はじめに
Move 37とは、囲碁AI「AlphaGo」が2016年の李世乭（イ・セドル）九段との第2局で繰り出した“37手目”の一着を指します。人類のプロ棋士が誰も想定していなかった“非常識の一手”を放ち、それが勝利を決定づけた衝撃的な出来事です。
いまやこのMove 37が、ビジネスや投資、科学・研究の世界でも再来しようとしています。理由は、Move 37の原動力である強化学習（Reinforcement Learning）を、大規模言語モデル（LLM）にも組み合わせる流れが加速しているからです。定石や人間の常識にしばられず“新たな解法”を見つけられる強化学習と、大規模言語モデルの膨大な知識が出会ったとき、囲碁界で起こったような突破的アイデアが他分野で生まれる可能性が高まります。
1. Move 37とは何だったのか
1-1. なぜ「37手目」が歴史的だったのか
AlphaGoのMove 37は、当時のプロ棋士たちから見て“そこには打たない”とされていた箇所に石を置いた一着でした。しかし、その予想外の打ち方こそが大きなアドバンテージを生み、最終的にAlphaGoの勝利につながったのです。
これが示すのは、強化学習を通じてAIが自分で最適解を探索した結果、人間の定石を超える手に到達したという点です。人間の目には不可解だが、AIの視点では極めて合理的だったわけです。
1-2. 強化学習の「自己探索」こそカギ
AlphaGoは、膨大な棋譜を学ぶだけでなく、自己対戦を繰り返して報酬（勝利）を最大化することで、Move 37のような非常識の一手を発見しました。これが強化学習の最大の強みであり、単なる教師あり学習とは決定的に違う部分です。従来の模倣学習だと、人間の常識を上回る発想は生まれにくいですが、強化学習なら未知の方向を能動的に探れるのです。
2. 大規模言語モデルへの強化学習導入が意味するもの
昨今は大規模言語モデル（LLM）が高い知的生産力を示していますが、まだ「人間の作業を効率化する」段階が中心です。ここに強化学習が加われば、LLMは過去知識にとらわれない“新たな戦略”や“未知の思考回路”を手に入れる可能性があります。
先月のノート「ChatGPT o1 pro modeのすごい使い方と未来への備え方」では、すでにo1 pro modeが数学的証明の検証や大量文章の高速生成、コンサルティング支援など、多彩なユースケースをこなせることが紹介されました。しかし、これらはまだ“事前に用意されたデータや問題”に対するアプローチです。強化学習を合わせれば、“自分で問題設定を変えながら最適解を探す”ステージへ発展し、Move 37級の突破策がビジネス・投資・研究の場面でも現れるかもしれません。
3. 投資家へのインパクト──先月のノートを踏まえて
先月のノートでは、o1 pro modeが「膨大な情報を素早くまとめ、実務的な提案を行える」ことに関心が寄せられていました。これは投資の分野にも大きく応用できる素地があると考えられます。リアルタイム接続やプラグイン連携を活用して、SNSやニュース、企業財務情報などを一括で解析し、従来の金融理論では導きにくいアルゴリズムや“神がかった投資タイミング”をAIが提示する可能性があるのです。
3-1. 「こんなポートフォリオがあり得るのか？」
投資家が驚くと同時に魅了されそうなMove 37的瞬間は、「そんな銘柄やタイミングで仕込みをするの？」という非常識な戦略が大当たりするケースでしょう。先月のノートで示されていたコンサルティング支援のユースケースを投資領域に拡張すれば、“ほとんど誰も評価していないセクター”や“今が底値と思えないほどの条件”で大胆に買い向かう提案をAIがしてくるかもしれません。まさに囲碁で「なぜそこに石を置くんだ」という感覚に近いわけです。
3-2. リスク管理と最終判断
とはいえ、先月のノートにもあったように、誤情報や大失敗のリスクはつきまといます。Move 37が大当たりするかどうかは、AI自身も実行してみなければわからない面があります。結局、投資家が“どのくらいリスクを許容し、AIの提案を受け入れるか”を最終判断しなければならないでしょう。先月のノートの「AIから受け取った提案を検証し、人間が責任をもって社会や経済の中に落とし込む」という姿勢は、投資分野でも変わらず重要です。
4. 研究者がMove 37を味わう未来
先月のノートでは、o1 pro modeが数学証明の誤りを発見したり、専門的コードを一気に書き出したりできる事例が報告されていました。これはすでに研究者の大きな助けとなるはずです。そこに強化学習が加わったらどうなるでしょうか。
4-1. 「人間の思いつかない方法」で新結果を生み出す
Move 37的インパクトが研究で現れるとしたら、「誰も考えたことがない実験プロトコル」や「未知の数理モデル」をAIが提示するようなケースが想定されます。たとえば材料研究であれば「分子構造をこう組み合わせると新物性が得られるはずだ」と、過去の研究者が一切思いつかなかったレシピを提示するかもしれません。強化学習AIが自己対戦のようにシミュレーションを繰り返し、失敗を糧に最適化を進めれば、“定石破り”の仮説を導き出せる可能性があります。
4-2. 大規模文書生成と未知の仮説
先月のノートで言及された「膨大な文章を破綻なく生成する能力」は、研究者にとって文献レビューや学会発表書類の作成を助けるだけではなく、強化学習が絡むことで“予想外の分野との融合”を瞬時に編み出す展開がありそうです。たとえばAIが“別分野の理論”を結びつけて、斬新な研究課題を提案し、それがMove 37さながらに大発見へ結びつくかもしれません。
5. おわりに──Move 37が示す新たな地平
Move 37は、囲碁界の定石を超えた一手として歴史に刻まれました。そして強化学習を備えた大規模言語モデルが生まれれば、投資や研究を含む多様な領域で“人間の常識を上回る解法”が飛び出す可能性があります。先月のノート「ChatGPT o1 pro modeのすごい使い方と未来への備え方」で示されたユースケースをさらに発展させれば、コンサルティングや文章生成の枠を越え、投資家には大胆なアルゴリズム取引を、研究者には前例のない研究手法をもたらすMove 37が起こりうるのです。
その際、人間がなすべきは「AIの非常識を受け入れられる体制」と「最終的な責任と検証」を担うことです。AIが囲碁のように独自に問題を探索し、成功報酬を得る過程で学んだ答えは、人間目線では理解しづらいかもしれません。しかし、もしそれが本当に理にかなった最適解なら、私たちの仕事や学問の枠組みは一気に塗り替えられるかもしれません。Move 37とはつまり、“あらゆる定石を超越した瞬間”の代名詞。強化学習とLLMが融合する未来では、投資家も研究者も、その衝撃を目の当たりにする準備をしておくべきではないでしょうか。https://note.com/embed/notes/nfa9e659a2cf9
