Meaning-in-the-Loop　人間の介在

Human × AI間で「未確定の意味」を安全に運用する技術

― 市場観測・前半 ―

0｜今回の問い

現在のAI市場では、

Agentic AI（自律型AI）
Human-in-the-Loop（人間参加型AI）
Human-on-the-Loop（人間監督型AI）

など、AIをどこまで自律的に動かし、人間をどこへ配置するかという議論が急速に進んでいる。

今回、別の角度から市場を見る。

この問いを市場観測として追う。

1｜情報確度

本稿では情報を3段階に分ける。

H｜High Confidence（根拠強め）

一次資料・査読研究・公的資料などから、比較的強く確認できる内容。

M｜Medium Confidence（暫定分析）

複数のH情報を並べたときに見えてくる傾向・構造・市場解釈。

L｜Low Confidence（未確定・探索材料）

2｜H｜Human × AIを一つの系として扱う研究は進んでいる

現在のHuman-AI研究では、人間はAIの外にいる単なる利用者ではなく、AIと一緒に意思決定を行う構成要素として扱われ始めている。

2025年のFrontiers in Computer Scienceの研究では、AIの予測だけでなく、

Model Uncertainty（モデルの不確実性）
+
Human Self-Confidence（人間自身の確信度）

の組み合わせが、Human-AI協働の成果へ影響することが実験的に調べられている。

120人規模の実験では、人間側の確信度とAI側の確信度の組み合わせによって、AI支援の有効性が変化することが示されている。

Evidence Note｜資料注釈

資料
Papantonis & Belle, Why not both? Complementing explanations with uncertainty, and self-confidence in human-AI collaboration, Frontiers in Computer Science, 2025.

資料種別
査読付き実証研究。

この資料から言えること
AI側の不確実性だけでなく、人間側の確信状態を含めてHuman-AI協働を設計する必要性が研究対象になっている。

この資料だけでは言えないこと
「意味そのものを未確定状態で保持する運用」が成立するとは証明していない。

確度：H

3｜H｜Uncertainty（不確実性）を人間へどう見せるかも研究対象になっている

別の2025年研究では147人を対象に、

AI Uncertainty Visualization（AI不確実性の可視化）

が、人間の判断・信頼・確信度へどう影響するかが調査されている。

不確実性を表示する方法によって、人間のAIへの信頼や判断時の確信度が変化する結果が報告されている。

これは、

AIが答えを出す
だけではなく、

AIがどの程度不確実なのか
→ Humanへ伝える
→ Humanがそれを含めて判断する

という運用が重要になっていることを示している。

Evidence Note｜資料注釈

資料
Reyes, Batmaz & Kersten-Oertel, Trusting AI: does uncertainty visualization affect decision-making?, Frontiers in Computer Science, 2025.

資料種別
査読付き実証研究。

この資料から言えること
AIの不確実性をHumanへ伝える方法そのものがHuman-AI設計上の問題になっている。

この資料だけでは言えないこと
不確実性を長時間保持することが常に有効、とは言えない。

確度：H

4｜H｜Human-AI Co-Creationでは「曖昧性」が設計問題として明示されている

かなり直接的な資料がある。

2025年のHuman-AI Co-Creation（人間AI共同創造）研究では、現在の生成AIツールの多くが、

Linear Executor

直線的な命令実行器

として作られている一方、人間の創造活動は、

Non-linear（非線形）
Iterative（反復的）
Ambiguous（曖昧）

であるというズレが指摘されている。

さらに研究ではHuman-AI共同創造に存在する基本的な緊張関係として、

Ambiguity vs. Precision

曖昧性 vs. 精密性が明示されている。

これは重要である。
曖昧性を単純にエラーとして除去すればいいのではなく、

自体が問題になっている。

Evidence Note｜資料注釈

資料
Designing Co-Creative Systems: Five Paradoxes in Human–AI Collaboration, Information, 2025.

資料種別
査読付き概念研究。

この資料から言えること
Human-AI共同創造では、曖昧性が単なる入力ミスではなく、共同創造に内在する設計上の緊張として認識されている。

この資料だけでは言えないこと
曖昧性を保持することが最適解である、あるいは今回のMeaning-in-the-Loopと同一理論である、とは言えない。

確度：H

5｜M｜市場の問いが「AIの正解率」から「Human × AIの関係設計」へ広がっている

ここまでは個別研究として確認できるH情報。

これらを横に並べる。

AIの出力

↓

AIの不確実性も提示

↓

Human自身の確信状態も考慮

↓

HumanとAIが共同生成

↓

曖昧性・精密性の関係そのものを設計

という移動が見える。

したがって市場・研究の関心は、

から、

へ広がっていると読める。

これは個々の論文が直接そう宣言しているわけではなく、複数研究を横断した市場観測である。

確度：M

6｜ここで一度、Uncertaintyを分ける

既存研究で主に扱われているのは、

Model Uncertainty

モデル不確実性である。

問いは決まっている
→ AIが回答する
→ しかしAI自身がどの程度正しいか不確実という状態。

今回観測したいのは少し違う。

Meaning Uncertainty

意味未確定性

Humanの問い・要求・方向そのものがまだ完全には決まっていない

状態である。

たとえば、

「こんな感じ」
「なんか違う」
「そこじゃない」
「もう少し深く」
「多分こうじゃないか」

という入力。

ここには、完成した命令だけでなく、

方向
違和感
仮説
探索要求
修正要求

などが混在している可能性がある。

7｜L｜Meaning Uncertaintyは独立した運用対象になるのではないか

ここからはまだ仮説領域。

既存研究ではModel UncertaintyやHuman-AI Co-Creationはかなり研究されている。

しかし、

研究体系は、今回確認した範囲では中心的なものとしては見つかっていない。

そこで仮に、

Meaning-in-the-Loop

意味未確定保持型Human × AI運用

という観測ラベルを置く。

これは既存研究分野の正式名称ではない。

市場上の空白を探すための仮ラベルである。

確度：L

8｜H → M → L の現在位置

ここまでを一枚にすると、

H｜確認できる

Human-AI Collaboration（人間AI協働）の研究が拡大している。

AI Uncertainty（AI不確実性）をHumanへ伝える研究がある。

Human Self-Confidence（人間自身の確信状態）も協働成果へ影響する。

Human-AI Co-Creation（共同創造）ではAmbiguity vs. Precision（曖昧性 vs. 精密性）が設計問題として明示されている。

↓

M｜そこから読める市場傾向

研究対象が、

AI単体
→ Human × AIの関係・相互作用

へ広がっている。

↓

L｜今回の探索仮説

その延長上に、

という独立した運用領域が存在する可能性がある。

これを仮に、

Meaning-in-the-Loop（意味未確定保持型Human × AI運用）

と呼ぶ。

前半の現在地

前半で確定したのは、

「Meaning-in-the-Loopが存在する」ことではない。

確認できたのは、

というところまで。

そこから、

「では、意味そのものを未確定のまま扱う領域はあるのか？」

という問いが露出した。

後半ではここから、

曖昧性はRisk（リスク）なのかResource（探索資源）なのか
→ どう安全に保持するのか
→ Hold / Explore / Observe / Reorient / Gate / Update
→ 日本語・音声入力
→ 世界市場との比較
→ 市場上の空白判定まで進める。

Human × AI間で「未確定の意味」を安全に運用する技術

― 市場観測・後半 ―

9｜H｜曖昧性はHuman-AI運用の「失敗要因」にもなる

Human-AI System（Human-AIシステム）では、曖昧な入力や不確実な情報が後段へ伝播すると、Human側の判断も含めて誤った状態形成につながる可能性がある。

Human-in-the-Loop（人間参加型AI）研究では、

Ambiguity（曖昧性）
Uncertainty（不確実性）
Overconfidence（過信）
Error Propagation（誤りの伝播）

が重要なリスクとして扱われている。

前半で参照したSystematic Review（体系的レビュー）でも、曖昧な対象に対して過度に確信したラベルを付与する問題や、未解決の曖昧性が下流処理へ伝播する危険が整理されている。

Evidence Note（資料注釈）

資料
Human-in-the-Loop AI Systematic Review（人間参加型AIの体系的レビュー）, 2026.

資料種別
Systematic Review（体系的レビュー）。

この資料から言えること
曖昧性・不確実性を誤って確定すると、Human-AI System（Human-AI系）の後段処理へ影響が広がる可能性がある。

この資料だけでは言えないこと
今回観測しているCoordinate Drift（座標ドリフト）という現象を直接説明した研究ではない。

確度：H

10｜M｜問題はAmbiguity（曖昧性）そのものではなく、Early Fixation（早期確定）ではないか

ここで複数のH情報を接続する。

Human-AI Co-Creation（人間AI共同創造）では、Ambiguity（曖昧性）を完全除去することが必ずしも望ましくない。

一方でHuman-in-the-Loop（人間参加型AI）研究では、曖昧性を誤って確定すると後段へ影響が伝播する。

この二つを並べると、

という仮説が立つ。

構造化すると、

Ambiguous Input（曖昧入力） U
→ Meaning A（意味A）を推定
→ AをConfirmed Premise（確定前提）へ昇格
→ 次のInterpretation Condition（解釈条件）がAになる
→ Aと整合する出力が蓄積
→ 元のHuman Intent（人間の意図）から離れる

となる。

これは現在の観測モデルでいう、

Premature Closure（早期閉鎖）

あるいは、

Premature Promotion（早期昇格）

として扱える。

確度：M

11｜M｜同じAmbiguity（曖昧性）がExploration Resource（探索資源）にもなる

一方で、Ambiguity（曖昧性）を確定せずに保持した場合、

Ambiguous Input（曖昧入力）
→ Multiple Candidates（複数候補）を展開
→ Humanが結果を再観測
→ Discomfort / Difference（違和感・差分）を発見
→ Direction Correction（方向修正）
→ Meaning Update（意味更新）

という別の動きが起こる。

Human-AI Co-Creation（人間AI共同創造）研究で扱われる、

Ambiguity vs. Precision（曖昧性 vs. 精密性）

Control vs. Serendipity（制御 vs. 偶発的発見）

という緊張関係は、この方向を支える外部足場になる。

したがって、

と読むことができる。

重要なのは、

曖昧さを消すか残すか

ではなく、

である。

確度：M

12｜L｜Safe Ambiguity Handling（曖昧性の安全運用）

ここからは今回のHypothesis Zone（仮説領域）。

もしAmbiguity（曖昧性）がExploration Freedom（探索自由度）を生みながら、同時にDrift Factor（ドリフト要因）にもなるなら、必要なのは、

Ambiguity Elimination（曖昧性除去）

だけではない。

Safe Ambiguity Handling（曖昧性の安全運用）

という設計が必要になる可能性がある。

最小ルールは、

Uncertain（未確定）
→ Uncertainのまま保持

Confirmable（確定可能）
→ Gate（昇格判定）

Inconsistent（不整合）
→ Reorient（再定位）

Unnecessary（不要）
→ Reject（棄却）である。

ここではAIへ「曖昧にするな」と命令しない。

むしろ、

という運用になる。

確度：L

13｜L｜Meaning-in-the-Loop（意味未確定保持型運用）の最小モデル

市場仮説として、最小構造を置く。

Hold（未確定保持）

意味を一つへ固定しない。

↓

Explore（探索）

AIが複数のRelation（関係）・Interpretation（解釈）・Possibility（可能性）を展開する。

↓

Observe（再観測）

Humanが結果を見て、Difference（差分）・Discomfort（違和感）・New Relation（新しい関係）を拾う。

↓

Reorient（再定位）

元のQuestion（問い）・Purpose（目的）・Current Position（現在位置）との関係を取り直す。

↓

Gate（昇格判定）

Confirmed（確定）
Uncertain（未確定）
Rejected（棄却）

を分離する。

↓

Update（状態更新）

確定できたDifference（差分）だけ次状態へ反映する。

↓

Loop（再探索）

再び未確定領域へ開く。

最小形は、

Hold（未確定保持）
→ Explore（探索）
→ Observe（再観測）
→ Reorient（再定位）
→ Gate（昇格判定）
→ Update（状態更新）
→ Loop（再探索）

である。

これは既存標準として確認されたモデルではない。

前半で確認した研究領域の間に置いた、今回のMarket Hypothesis（市場仮説）である。

確度：L

14｜M｜Humanの役割がApprover（承認者）からMeaning Co-Former（意味形成者）へ広がる可能性

既存のHuman-in-the-Loop（人間参加型AI）では、Humanは主に、

Approval（承認）
Correction（修正）
Exception Handling（例外処理）

を担当する。

Meaning-in-the-Loop（意味未確定保持型運用）仮説ではHumanの役割が少し違う。

Humanは、

「正しいか？」を判定する人

だけではなく、

「何を意味していたのか？」をAIとのInteraction（相互作用）で形成する人

になる。

つまり、

AI → HumanへJudgment Request（判断要求）

だけではなく、

Human ↔ AI
→ Meaning Co-Formation（意味共同形成）

という関係が生まれる。

Human-AI Co-Creation（人間AI共同創造）やCollaborative Exploration（協働探索）の既存研究は、この方向への部分的な足場になる。

ただしMeaning Co-Former（意味形成者）という役割分類自体は、今回のMarket Interpretation（市場解釈）である。

確度：M

15｜H｜Japanese Voice Input（日本語音声入力）は実装対象としてすでに進んでいる

日本市場では、Voice Input（音声入力）を単なるSpeech-to-Text（音声文字変換）ではなく、AI Operation Interface（AI操作インターフェース）として扱う動きが出ている。

IPAの2026年度未踏アドバンスト事業では、

Agentic Voice Input（エージェンティック音声入力）

をテーマに、

• 発話しながら修正

• 本文入力とAI指示の判別

• 思考を止めずに編集

• Keyboard Replacement（キーボード代替）

を目指すプロジェクトが採択されている。

Evidence Note（資料注釈）

資料
IPA 2026年度 未踏アドバンスト事業
「キーボードを代替可能なエージェンティック音声入力」

資料種別
Public Project Outline（公的機関による採択プロジェクト概要）。

この資料から言えること
日本で「Voice × AI Operation（音声 × AI操作）」を次世代入力インターフェースとして開発する動きが実際に存在する。

この資料だけでは言えないこと
Japanese Ambiguity（日本語の曖昧性）がAI運用上有利である、または日本人が世界より先行するとは言えない。

確度：H

16｜M｜Voice Input（音声入力）はMeaning Formation Process（意味形成途中）を渡す帯域になり得る

Voice Input（音声入力）では、

Self-Correction（言い直し）
Mid-course Change（途中変更）
Hesitation（迷い）
Supplementation（補足）
Direction Shift（方向転換）

などが入力へ残りやすい。

文字入力では完成した文章へ整理してから送ることが多い一方、音声ではThinking-in-Progress（思考途中の状態）が比較的そのままAIへ渡る可能性がある。

ここから、

という市場仮説が立つ。

ただし、現時点では十分な比較研究を確認していない。

確度：M

17｜L｜Japanese Language（日本語）はMeaning-in-the-Loopと相性がよいのか

さらに仮説度を上げる。

Japanese Language（日本語）には、

Subject Omission（主語省略）
Context Dependence（文脈依存）
Polysemy（多義性）
Deictic Expression（指示表現）

などがあり、

「これ」
「そこ」
「そんな感じ」
「なんか違う」

のように、Shared Context（共有文脈）を前提として意味を完全固定せず渡す表現が日常的に使われる。

この性質が、

Meaning Uncertainty（意味未確定性）

をHuman-AI Dialogue（Human-AI対話）へ持ち込みやすくしている可能性はある。

しかし、

• Japanese Advantage（日本語優位）

• Japanese Users Lead First（日本人が先行する）

• Japanese Culture as Cause（日本文化が原因）

というところまでは証拠がない。

したがって、

とする。

確度：L

18｜H｜世界ではAgentic AI（自律型AI）とAgentic Workflow（自律型ワークフロー）が強く進んでいる

世界市場では、Agentic AI（自律型AI）とHuman-on-the-Loop（人間監督型AI）の流れが強い。

中心的な設計は、

HumanがPurpose / Constraint（目的・制約）を設定
→ AI Agent（AIエージェント）が自律実行
→ Risk / Exception（リスク・例外）発生
→ Human Intervention（人間介入）

である。

主要クラウド・AI企業でも、

Agent（エージェント）
Workflow（ワークフロー）
Tool Use（ツール利用）
Approval Gate（承認ゲート）
Human Oversight（人間監督）

を中心とした実装が進んでいる。

Evidence Note（資料注釈）

資料
Microsoft Agent Framework Human-in-the-Loop Documentation（Microsoft Agent Framework 人間参加型AI技術資料）ほか主要Agent実装資料。

資料種別
Official Technical Documentation（企業公式技術資料）。

この資料から言えること
世界市場ではAgentic Workflow（自律型ワークフロー）とHuman Intervention Point（人間介入点）の設計が実装レベルで進んでいる。

この資料だけでは言えないこと
世界市場がMeaning Uncertainty（意味未確定性）を無視している、とは言えない。

確度：H

19｜M｜日本と世界はEntry Point（入口）が違う可能性がある

ここまでの市場観測を比較すると、

世界で強く見える方向

Agent Autonomy（AI自律性）
Workflow Automation（業務自動化）
Tool Use（外部ツール利用）
Governance（統治）
Human Oversight（人間監督）

日本で目立つ候補

Natural Language Input（自然言語入力）
Voice Input（音声入力）
Tacit Knowledge（暗黙知）
Context-rich Communication（高文脈コミュニケーション）
Direct Input from Field Workers（現場Humanからの直接入力）

という違いが見える。

これは、

というMarket Hypothesis（市場仮説）につながる。

ただし現時点ではQuantitative Comparison（数量比較）ではなく、Observed Cases（観測された事例配置）からの分析である。

確度：M

20｜L｜日本特有のEvolution Route（進化経路）が存在する可能性

さらに一段進める。

もし、

Japanese Language（日本語）
+
Voice Input（音声入力）
+
High-context Communication（高文脈コミュニケーション）
+
Tacit Knowledge（暗黙知）
+
Human-AI Dialogue（Human-AI対話）

が組み合わさると、

Completed Specification（完成した仕様）

をAIへ渡すのではなく、

Intent in Formation（意味形成途中の意図）

をAIへ渡し、

HumanとAIが共同で意味を形成する運用が発達しやすい可能性がある。

これは、

AI Autonomy Route（AI自律化経路）

とは別の、

Meaning Co-Formation Route（意味共同形成経路）

と呼べるかもしれない。

ただしこれは現時点ではExploratory Hypothesis（探索仮説）。

確度：L

21｜Market Observation Map（市場観測マップ）

現在の市場を一枚にすると、

H｜既存市場・研究

AI Automation（AI自動化）

↓

Agentic AI（自律型AI）

↓

Human-in/on-the-Loop（人間参加／人間監督型AI）

↓

Uncertainty-aware AI（不確実性認識型AI）

↓

Human-AI Co-Creation（人間AI共同創造）

↓

Collaborative Exploration（協働探索）

M｜市場から読める方向

Humanの役割が、

Approver（承認者）
→ Co-Decision Maker（共同判断者）
→ Co-Explorer（共同探索者）

へ広がっている。

Ambiguity（曖昧性）は、

Error to Remove（除去対象）

だけではなく、

Condition to Manage / Resource to Explore（管理対象・探索資源）

として扱われ始めている。

L｜今回の市場仮説

Meaning-in-the-Loop
意味未確定保持型Human × AI運用

Hold（未確定保持）
→ Explore（探索）
→ Observe（再観測）
→ Reorient（再定位）
→ Gate（昇格判定）
→ Update（状態更新）
→ Loop（再探索）

そして日本では、

Japanese × Voice × Context
（日本語 × 音声 × 文脈）

が、この運用へ接続する独自経路になる可能性がある。

22｜Market Gap Assessment（市場上の空白判定）

今回の調査では、

H｜存在確認

Human-in-the-Loop（人間参加型AI）
Human-on-the-Loop（人間監督型AI）
AI Uncertainty（AI不確実性）
Human Confidence（人間の確信度）
Human-AI Co-Creation（人間AI共同創造）
Collaborative Exploration（協働探索）
Agentic Workflow（自律型ワークフロー）

は既存研究・実装として確認できた。

M｜構造として見える

それらは共通して、

へ近づいている。

また、Ambiguity（曖昧性）・Uncertainty（不確実性）を完全除去するだけではなく、Humanとの関係の中で管理する方向も見える。

L｜まだ空いている可能性

を中心に据えた運用体系は、今回確認した範囲では主要な既存市場カテゴリとしては見つからなかった。

したがって、

Meaning-in-the-Loop

意味未確定保持型Human × AI運用

は、

New Market Confirmed（新規市場として確定）

ではないが、

Exploration Space Between Existing Markets（既存市場の間に見える探索余地）

として保持する価値がある。

確度：L

23｜What We Know Now（今回分かったこと）

H

Human-AI Research（Human-AI研究）では、

Uncertainty（不確実性）
Human Confidence（人間側の確信度）
Co-Creation（共同創造）
Collaborative Exploration（協働探索）

まで研究が進んでいる。

Agentic AI Market（自律型AI市場）では、

Human Intervention Point（人間介入点）
Oversight（監督）
Approval（承認）

の設計が進んでいる。

日本では、

Voice as AI Interface（AI操作としての音声）

の実装が始まっている。

M

Humanの役割は、

AI Approver（AIの承認者）
→ Co-Explorer（共同探索者）

へ広がっている。

Ambiguity（曖昧性）は、

Failure Factor（失敗要因）
と
Exploration Resource（探索資源）

の両方として扱う必要がある可能性がある。

世界と日本では、

Entry Route（次世代AI運用へ入る入口）

が異なる可能性がある。

L

未確定の意味を意図的に保持しながら運用する、

Meaning-in-the-Loop（意味未確定保持型Human × AI運用）

という独立領域。

Japanese / Voice / High-context Communication（日本語・音声・高文脈性）がその運用に有利である可能性。

日本独自の、

Meaning Co-Formation Route（意味共同形成経路）

が成立する可能性。

24｜What We Still Do Not Know（まだ分からないこと）

以下はUncertain（未確定）のまま残す。

• Meaning-in-the-Loopに相当する既存HCI用語が別名称で存在しないか

• Uncertain Meaning（未確定意味）を安全に保持できる時間・範囲

• Meaning Uncertainty（意味未確定性）を測定できるか

• Reorient（再定位） / Gate（昇格判定）をどこまで自動化できるか

• Japanese vs. Other Languages（日本語と他言語）の比較

• Voice vs. Text Input（音声入力と文字入力）の比較

• Japanese vs. Overseas Human-AI Operation（日本企業と海外企業のHuman-AI運用比較）

• 創造・研究以外の業務でも成立するか

• Productizable Unit（商品化可能な単位）がどこにあるか

これらはLとして保持する。

25｜Key Takeaway（核）

今回の市場観測から確認できたのは、

そこから露出した次の問いが、

Meaning-in-the-Loop（意味未確定保持型Human × AI運用）は、現時点ではAnswer（答え）ではない。

**既存市場の間に見えてきたUncertain Territory（未確定領域）へ置いたObservation Label（観測ラベル）**である。

最小原則は、

曖昧さを消さない。自由に動かす。
ただし、確定の強さを管理し、必要なときに帰れるようにする。