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臼井優
「知能」は、失敗学のプロセスにおいて多面的に関与します。
人間の知能: 人間は失敗体験を通じて成長し、知識を獲得します。失敗の原因を分析し、そこから一般化された教訓を導き出すには、論理的思考や判断力といった人間の知能が不可欠です。また、失敗の「予兆」に気づくための「違和感」を感じ取る能力も、人間の持つ重要な知能の一つです。
人工知能（AI）と失敗学:
データ分析: AIは大量の失敗データを処理し、人間が見落としがちなパターンや相関関係を特定するのに優れています。これにより、過去のデータ重視の失敗学を強化できます。
知識活用: 大規模言語モデルなどのAI技術は、失敗事例の知識ベースを構築し、必要な情報へのアクセスを容易にすることで、「永遠のベテラン社員」のように知識を活用する手助けとなります。
限界と共存: AIには創造性や倫理観に基づく判断、少ないデータでの推論といった苦手分野があります。したがって、AIの分析結果を人間の知能が適切に判断し、未知のリスクに対応するための「正しい失敗」（許容される範囲での挑戦的な失敗）を推奨する姿勢が求められます。
結論として、失敗学は人間の知能を活用して失敗から学び、AIの能力も取り入れながら、より安全で創造的な未来を築くための実践的な学問分野と言えます。
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