クリエイティブ戦略担当者の80%以上が、調査やアイデア創出にAI（人工知能）を活用している。Motion社の「Thumbstop Pulse」調査によると、しかし、重要な評価段階や最終成果物の制作となると、採用率は急激に低下する。
これは偶然ではない。AIが実際に機能する領域と失敗する領域について、根本的な何かを明らかにしている。AIの成功的な活用は、AIをツールとして使う人と、自律的な専門家として使う人の違いによって決まる。
AIの現実
人工知能は拡散的思考に優れている。Reddit、Wikipedia、Quora、そしてクロール可能なあらゆるウェブサイトに何があるかを知っている。これは膨大な情報量を意味する。
しかし、AIが知らないことがある。それは、社内文書に眠る組織的知識だ。専門家が数十年かけて頭の中に構築した専門知識。特定のブランドに対してクリエイティブ戦略を機能させる文脈。AIは学習できるだろうか？おそらく可能だ。クリエイターはそれを信頼しているだろうか？
アドビの「デジタルトレンドレポート」によると、米国のクリエイターの87%がAIツールを採用しており、42%がコンテンツ制作を重視し、37%がアイデア創出を推進している。しかし、AI投資から明確なROI（投資収益率）を示している組織はわずか12%だ。
リスクがすべてを変える
クリエイティブ戦略において、AIを使用するリスクは壊滅的ではない。一般的に言えば、最悪の結果は恥ずかしいものを公開するか、企業の評判を傷つけることだ。特に、作業がチームメンバー間で社内のみで共有される場合はそうだ。そのため、多くのクリエイティブチームが調査やアイデア創出にAIを使用している。
これを、医療処置にAIを頼る医師や、法的調査にAIを使用する弁護士と比較してみよう。判例はAIの訓練データに存在するが、実装前には絶対に人間によるレビューが必要だ。
同じことが専門職にも当てはまる。配管工事の知識。自動車修理の専門知識。この情報のほとんどはオンラインに掲載されることはない。掲載される情報も、多くの場合、それらの業界にとって最も困難または専門的な知識領域ではない。最も専門的な知識は、何年もの実地作業を経た免許を持つ専門家の頭の中に存在する。これが、クリエイティブ業界において評価や最終成果物の納品段階で採用率が急激に低下する理由でもある。
AIはデジタル化されたものを知っている。デジタル化されていないものは知らない。
恥をかく要因
クリエイティブ戦略担当者が評価段階やローンチ段階で人間をループに入れ続ける主な理由は1つ、恥をかくことを避けるためだ。
AIは拡散的思考に優れている。あなたが決して考えないような代替的な視点を生成する。時には、真に創造的な方向性を刺激する事実を幻覚する。
AIの間違いにさえ価値がある。ただし、人間が最終製品をキュレーションする場合に限る。そのキュレーションがなければ、AIの粗悪品が生まれ、関係者全員にとって恥ずかしいことになる。
MITの研究がこのパターンを検証している。AIの幻覚を研究した際、研究者たちは、幻覚削減手法が拡散的創造性に相反する効果をもたらすことを発見した。一部の手法はモデルの多様なアイデア生成能力を高める一方、他の手法はそれを抑制する。
増幅と自動化の違い
AIで増幅する戦略担当者と、単に自動化する戦略担当者の具体的な違いはシンプルだ。選択肢の検討である。
人々は理由があって自分の技術を構築する。専門化は重要だ。AIは汎用人工知能を目指している。多くのことに優れているが、特定のことに卓越しているわけではない。増幅する人々は可能性に対してオープンだ。彼らは、専門化こそが人間をループに留める要因であることを理解している。彼らは、調査に必要な時間のために、他の方法では発見できなかったであろう洞察を見つける。
次のAIイノベーションの波は、特定の業界やワークフローを深く理解する専門的な小規模モデルを構築する人々から生まれるだろう。これらのモデルは、スタック内のアプリのように連携する。ストランドごとにリンクするバックグラウンドワーカーインテリジェンスだ。
クリエイティブのルネサンス
今日私たちが知るAIの課題はこうだ。ツール自体が予測不可能な場合に、再現可能なシステムを構築することだ。現時点では、AIで再現可能なシステムを作成する完璧な方法はない。同じ入力を行っても、毎回まったく同じ出力を得ることはできない。
一貫性は向上している。ChatGPTとClaude（クロード）は現在、独自のワークフローを訓練できるカスタムAIアプリを提供している。人々がこれらのワークフローをマーケットプレイスのテンプレートのように収益化する未来に近づいている。しかし、AIシステムの非構造化された性質は、一貫した出力を達成するために私たちの前に重要な作業があることを意味する。
AI企業自身でさえ、AIが粗悪品から品質を識別するのを助けるために、明確に人間的な才能を持つ人材を雇用している。コンテンツ戦略担当者。ライター。ストーリーテラー。何年も過小評価されてきた役割が、今やソフトウェアエンジニアの給与を命じている。グーグルのプロンプトエンジニアは推定年収27万9000ドルを稼ぎ、一部の専門職は33万5000ドルに達する。この変化は重要な洞察を明らかにする。最も人間的な人間のタスクが、これまで以上に価値あるものになったのだ。
AIは、人間がもともと得意ではなかったことに優れている。論理、数学、記憶だ。しかし、私たちの仕事における人間性、AIが完全に理解したり自動化したりすることのないものが、今やプレミアムな報酬を命じている。
今日のシステムの真の課題は、各ツールが何を最も得意とするか、それを効果的に使用する方法、そしてワークフローのどこに展開するかを理解することだ。
勝者は、非構造化システムの周りに比較的構造化されたAIワークフローを構築する人々だろう。彼らは、論理がかつて処理していたもの、つまり論理が十分ではなかったか、複雑で脆弱になりすぎたタスクにAIを使用する。AIをすべてのための魔法の杖として使おうとすると、それが失敗する時だ。
ビジネスへの意味
インターネットはすでに、キュレーションされていないAIの粗悪品にペナルティを課している。より多くの人々が品質をチェックせずにすべてを自動化しようとし、AIの粗悪品が拡大するにつれて、この傾向は加速するだろう。企業は粗悪品にペナルティを課すだろう。なぜなら、それが訓練のために取り込まれるより多くの粗悪品で自社のシステムを汚染することを知っているからだ。
2025年の学びから明らかなのは、クリエイティブ戦略における階層化は、誰がAIアクセスを持っているかではなく、誰がそれを使用しているか、そしてどのように使用しているかについてだということだ。クリエイティブワークフローにAIを組み込んでいる場合は、これらの原則に焦点を当てよう。
- 拡散的思考にAIを使用し、収束的決定には使用しない。選択肢を生成し、可能性を表面化させる。評価と最終選択には人間をループに入れる。
- 焦点を絞った小規模なワークフローを構築する。一度にすべてを自動化しようとしない。AIが既存の専門知識を増幅できる特定のボトルネックを特定する。
- 人間によるキュレーションを維持する。AI出力の価値、その幻覚でさえも、人間が最終製品を評価し洗練させる場合にのみ存在する。
- 既存のチームを訓練する。最も効果的な組織は、ビジネスコンテキストを理解している現在の従業員をアップスキルしており、ドメイン専門知識を欠くAI専門家を雇用していない。
- 専門化のギャップを理解する。AIは一般的な知能を提供する。あなたの競争優位性は、その一般的な能力をあなたの特定の専門知識と文脈に適用することから生まれる。
次のAIイノベーションの波は、スタック内のアプリのように専門的な小規模モデルを接続するだろう。それまでは、勝者は、AIを人間の判断を置き換えるのではなく増幅する思考パートナーとして理解する人々だ。
そこに真の優位性がある。
