AIセントラル組織の全体像を示したが、実際にどのような仕組みで動作するのか。
鍵となるのは意味レイヤによる正規化と多様なインターフェースの許容である。
基本原理：意味レイヤでの統一
人はそれぞれ異なる「書き・話し・見方」を持つ。 AIセントラル組織では、この多様性は抑え込まれない。
送り手は自分の速度で表現し、受け手は自分の速度で理解する。 その間に立つAIが、形式差を吸収し、意味を整える。
認知スタイルの多様性
人の思考と理解は、少なくとも次の三つの軸で異なる。
- モダリティ：文字 / 音声 / 図 / 動画 / 混合
- 時制：同期（同時） / 非同期（各自のタイミング）
- 粒度：粗い把握 / 精緻な把握
意味の最小単位を決める
形式ではなく、情報・意味の最小単位 \(\mathcal{S}\) を先に決めてしまう。たとえば：
$$ \mathcal{S} = \lbrace\text{目的},\ \text{根拠},\ \text{依頼},\ \text{期限},\ \text{影響範囲},\ \text{参照}, \ \dots\rbrace $$
入力が文字でも音声でも図でも、AIはまず \(\mathcal{S}\) に正規化し、そこから受け手の様式へ再配置する。
$$ \mathcal{S} = g(\text{入力}) $$
$$ \text{出力} = h(\mathcal{S},\ \text{受け手の様式}) $$
\(g\) 関数：入力から意味レイヤへの変換
\(g\) 関数は、どのような形式の入力も意味レイヤ \(\mathcal{S}\) に構造化する。
- 音声入力 -> 発言内容を解析し、「依頼：〇〇の調査」「期限：来週まで」「根拠：顧客からの要望」として分解
- 図表入力 -> グラフやフローチャートから「目的：プロセス改善」「影響範囲：開発チーム全体」を抽出
- 雑談的な文章 ->「実は困っていることがあって...」から「依頼：相談」「背景情報：現状の課題」を識別
\(h\) 関数：意味レイヤから個人向け出力への変換
\(h\) 関数は、同じ意味内容を受け手の志向に合わせて再構成する。
- 要点重視の人 -> 箇条書きで結論から表示
- 文脈重視の人 -> 背景から順を追って説明
- 視覚的な人 -> 図解やフローチャートで構造化
- 聴覚的な人 -> 音声要約で要点を読み上げ
運用ルール
AIセントラルが機能するためには:
- 入力の自由：送り手はどのインターフェースでもよい
- 意味の正規化：AIは入力を \(\mathcal{S}\) に落とし込む
- 出力の自由：受け手は自分に合う形式で受け取れる
- 参照性：要約・変換には原本へのリンクを付ける
- アドレス可能性：意味の最小単位にはIDを付与し、後から指し示せる
- 非同期優先：入力は各自の都合でよく、AIが配信と同期を調整する
重要なのは、原本（原文・原音・原図）が常に参照可能であることで 、変換は便宜であり、事実の上書きではない。 このことは、情報に一貫性を持たせ、各人間の矛盾を減らすためには必要不可欠である。
通知と配信の最適化
- 対象：直接の関係者 -> 責務 -> 影響範囲 -> コンプライアンスの順に広げる
- 粒度：行動が必要なものは行動に直結する形で、共有だけのものはダイジェストで
- 頻度：人ごとに適切な間隔を保つ（過通知は意味の劣化に等しい）
ここでも狙いは同じで、形式の統一ではなく、意味の行き渡りである。
フラクタル構造でスケール
同じ意味レイヤ（\(\mathcal{S}\)）が個人・小チーム・大チーム・全社の各層で繰り返される。
階層間のAI連携
個人レベルのAIハブが小チームのAIハブに情報を集約し、小チームのAIハブが大チームのAIハブに集約する。 重要なのは、AI同士の情報交換は人間よりも遥かに効率的だということだ。
- 人間のように感情的な摩擦がない
- 意味レイヤ \(\mathcal{S}\) で既に構造化されているため、変換コストが最小
- 24時間365日、瞬時に大量の情報を処理・統合可能
スケール時の劣化耐性
従来組織では規模が大きくなると情報の劣化や遅延が発生した。 AIセントラルでは、各階層で同じ構造（\(\mathcal{S}\)）を維持するため、100人でも1000人でも情報の質と速度が保たれる。
そのため、情報の集約と要約は構造を保ったままスケールする。
社内政治への影響
こうした仕組みは、組織内の権力構造にも大きな影響を与える。
従来の政治は情報の非対称性を燃料としていた。 「情報を握る」「声量を上げる」「関係性で近づく」といった手段が資源配分を左右していた。
AIセントラルでは、この構造が根本的に変わる。 全てのやり取りがAIを経由して記録され、意味レイヤに構造化されるため、誰でも必要な情報を取得できるし、誰も情報を隠すことができない。 結果として、組織内で注目を集める要因が声量から意味の密度（\(S\)）と影響範囲（\(I\)） へとシフトする。
$$ \text{Attention Gain} \ \propto\ S \times I $$
- \(S\)：意味の密度（要点が整理され、根拠が明確な度合い）
- \(I\)：影響範囲（関係者・サービス・顧客への波及の広さ）
つまり、「大きな声で主張する」ことより「意味のある内容で広範囲に影響する」ことが重要視されるようになる。
可視性を担保する決定レジストリ（誰が・いつ・何に合意/反対したか）により、議論と決定の系譜がたどれるようになる。 これが政治の健全化につながる可能性がある。
実装上の課題
もちろん、技術的・社会的な課題は残る。
- 現在のLLMや周辺技術でどこまで実現可能か
- 既存組織からの移行プロセスをどう設計するか
- 意味(\(\mathcal{S}\))と形式の誤差をどう扱うか
- 組織文化の「余白」部分をどう扱うか
しかし、これらの課題を踏まえても、この設計が持つ競争優位性は大きいように思う。 そこで次回は、なぜこのような組織形態が市場で勝ち残る可能性が高いのかを考えていく。