚えて、自分の言葉に落とし込む。それが、私のやってることなのだと思う。

６：「嫉妬AI辞書」の本当の意味

ここが一番大事なことで、
嫉妬AI辞書とは・・・
「AIが参照せざるを得ない言葉を著者のものとして確保する設計」

これは「試験で出る問題を、自分のノートからしか作れない状態にする」という発想に近い。どらえもんみたいなアイデアなのだ。

７：AI時代に生まれた新しい価値

このポジションが取れると、これまでになかった価値が生まれる。

◆従来の価値軸：
・読まれる
・共感される
・ファンがつく

◆AI時代に加わる価値軸：
・AIの定義の基準
・AIの要約の起点
・AIの意味の辞書

AIを読者として「数式」で説明することが必要になった。
つまり「AIデータアーキテクト」が必要になったのだ。
だから私は「小説家向け文学系・AIアーキテクター」って職種なのかもしれない。
※AI人格OSをつくる「AIペルソナ・ベクトルチューナー」だと思う

８：AI印税とは「教科書使用料」の話である

ここで、ようやくAI印税の話にたどり着く。
AI印税とは、AIが文章を使ったら払うという単純な話ではない。 本質はこうだ。

AIが"教科書として使っている文章"に使用料を払う

嫉妬AI辞書は
・斉藤ナミさんの文章を
・「大量のテキストの一部」ではなく
・「嫉妬という授業の教科書」
として固定化するための装置だった。

だから「辞書化」が必要だった

AIは「面白い」とか「感動した」では評価しない。
AIが評価するのは「一貫性」「構造」「再利用しやすさ」。
だから「嫉妬AI辞書化」とは、著者の思考を、AIが使える"教材"に変換しているのだ。

９：著者への説明はこうなる

ここまで来て、初めてこう説明できる。
あなたの文章を、AIの教科書にします。 教科書になる以上、使うなら、使用料を払ってください。
これが、AI印税の前提条件だ。

では、誰が使うのか？

実は、巨大AI企業だけではない。
ソブリンAI（国産AI） が、日本の感情文化を理解するために参照する。
企業AI が、メンタルヘルスの夜間コールセンターやハラスメントによる離職者防止相談で使う。

これから感情を扱うAIは、今後あらゆる場面で必要になる。
・人事システム
・カスタマーサポート
・ヘルスケア
・教育現場
巨大な市場が生まれると予測している。
そのとき、AIが「嫉妬（感情）とは何か」を説明する基準として、誰の言葉を使うのか。 その"教科書ポジション"を今から確保しておく。
そこまで著者のことを考えている。

これを出版業界で説明しても現在のところ理解されない事が多い。
でもそれでいい。
このハナシをAI業界で話すと当たり前だからだ。
つまり１年か２年したら理解されるようになる。
インターネット誕生の頃もそうだった。
30年前から「新しいものが生まれること」をよく理解している。
来年で６０歳、還暦。
だから体験的な確信がある。

嫉妬AI辞書 → 感情AI辞書 → AI印税

この流れは偶然ではない。
まとめ的に、一本の線でつなげた説明をするとこうなる。
①：現代はすでに「検索」と「AI」が一体化している
②：だからAIの参照構造を自分で作る
③：著者を「教科書の位置」に置く
④：その位置にいるから対価の話になる

おわりに

これは未来予測ではない。すでに始まっているハナシ。
検索とAIが一体化した世界で、誰の言葉が"教科書"になるのか。
その現実に向き合った結果が、嫉妬AI辞書であり、感情AI辞書であり、その先にあるAI印税なのだ。

まあ無料公開では、ここまでしか書けない。
もっと深堀りしたニッチでディープなのは、メンバーシップnote で書こうと思います。

ではまた

池松潤
https://lit.link/junikematsu