アリは集団で行動すると賢くなるのでしょうか?人間のチームは時々遅れをとります！

【**要約:** 最近、米国科学アカデミー紀要に発表された新しい研究は、集合知に関する私たちの理解を覆しました。科学者たちは、種間の公平な比較を初めて実現するために、比例スケールの幾何学パズルを設計しました。研究により、アリのコロニーは単純な個々の相互作用を通じて「集団記憶」を発達させ、その規模が大きいほど効率が高くなることがわかった。しかし、人間のコミュニケーションが限られている場合、チームのパフォーマンスは個人のパフォーマンスよりも悪くなります。つまり、複雑な認知の利点が合意の追求によって弱められてしまうのです。この研究は、集合知が単に個人の能力の加算に依存するものではないことを明らかにしています。シンプルなコラボレーション モデルは、特定のタスクにおいて複雑なコミュニケーションに依存する人間の戦略を超え、集合知のメカニズムを理解するための新しい視点を提供する可能性があります。 】

チームワークに関しては、「人数が多いほど強くなる」ということを当然のこととして受け止めがちです。しかし、米国科学アカデミー紀要（PNAS）に掲載された新しい研究では、興味深い結果が発表されました。少なくとも複雑な幾何学パズルを解く場合、これは当てはまらない可能性があります。研究では、アリが場合によっては人間よりも優れていることが判明しており、集合知は本当に個々の数字の単純な加算にすぎないのだろうかという疑問が生じます。

ワイツマン科学研究所の科学者たちは、アリと人間を同じスタートラインに立たせて、同じ「ピアノを動かすパズル」を解く独創的な実験を設計した。問題の核心は、一連の狭い通路や部屋を通って、奇妙な形をした「T」の物体をいかに巧みに動かすかということにあります。

種や規模を問わず公平な比較を行うために、研究者らはサイズの異なる5つの「ピアノ移動パズル」を慎重に設計し、製作した。パズルの形状は同一で、サイズが異なるだけです。最も小さいパズル「ミニエディション」は、狭い通路と軽い負荷で 1 匹のアリ向けにカスタマイズされており、個々のアリが独自にパズルを解く能力をテストします。 「小アリバージョン」は少し拡大されており、小さなアリチームのコラボレーションをテストするために使用されます。 「大蟻編」はさらに拡張され、実際の蟻の群れが餌を運ぶ場面をシミュレートし、大蟻チームの集合知に挑戦します。

同時に、研究者たちは人間の体の大きさに合わせて、より大きなサイズの人間パズルを3つ作成した。 「Small Human Edition」は、シングルプレイヤーで操作可能なサイズを維持しており、1人の人間がパズルの挑戦を体験できます。 「中型人間バージョン」と「大型人間バージョン」は大幅に拡大されており、完成するには複数人の協力が必要であり、実際の人間のシナリオで重い物を集団で運ぶ作業をシミュレートします。

さらに独創的なのは、さまざまなサイズのパズルやT字型の物体を設計する際に、研究者が単に比例して拡大または縮小するのではなく、「アリの体のサイズと積載量のサイズ」の相対的な比率を巧みに維持したことです。これは、アリと人間の両方が、体の大きさに比べて同様に難しい負荷のパズルを解くことを意味します。この慎重な「相対スケール」設計により、異なる種やサイズのパズル解答者が、本質的に同等の難易度の幾何学的課題に直面することが保証され、「同じスタートライン」での公正な比較が真に実現され、幾何学的パズルを解く際のアリと人間の認知戦略と協力パターンをより科学的に分析および比較できるようになります。

では、さまざまな規模のアリのチームと人間のチームは、これらの慎重に設計された幾何学パズルでどのようなパフォーマンスを発揮するのでしょうか?個々のアリ、アリのコロニー、個人、または人間のチームなど、さまざまな「パズル解答者」のパズル解答能力を定量化して比較するために、研究者は、各解答者が課題を完了するのに費やす時間、彼らが歩く経路、彼らが試行中に犯す間違いの数など、主要な指標を正確に測定する科学的評価システムを設計しました。次回は、種族や規模の垣根を超えた「パズル解きコンテスト」の最終結果を発表し、誰が本当の「幾何学パズルマスター」なのかを見てみましょう。

図 1. ピアノ移動パズルの例、A (左): 単独のアリ、右: アリのコロニー。 B（左）：一人、右：人間のグループ

アリ：数は力なり、効果は素晴らしい！

アリにとって「数は力なり」であり、数が多ければ多いほど効果は高くなります！パズルに直面したとき、一匹のアリはほとんど無力です。しかし、アリの群れが協力して働くと、効率は大幅に向上します。さらに驚くべきことは、大規模なアリのチームがパズルを解けるだけでなく、小規模なチームよりも速く効率的に解けることです。

大きなアリの群れはなぜそれほど効率的なのでしょうか?鍵となるのは、彼らが示す「集合的記憶」という現象です。個々のアリは複雑な幾何学的構造を理解する能力を持っていませんが、多くのアリが集まると、その集団行動によって「記憶」に似た効果が生じます。大きなアリのコロニーは、あたかもある種の「自律性」を持っているかのように、記憶を持った「超個体」を形成しているようです。壁に遭遇すると、人間が「右手の法則」を使って迷路の出口を探すのと同じように、彼らは壁に沿って「滑り」ます。同時に、ランダムに時々壁を離れて他の場所で再び壁に触れるため、右手の法則によって発生する可能性のあるループ状況を回避することができます。

この発見を検証するために、研究者らは理論モデルも作成した。このモデルは、この集団行動は特定のアリが特に賢いからではなく、集団内の単純な相互作用ルールの複合効果の結果であることを示しています。それぞれのアリはいくつかの単純なルールに従い、周囲の状況に反応するだけです。しかし、これらの小さな局所的な動きが集まると、「認知」に似た強力な総合的な能力が形成されます。

人間：集団を形成した後、期待に応えられないことがある ? **

人間のパフォーマンスを見ると、状況はさらに複雑になります。一般的に、人間はパズルを解くのが得意で、非常に効率的に解決策にたどり着くことがよくあります。しかし、人間がチームを組むと、物事は面白くなります。

アリとは異なり、人間のチームは数が増えても効率が上がるわけではありません。場合によっては、その逆が当てはまります。コミュニケーションが制限されている人間のチームは、個人だけで行う場合よりもパフォーマンスが低下します。

これはなぜでしょうか?研究者たちは、人間が自由にコミュニケーションできるとき、戦略を議論したり交渉したりすることに多くの時間を費やすことを発見しました。コミュニケーションは確かにより良い意思決定に役立ちますが、物事を遅らせ、効率を低下させる可能性もあります。しかし、さらに悪いことに、コミュニケーションが制限されると（参加者が話したり、身振りをしたり、アイコンタクトをとったりできない）、人間のチームはより単純で直接的な戦略に後退してしまいます。彼らは、より良いけれども直接的ではない解決策を模索するよりも、最も明白で直接的な解決策、つまり合意に達するのが最も簡単な解決策を選択する傾向があります。

この「貪欲な」戦略はアリを思い出させますか?しかし興味深いのは、アリの「貪欲さ」が単なる近視眼的なものではなく、集団の協力によって生み出される巧妙な戦略であるという点です。この戦略により、個々のアリが全体像を理解していなくても、効率的に環境を探索することができます。しかし、戦略的思考に優れているはずの人間にとって、この考えに基づかない「貪欲さ」は、実際には認知的優位性の利用を制限し、最終的には不利になります。人間は本来、パズルの全体像を理解する能力を持っているため、コミュニケーションを制限すると認知能力を十分に活用できなくなります。その結果、彼らは、個人的に最善だと思う選択肢ではなく、「合意に達するのが最も簡単な」選択肢を選ぶことしかできなくなります。

興味深いことに、アリのような一見「単純な」生き物と比べると、人間の単純で直接的な戦略は根本的に異なります。アリの集団協力も単純な個々の行動に基づいていますが、洗練された戦略を生み出すことができます。たとえ一匹のアリが全体的視野を持っていなくても、アリのコロニー全体が効率的に複雑な環境を探索することができます。

しかし、複雑な認知能力を持つ人間にとって、限られたコミュニケーションの下で「最も簡単な合意」という戦略を単純に追求するだけでは、自らの優位性の実現は制限されてしまいます。人間は本来、パズルの全体像を理解する能力を持っているため、コミュニケーションを制限すると、より深い思考や戦略の最適化が妨げられます。その結果、チームが最終的に選択する解決策は、「十分なコミュニケーションと検討を経て個人が個人的に考えた最善の解決策」ではなく、「全員が合意に達するのが最も簡単な解決策」になることがよくあります。結局のところ、コミュニケーションが制限されると、グループでのパズル解決の効率は実際に低下します。

図 2: アリと人間のパズル解決効率の比較。 (A) 経路長の比較: 横軸はパズルを解く際に歩いた標準化された経路長を表し、縦軸はパズルを解く試みが成功した割合を表します。曲線が左上に向かうほど、効率が高くなります。人間が最も効率的であることがわかりますが、大きなアリのコロニーと重複している部分もあります。小さなアリのコロニーや個々のアリは効率が低くなります。 (B) 状態遷移回数の比較: 横軸はパズルを解く過程で試みられた状態遷移回数を表し、縦軸は図 A と同じ意味を持ちます。コミュニケーションが制限された人間のグループは最も効率が悪く、自由なコミュニケーションが許可された人間のグループは個々の人間よりもわずかに効率が良かったものの、その改善は顕著ではありませんでした。図のデータは実験とモデルシミュレーションから得られたものです。

単純なコラボレーションと複雑な認知：戦略の進化の道

アリのような「単純な心」を持つ生物にとって、コロニーの規模を拡大することは、確かに「認知能力」を大幅に高める可能性がある。しかし、より正確に言えば、彼らの強みとなっているのは「シンプルなコラボレーションモデル」です。個々のアリは単純ですが、特定の方法で組織化されると、効率的に協力し、環境に適応するための予期しない戦略を思いつくことができます。この戦略は単純なルールに基づいていますが、特定の問題を解決する場合、その効果は個々のアリの能力の単純な加算をはるかに超えており、一部の人間の戦略よりもさらに洗練されています。

一方、「複雑な脳」を持つ人間は、強力な個別知能を持っています。しかし、チームワークが求められる場合には、「複雑な認知」が負担になることもあります。効率的なグループコラボレーションを実現するために、人間は複雑なコミュニケーションと調整のメカニズムに頼る必要があります。コミュニケーションが制限されている場合、人間のチームは戦略を単純化し、たとえチームのメンバーがこれらのオプションが最適ではないと考えている場合でも、迅速に合意に達するために最も直接的で明白なオプションを選択する傾向があります。この「簡素化戦略」はコミュニケーションコストを削減しますが、人間の認知的利点を十分に発揮することを制限し、結果としてグループのパフォーマンスは個人のパフォーマンスよりもさらに悪くなります。

したがって、複雑な環境での効率的な検索などのタスクでは、単純なルールと新たに出現した洗練された戦略に基づくアリの「単純なコラボレーション」モデルは、限られたコミュニケーションの下で合意に達するために人間が選択した「単純化された戦略」よりも優れている可能性があります。

今後の方向性

研究者たちは、この研究は単なる始まりに過ぎないと考えている。彼らは、個人の複雑性と集団の協力との間の微妙なバランスについての研究を継続する予定です。今後の研究では、より多くの種の集団問題解決能力を調査したり、より効率的な協働ロボット チームの設計を試みる可能性もあります。

全体として、この研究は、集合知に対する私たちの本来の理解を調べるための新たな視点を提供します。これは、グループで問題を解決する能力に関しては、必ずしも数が多ければ強いわけではないということを思い出させてくれます。さらに、最も予想外に賢い解決策は、一見単純なグループ、たとえば物を運ぶ勤勉なアリのグループの中にあるかもしれません。

この記事は科学普及中国創造育成プログラムの支援を受けた作品です。

著者 |ウー・ティエンイー

レビュー |張江（北京師範大学システム科学学院教授）

制作 |中国科学技術協会科学普及部

プロデューサー |中国科学技術出版社株式会社、北京中科星河文化メディア株式会社