拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から『生成AIを入れればアイデアは勝手に増えます』と言われて困っていますが、本当にそうなるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は生成AIが単に量を出すだけで、『狭い創造性（narrow creativity）』に陥る傾向を実証しているんですよ。
生成AIが『狭い』…というのは、要するに似たようなアイデアばかり出すということですか。うちに投資して効果が出るか心配でして。
はい、短く言うとその通りです。論文は『Circles Exercise』という単純な創造課題を用いて、人間とGenAI（Generative AI、生成AI）が限定的なデザイン空間に留まりがちである点を示していますよ。
なるほど。では生成AIは量は出すが、質の広がりが足りないという解釈でいいですか。現場に入れても新しい市場は作れないのではと心配です。
大丈夫、安心してください。要点は三つです。第一、GenAIは低コストで多くのバリエーションを作れる。第二、どちらも既知のパターンに偏りやすい。第三、適切なプロンプト設計やヒューマン・イン・ザ・ループでその偏りは緩和できるんです。
具体的にはどうやって現場で使えばいいでしょうか。うちの現場は職人の勘に頼る部分が強いので、デジタル導入に慎重になっています。
現場導入ならばまずはスモールスタートです。生成AIを『発想の種』として使い、熟練者がそれを取捨選択するワークフローを作る。これによりコストは抑えつつ、偏りを補正できますよ。
それって要するに、生成AIは『種まき係』で人間が『育てる係』ということですか。投資対効果としてはその分人員や時間も必要になると。
まさにその通りですよ。最初は人間の介入が要るが、その投資で探索の幅が確実に広がる可能性が高いです。しかもCoT（Chain-of-Thought、連鎖思考）プロンプトのような技術で、AIの提案を多角的に引き出せます。
なるほど。要するに、生成AIは安く早く多くの案を出すが、そのままだと偏りがある。だから人が介在して枠を広げる工夫が必要ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で合っています。大丈夫、一緒に実験設計を作れば必ず成果は出せますよ。
では、まずは小さく試して効果を測る。その結果を基に業務に組み込むか見極める。理解しました、ありがとうございます。自分の言葉で言うと、生成AIは『種まき役』、人は『育て役』で、両方をセットで回すのが現実的、ということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究が最も示したのは、生成AI（Generative AI、GenAI）が創造的作業で示すのは単純な量的増加であり、探索空間の本質的拡張には限界があるという点である。この論文は『Circles Exercise』という単純だが標準化された創造課題を用い、人間とGenAIのアウトプットを比較して双方に共通する偏りと限界を明らかにした。経営的には、生成AIは新規市場を即座に開拓する万能ツールではなく、既存の発想を高速に拡張する補助ツールであると位置づけられるべきである。
まず基礎として、本研究は人間の創造性における『高頻度アイデア偏向』とGenAIの『漸進的改良傾向』を対比している。言い換えれば、職人がよく使う定石と、データに依存したモデルが再現する定番アイデアが、どちらも探索の幅を狭める構造的要因である点を示す。応用上の示唆としては、生成AIの導入は単体ではなくヒューマン・イン・ザ・ループを前提に計画すべきである。これが本研究の位置づけである。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来研究はGenAIの出力品質やユーザビリティ、あるいはモデル性能の改善に焦点を当てることが多かった。本研究は一歩引いて、創造性そのものの『幅』と『多様性』にフォーカスした点で差別化される。既往の議論が「よりよい一案」を求めるのに対し、本研究は「どれだけ新しい領域を探索できるか」に着目している。
また、方法論面での差別化も明確である。Circles Exerciseというシンプルな課題を用いることで、人間とモデルの比較が定量的かつ公平に行える設計となっている。加えて、Zero-shot（ゼロショット）、Few-shot（数ショット）、CoT（Chain-of-Thought、連鎖思考）といったプロンプト戦略を比較し、単なる出力数の増加が多様性の増加に直結しない実証を示した点が先行研究との差分である。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術要素は三つに集約される。第一にGenAI（Generative AI、生成AI）の出力生成プロセスの特性理解である。生成モデルは学習データの高頻度パターンを参照するため、出力が既存のコンセプトに収束しやすい。第二にプロンプト設計の役割であり、Zero-shotやFew-shotは与える文脈で結果が大きく変わる点を示す。
第三にChain-of-Thought（CoT、連鎖思考）プロンプトの活用である。CoTはモデルに思考の道筋を書かせる手法で、これにより出力が多角化する傾向が見られるものの、根本的な探索範囲の大幅な拡張には至らないことが報告されている。技術的には、モデル能力の向上だけでなく、人間側の介入設計が有効であるという点が中核である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は定量的かつ可視化可能な指標で行われている。具体的には生成されたアイデア群の多様性や頻度分布、既知パターンへの依存度を比較し、ヒストグラムやカテゴリ分布で評価した。人間側は大学のデザイン演習から得たサンプル、GenAI側はZero-shot、Few-shot、CoTという設定で比較している。
成果としては、GenAIは低コストで大量のバリエーションを生む一方で、頻度の高い既存アイデアへの偏りが顕著であることが示された。CoTプロンプトは偏りの緩和に寄与するが、探索空間そのものを根本的に拡張する効果は限定的であった。これにより有効な運用はヒューマンとAIの協働設計であると結論付けられる。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究は示唆深いが、いくつかの限界と議論点が残る。第一に実験がCircles Exerciseのような単純な課題に依存している点であり、実務上の複雑な設計課題にどこまで一般化できるかは追加検証が必要である。第二にモデルの訓練データと現場の文化的文脈の差異が結果に与える影響である。
さらに、実務導入の観点ではROI（Return on Investment、投資対効果）の評価が重要になるが、本研究は探索段階であり定量的ROI算出には至っていない。したがって、実装に当たっては小規模なパイロットの実行と定量的な評価指標の設計が不可欠であるという課題が残る。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三方向に進むべきである。第一に複雑で文脈依存性の高い実務設計課題で同様の比較実験を行い、結果の外部妥当性を検証すること。第二にプロンプト設計やヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローを最適化し、実務で再現可能なプロセスを作成すること。第三にROI計測フレームを確立し、経営判断に直結する定量的根拠を提供することである。
検索に使える英語キーワード: Generative AI, Creativity, Circles Exercise, Chain-of-Thought, Human-AI Collaboration, Creativity Diversity.
会議で使えるフレーズ集
「生成AIは大量のアイデアを短時間で出せるが、そのままでは既知のパターンに偏るリスクがある。」
「まずは小さなパイロットでAIを『種まき』役に据え、人間がその中から伸ばす体制を検証しましょう。」
「CoT（Chain-of-Thought、連鎖思考）プロンプトは多様性を増やす補助になるが、万能ではない点を留意すべきです。」
引用元
