生成AI時代に問われる人間の解像度ータイ拠点の制作現場から考えるクリエイティブの本質

はじめに

生成AIの進化により、平均品質の制作や表層的な表現は急速にコモディティ化しました。
価値の源泉は、問いを設計する力や文化的文脈を読み解く力。
私たちはタイを拠点に、企業・大学・官公庁と協働しながら、
Web制作、ブランド開発、展示空間設計、企業支援などに携わっています。

現場を通して実感するのは、AIでは代替できない「問いを立てる力」や
「文脈を設計する力」が、クリエイティブの本質として再び注目されていることです。
本稿では、タイ拠点のプロジェクト実務から見えてきた人間の解像度の重要性を解説します。

生成AIで変わるクリエイティブ領域

表1｜生成AIによる変化

領域	以前	現在（AI活用後）
デザインの実装	手作業・経験依存	自動化で再現性・速度が向上
問題発見／問いの設計	感性や直感に依拠	人間の思考力がより問われる
表現の価値判断	制作者のセンスに依存	ユーザー文脈に応じた評価

AIと人間の役割分担

表2｜AI活用と役割

工程	担当	補足
アイデアの初期出し	人間＋AI	AIを中立的なたたき台に
コンセプト設計	人間	文化や背景を踏まえて再構成
実装（デザイン・文案）	AIまたは制作チーム	スピードと反復性を重視
最終調整・編集	人間	文脈や意図に応じて仕上げ

表3｜人間の介在が重要な工程（実務からの平均値）

工程	人間の重要度
アイデア出し	70%
文脈設計	90%
デザイン実装	40%
最終調整・編集	85%

実務での生成AI活用

たとえばASEAN圏の越境ECブランド開発では、
文化や言語の違いから初期合意が難しくあります。
そこでAIの出力を「共通の土台」とし、
各国チームが文脈に合わせて再編集することで議論がスムーズに進行しました。

AIは誰にも偏らない中立的な素材として活用し、
人間は意味の再構築に集中する。これが多文化プロジェクトでは特に有効です。

文脈を設計する力が人間の価値になる

• 日系メーカーのASEAN展開支援：
  AI案を現地スタッフの感覚で磨き込み、顧客実感に寄せた。
• タイでのセミナー：
  AI出力を素材に構成変更・背景読解を行い問いを深める演習を実施。

弊社における文脈編集ワークフロー

1. AI出力を初期素材として提示
2. 参加者が各自の視点で再構成（文化・社会背景を反映）
3. 共有・相互批評（翻訳・リフレーミングの訓練）
4. 受け手に合わせ最終構築（意図と体験を設計）

「ゼロに立ち返る」ためのAI

AIの生成物は多くが既存表現の再構成です。
だからこそ、これからのクリエイティブに求められるのは、
何を問い、どこに意味を見出すか。

AIを「平均最適化の装置」として活用しつつ、
人間は解像度の高い意思決定に専念することが重要です。

補足：今すぐつかえる5ステップ

1. AIの初期案で共通土台をつくる
2. 「誰の文脈」で評価するかを明文化
3. 人の時間は「問いの設計」「意味の編集」に集中
4. 多文化案件は「再編集→相互批評」を標準フローに
5. 最終段階で「目的と体験への整合」をレビュー

※本コラムは、タイ拠点での研究と実践の往還をもとに、生成AIを活用する現場視点から構成しました。