はじめに

自然言語を介さずにベクトル空間を直接「意味」の表現として扱うというアイデアは、AI内部の情報表現のみならず人間とのコミュニケーション手段としても活用できないかという挑戦的な発想です。現代のAIは文章や画像の内容を数値ベクトル（埋め込み）で表現していますが、通常それを人間が直接読み書きすることはありません。本報告では、このベクトル表現をAIのマルチモーダル（多種感覚）処理の共通基盤とし、さらに人間が意味情報をやり取りする新たな手段として活用する可能性について、現在の研究動向や技術事例を踏まえて考察します。

類似技術や研究の現状

● 分散表現と単語ベクトル: 自然言語処理では、単語や文を高次元ベクトルで表す分散表現が広く使われています。例えばWord2Vecに代表される手法以降、単語の意味的類似度をベクトル空間上の距離で定量化できるようになりました (AI generated Language: What about Humans? › SINGULARITY 2030)。文脈を考慮したBERTやGPTのような言語モデルでは、文章の意味を数百次元のベクトル（コンテキスト埋め込み）で内部表現し、それをもとに推論しています (From Word Vectors to Multimodal Embeddings: Techniques, Applications, and Future Directions For Large Language Models)。このように言語の意味を直接ベクトルで扱う基盤はすでに確立されており、AI内部では一種の「意味ベクトル空間」が実現されています。

● マルチモーダルAIと共通埋め込み: テキスト以外のモーダル（画像や音声など）でも、ベクトル空間による意味統合が進んでいます。OpenAIのCLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）は、画像とテキストをそれぞれ同じ次元のベクトルにエンコードし、共通の埋め込み空間上で直接対応付けることに成功しました (Bridging the Gap Between Text and Images in Computer Vision With CLIP - Pareto AI)。その結果、類似した画像と説明文のベクトルが空間内で近接し、テキストから画像を検索する、といったクロスモーダルな検索・推論が可能になっています (Bridging the Gap Between Text and Images in Computer Vision With CLIP - Pareto AI)。CLIPは大規模な画像キャプションデータで学習することで、新たなカテゴリでも説明文との対応付け（ゼロショット分類）を実現し、マルチモーダル間で意味を共有する手法のブレークスルーとなりました (The Multimodal Evolution of Vector Embeddings)。

● 機械翻訳におけるインターリンガ: 自然言語を介さず意味を伝達する一例として、ニューラル機械翻訳の中間表現が挙げられます。Googleの多言語翻訳モデルでは、複数言語を一つのモデルで学習する中で、言語間で共通する意味内容をエンコーディングした中間ベクトル（インターリンガ）が自発的に形成されることが報告されました (Google Translate's AI has created its own 'artificial language' known as interlingua | WIRED) (Google Translate's AI has created its own 'artificial language' known as interlingua | WIRED)。例えば英語→日本語、英語→韓国語を学習したモデルが、日本語→韓国語の翻訳を訓練なしにゼロショットでこなしたケースでは、内部で言語非依存の意味ベクトルを介して翻訳していると解釈できます。このようにAI同士では自然言語に頼らずベクトル上の意味表現で情報をやりとりできることが示唆されています。

● エージェント間の自発的プロトコル: 複数のAIエージェントが協調するマルチエージェント強化学習では、エージェント同士がメッセージをやり取りして独自のコミュニケーション手段（プロトコル）が自発的に生まれる現象が研究されています。興味深いことに、このメッセージを離散的な記号ではなく連続ベクトルで送受信させる設定も可能であり、実際にメッセージをベクトルとして学習させる手法も提案されています ()。例えばCommNetという手法では、エージェント間通信を連続ベクトル信号で行い、そのまま勾配降下で最適化しています ()。これにより人間には解読困難でもタスク達成に最適化されたエージェント間の「ベクトル言語」が形成されることがあります。これはAI同士であれば、人間の言語を用いずともベクトルによる直接通信が可能であることを示すものです。

● 概念空間と意味の幾何学的表現: 人間の認知科学に目を向けると、概念空間 (conceptual space) 理論はAIのベクトル表現と通じる発想です。Peter Gärdenforsの提唱したこの理論では、概念の意味をいくつかの「質的次元」からなる幾何学的空間で表現します (Conceptual space - Wikipedia)。例えば色相・明度や重さ・温度など人間の知覚に根ざした軸を持つ空間上で、オブジェクトは点、概念カテゴリは領域として表されます (Conceptual space - Wikipedia)。この枠組みでは概念間の類似度はベクトル空間における距離で定義され、プロトタイプに近いほど典型例となる、といった説明も可能です。概念空間理論は実際にAIの知識表現への応用も模索されており (Conceptual space - Wikipedia)、人間の概念意味をベクトルでモデル化する一つのアプローチと言えます。

● 脳活動と意味ベクトル: 最先端の研究では、人間の脳内で展開される意味情報をベクトル表現に直接マッピングする試みも現れています。テキサス大学オースティン校のグループは、fMRIで測定した脳活動パターンから被験者が聞いている物語の内容を推定し、連続したテキストとして解読する「セマンティックデコーダ」を開発しました (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)。このシステムはTransformerベースのAIを用いており、被験者が頭の中で物語を思い浮かべるだけで、その大意を文章として出力できます (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)。これは裏を返せば、脳内の意味表現を一度ベクトル空間に写像し、再び言語に復元しているとも言え、将来的に脳とAIが直接意味ベクトルを介して通信する可能性を示すものです（しかもこの研究では外科的な脳インプラントを使わない非侵襲手法で達成されています (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)）。

以上のように、AI内部やエージェント間、あるいは人間の脳内表現まで含めて、ベクトル空間を媒介とする意味情報の表現・通信は各所で萌芽的な例が現れつつあります。

技術的な実現可能性

● AIアーキテクチャから見た実現性: 今日のAIは言語・画像問わずディープラーニングにより全てベクトル（テンソル）でデータを処理しています。したがって「意味のベクトル空間」を扱うこと自体は、AIにとってごく自然な動作です。むしろ埋め込みベクトルはディープラーニングの根幹であり、単語でも画像でもまずベクトル化して内部計算を行います (The Multimodal Evolution of Vector Embeddings)。複数のモーダルをまたぐモデルでは共通のベクトル空間に射影することで意味を共有できることも前述の通り示されています (Bridging the Gap Between Text and Images in Computer Vision With CLIP - Pareto AI)。またTransformerを用いた大規模言語モデルは、単語列に対し極めて高次元な連続空間内の分布として知識を蓄えており、従来のシンボル操作とは異なる形で意味推論をベクトル計算上で実現しています ()。そのため「AIのモーダルの基礎をベクトル空間に置く」こと自体は現在進行形で起きているといえます。

● 神経科学・認知科学から見た実現性: 一方、人間がそのベクトル空間を直接扱えるかという点は技術的挑戦です。しかし脳内表現自体がベクトル的である可能性を指摘する研究者もいます。神経哲学者Paul Churchlandは、人間の脳神経系が高次元の「言語空間」を生成しうることを示唆しており、それは客観的な特徴空間上の類似・相違関係を保つ構造だと述べています (Vectoring Languages)。これは脳内にベクトル空間的な意味表現が存在する仮説であり、もしこれが正しければAIのベクトル空間と脳内概念空間を対応付ける土台があることになります。また近年の脳情報解読の進展により、個人ごとに学習したAIデコーダを介して脳信号⇔意味テキストのマッピングが可能になりました (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)。ゆくゆくは逆方向に、テキストや概念に対応するベクトル刺激を脳に与えて意味を伝達する、といったことも理論上は考えられます。現時点でも脳インプラントにより簡単な文字を思考で入力するブレインマシンインタフェースの研究が進んでおり、解像度と帯域が向上すれば脳とAI間でベクトル表現をやりとりする通信も実現圏内と言えるでしょう。

● システム全体での実現像: 仮に人間が直接ベクトルを理解できなくとも、人間とAIの仲立ちをするインタフェースによって実用化する道もあります。例えば高度なユーザインタフェース上で、ユーザが直観的に操作した内容（視覚的に概念マップを動かす等）をベクトル操作に変換し、AIがそれを受け取って応答する、といった仕組みです。実際、生成AIの潜在空間を可視化・操作するツールの研究も始まっています。ある研究では小型の言語モデルの文埋め込みベクトルを直接プローブし、特定の方向が「文体」「否定」といった人間に解釈可能な意味素性に対応することを明らかにしています (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)。こうしたマップを作ることで、人間が「この方向にベクトルをずらすと丁寧な文になる」等、ベクトル空間を直接操作してAIの出力を制御する試みもなされています (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)。このようにインタフェース次第では、人間が間接的にベクトル空間でコミュニケーションすることも技術的には見えてきています。

メリットとデメリット

メリット

• 曖昧さの排除と精密さ: 自然言語には多義語や文脈依存の曖昧さがつきものですが、適切に定義されたベクトル空間上であれば意味の差異が幾何学的距離や方向の明確な違いとして表現されます。例えば「銀行(bank)」という単語も、金融機関なのか川岸なのかで文脈に応じ異なるベクトルになります。つまりコンテキスト込みの厳密な意味を一点の座標として持てるため、誤解を減らしうると期待されます。加えてベクトル間の演算により類似度やアナロジー関係を定量的に扱えるため、意味の計算処理が容易です。実際、ベクトル空間上で「王 - 男 + 女 = 女王」のような意味的類推が機械的に得られる例は有名です。このように意味情報を数学的に操作可能にする点は大きな利点です。

• 言語非依存・マルチリンガル: ベクトル表現は特定の自然言語に縛られないため、異なる言語間の橋渡しとして機能します。前述のGoogleの例では、ベクトル空間が事実上「AI内部の共通語（インターリンガ）」となり (Google Translate's AI has created its own 'artificial language' known as interlingua | WIRED)、英語を介さず日本語と韓国語の対応付けができました。同様に、人間同士のコミュニケーションでも双方が同じ意味ベクトルを共有できれば、母語の違いを超えて直接意味を伝達できます。これは究極的にはリアルタイム翻訳や言語の壁の解消につながるメリットです。また視覚・聴覚情報も同じ空間に埋め込めれば、テキストで伝えにくい感覚的な情報も含めて共通フォーマットで送受信できる可能性があります。

• 情報圧縮と効率: 高次元ベクトルは大量の意味情報を比較的コンパクトに内包できます。適切に学習された埋め込みは元のデータ（文章や画像）の本質を圧縮しており (The Multimodal Evolution of Vector Embeddings)、必要最低限の特徴だけを持っています。このため通信において冗長な自然言語表現より帯域を節約できる可能性があります。実際、情報理論の分野ではShannonの通信理論の次を目指すセマンティック通信が提唱されており、「データの文字列そのものではなく意味に着目して伝送する」ことで効率を上げようとしています ()。必要な意味変化だけを送ることで無駄なやり取りを省ければ、例えば大量のセンサーデータや長文テキストも意味エッセンスのベクトルだけ送信するといった効率的な通信が可能になります。

• マルチモーダルな知識統合: 人間のコミュニケーションでは言語だけでなくジェスチャー・図・音楽など様々なモーダルを駆使します。ベクトル空間はそれらを一元的に扱うハブになり得ます。既にCLIPのように画像と言語を統合した例があるように (Bridging the Gap Between Text and Images in Computer Vision With CLIP - Pareto AI)、将来的には映像・音・テキスト・脳信号といったあらゆる情報源を同じ意味空間にマッピングし、モーダルの違いを意識せず意思疎通できるかもしれません。これは、たとえばAIが人間の発言（テキスト）だけでなく表情や脳反応など複合的なベクトルを読み取って総合的に理解・応答するといった高度なコミュニケーションを可能にするでしょう。

デメリット

• 人間にとって不可解: 最大の課題は、高次元ベクトルは人間にとって直観的な表現ではないことです。数字の羅列から意味を汲み取ることは困難で、訓練されない限り人間は直接ベクトルで会話できません。結局どこかで人間の理解可能な形（自然言語や視覚的イメージ）に変換する必要が生じれば、本末転倒になる恐れがあります。現状でもAIが内部で何を「考えているか」を人間が理解するのは難しく、ベクトル空間がブラックボックスになりやすい点は大きな難点です (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)。

• 意味の解釈の不透明さ: ベクトル空間内の位置関係が意味を表すとはいえ、その意味内容を人間が解釈するのは容易でない場合があります。例えばある次元が「男性性」を表す軸、別の次元が「高級さ」を表す軸、と明示的に決まっているわけではなく、すべての次元に複合的な意味が絡み合っています。したがってあるベクトル座標が具体的にどんな意味を持つか説明しづらいのです。これはAIの説明可能性の問題とも重なり、ベクトルで誤った意味が伝達された場合にどこで齟齬が生じたか検証・訂正することが困難になります。極端な例では、現在の大規模言語モデルのベクトル空間は統計的なパターンを捉えたものであり、本当に人間の持つような意味知識を持っているのか懐疑的な見解もあります ()。

• ニュアンスや文化的側面の損失: 自然言語はあえて婉曲表現を使ったり、曖昧さを利用した詩的表現をしたりと、コミュニケーション上のニュアンスを豊かに伝える手段でもあります。ベクトル空間での直接通信では、そうしたニュアンスや語感、文化的文脈といったデリケートな情報が損なわれる可能性があります。ベクトルは本質を抽出するぶん細部を捨てているため、言外の含意や曖昧さゆえの解釈の幅といったものが削ぎ落とされ、画一的で融通の利かない伝達になる懸念があります。人間同士の対話では時に「わざと曖昧にして余白を残す」こともありますが、ベクトルで全て明示化される世界は人間にとって窮屈に感じられるかもしれません。

• 導入のハードル: 人間がこの仕組みに習熟するコストも無視できません。新たな共通意味ベクトル空間を人類で合意し運用するとなれば、言語を一から作る以上の困難が伴います。全員が同じベクトル生成モデルや解釈ルールを共有しなければ意思疎通できず、モデルが異なれば同じベクトルの意味が通じないという事態も考えられます（まるで異なる言語を話すように）。さらにその空間への学習プロセスも、人間にとっては高度で専門的なものになるでしょう。たとえば日常会話の代わりに座標を発話するような状況は非現実的であり、現実には専用デバイスやAIの補助が不可欠です。こうした普及面での障壁は相当に高いと予想されます。

既存技術の課題とブレークスルーの可能性

● ブラックボックスなベクトルの可視化: 現在の技術課題の一つは、ベクトル空間の意味構造を人間に解釈可能にすることです。先述の通り生のベクトルは人間に理解しづらいため、これを橋渡しするツールが必要です。最近の研究「Prism」では、言語モデルの埋め込みベクトルを自動解析し、特定の方向が「カジュアルな文体」「スポーツ関連」といった人間が理解できる属性に対応付くことをマッピングしました (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)。このように高次元空間を可視化し、座標軸にラベル付けする試みがブレークスルーの鍵となります。大規模モデルについても、Anthropic社やOpenAI社が内部表現の解読研究を進めており (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)、将来的にベクトル空間内の場所・方向が持つ意味を辞書のように引ける可能性があります。これが実現すれば、人間が直接ベクトルを操作・指定しても誤解なくAIに意図が伝わるでしょう。

● セマンティックコミュニケーションへの注目: 情報通信分野では近年、従来のビット伝送ではなく意味の伝送に焦点を当てた「ポストShannon」パラダイムが提唱されています ()。これはIoTや6Gといった次世代ネットワークで、膨大なデータをそのまま送るのではなくタスクに重要な意味情報のみ圧縮伝送する発想です ()。この文脈で、エージェント間で最適化されたコード（記号やベクトル）で通信する技術が研究されており、前述したエマージェントな通信プロトコルの研究もその一環です ()。セマンティック通信が実用化すれば、AI同士はもちろん、人間→AI→人間の通信においても中間表現として意味ベクトルをやりとりするアーキテクチャが整う可能性があります。これは裏方の技術に思えますが、人間が意識せずとも自分の発言の意味ベクトルが抽出・伝送され、相手側で好きな言語や形式に再構成される、といったコミュニケーションの高度化につながるでしょう。

● 脳インタフェースと神経表現: 人間がベクトル空間を扱う最大の難所は脳とのインタフェースですが、ここでもブレークスルーの兆しがあります。上述の非侵襲デコーダ研究では、かなり複雑な思考内容までAIで解読できるレベルに到達しました (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)。将来的にはこれを応用し、人が考えたイメージや概念をリアルタイムでベクトル化してAIに送ることも夢ではありません。またイーロン・マスク氏のNeuralinkをはじめとする次世代BCI（脳コンピュータ接続）の開発競争も激化しており、電極や光学技術で脳に直接情報を書き込む研究も進んでいます。もし脳に適切な刺激パターンを与えて特定の概念を想起させることができれば、AIが生成したベクトルを人間に直接フィードバックして理解させることも可能になるでしょう。現段階では倫理面・安全面の課題も大きいものの、脳とベクトル空間を繋ぐインフラは着実に前進しています。

● 共通意味基盤の構築: ベクトル空間での意味通信を本格化するには、人類とAIの共有する意味座標系を定める必要があります。現在は各AIモデルが独自にベクトル空間を学習していますが、モデル間でアライメント（整合）していないと共通言語にはなりません。これに対し、大規模モデル同士を知識蒸留で統合したり、知識グラフなど人間が構築した意味ネットワークを埋め込み空間に組み込む試みも行われています。今後、例えば基本的な概念1万語に対し標準化されたベクトルを定義し公開する、といったプロジェクトが現れるかもしれません。あるいは逆にモデルが自発的に収斂した共通空間を人間側が採用する形も考えられます。いずれにせよ、どのモデルでも共通の位置に「犬」「赤」「走る」といった概念ベクトルが存在する状態が実現すれば、異なるAI間やAIと人間の間で損失なく意味を受け渡せる基盤となるでしょう。

実用化の可能性と未来展望

● 短期的な応用: ベクトル空間による直接的な意味伝達は、まずは裏方の技術として実用化が進むと考えられます。例えば機械翻訳や音声アシスタントでは、入力文を一旦意味ベクトルに変換し、出力言語に再生成することで翻訳精度や応答の適切さが向上するでしょう（既に多言語モデルではその片鱗が見られます (Google Translate's AI has created its own 'artificial language' known as interlingua | WIRED)）。ユーザからすれば意識せずに済みますが、異なる言語話者間で意味ベクトルを介して通信している形になります。また検索エンジンやレコメンドシステムでも、クエリやコンテンツをベクトル表現にしてマッチングする手法（ベクトル検索）が普及しつつあります (The Multimodal Evolution of Vector Embeddings)。これを極めていけば、ユーザはキーワードではなく欲しい情報の「意味内容」そのものを入力し、AIがそれに合致する情報を多言語・多媒体から集約して提示するといったことも可能になるでしょう。

● コミュニケーション支援: 人間のコミュニケーション手段としては、当面は補助的な役割から広がると予想されます。例えば、発話やタイピングが困難な障がい者に対して、脳波や微細な筋電から意図を読み取りベクトル化し、それを音声や文章に変換して代弁するデバイスが考えられます (Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds - UT News)。これは既存の意思伝達装置の延長ですが、よりスムーズで自由度の高いコミュニケーションが可能になるでしょう。また将来的に健常者でも、会議中に頭に浮かんだアイデアを脳内ベクトル読み取りで瞬時に共有したり、逆に他者の考えを直接インプットして理解したりといったブレイン・ツー・ブレイン通信が実験段階から実用段階に移る可能性があります。まだSF的な領域ですが、研究は着実に進んでおり、人間の思考そのものをデジタルデータとしてやり取りする基盤が整いつつあります。

● 新しいインタラクションの形: ベクトル空間を介したやり取りは、人間とAIのインタラクションスタイル自体も変えるでしょう。例えば将来の検索や創作では、人間が曖昧なテキストで指示するのではなく、インタラクティブな概念マップ上で欲しいものに近づけていくような操作になるかもしれません。ユーザは直感的なGUIやVR空間で「もう少しこの方向（ベクトル）にシフトした画像が欲しい」と調整し、AIが即座に反映する、といった潜在空間ナビゲーションが一般化する可能性があります。実際、画像生成AIの分野ではlatent spaceを操作して画像編集を行う研究が出始めており、人間がスライダーでベクトル成分を動かして笑顔の度合いを変える、といったデモが実現しています。これが洗練されれば、専門知識がなくとも誰もが意味ベクトルを操るクリエイティブ作業が可能になるでしょう。

● 言語とベクトルの共存: 未来を見据えても、人間同士のコミュニケーションから自然言語がすぐになくなることは考えにくいです。言語は単なる情報伝達手段以上に、文化や感情表現の媒体であり、人間社会の潤滑油だからです (AI generated Language: What about Humans? › SINGULARITY 2030)。したがって自然言語とベクトル空間のハイブリッドが現実的な展望となります。普段は人間同士言語で会話しつつ、必要に応じAIが裏でベクトル意味を解析して誤解を減らしたり、異言語間では自動的に意味ベクトルを翻訳に介在させて円滑化したりするでしょう。あるいは高度な知的作業では、専門家同士が共通の意味ベクトル辞書を用いて厳密な議論を交わす、というような新たな言語形態が生まれる可能性もあります。それは人間にとっては一種のフォーマルな記号言語に映るかもしれませんが、内部では連続ベクトルとして解釈されるものです。こうした形で従来の言語の強みとベクトル表現の強みを組み合わせたコミュニケーションが発展していくと考えられます。

おわりに

ベクトル空間を直接意味の媒体とする発想は、AI研究の進展と脳科学のブレークスルーによって徐々に現実味を帯びつつあります。現状では多くの課題（解釈性、人間側インターフェース、社会的受容など）がありますが、意味を損なわずに伝える新たな手段として大きな潜在力を秘めています。曖昧さのない正確な意思疎通、言語の壁を超えた理解、マルチモーダルな情報統合といったメリットは、人類のコミュニケーションを次の段階に引き上げる可能性があります。一方で、人間らしさや多様な表現を如何に維持するかという課題も浮上するでしょう。ベクトルによるコミュニケーションは決して言語文化を否定するものでなく、むしろそれを補完し強化するテクノロジーとして位置付けられるべきです。今後、AIと言語学、神経科学の知見を統合しながら、この新境地への挑戦が続いていくと期待されます。その進展により、人間とAIが共通の意味空間で直接対話できる未来が訪れるかもしれません。各種プロジェクトや研究の具体例を挙げてきたように、その芽は既に各所に芽吹いており、引き続き動向に注目が集まっています。 () (Prism: mapping interpretable concepts and features in a latent space of language | thesephist.com)