2026年現在、テクノロジーの最前線でもこのパラドックスが牙をむいている。それが、企業における「高度AI活用と実務データ蓄積」のせめぎ合いだ。
「実務データが十分に集まっていないから精度が出ず、専用AIを現場に導入できない」という声がある一方で、「現場でAIが日常的に使われないから、学習に不可欠な高品質の実務データが蓄積されない」という壁が立ち塞がる。まさにデジタル版の鶏・卵問題だ。
勝ち残る企業は、前提が整うのをじっと待つような真似はしない。生成AIによる合成データ（Synthetic Data）を用いて初期モデルを強引に稼働させ、不完全ながらも運用を始めることで、データ流動の初速を作り出している。卵がないなら擬似的な卵を技術で作る、という発想の転換だ。
