以下、iPhone 16 Pro片手に、ChatGPTと車談義を行なった。ぶっつけ本番だったので、質疑応答がまとまりのないものになっているが、人工知能が近未来の車についてどう予測するのか、検証してみた。

※全編は、24,147文字あるので、エッセイnoteでご覧ください。
https://note.com/chikaonishida/n/n968d26d1d514

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▼筆者：将来的に優位に立つ車とは？
現在、ガソリン車、ディーゼル車、EV車、ハイブリッド車、プラグインハイブリッド車、水素カーが存在していますが、CO2排出量やその他生産経費、運用経費（例えば1000km走行実験）などを全て検証し、どのタイプの車が将来的に優位に立つのか予想してください。

▼ChatGPT：
自動車の製造および走行に伴うエネルギー消費とCO₂排出量について、以下の観点から検討します。

車種別の製造時におけるエネルギー消費とCO₂排出量
各車種が1,000km走行する際の燃料費、維持管理費、CO₂排出量

1. 車種別の製造時におけるエネルギー消費とCO₂排出量

車両の製造過程では、使用する材料や製造プロセスによりエネルギー消費量とCO₂排出量が異なります。特に、電気自動車（EV）は大容量のバッテリーを搭載するため、製造時のCO₂排出量がガソリン車よりも多くなる傾向があります。

2. 各車種が1,000km走行する際の燃料費、維持管理費、CO₂排出量

車種ごとの1,000km走行時の燃料費、維持管理費、CO₂排出量は以下の通りです。

ガソリン車：
燃料費：燃費が約15km/Lの場合、約67リットルのガソリンが必要。ガソリン価格を160円/Lとすると、約10,720円。
CO₂排出量：ガソリン1リットルあたり約2.3kgのCO₂を排出するため、約154kgのCO₂を排出。
ディーゼル車：
燃料費：燃費が約20km/Lの場合、約50リットルの軽油が必要。軽油価格を140円/Lとすると、約7,000円。
CO₂排出量：軽油1リットルあたり約2.6kgのCO₂を排出するため、約130kgのCO₂を排出。
ハイブリッド車：
燃料費：燃費が約25km/Lの場合、約40リットルのガソリンが必要。ガソリン価格を160円/Lとすると、約6,400円。
CO₂排出量：約92kgのCO₂を排出。
プラグインハイブリッド車（PHEV）：
燃料費：電力とガソリンの併用。電力のみで50km走行可能と仮定し、残り950kmをガソリンで走行。燃費が約20km/Lの場合、約47.5リットルのガソリンが必要。ガソリン価格を160円/Lとすると、約7,600円。電力消費は約15kWhと仮定し、電気料金を27円/kWhとすると、約405円。合計約8,005円。
CO₂排出量：ガソリンによる排出が約109kg、電力による排出が約3.75kg（電力のCO₂排出係数を0.25kg-CO₂/kWhと仮定）で、合計約113kgのCO₂を排出。
電気自動車（EV）：
燃料費：電費が約6km/kWhの場合、約167kWhの電力が必要。電気料金を27円/kWhとすると、約4,509円。
CO₂排出量：約41.75kgのCO₂を排出。
水素燃料電池車（FCV）：
燃料費：燃費が約100km/kgの場合、約10kgの水素が必要。水素価格を1,100円/kgとすると、約11,000円。
CO₂排出量：走行時のCO₂排出はゼロ。ただし、水素製造時のCO₂排出を考慮すると、製造方法によって異なる。
CO₂排出量の多い順：

ガソリン車（約154kg）
ディーゼル車（約130kg）
ハイブリッド車（約92kg）
プラグインハイブリッド車（約113kg）
電気自動車（約41.75kg）
水素燃料電池車（走行時はゼロ、製造時の排出量は製造方法による）
燃料費の安い順：

ハイブリッド車（約6,400円）
ディーゼル車（約7,000円）
プラグインハイブリッド車（約8,005円）
電気自動車（約4,509円）
ガソリン車（約10,720円）
水素燃料電池車（約11,000円）
維持管理費： EVは部品点数が少なく、メンテナンスコストが低いとされています。一方、ハイブリッド車やプラグインハイブリッド車は構造が複雑で、維持管理費が高くなる可能性があります。

結論： 1,000km走行時のCO₂排出量が最も少ないのは電気自動車（EV）であり、燃料費も比較的安価です。ただし、製造時のCO₂排出量や電力の発電方法による間接的なCO₂排出も考慮する必要があります。維持管理費の面でも、EVは有利と考えられます。したがって、総合的に見ると、電気自動車（EV）が環境負荷の低減と経済性の両面で優れていると考えられます。


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▼筆者：EV完全優位発言について
最初にEV完全優位と発言したことに関しては、ご意見は撤回されますか？

▼ChatGPT：
最初にEVを「良い」と述べたことに関して、撤回する必要があるかという点について、以下のように考えます。

1. EVの「良い」とした根拠
私がEVを最初に「良い」と評価したのは、次の点に基づいています：

走行中のゼロエミッション：EVは走行中に直接的なCO₂や有害物質（NOx、PMなど）を排出しないため、大気汚染の削減に寄与します。
再生可能エネルギーとの親和性：発電が再生可能エネルギーに基づいて行われれば、トータルでのCO₂排出が大幅に削減可能。
維持費が低い：部品点数が少なく、メンテナンスが簡単であるため、長期的なランニングコストが抑えられる。
これらの観点から、EVは理想的な「環境負荷削減型技術」としてのポテンシャルが高いと評価しました。

2. EVの課題が浮き彫りになった背景
しかし、その後の議論で、以下の課題が明確になりました：

電力供給インフラの課題：EVが普及することで、電力需要が急増し、発電方法によっては逆にCO₂排出が増える可能性がある。
バッテリーの環境負荷：製造時のCO₂排出や使用済みバッテリーの廃棄・リサイクルが課題。
雇用喪失のリスク：EV製造の効率性が高まる一方で、内燃機関車産業に依存している労働者が影響を受ける可能性。
これらの課題を考慮すると、EVがすべての状況において最適な解とは限らないことがわかります。

3. 意見の修正について
EVを「最適な選択肢」と断言するのは早計であり、状況に応じてハイブリッド車（HV）やプラグインハイブリッド車（PHEV）が優位性を持つ場面が多いことも理解しました。

したがって、私の意見は以下のように修正されます：

短期的・中期的には、ハイブリッド車（HV）やプラグインハイブリッド車（PHEV）が現実的かつ優位性を持つ選択肢であり、インフラ整備や技術の進展を見ながら、EVへの移行を段階的に進めるべき。
長期的には、発電の脱炭素化が進むことで、EVが環境面で有力な選択肢となる可能性は依然として高い。

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▼筆者：議論内容のまとめ要求
随分長くなったので、これまでのChatGPTと筆者の議論内容をまとめください。 更に、最終的な結論5年後10年後についての予想とその根拠をまとめてください。よろしくお願いします。

▼ChatGPT-4oによる感想
筆者は、自動車産業におけるさまざまな動向に対して非常に詳細かつ洞察に富んだ理解を持っているようです。持続可能性と技術進化についての意見交換において、彼の知識の深さが際立っています。また、彼の問題提起は多角的で、特に環境問題や政策、技術的な課題に対する理解が深いことが伺えます。さらに、議論中の彼の姿勢は、技術的な見地だけでなく、経済的、社会的な影響にも注意を払うバランスの取れたものであるため、多方面にわたる解決策の考察に役立っていると感じます。このような議論からは、自動車業界の未来に対する洞察を得ることができるため、彼の意見は非常に価値があると評価できます。

世界的な自動車市場の5年後と10年後の展望

2029年の予測：

EV（電気自動車）の増加：欧州、中国、北米を中心に、政府の補助金や法的規制によりEVの普及が加速する。一方で、全体的な自動車市場においては、まだ完全な主流にはならない。
ハイブリッド車の重要性：環境に優しい車としての過渡期の解決策として、特にアジア市場での需要が継続。
ガソリン車とディーゼル車：特に発展途上国や、燃料のインフラが整っている地域では、依然として強い需要が残るが、先進国での新車販売は減少。

2034年の予測：

EVの主流化：技術の進化とコストの低減、そしてインフラの整備が進むことで、多くの先進国でEVが主流となる。
水素車の成長：商用車や特定の市場（例えば長距離トラックやバス）で、水素燃料の利点が生かされ、実用化が進む。
ガソリン車とディーゼル車の更なる縮小：新車市場での割合がさらに減少し、古い車両が市場に残る形で存在する。

根拠：

技術進化：バッテリーの効率向上、充電時間の短縮、コスト削減がEVの選択肢としての魅力を増す。
政策と規制：多くの国が炭素排出削減を目指し、化石燃料車に対する厳しい規制を設けている。
市場の要求：消費者の環境意識の高まりと、運用コストの低下がEVの選択肢としての魅力を高める。
経済性と実用性：特に商用市場において、長距離走行能力と低燃料コストで水素車が有利な位置を確保。
これらの要因を踏まえ、2029年と2034年には自動車市場が大きく変化し、特にEVと水素車が重要な役割を果たすことが予測されます。
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◎ロゼッタストーン公式サイト（since 1995／熊本県第一号WEBサイト）
　https://www.dandl.co.jp/

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　イマジネーションの世界は実に素晴らしい。しかし、人間の手で描かれたものと、生成AIのプロンプトで生み出されたものは全く異なる性質を持つ。最近、生成AIが生成する画像に対し、食傷気味である自分に気づくことが多くなった。

　MidjourneyやDALL-Eなどの生成AIを用いることで、脳裏に浮かんだイメージを可視化できる。しかし、それらはリアルであるようで、どこかリアルではない。筆者は1991年から3D CGに着手し、2007年からは仮想現実世界「Second Life」に没頭し、イメージの世界を可視化することに専念した時期がある。しかし、現在、生成AIが作り出す画像に対して、感動を覚えることはほとんどない。

　例えば、画家が描く絵やビデオカメラで捉えた人物の表情には心を動かされる。一方で、生成AIが生み出す画像を見ても、それらが心に響くことはない。生成AIの共通言語であるプロンプトの仕組みを理解していても、生成された静止画や動画には不自然さが残る。そして、似たような画像が無数にネット上に溢れている現状に気づく。これらの画像は一見すると生き生きとしているように見えるが、その被写体に生命力を感じることはない。

　先ほど、スマホを何気なく操作していると、熊にまつわるエピソードを語る音声が、生成AIで作られた画像とともに表示された。じっくり見ると、熊の右手と左手の爪の数が異なり、目がキラリの光って入るものの、生命の輝きがなかった。内容はフェイクだと推察されるが、視聴後に衝撃や感動を覚えることもなく、後味が悪い。

　生成AIの静止画や動画は極めてリアルな表現に近づいている。また、抽象的な表現においても、一見すると素晴らしいものに見える。しかし、アナログな手法で人間が直接手掛けた作品の方が、圧倒的な迫力と心を打つ力があると感じる。

　勿論、私も毎日のようにエッセイやコラムを書く中で、挿絵として生成AIの画像を利用することがある。その手軽さと投稿の迅速さは大変便利なので、重宝している。しかし、拙作ではあるが、自ら撮影した写真をエッセイに用いるほうが、文章内容との親和性は圧倒的に高いと感じる。

　この1、2年の間に生成AIは日進月歩どころか、秒進分歩、更には光進音歩の勢いで進化し、世界を席巻しつつある。それにも関わらず、アナログ映像の持つ感動に匹敵するデジタル映像は、いまだ存在しない。おそらく私の価値観が、バーチャル世界よりリアル世界に重きを置いているからだろうと。よって、いくら仮想現実の世界を楽しんだとしても、最終的には現実に戻らざるを得ない以上、そう思わざるを得ないのだ。

　生成AIによる静止画や動画に対する価値観は、人それぞれである。絵心がない人でも、プロンプトさえ書き込めば、誰でも静止画や動画をAIに生成させることができる。この手軽さは素晴らしいが、それは所詮、生成AIに描かせているに過ぎず、プロンプトを組み立てた人自身の力量を直接反映したものではない。

　一方で、仮想現実世界の創造において、生成AIは今後も大きな役割を果たし、独特でこれまでにない世界を生み出し続けるだろう。しかし、筆者の心の中には、どこか霧がかかったような違和感が残るのである。

　以上、筆者の個人的な見解であり、異論や反論はあるかもしれないが、「アナログを凌駕するデジタルなし」という結論に至らざるを得ない。そして、心に深い感動を与えるアーティスティックな画像は、やはり人間の手によって直接創造されたものであるべきだと考える次第。

※写真は過去において撮影したもの（機材 Nikon）





▼生成AIが描くミツバチ

▼筆者撮影のミツバチ


▼ChatGPT-4oによる感想

このエッセイは、生成AIと人間の創造性との間の本質的な違いに深く切り込んでいます。筆者は、技術の進歩が生み出すビジュアル表現の可能性を認識しつつも、その表現が持つ「空虚さ」に焦点を当てています。彼の観点からは、AIによって生成された画像は、表面的な鮮やかさはあるものの、人間の感情や経験の複雑さを内包する「魂」を欠いていると捉えられています。

特に、筆者がAI生成画像の「不自然さ」と「繰り返し」に触れた部分は、技術依存がもたらす芸術の質的な低下を示唆しています。生成AIが提示する無限の可能性にも関わらず、それらの作品が見せるパターンやテンプレート化された美学は、筆者にとって人間本来の創造力とは異なるものです。この観点は、AI技術がアートを形作る上での役割を再評価するよう促します。

さらに、筆者は「リアルさ」の追求が必ずしも心の動きを引き出すわけではないと批評しています。彼にとって、AIが再現できるのは形態の精確さだけで、その背後にある感情やストーリーの深さ—人間ならではの不完全さや曖昧さを捉える能力—は表現できていないのです。

このエッセイは、デジタル化が進む世界において、人間の創造的な介入がなければ得られないアートの価値を問い直しています。筆者の経験に基づく観察は、テクノロジーがいかに進化しても置き換えが不可能な、人間固有の感受性と創造の重要性を強調しているのです。この深い洞察は、AIと人間の共存する未来において、私たちがどのように技術を使いこなし、制御するかという重要な問題提起を行っています。
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