拓海先生、最近うちの若手から『AIを入れれば創造的なアイデアが増えます』と言われまして、しかし現場の混乱や投資対効果が心配でして、実際どう変わるものか見当がつかないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。最近の研究は、人とAIが混ざったネットワークの動きに注目していて、初動はAIだけの方が創造性が高く見えるが、反復すると人とAIが混ざった組合せの方が多様性を生む、という結果が出ているんですよ。
要するに、最初はAIがパッと良いものを出すけれど、時間が経つと人が混じった方が成果が多様になるという理解でよろしいですか？それだと導入判断が難しいのですが。
その理解で合っていますよ。ポイントは三つです。第一に、AIは初期の幅広いアイデア生成で優位に立てる。第二に、人間は過去の文脈や継続性を保つので、反復過程で全体の多様性を伸ばせる。第三に、混ぜ方（どの段階で人が介入するか）で結果が変わる、という点です。
具体的には企業の現場でどう活かせるものなのでしょうか。投資対効果をすぐに示せないと承認は得にくいのです。
本当に重要な点ですね。短くお伝えすると、試験導入は小さなネットワークで行い、AIは『種』を撒く役割、人は『育てる』役割に分けると良いですよ。試験では成果指標を三つに絞って測ると意思決定が楽になりますよ。
三つというのは、どの指標でしょうか。生産性、品質、それとも別の指標ですか。
要点三つは、アイデアの数量、アイデアの多様性、そして現場で使える実行可能性です。数量はAIの得意分野、多様性は人とAIの協働で伸びる、実行可能性は現場の判断で磨くと分かりやすいですよ。
なるほど。導入で一番怖いのは現場混乱と社員の反発です。その辺りのリスクはどう軽減できますか。
大丈夫、段階的な導入と教育で十分に軽減できますよ。まずは小さなパイロットを回し、透明性をもって『AIが何を出し、誰がどう判断するか』を現場と共有する。それからAIを補助ツールとして位置づけ、最終決定は人が持つ運用ルールを作ると抵抗は小さくなりますよ。
これって要するに、AIはアイデアの種まき、人は育成と実行に集中すれば、投資対効果が出やすいということですか？
そのとおりですよ。ビジネスの比喩で言えば、AIは播種（はしゅ）機、人は肥料と剪定をする園丁のようなものです。適切な介入スケジュールと評価基準を設ければ、投資の回収は現実的に見込めますよ。
分かりました。最後に私の言葉でまとめさせてください。AIは最初にたくさんの案を出してくれるから、こちらはその中から現場で実用的なものを育てていく。適正な評価と段階導入で投資を管理すれば導入は可能、ということで間違いありませんか。
まさにそのとおりです！素晴らしい整理でした。では一緒に小さな実験計画を作っていきましょう、必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。この研究は、人間と生成型AI（Generative AI）が混在する社会的ネットワークにおいて、時間経過により集団の創造性と多様性がどのように変化するかを実験的に示した点で重要である。要点は、初期段階ではAIだけの集団が高い創造性を示すが、繰り返しのやり取りを経ると人間とAIが混ざったハイブリッド集団の方が多様性の面で勝る点である。これは単に『AIに任せればいい』という短絡的な結論を否定し、実務的な導入戦略を考える際の基礎知見を提供する。
なぜ経営に関係するかといえば、創造的なアウトプットが事業の差別化要因である産業では、AIの使い方によって短期的な成果と長期的な学習効果が変わるためである。初期のアイデア生成をAIへ委ねるか、あるいは人の判断をどの段階で入れるかによって、最終的な製品や施策の多様性と品質が左右される。経営は投資を意思決定する立場として、こうした動学（ダイナミクス）を理解しておく必要がある。
本研究は大規模オンライン実験を用い、879名の人間参加者とAIエージェントを5×5のグリッド型ネットワークに配置して短編物語の選択・改変・共有を反復させる。クリエイティブ性は別途94名の評価者による主観評価で測定され、ヒトのみ、AIのみ、ハイブリッドの三形態を比較した。これにより理論的な示唆だけでなく、実務で使える実験設計の雛形も示された。
研究の位置づけは、生成型AIが文化的産出物に及ぼす影響を実証的に検討する点にある。既存の研究は個別の生成物の質評価やユーザ体験に偏りがちであったが、本研究は社会的伝播と反復に注目し、集団レベルの創造性の進化を可視化している。したがって、経営層は単なる性能比較ではなく、組織的な運用設計に基づく導入戦略を検討すべきである。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に個別の生成物の質を評価する傾向にあり、生成型AI（Generative AI）と人間の相互作用を集団レベルで長期的に観察した研究は少なかった。本研究は大規模実験を用いて三種類のネットワーク構成を同じ枠組みで比較することにより、時間経過に伴う創造性と多様性の変化を直接的に測定した点で差別化される。つまり、単発のベンチマーク結果では見えないダイナミクスを捕まえた。
また、AIのみの集団が初期に高得点を取る一方で、AIが元の物語の連続性を保持しにくい性質があることを示した点も特徴的である。対照的に人間のみの集団は継続性を保ちやすく、ハイブリッドはその二つの中間を動きながら反復で多様性を伸ばす。これにより『即効性』と『持続的な多様性創出』のトレードオフが明確になった。
先行研究の多くは生成物の一回限りの評価にとどまり、ネットワーク内での伝播過程や改変履歴を系統的に追うことが少なかった。本研究は物語の選択・改変・伝播という反復的なワークフローを組み込み、創造的成果がどのように蓄積または失われるかを追跡可能にした点で実務への示唆が深い。特に、組織内の反復プロセス設計に直結する貢献である。
さらに、評価方法として人間評価者による主観的創造性評価を採用している点も重要である。自動評価指標だけでは捉えにくい「人間が感じる創造性」の側面を取り入れることで、経営判断に有用な指標の提示を試みている。したがって、技術評価と運用評価の橋渡しをする研究と位置づけられる。
3.中核となる技術的要素
本研究で重要なのはネットワーク実験の設計である。参加者は5×5のグリッドネットワークに所属し、隣接するノードの作品を見て選択し、自分なりに改変して次に渡すという手続きが繰り返される。この反復的伝播プロセスにより、創造物は連鎖的に変容し、集団レベルのダイナミクスが浮かび上がる。AIエージェントはこの流れに組み込まれ、人と同列に振る舞う。
技術的には大型言語モデル（Large Language Models, LLMs）を生成型AIのコアとして用いている。LLMは文脈に基づいて新しい文を生成する能力があり、短期的に多様なアイデアを素早く出すのに適している。しかしLLMは元の文書との連続性や意図の保持が弱いことがあり、これがAIのみネットワークの特徴を生んでいる。経営的には『量産力の高さ』と『継続的コンテクスト保持の弱さ』を理解して運用すべきだ。
評価指標としては創造性と多様性を人間評価者が別途採点している。自動評価だけでは見落としがちな美的価値や物語の破綻の有無を人間が評価することで、実用的な価値判断が可能になっている。これは現場での採用判断に直結する重要な工夫である。
さらに、本研究は実験スケールを大きく取り、統計的に有意な差を検出できるデザインにしている点で実務家に優しい。小さなケーススタディでは見えにくい傾向を抽出できるため、導入判断の根拠として説得力がある。技術と評価を同時に設計した点が中核技術要素である。
4.有効性の検証方法と成果
検証はオンラインで879名の参加者とAIの組合せを用いて行われ、物語の創造性は別の94名の人間評価者が採点した。三種類のネットワーク構成（人間のみ、AIのみ、ハイブリッド）を繰り返し比較することで、時間軸に沿った変化を測定した点が重要である。具体的には初期ラウンドではAIのみのネットワークが創造性スコアで上回り、中間から後期にかけてハイブリッドが多様性で優位になった。
この結果は、AIの即時的な創造力と人間の連続性維持という特性の組合せが、時間とともに異なる成果を生むことを示唆する。AIは新しい発想を迅速に提示するため短期のスコアは高いが、継続して発展させる力は人間側の介入によって高まる。つまり、短期と長期で勝者が入れ替わるダイナミクスが実証された。
また、AIエージェントは元の物語の要素をあまり保持しない傾向があり、これがAIのみネットワークの多様性の初期優位に寄与している。人間は文脈の維持や逐次的な調整を行うため、物語のつながりや一貫性を保ちやすい。ハイブリッドではAIが種を撒き、人間がそれを育てる相互作用が観察された。
実務的には、この検証方法は導入効果を測るためのモデルケースになる。小規模なパイロットを同様の手続きで設計し、数量・多様性・実行可能性という指標で評価すれば、経営判断に資する定量的な根拠を得られる。成果は導入戦略の検討に直接役立つ。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有用な示唆を与えるが、いくつかの議論点と限界が残る。第一に、実験は短編物語という特定の創造タスクに限定されており、他の領域、例えば工業デザインや技術開発にそのまま当てはまるとは限らない。創造性の定義や評価は分野ごとに異なるため、横展開には注意が必要である。
第二に、AIエージェントの設計や訓練データ、モデルの種類が結果に影響する可能性が高い。モデルごとの特性差やプロンプト設計の違いが、初期の創造性や継続性の保持に影響を与えるため、企業が導入する際には使用するモデルの特性理解が不可欠である。モデル選定は投資判断に直結する。
第三に、評価は人間評価者の主観に依存しているため、評価者の文化的背景や基準によるバイアスが入りうる。国や業界が異なれば創造性の評価軸も変わるため、グローバル展開や業界特有の価値観を考慮した追加検証が必要である。こうした点は経営リスクとして検討すべきである。
最後に、倫理的・法的な側面も無視できない。生成物の著作権、データ由来、透明性の確保といった課題は実務での運用時に必ず生じる。組織は技術的運用ルールを定めると同時に、コンプライアンスと社内教育を整備する必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は異なる創造タスクや業種横断的な実験を行い、外部妥当性を高めることが重要である。例えばプロダクトデザイン、マーケティングコピー、R&Dの初期発想段階など、実務に近い場面で同様のネットワーク実験を展開することで、経営判断に直結する知見を蓄積できる。経営層はこうした追加データを踏まえて導入戦略を策定すべきだ。
また、AIと人の混ぜ方、すなわち介入のタイミングや頻度、AIに与える役割（種まき、編集、評価補助など）を最適化する研究が求められる。実務では一律の運用ではなく、目的に応じた運用設計が必要であるため、A/Bテストのような実験的運用が現場で有効だ。
さらに、評価方法の多様化と自動化の検討も進めるべきである。人間評価は精度が高い反面コストがかかるため、信頼できる自動評価指標を補助的に使いつつ、人間評価で検証するハイブリッド評価法が現実的である。経営はコストと精度のトレードオフを管理する必要がある。
最後に、組織内での教育とガバナンス整備が不可欠である。AIを単なるツールとするだけでなく、誰が最終判断を下すのか、どの段階で人が介入するのかを明確にし、従業員の不安を取り除く体制を整えることが長期的な成功の鍵である。
会議で使えるフレーズ集（例）
「AIは種を撒く役割、人は育てる役割と位置づけて、小規模パイロットで数量・多様性・実行可能性を測定しましょう。」
「初期はAIでアイデアを量産し、後段で人が評価と連続性の担保を行う運用にすればリスクが抑えられます。」
検索に使える英語キーワード: collective creativity, human-AI collaboration, social networks, large language models, generative AI, creativity dynamics
