何が公開されたのか
2025年9月、書籍『AI Snake Oil』刊行から1年の節目に、第1章（序論）30ページがオンラインで無料公開されました。著者のArvind NarayananとSayash Kapoorは、刊行後に新プロジェクト「AI as Normal Technology」を立ち上げ、ニュースレター名もこれに合わせて変更しています。本書はNatureの「2024年ベスト10」、Bloombergの「2024年ベスト49」、Forbesの「必読テック書10」に名を連ね、The New YorkerやThe Telegraphでも取り上げられました。
「AI Snake Oil」という補助線
著者は「AI」を単一の技術ではなく、ゆるく関連する技術群の総称（umbrella term）と捉え、章ごとに別物として論じます。中核概念である「AI Snake Oil（蛇油＝インチキ薬）」とは、機能しない、あるいは原理的に機能し得ないAI応用を指します。例として、被告の出廷可否、患者のリスク、学生の中退といった「個人の未来予測」を担う予測AIが、採用・融資・保険・教育で使われている現状を批判的に検証しています。
「動いても害になるAI」という第二の論点
本書のもう一つの軸は、技術的には機能していても社会的に有害なAI、たとえば大規模監視に使われる顔認識です。第6章ではコンテンツモデレーションにAIだけで対処できない7つの理由を、第5章では実存的リスク論を冷静に評価。第7章は「企業・研究者・ジャーナリスト」がAIの神話を強化する構造を解剖しています。煽りでも全否定でもなく、用途ごとに**「効くか／効いても害がないか」を分けて問う**フレームが本書の骨格です。
💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか
日本の事業会社、特にSaaS・受託開発・人事テックの経営層にとって本書は「PoCの判断軸」として直接効きます。第2章で槍玉に挙がる予測AI（与信、離職予測、HRテック、保険引受）はまさに日本企業が今、現場導入を急いでいる領域です。役員が問うべきは「精度何％か」ではなく、「この問題は原理的に予測可能な問題か」。気象は予測できても個人の人生・カルチャー商品のヒット・パンデミックは予測できない――この区分（第3章）を内製化できれば、ベンダー提案の「AI離職予測9割」といった訴求を一段深く査定できます。
受託開発側にも示唆があります。クライアントが「AIで採用を効率化したい」と言ったとき、Snake Oilに加担して短期売上を取るか、用途を再設計して長期の信頼を取るかが分岐点になります。生成AIと予測AIを「AI」と一括りにして提案する慣行は、3年後にレピュテーションリスクとして跳ね返ります。今のうちに社内のAI用途分類（生成／予測／識別／監視）と、それぞれの責任範囲・撤退基準を文書化しておくべきです。EU AI法と同様の規制が日本でも具体化する局面で、この整理が効いてきます。