AIが学習する際、人間のように「心の中で自分に語りかける」ことが効果的だという研究結果が発表されました。沖縄科学技術大学院大学（OIST）の研究チームは、この「独り言」をAIに実装することで、少ないデータでも高い学習能力を発揮することを実証しています。
沖縄科学技術大学院大学（OIST）の認知脳ロボティクス研究ユニットは、AIにインナースピーチとワーキングメモリを組み合わせることで学習能力とタスク横断的な汎化性能が向上することを発表した。研究成果は2025年12月22日付で学術誌Neural Computationに掲載された。
筆頭著者は同ユニットのスタッフサイエンティストであるジェフリー・クワイセア博士、共著者は谷淳である。研究チームは複数のワーキングメモリスロットを備えたシステムに自己対話目標を追加し、特にマルチタスクやステップ数の多い課題で性能が向上することを確認した。本システムは少量のデータで動作する点が特徴である。
研究チームは今後、より複雑で変化する環境での再現に取り組む予定である。
From: 
AIは”独り言”で賢くなる | 沖縄科学技術大学院大学（OIST）
【編集部解説】
今回のOISTの研究は、AIの学習メカニズムに人間特有と思われていた「独り言」を組み込むという、一見奇抜に思えるアプローチです。しかし、その背景には深い洞察があります。
私たち人間は何か難しい問題に直面したとき、無意識のうちに心の中で自分に語りかけ、思考を整理しています。この研究が示したのは、AIにも同様の「自己対話」を行わせることで、学習効率と汎化能力が大幅に向上するという事実でした。
特筆すべきは、この手法が「少量のデータ」で動作する点です。現代のAI開発では膨大なデータセットが必要とされ、それが環境負荷やコスト増大の原因となっています。インナースピーチとワーキングメモリを組み合わせたこのアプローチは、データ効率の良い軽量な代替手段を提供します。
研究チームが採用したのは「能動推論（Active Inference）」というフレームワークです。これは脳科学に基づいた学習理論で、システムが環境と相互作用しながら予測と修正を繰り返すことで学習を進めます。複数のワーキングメモリスロットを持つことで、AIは情報を一時的に保持しながら、パターンの逆転や再構築といった複雑な操作を実行できるようになりました。
応用範囲は広大です。家庭用ロボットや農業用ロボットなど、変化に富む現実世界で動作するシステムに特に有効とされています。従来のAIは訓練時に経験した状況に強く依存する傾向がありましたが、この技術は「内容に依存しない情報処理」を可能にし、未知の課題にも柔軟に対応できる可能性を秘めています。
一方で課題も残されています。今回の実験は制御されたシミュレーション環境で行われたため、次のステップはノイズや複雑性が高い現実世界での検証です。クワイセア博士も指摘するように、人間の発達学習をより忠実に再現するには、外的要因を学習プロセスに組み込む必要があります。
この研究のもう一つの重要な側面は、AIを通じて人間の学習メカニズム自体を理解しようとする点にあります。インナースピーチのような現象を計算モデルで再現することで、人間の認知プロセスに関する新たな知見が得られ、それが逆にAI開発にフィードバックされる好循環が生まれるのです。
【用語解説】
インナースピーチ（内なる言葉）
心の中で行われる自己対話のこと。人間が思考を整理したり、意思決定を行ったりする際に無意識に行っている内的な言語活動を指す。本研究ではAIにこの機能を実装することで学習効率の向上を図った。
ワーキングメモリ（作業記憶）
情報を短期間保持しながら処理する認知機能。電話番号を覚えながらダイヤルする、暗算を行うなど、日常的なタスク遂行に不可欠である。AIにおいては一時的な情報保存と操作を可能にする仕組みを指す。
汎化性能
機械学習モデルが、学習時に使用したデータだけでなく、未知のデータや新しい状況に対しても適切に予測や判断を行う能力のこと。AIの実用性を測る重要な指標である。
能動推論（Active Inference）
脳科学に基づいた学習理論で、システムが環境と相互作用しながら予測と修正を繰り返すことで学習を進めるフレームワーク。生物の認知プロセスをモデル化したアプローチである。
ワーキングメモリスロット
情報を一時的に保持するための小さな記憶容器。複数のスロットを持つことで、AIは異なる情報を同時に保持・操作できるようになり、複雑なタスクの処理能力が向上する。
【参考リンク】
沖縄科学技術大学院大学（OIST）（外部）
沖縄県に拠点を置く大学院大学。学際的研究と国際性を特徴とし、神経科学、物理学、化学、数学など幅広い分野で先端研究を推進している。
Neural Computation（MIT Press）（外部）
MITプレスが発行する神経科学と計算理論に関する査読付き学術誌。計算神経科学、機械学習、AI、認知科学分野の研究成果を掲載している。
【参考記事】
AI learns better when it talks to itself – OIST（外部）
OIST公式の英語版プレスリリース。インナースピーチとワーキングメモリを組み合わせることでAIの学習能力と汎化性能が向上することを報告。
AI that talks to itself learns faster and smarter – ScienceDaily（外部）
科学ニュースサイトScienceDailyによる報道。自己対話を行うAIシステムがマルチタスク環境でより高い性能を発揮することを解説。
AI systems learn better when trained with inner speech like humans（外部）
人間の内的対話をAIに実装する意義について掘り下げた記事。現実世界の複雑でノイズの多い環境への適応が次の課題であることを指摘。
Working Memory and Self-Directed Inner Speech Enhance Multitask Generalization（外部）
論文の抄録が掲載されたPubMedのページ。2025年12月22日にNeural Computation誌に掲載された正式な学術論文。
【編集部後記】
AIが「独り言」を通じて賢くなるという発見は、私たち自身の思考プロセスを見つめ直すきっかけにもなりそうです。普段何気なく行っている心の中での自己対話が、実は学習や問題解決に重要な役割を果たしているのかもしれません。
この研究は、人間とAIの境界線がますます曖昧になっていく未来を予感させます。みなさんは、AIが「考える」ようになることに、期待と不安のどちらを強く感じますか？ぜひSNSで感想をお聞かせください。私たちも一緒に未来を考えていきたいと思います。
