星野誠 makoto hoshino

2026.9.24

最近、本当に毎日のようにAIと話している。

仕事のこと。
店のこと。
文章のこと。
子どものこと。
旅行のこと。

そして最近は、誠眼鏡店の過去の商品データや買取、問い合わせなども整理して、どうすればAIにもっと仕事を任せられるのか、いろいろ模索している。

毎日使っていると、少し面白いことに気づく。

AIが賢くなるほど、むしろ人間側の能力も重要になる。

たとえば、今のAIの記憶は、人間の記憶とは少し違う。

ものすごく簡単に言えば、「引き継ぎノート」に近い。
以前話したことや、その人について分かっていることを外側に残しておいて、必要なときに読み返す。

だから、AIと長く付き合うほど、
自分は何を大切にしているのか、
どういう仕事をしているのか、
何を正解と考えているのか、
そういうことをきちんと渡していくことが重要になる。

これは仕事でも同じだと思う。

「いい感じに査定して」

では弱い。

どういう商品を高く評価するのか。
状態をどう見るのか。
過去にいくらで売れたのか。
何日くらいで売れたのか。
なぜ今回はこの金額なのか。

今まで人間がなんとなく頭の中でやっていたことを、言葉やデータにしてAIへ渡さなければならない。

つまりAI時代になって重要になるのは、意外にも、国語力なのかもしれない。

自分が何を求めているのか。
何が違うのか。
どうしてほしいのか。

それを自分の言葉で正確に伝える。
AIがどれだけ賢くても、自分自身が「何をしてほしいのか」を分かっていなければ、いい答えは返ってこない。

そして、これは文章だけの話ではない。

これからAIは、画面の中から現実世界へ出てくる。

今のLLMが「次にどんな言葉が来るのか」を予測するものだとすれば、世界モデルと呼ばれる技術は「この世界で次に何が起こるのか」を理解しようとする。

物をつかむ。
運ぶ。
組み立てる。
失敗したら動きを変える。

ロボットが現実世界で動くためには、言葉だけでは足りない。

ここで面白いのが、日本だ。

日本には、長年積み上げてきた製造や加工の技術がある。
職人が、「ここはほんの少しこうする」「この感触ならもう少し削る」と、言葉にせずやってきたことが大量にある。いわゆる暗黙知だ。

眼鏡屋にもある。

フレームを触った瞬間に、「ここは少し危ないな」と感じる。
フィッティングをしながら、ほんの少し力を加える。
お客様の表情を見て、もう少し調整する。

マニュアルには全部書けない。

でも、もしこういうものまでデータにできたらどうなるんだろう。

AIが本当に欲しがるものは、インターネットにすでにある文章だけではなく、まだ誰かの頭や手の中にしかない情報なのかもしれない。

そう考えると、AI時代というのは、人間の知識がいらなくなる時代ではない。

むしろ逆だ。

今まで「なんとなく分かる」「長年やっていれば分かる」で済ませてきたことを、言葉にする。記録する。データにする。そしてAIに渡す。

最近、毎日AIと話しながら、そんなことを考えている。

AIがどこまで賢くなるのかは分からない。

でも一つだけ、かなり実感している。

AIに何を教えるかを考えていると、逆に自分が何を知っているのかを考えさせられる。

AIと対話しているつもりだったのに、気づけば毎日、自分の仕事や自分の考え方を言葉にする練習をしている。

もしかするとAI時代に一番鍛えられるのは、AIではなく、それを使っている人間の方なのかもしれない。

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Talking with AI Every Day, I’m Starting to Think the Human Side Might Matter More

Lately, I’ve been talking with AI almost every single day.

About work.
About the shop.
About writing.
About my kids.
About travel.

And recently, I’ve been organizing old product data, appraisals, and customer inquiries from Makoto Eyewear — trying to figure out how to hand more of the work over to AI.

Using it every day, I’ve noticed something a little interesting.

The smarter AI gets, the more the human side seems to matter too.

Take memory, for instance. The way AI remembers things is a bit different from how humans do.

Put simply, it’s close to a handover notebook. Things you’ve talked about before, things it knows about you — kept somewhere outside, to be read back when needed.

So the longer you work with AI, the more it matters to pass things along clearly: what you care about, what your work actually involves, what you consider the right answer.

I think the same is true in business.

“Give me a fair appraisal” isn’t enough.

Which items do you value highly? How do you assess condition? What did similar things sell for in the past? How long did they take to sell? Why is this one priced the way it is?

Things people have always just carried in their heads — they have to be put into words and data and handed over to AI.

Which means the skill that might matter most in the age of AI is, surprisingly, the ability to use language.

What do you actually want? What’s not quite right? What would you like done differently?

Saying it clearly, in your own words. However smart AI gets, if you yourself don’t know what you want, you won’t get a useful answer back.

And this goes beyond writing.

AI is moving out from behind the screen into the physical world.

If today’s large language models are about predicting what word comes next, what’s called world models are trying to understand what happens next in reality.

Picking something up. Carrying it. Assembling it. Adjusting when something goes wrong.

Words alone aren’t enough for a robot to act in the real world.

This is where Japan strikes me as interesting.

Japan has accumulated decades of manufacturing and craft knowledge. Things that skilled workers have done without ever putting into words — just a little more here, shave it down a bit more if it feels like this. Tacit knowledge, as it’s called.

There’s plenty of it in an eyewear shop too.

The moment you handle a frame, you sense that something’s a little off. While fitting, you apply the faintest pressure. You watch the customer’s expression and adjust a little more.

None of it can be written down in a manual.

But what if even this could become data?

What AI actually wants might not be the text already on the internet, but information that still only exists inside someone’s head or hands.

Thinking about it that way, the age of AI isn’t an age where human knowledge becomes unnecessary.

If anything, it’s the opposite.

Things we’ve always handled with “I just kind of know” or “you figure it out after years of doing it” — putting those into words, recording them, turning them into data, and handing them over to AI.

That’s what I keep thinking about while talking with AI every day.

I don’t know how smart AI will get.

But there’s one thing I’ve genuinely come to feel.

Thinking about what to teach AI makes me think about what I actually know.

I thought I was having a conversation with AI, but somewhere along the way, I realized I’d been practicing putting my own work and my own thinking into words — every single day.

It may be that in the age of AI, the thing being trained most is not the AI, but the person using it.

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