AIツールを学びながら、良い結果を選ぶ基準も育てましょう

講義でよく受ける質問

最近、講義に出向くと、大学生や青少年、企業の社員から役員まで、似たような質問をされます。

「AIができることがこんなに増えているのに、では私たちは何をすればいいのでしょうか？」

基礎を身につけるとか、AIツールの使い方を学ぶといった答えをよく耳にします。必要なことではありますが、私はそれだけでは足りないと思います。どんな結果を作りたいのか、出てきた結果の中で何が良いのかを判断できなければならないからです。

私が強調したいのは、美的感覚、あるいは好みです。ここで言うのは、単に好きなジャンルを指すのではありません。良い点と足りない点を見抜き、何を選ぶかを決め、その理由を説明する能力のことです。

ツールの使い方の先に残る判断

新しいツールが出るたびに、使い方を覚えるのに時間がかかります。その学びが自分の作業の改善に生かされればよいのですが、ツールの機能はたくさん知っていても、肝心の何を作るかが定まっていなければ、使い方をさらに学ぶだけでは解決しにくいものです。

AIで画像を作る場合を考えてみましょう。特定の画風の名前を入力する方法はすぐに覚えられます。しかし、その画風のどんな特徴が今回の作業に合うのか、結果の中で何を変えるべきかは、また別の問題です。

文章も同じです。文章が滑らかにつながっているからといって、良い説明になるとは限りません。読者が知っておくべき内容が抜けていたり、かっこよく聞こえても意味があいまいな文があったりします。結果を受け取った人が、そうした部分を見抜かなければなりません。

好みを育てるのに時間が必要だと言う理由がここにあります。数多くの作品や成果物を見て、比較し、自分の判断を修正していく過程が積み重なる必要があるからです。他の人から学ぶことも、その過程の一部です。

コンテンツが増えるほど、何を選ぶべきか

2025年、Merriam-Websterは「slop」を今年の言葉に選びました。AIで大量生産される低品質なデジタルコンテンツを指す言葉です。AIを活用したという事実だけで、すべてのコンテンツがこの範疇に入るわけではありません。Merriam-Webster

Graphiteの2025年の調査では、新たに発行される英語記事のサンプルにおいて、AI生成と分類された記事が人間執筆と分類された記事より多くなった時期が観測されました。インターネット上のすべての記事を数えた結果ではなく、収集した記事に検出器を適用した推定です。AIを使ったかどうかの分類と、文章の品質評価も同じではありません。Graphiteの調査と方法

Kapwingは、新しいYouTubeアカウント1つで最初に推薦されたショート動画500本を調べ、そのうち104本をAIスロップに分類しました。約21%という数値は、このテストフィードの結果です。すべての利用者のフィードやYouTube全体の動画で同じ比率を占めるという意味ではありません。Kapwingの2025年調査

これらの数値は、人間の好みが優れていることの証拠ではありません。私がここで考える問題は選択です。見るべきものが増えるとき、何に時間を使うかを判断する基準も必要だということです。

好みがはっきりした人のコンテンツを見る理由

ポッドキャストを聴くとき、私は内容だけでなく、話し手の視点や冗談、ためらう部分にも魅力を感じます。同じテーマを扱っていても、何を重要だと考えるかによって話が変わるからです。

レコメンドシステムが自分の好みに合うコンテンツをうまく選んでくれたとしても、その推薦を受け入れるかどうかは自分で決めなければなりません。慣れ親しんだものだけをもっと見たいのか、見慣れないが気になるものに触れたいのかも、自分で選べます。

ジュリー・ジュオがアイバン・ザオと交わした対話をもとに書いた記事も、あわせて読む価値があります。ジュオは、AIが良い結果を見抜く能力まで身につけられる可能性を提起します。そのうえで、何のために行動するかを決める意志に注目します。When AI Has Better Taste Than You

ジュオの文章は、好みの重要性を語るうえで、あわせて考えてみるべき反論です。その可能性とは別に、私は自分の好みを長く育てることが依然として重要だと考えています。自分にとって何が重要で、どんな結果に満足するかを自分自身で説明できることに意味があるからです。

Oswarldの視点

私が注目するのは、他人から見れば過剰なほど一つのことに時間と労力を注ぐ姿勢です。自分で長く扱ってきた人は、結果のわずかな違いも見分けられます。何を変えるべきかだけでなく、なぜそのままにしておくべきかも説明できるはずです。

マッシュベノムとシンパラム・イ博士が共に手がけた2025年の楽曲『トルリムパン』が思い浮かびます。私はこのコラボレーションで、イ博士特有の音楽と個性が新しい作業に生かされている様子がうれしく感じられました。長年保ってきた自分のスタイルが、別の世代の音楽と出会えるという点においてです。公式ミュージックビデオ

自分の好みを長く守り続けたからといって、誰もが成功するわけではありません。ただ私は、流行のツールを覚えるのに使う時間の一部を、自分が何を好むのかを直接確かめることに使ってもよいのではないかと思います。

美術館で目を引く作品をじっくり眺めたり、書店で気に入った文章を選んで読んだり、興味のあった建物を実際に見に行ったりする、といった具合です。良いという評価を覚えるだけで終わらせず、どんな点に自分の目が引かれたのかを考えてみるとよいと思います。

そうして積み重なった判断は、AIを使うときにも生かされます。求めるものをより具体的に説明し、結果を選び、足りない部分を指摘できるからです。新しいツールをどれだけ多く知っているかと同じくらい、何を良いと判断するかにも、重きを置いてほしいと思います。

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参考資料

• Merriam-Webster、2025年今年の言葉：Slop
• Graphite、2025年英語記事のAI生成比率調査
• Kapwing、AI Slop Report、2025.11.28
• Julie Zhuo、When AI Has Better Taste Than You、2025.06.24
• マッシュベノム、『トルリムパン』公式ミュージックビデオ、2025.08.21

筆者のアン・グァンソプ（安光涉）は世宗大学校経営学科教授であり、INLEVEL9のリードコンサルタントを務めている。大学では経営データ管理、ビジネスアナリティクスなど統計およびデータ分析を教える一方、現場ではGTM戦略とAI戦略コンサルティングを率い、技術とビジネスの接点を設計している。AI対話システムの記憶アーキテクチャ（HEMA）研究で学術論文を発表し、毎日グローバルなAI論文をキュレーションするDaily Arxivプロジェクトを運営している。高麗大学校技術経営専門大学院の修士課程とKMBAを修了した。著書に『思考を委ねる人々：ホモ・ブレインレス』がある。

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。