AIが合理性を極限化する社会で、誰が責任を取るのか

― SaaS神話の修正、信用の分断、そして判断OSの必要性 ―

「SaaSの死」という言葉が市場を揺らしています。しかし、SaaSが物理的に死んだわけではありません。修正されたのは、永続的な高成長を前提とした回収期間モデルの楽観性です。

AIの高度化により、UIレベルのアプリケーションは容易に代替可能になりました。いわゆる“なんちゃってアプリ”は大量に生まれ、短期間で陳腐化します。しかし、制度準拠性、業務フローの堅牢性、内部統制、責任構造を内包したシステムは簡単には置き換わりません。

破壊されたのは技術そのものではなく、楽観的な前提です。

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AIは信用評価を精密化します。平均金利は下がる可能性があります。しかし同時に、信用の分散は拡大します。

優良層はより安く資金を得ることができます。一方で、リスクの高い層はより高い金利を課され、場合によっては市場から排除されます。

合理性は向上します。しかし、社会的安定性が自動的に向上するわけではありません。

プライベートクレジット市場は象徴的です。長期・不流動資産に対し、リテール資金が細分化されて流入する構造は、流動性ミスマッチを内包しています。高リターンが強調され、高リスクが見えにくくなると、その構造はサブプライム問題と本質的に変わりません。

高リターンには高リスクがあるという前提が共有されていなければ、意思決定は成立しません。

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市場は合理性を極限まで追求します。しかし、社会は合理性だけでは維持できません。

信用が完全価格化されると、従来横断的マージンで吸収されていたリスクは個別化されます。差異は合理化され、不安は常態化します。

安定を設計できる主体は国家しかありません。しかし国家があいまいさを過剰に設計すれば、モラルハザード、制度依存、低成長、政治的不安定を招きます。

必要なのは「制御されたあいまいさ」です。

裏では精密な評価を行い、表では衝撃を吸収する。この二層構造を設計できなければ、合理性は社会を不安定化させます。

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AIは確率を提示できます。期待値も示せます。しかし、責任は引き受けません。

成功確率が99.9％であっても、0.1％の失敗は現実に起こります。その0.1％を受け入れられるかどうかは、確率論ではなく責任の問題です。

高度な合理性とは、0.1％を想定し、それをシミュレーションし、それでも決断することです。

AIは選択肢を出します。しかし、決断は人間が行います。

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AIが合理性を加速させる社会では、知識の希少性は低下します。

必要なのは、自ら判断できること、責任を引き受けられること、そしてあいまいさを回収できることです。

これはスキルではありません。行動OSです。

AIは合理性を最大化します。国家は安定を設計します。そして教育は判断を育てなければなりません。

最後に残るのは、人間の判断です。

疑い、設計し、それでも決める。

AI時代において最も危険なのは、技術ではありません。判断を放棄することです。

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Who Bears Responsibility in a Society Where AI Maximizes Rationality?

— The Correction of the SaaS Myth, Credit Polarization, and the Need for a Judgment OS —

The phrase “the death of SaaS” has shaken the markets. Yet SaaS is not physically dead. What has been corrected is the overly optimistic assumption of perpetual high growth and extended recovery horizons.

As AI advances, application-layer interfaces can be replaced with ease. So-called “lightweight apps” are created in abundance and become obsolete quickly. However, systems embedded with regulatory compliance, workflow robustness, internal controls, and accountability structures cannot be replaced so easily.

It is not technology that has collapsed. It is optimism.

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AI enhances credit assessment and increases precision. Average interest rates may decline. At the same time, dispersion widens.

High-quality borrowers obtain cheaper capital. Higher-risk borrowers face increased rates or exclusion from the market.

Rationality improves. Social stability does not automatically follow.

The private credit market illustrates this tension. Retail capital, fragmented and liquid, is increasingly funding long-term illiquid assets. This structure embeds liquidity mismatch. When high returns are emphasized and underlying risks become less visible, the structure resembles subprime dynamics.

If the premise that higher returns imply higher risks is not widely shared, decision-making itself becomes fragile.

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Markets pursue rationality to its extreme. Societies cannot survive on rationality alone.

When credit becomes fully priced, risks that were once absorbed through cross-subsidization become individualized. Differences become economically justified. Anxiety becomes systemic.

Only the state can design stability. Yet excessive ambiguity leads to moral hazard, dependency, stagnation, and political instability.

What is required is controlled ambiguity: precision beneath the surface, shock absorption above it.

Without this dual-layer design, rationality destabilizes society.

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AI can generate probabilities and expected values. It does not assume responsibility.

Even at a 99.9% probability of success, the 0.1% failure materializes in reality. Whether that outcome is acceptable is not a statistical question but a question of responsibility.

Advanced rationality means simulating the 0.1% scenario—and deciding anyway.

AI presents options. Humans make decisions.

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In a society where AI accelerates rationality, knowledge loses scarcity.

What remains scarce is the capacity to decide independently, to bear responsibility, and to absorb ambiguity.

This is not merely a skill. It is an operating system of action.

AI maximizes rationality. The state designs stability. Education must cultivate judgment.

In the end, human judgment remains.

Question. Design. Decide anyway.

The greatest risk in the AI era is not technology. It is the abandonment of judgment.

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