皆さんこんにちは。今日はいつもと趣を変えて、私が長く考えてきたことを書きます。これからのパイロット教育はどうあるべきか。私のライフワークそのものについてです。

1. 教育は、狩猟から始まった

人間が生まれるはるか前から、生物は生きるために進化してきました。やがて狩猟という行為が生命維持の手段となり、その技術を次の世代へ渡す必要が生まれます。これが教育の始まりでしょう。

農耕が始まり、集団が家族になり、家族が国家になる。言葉と文字が生まれると、教育は技術の伝承だけでなく、統治の道具にもなりました。産業革命以降は、自動車、船舶、航空機、ロケット――新しい機械が登場するたびに、新しい教育が必要になった。

手段は変わり続けました。方法も、場所も、時代ごとにまるで違う。それでも目的は一つも変わっていません。次の世代を生かすこと。狩猟の技を教えた者と、いま操縦を教えている私たちは、同じことをしています。

私は軍でも民間でも訓練を受けてきました。F-4に乗っていた頃と、いまA320で受ける訓練は、まるで別物です。ですが根本のところで同じ営みだという感覚は、ずっとあります。

2. パイロット教育が特異である理由

数ある職業教育の中で、パイロットの世界には独特の文化が育ちました。死者から学ぶという文化です。

CRMも、TEMも、エアマンシップという言葉も、誰かが墜ちた後に生まれています。事故報告書を読み、なぜそうなったのかを考え、二度と繰り返さないために訓練を変える。この循環を半世紀以上まわしてきた産業は、そう多くありません。

学歴が優先される社会にあって、私たちの世界だけは違う尺度を持ち続けました。その人が何を知っているかではなく、その日その場で何ができるか。これは誇っていい伝統だと思います。

ただ、その伝統が前提にしていたものが、いま静かに崩れています。

3. 経験が、技量を生まなくなった

かつては、飛べば飛ぶほど上手くなりました。エンジンは止まり、計器は壊れ、天候に殴られる。異常は日常の一部でした。狩猟と同じで、生き延びた者が技術を持ち、それを次に伝えた。経験が教師だったのです。

いまは違います。システムが極めて信頼できるようになった結果、パイロットの技量が本当に必要とされる場面は、キャリアを通じて一度も来ないかもしれません。それでも来たときには、数十秒で正しく振る舞わなければ全員死ぬ。

【図1】

これは1983年にリズベス・ベインブリッジが「自動化の皮肉」として指摘した構図そのものです。自動化は人間から日常的な操作を取り上げ、異常時の対処だけを残す。だが、取り上げられたその日常こそが、異常時の技量を養っていた。

つまり、経験が供給しなくなったものを、教育が意図的に製造しなければならない時代になりました。偶然に頼れないなら、設計するしかない。

私がUPRTを訴え続けている理由は、突き詰めればここにあります。

4. 教育を三つの層に分ける

そこで私は、パイロット教育を三層に分けて考えるようになりました。層ごとに、誰が教えるべきか、どこで教えるべきかが違うからです。混ぜると、どれも中途半端になります。

【図2】

第一層は手続き。規程、システム、手順、限界値。何をどの順で行うか。正直に言えば、ここはAIが人間より上手くやれる領域です。一人ひとりの理解度を測り、忘却に合わせて出題し、違う速度を与える。人間の教官には手間がかかりすぎたことを、安価に大量にできる。

第二層は技能。身体が覚える部分です。姿勢、迎え角、失速からの回復。ここは実機でなければ育たないと私は考えています。理由は結果があるからです。シミュレーターにはリセットボタンがあり、実機にはない。この差は情緒の問題ではなく、学習の質の問題です。人間は、結果のある行為からしか本当には学びません。

第三層は判断と人格。エアマンシップと呼ばれてきたものです。引き返す勇気。分からないと言える力。仲間を止める言葉。ここは人間の教官にしか教えられません。これが知識ではなく態度だからです。態度は教わるものではなく、伝染するものです。教える側が持っていないものは、決して伝わりません。

5. 私たちは、測れるものを教えている

ここに、現代の訓練が抱える構造的な歪みがあります。

【図3】

訓練の時間と費用の大半は、第一層に注がれています。理由は単純で、第一層だけが測れるからです。手続きは点数がつく。合否が出る。記録に残り、監査に耐え、説明ができる。

測れるものが評価され、評価されるものに予算がつく。そして人が死ぬのは、多くの場合、第三層の失敗です。

審査票を思い浮かべてください。引き返す判断を書く欄がありますか。分からないと言えたかどうかを記録する欄は。副操縦士が機長を止めた一言を評価する項目は。どれも欄がない。だから教えられず、現場で偶然に学ぶしかない。

前回の記事で紹介したNASAの実験――訓練どおりの形なら18名全員が正答し、出し方を変えたら多くが躓いた――は、まさにこの歪みの現れだと私は読んでいます。

6. AIに何を任せ、何を任せないか

私はこの記事を書くにあたって、AIと長い議論をしました。そこで出てきた答えが、自分の考えを整理してくれたので、正直に書きます。

【図4】

AIが最も貢献できるのは、実は第一層だけではありません。第二層の設計にこそ効きます。

前回紹介したランドマンの研究が示したのは、訓練は予測不能かつ可変であるべきだ、ということでした。ところが人間の教官が毎回シナリオを変え続けるのは、労力の面で現実的ではありません。無限の変奏を安価に生成すること――これはAIが得意とする仕事です。

一方で、AIには決定的にできないことが二つあります。

一つは、結果を供給できないこと。「戻せなかったら終わり」という事実を、計算機は作り出せません。もう一つは、関係を結べないこと。見守られている、任されている、という感覚を与えられない。

つまりこういうことです。AIが第一層を引き受けることで、人間の教官は第三層に集中できるようになる。それは教官の仕事が楽になるということではありません。楽な部分が消えて、難しい部分だけが残るということです。

7. 先人はすでに言っていた

山本五十六の言葉は、前半だけがよく引用されます。「やってみせ、言って聞かせて、させてみて、褒めてやらねば、人は動かじ」。

ですが、続きがあります。「話し合い、耳を傾け、承認し、任せてやらねば、人は育たず」。そして「やっている、姿を感謝で見守って、信頼せねば、人は実らず」。

「動く」「育つ」「実る」で、三段階になっているのです。そして後半に出てくる「任せる」「見守る」「信頼する」は、いずれも機械には担えません。

吉田松陰の松下村塾が、わずか二年余りで異常な数の人材を送り出したのも、カリキュラムが優れていたからではないと思います。松陰は「人賢愚ありといえども、各々一二の才能なきはなし」と言いました。誰にも何かしらの才能がある、と信じて一人ひとりを見た。あれは教育技術ではなく、関係です。

私たちが最新の技術を手にしたとき、忘れてはいけないのはこの部分だと思います。

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