ダレル・ヒープスは、AIを活用して投資家向け広報（IR）業務とその成果を向上させる企業を支援するQ4の創業者兼最高戦略責任者である。
こんな状況を想像してみてほしい。あなたの1日のスケジュールに、会議のない2時間半の空き時間ができた。（なんと貴重な時間だろう！）1、2年前なら、その時間を使って重要なプレゼンテーション用のスライドを数枚作成するために集中して取り組んだことだろう。
今日なら？ プレゼン資料全体を仕上げる。さらに議題の草案も。そしてフォローアップメールまで。
あなたが突然そんなに生産性が上がったわけではない—大規模言語モデル（LLM）を活用しているのだ。ChatGPT。Copilot。Perplexity。好みのツールを選んで、自分を褒めてあげよう。ただし、あまり安心しすぎないように。
「AIスロップ」の台頭
現代のLLMが生産性を飛躍的に向上させたことは間違いない。適切なプロンプトを使えば、これまでになく速く簡単に出力が得られる。そして基本的に、それは良いことだ。
しかし、スピードには残念な副作用がある。「AIスロップ」を生み出すコンテンツの増加だ。
スロップとは、一見良さそうに見えるコンテンツのことだ…掘り下げるまでは。表面的なチャットボットの返答、膨れ上がったレポート、洗練されているように聞こえるが精査すると崩れ落ちるメールの文章などが該当する。あるいは、セール中のオレンジを企業のキャリアパスに例えた、またしても真面目なLinkedInの投稿。（もう勘弁してほしい。）
「これは本当に必要なのか？」と問う人があまりにも少ない。簡潔な4ページのレポートではなく、20ページのレポートを簡単に作成できるとき、あるいは誰も求めていない洗練された文書を作り出せるとき、デフォルトは「なぜしないのか？！」ではなく「すべきなのか？」になる。
量が混乱を招くとき：結果に注意
退屈なだけでなく、スロップにはより深刻な結果がある。ビジネスの内外両方に影響する。
AIは物事を迅速化するはずだったのでは？！ 内部的には（皮肉なことに）、チームの速度を低下させる可能性がある。人々は事実確認、書き直し、再調整が必要な粗悪なコンテンツに埋もれてしまう。全員がAIの品質管理者になってしまう。
スロップが優先事項を不明瞭にし、ワークフローを混乱させると、物事を前進させることが難しくなる。以前は1つのものを作るのにかかった時間で10のものを生成できるようになったからといって、その追加の9つが有用であるとは限らない。
外部に対する影響も深刻だ。AI生成コンテンツが90%正確で10%誤っている場合、その影響は100%有害となる。なぜか？ その10%は書式の問題や誤字脱字ではない。重大な不正確さが潜んでおり、信頼が崩れ始める部分だ。スロップは混乱を招き、信頼性を損ない、あなたの企業が事実を提供できないというメッセージを送ることになる。
これはどのビジネスリーダーも懸念すべきことだ。私の仕事では、財務および投資家向け広報（IR）の専門家と協力しているが、その結果は特に厳粛なものだ。IRでは、信頼は譲れないものであり、ニュアンスがすべてだ。単純化されすぎた決算サマリーや株主向けレターにおける不適切な説明は、物語を変え、投資家の信頼を揺るがす可能性がある。
スロップはいつ止まるのか？
では「倒れるまでスロップ」なのか？ そうではないことを願い、軌道修正を待つべきではない。
残念ながら、この問題は良くなる前にさらに悪化する可能性が高い。ツールはより速くなり、コンテンツの量は増加し、生産への圧力が高まっている。
しかし、このトレンドは必ず限界点に達するだろう。
内部的には、従業員は無意味な出力のレビューに疲弊するだろう。外部的には、顧客やステークホルダーは賢そうに聞こえるが何も言っていないコンテンツに対する忍耐を失うだろう。より良い体験と成果に対する明確な需要が見られるようになり、企業はそれに応える必要がある。
スロップの片付け方
良いニュースは？ 今すぐスロップを抑えるための対策を取ることができる。「もっと、もっと、もっと！」をモットーにするのではなく、以下を検討しよう：
出力ではなく成果を設計する。
「生成」ボタンを押す前に、目標を明確にしよう。誰にどのような理由で届けたいのか？ 情報提供、説得、行動喚起のどれが目的か？ 文字数ではなく、それを基準にしよう。
対象読者を知る。
彼らにとって意味のあることと、彼らが消費したいものを考えよう。短い方が良いかもしれない。彼らのペルソナや業界に関連する実例は、ふわふわした比喩よりも効果的だ。そして読者の立場に立ってみよう：あなたはこれを読むだろうか？
あなたの言語を話すAIを使う。
IRや財務の分野で私が知っているように、特定領域のモデルはニュアンスを理解し、データの背景を把握し、スロップのリスクを減らすのに最適だ。それらは目標に沿った出力を提供し、より良い結果をもたらす。
見せかけで乗り切ろうとしない。
AIは説得力があるように聞こえるかもしれないが、その戦略やコンテンツの推奨があなたの専門外であれば、盲目的に伝えないこと。指摘されて不安定な立場に立たされる可能性がある。代わりに、まず学び理解してから、意味があれば前進しよう。
何が効果的かを聞く。
分析を活用して、何が共感を呼び、何が無視され、どこで関心が薄れるかを追跡しよう。パフォーマンスによってプロンプトを形作ろう。
人間を介在させ続ける。
出力の直感的なチェックを怠らないこと。事実は正確か？ トーンは適切か？ コンテンツは明確で、適切で、信頼できるものか？
問題はAIではなく、アプローチにある
念のために言っておくと、私はAIの大きな支持者だ。コンテンツにおけるAI、製品イノベーションにおけるAI、カスタマーエクスペリエンスにおけるAI、何でも。今日、私たちは可能性の表面をかすめているだけであり、次に何が来るかを考えるのはとてもワクワクする。
AIには多くの魅力がある—しかし、それを正しく使った場合に限る。AIを使って無意味なものを増幅させること？ それは誇るべき使い方ではない。
以前から言われていることだが、今でも真実だ：少ないほうが多い。騒音を抑え、明確さに焦点を当てるとき、私たちはコンテンツを改善するだけでなく、意思決定も改善する。そしてビジネスでは、そこから結果が生まれる。
