AI についてクリエイティブな仕事をしている人に話すと、懐疑心や恐れを持って迎えられることがあります。生成 AI モデルを使ってコピーを書いたり、絵を描いたり、音楽を作曲したりするという発想は、芸術性をこの世に生み出せるのは人間だけだという従来の考え方に一石を投じるものです。また、クリエイティブな業界やビジネス部門に携わる人々にとっても、脅威に感じられることがあります。

しかし今のところ、AIは、その使い方を学ぶことに前向きな人にとって脅威ではありません。マーケティングキャンペーンの初稿や新製品のスケッチなど、クリエイティブプロセスの初期段階を迅速化できます。コンテンツのパーソナライゼーション、配信、テストの自動化と迅速化も可能です。

実際、より優れたクリエイティブなコンテンツをより短時間で生み出せるという可能性は、業種を問わず企業の間で共感を集めています。Everest Group が実施した約600人のチーフマーケティングマネージャーを対象とする最近の調査では、回答者の半数以上が、コンテンツ作成が AI の最も頻繁な用途であると回答しました。シニアアナリストの Aakash Verma 氏は、「多くのお客様から、生成 AI によってコンテンツをより短時間で作成できるようになったとのお声をいただいています」と述べています。

ただし、AI にできることとできないことを理解することが不可欠です。クリエイティブ担当者は、AI で生成された素材をレビューして改善し、その正確性を確保するとともに、成果をもたらすために必要な文脈と感情に訴える要素を加える必要があります。

さらに、ベンダーが新たなAI機能を展開し、企業がAIの活用方法（および活用しない方法）を学ぶにつれて、AI活用に関するベストプラクティスは、2025年末までに時代遅れになる可能性があります。クリエイティブな人材とそのマネージャーは、「探索と実験」のマインドセットを実践し、テクノロジーとそれに対する私たちの理解の変化に合わせて考え方を適応させる必要があります。

ここでは、企業が AI を創造的なプロセスに取り入れる際に知っておくべきことをご紹介します。これには、従業員がAIの使い方を学ぶための時間と自由を与えること、セキュリティなどのリスクを最小化するガードレールを導入すること、そしてメリットを最大化するためにワークフローを変更することが含まれます。

クリエイティブプロセスにおけるAIの位置づけ

まず、AI単体ではオリジナルコンテンツを作成できないことを理解することが重要です。AIが生成するものはすべて、ルネサンス絵画のコレクション、今年のポップヒット、企業のブランドガイドなど、既存のコンテンツに基づいています。しかし、こうした既存コンテンツをすべて取り込むことで、人間よりはるかに迅速に初稿を作成できます。

これにより、クリエイティブプロセスの煩雑で時間のかかる部分を軽減できます。例えば、広告チームは新しいキャンペーンのクリエイティブブリーフィングに関する最初のアイデアを練るのに、数日、場合によっては数週間を費やすことがあります。AI で生成されたドラフトは、たとえ実用にはほど遠いものであっても、クリエイティブ担当者がクリエイティブプロセスの真の醍醐味、すなわち素材に人間ならではの芸術性を吹き込み、感情的なインパクトを高め、ブランドメッセージやターゲットオーディエンスに合わせる作業に、より迅速に進めてくれます。

マーケティングオートメーションベンダーのOmnisend社でコミュニケーション＆クリエイティブ担当シニアディレクターを務めるBernard Meyer氏は、次のように述べています。「通常、製品デザイナーが製品内の要素や機能について良いコピーを考え出すには30分から45分かかります」。それを週に3～5回繰り返すことを考えると、「AIは大幅な時間の節約をもたらします」と同氏は述べています。

Omnisend社は最近、PR調査プロジェクトのビデオスクリプトを作成するためにAIを使用しました。プレスリリースやその他の関連情報、さらには音声や視覚的な手がかりを踏まえて作業するようツールにプロンプトを与えました。「その後、スクリプトを校正していくつか変更を加えましたが、すべて2時間以内で完了しました」と彼は言います。「通常、このプロセスには2～3日かかります」

AI は、従来のデジタルデザインツールを使用する場合のように数日ではなく、数秒で、クリエイティブプロフェッショナルがビジュアル、テキスト、音楽のアイデアを具体的な形式に変換できるように支援してくれます。これにより、アイデアをより迅速かつ効果的に共有し、フィードバックを得て、出力を微調整できます。

「このテクノロジーは、顧客の過去の行動に関する情報を活用して、従来のルールベースのアプローチよりも迅速かつ正確なパーソナライゼーションを提供できるほか、配信チャネル全体にわたるコンテンツのテストを迅速化することもできます」と、Everest 社の Verma 氏は述べています。

AI にはできないが、クリエイティブスタッフにはできること

企業が人によるレビューのプロセスを省略すると、コンテンツが素人っぽい内容だったり、不正確であったり、盗用された知的財産を含んでいたりする場合に、信用の失墜、ブランド毀損、さらには法的措置といったリスクにさらされる可能性があります。

「品質やブランドを大切にするなら、AI が生成したものであることを明示せずにユーザーに公開することは絶対に避けるべきです」と、認証・アクセス制御ベンダーである AuthZed 社の CEO 兼共同創業者、ジェイク・モシェンコ (Jake Moshenko) 氏は語ります。「99% の確率で問題がなくても、絶望的な体験をしたその1%のユーザーは、あなたの会社を責めることになるでしょう」

AI が間違いを起こす可能性もあります。「当社の人事情報システム内で目標を達成する方法を AI に尋ねたことが何度もあります。すると AI は、見た目も内容もまったくもっともらしい一連の手順を生成します。しかし、実際にその操作を行おうとすると、AI が参照しているページ、セクション、ボタンが存在しないことさえあります」と、Moshenko 氏は述べています。

既存の記事やレポートを短時間で要約するという、一見単純な作業においても、人間による監督は不可欠です。フロリダ国際大学のマーケティング学教授であるアンソニー・ミヤザキ氏は、「AIツールは、たとえば『4つの主なアイデアを探そう』とします。論文に主なアイデアが3つしかない場合でも、無理やり4つ目のアイデアを提示してしまうのです」と述べています。「あるいは、5つの主なアイデアを求めて、実際には2つしかない場合でも、やはり5つ提示してくるのです」

クリエイティブプロセスにおける AI の最適化方法

企業ごとに、AIに関するニーズ、リスク選好度、予算、スキルは異なります。ただし、クリエイティブ業務でAIを活用する際には、考慮すべき重要な課題が4つあります。

1. データ所有権に関する潜在的な法的懸念事項に対処する。

今日、活発に議論されている問題は、AIモデルがライター、ミュージシャン、ビジュアルアーティストの作品をAI生成コンテンツに法的に組み込めるかどうかです。AIが許可、適切な出典表示、または報酬なしに知的財産を盗用し、再利用していると主張する人もいます。一方で、AIはアーティストや著者が他者の作品を基に創作してきた歴史的な前例に従っているとする意見もあります。

立法者、弁護士、クリエイターがこの問題について熟考する一方で、一部の企業は、知的財産（IP）侵害に関する問題を回避するために、自社が所有するコンテンツのクリエイティブなデータセットを開発して自らを守っています。

また、AI ベンダーがトレーニングデータを認証したり、さまざまなユースケースに合わせてモデルをある程度カスタマイズしたりすることで、顧客が新しいデータでモデルを再トレーニングする必要性を減らしているケースもあります。Microsoft や Adobe などの一部ベンダーは、AI 生成コンテンツの出所と履歴に関する情報を提供する Content Credentials を使用しています。Adobe は、Adobe Firefly 生成 AI 機械学習モデルのトレーニングにコンテンツが使用されたクリエイターにも報酬を支払っています。多くのスタートアップが、AI モデルのトレーニングに使用されるデータに対してクリエイターに報酬を支払うマーケットプレイスやライセンスモデルを開発しています。

企業は、知的財産の問題や不正確な出力といったその他のAIリスクを管理するためのガバナンスアプローチを構築するために、テクノロジー、法務、リスク管理、コンプライアンスの各部門と連携する必要があります。しかし、こうした取り組みが、クリエイティブスタッフによるAIを活用した実験やイノベーションの取り組みを遅らせる障壁になってはなりません。AIコンプライアンス機能は、ミュージシャンにとってのロードマネージャーと同じように機能するべきです。ロードマネージャーは、アンプがトラックに積まれているかどうかや、食事の手配がどうなっているかを気にすることなく、クリエイティブな人々が最も得意とすることに専念できるようにします。

2. クリエイティブプロフェッショナルとそのマネージャーに、AIと連携する方法を教育する。

企業は、AIのリスクとメリットについて、クリエイティブスタッフに率直に伝える必要があります。Miyazaki 氏は、マネージャーはクリエイティブスタッフに対し、関連性を維持するにはAIと協働する必要があることを率直に伝え、適応を支援するためのトレーニングを提供すべきだと述べています。多くの人は実践を通じて学びますが、追加のサポートが必要になります。

例えば、最も正確で有用な出力を得るには、AIに対して行うリクエストを改善する方法を学ぶ必要があります。例えば、モデルに「見出しを3つ書いてください」と依頼するのではなく、もっと具体的にすべきです。「若く生意気なコピーライターの口調で見出しを3つ書いてください。短くまとめて、2つのバージョンを作ってください。1つは若い消費者向け、もう1つはイギリスの中年のテクノロジー購入者向けです」というように。

クリエイティブ分野のプロフェッショナルも、クリック数や売上などのビジネス目標を意識し、仕事のクリエイティブな側面だけにとらわれないためのトレーニングが必要です。「多くのデザイナーは、仕事に芸術的な側面から取り組んでいます」と Miyazaki 氏は言います。「たとえば広告代理店のために仕事をするなら、自分のアウトプットがオーディエンスの行動を変えるか、そしていつ、どのように変えるかを見極めることが仕事です。」

このようなクリエイティブな人材には、AIにできないこと、つまり自分たちが時間を費やす必要がある領域についても教える必要があります。コンテンツに感情的または独創的な「インパクト」を加えたり、特定のニーズに合わせて調整したりすることに加え、品質管理を提供し、クリエイティブ部門と技術部門の間に立つ「クリエイティブエンジニア」として、両部門がAIを最大限に活用できるよう支援することも考えられます。

「機会を与えれば、従業員は自らトレーニングも行います」と、Moshenko 氏は付け加えています。SAP で採用されている手法の 1 つが、AI の「サンドボックス」です。これは安全なエンジニアリング環境であり、スタッフはさまざまな生成 AI ツールを試し、世に共有する前にその出力例を確認できます。

3. データ管理およびセキュリティプロセスを強化する。

AI は、既製のモデルであっても社内で開発したモデルであっても、トレーニングには正確で完全、かつバイアスのないデータを必要とします。定期的な監査、検証ツールとプロセス、そしてサイロ化されたデータの統合が、すべて必要です。データガバナンスとデータリネージの追跡は、AI ツールがなぜそのような出力を提示したのかを追跡して説明する際にも役立ちます。

データセキュリティも、もう 1 つの重要な要素です。最大の脅威の 1 つは、機密情報の偶発的な漏洩だと、Moshenko氏は述べています。こうした漏洩は、既存のモデルを特定のタスクに適したものにするため、より小規模で対象を絞ったデータセットを使って再学習する際や、検索拡張生成 (RAG) などのプロセスを用いてトレーニングに外部データを使用する際に発生する可能性があります。

Moshenko氏によると、RAG はアクセス制御を保持せずにデータを取り込むため、特に大きな脅威となります。企業は、プロンプトを送信したユーザーがそのデータへのアクセス権限を持っていることをデータが AI モデルに渡る前に確認できるよう、元のデータの権限を複製する承認エンジンなど、アクセス制御をガバナンスするためのスケーラブルな方法を検討する必要があります。

4. ビジネス、テクノロジー、クリエイティブの各マネージャーと緊密に連携する。

「組織ごとに、ビジネスの運営方法に応じてアプローチは異なります」と、Consulting Solutions社のシニアバイスプレジデントであるAmit Patel氏は述べています。「起業は、予算、リスク許容度、クリエイティブスタッフの強みと弱み、そして現在のクリエイティブプロセスにおける障害を考慮する必要があります」と彼は述べています。

ビジネス、テクノロジー、クリエイティブの各マネージャーとのコラボレーションは、より正確な結果を得るためにカスタムモデルの構築に投資すべきかどうかといった意思決定や、予算、リスクレベル、企業文化、クリエイティブプロセスに適したユースケースの特定に不可欠です。一部の企業では、法務やコンプライアンスなどの分野の関係者で構成されるAI評議会を設け、ツールの価値、リスク、倫理性に関する分析を行っています。

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AI は急速にビジネスの創造的プロセスに組み込まれており、間もなくすべてのデジタルクリエイティブツールの機能となるでしょう。最も効果的なマネージャーは、懐疑心や不安を乗り越え、AI がより高品質なクリエイティブワークをより迅速かつコスト効率よく生み出す上でどのように役立つかを理解するようになります。

「AI を活用して楽曲を制作し、自分たちで歌詞を書き、音楽は AI に任せたことで、新興テクノロジーの最も優れた活用に対する賞を受賞しました」と、Omnisend 社の Meyer 氏は述べています。「製品リリースでは、製品マネージャーが書いたスクリプトを明瞭で魅力的なナレーションに変換できるテキスト読み上げツールを活用しています。これにより、製品アップデートを容易に伝えられます。」

「現在、AI をマーケティングおよび全社規模のプロセスに統合する次の段階に入っています」と、Everest Group の Verma 氏は述べています。「新しい AI オプションが急速に発展していることを踏まえると、これは一度きりではなく、継続的な学習プロセスです。組織とマネージャーは、クリエイティブプロフェッショナルが AI について学び、試して、それに慣れるよう促さなければなりません。」

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