AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からAIで作られた画像が「アートだ」と議論になっていると聞きまして、正直何がどう変わるのか掴めておりません。これって本当に経営判断に関係する話なんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点は三つです：1) AI生成画像がどのように価値化されるか、2) それが既存の「アート」概念とどう違うか、3) 会社としてどこに投資すべきか、です。
三つですか。まず一つ目は価値化の話ですね。例えば当社のパンフレットに使う写真をAIで量産することでコスト削減になる、ということなら分かるのですが、それ以外にどういう価値があるのでしょうか。
良い例えです。まず一つ目はブランド経験の差別化です。AI-generated imagery（AI-generated imagery、AI生成画像）を用いると、既製の写真では出せない「文脈に合わせた視覚表現」を短時間で複数作れるんですよ。これが訴求力の向上につながるんです。
なるほど。二つ目は「既存のアート概念との違い」ですか。要するに、昔の作者性や職人技の価値が薄れるということでしょうか。これって要するに価値の所在が変わるということですか。
その問いは核心を突いていますね。Duchampのreadymade（readymade、レディメイド）の例と同じで、選択と文脈が価値を生むのです。つまり作者の技術そのものから、選んで意味づけるキュレーション価値へとフォーカスが移ることがあるんですよ。
なるほど、価値が「作る」から「選ぶ」ところに移ると。では三つ目の投資の話ですが、現場に導入する際のリスクとリターンはどこにあるのでしょうか。
要点を三点にまとめます。第一に初期投資はモデル利用とワークフロー整備が中心であり、小規模なPoCで検証できること。第二に運用は「選定（curation）」のスキルが鍵で、社員教育で対応できること。第三に著作権や倫理問題の管理が不可欠であり、ルール作りにコストがかかる、ということです。
よくわかりました。具体的に当社がまずやるべきことは何ですか。小さく試して効果が出るなら取り組みやすいのですが。
大丈夫です。一緒にやればできますよ。まずは1) 既存のクリエイティブ業務のどの工程が時間やコストを食っているかを可視化し、2) 小さなケースでAI生成画像を導入し、3) 結果を評価して社内の選定ルールを作るという順序で進めましょう。短期で効果が出るポイントにリソースを集中させるのが肝心です。
分かりました。最後にこの論文の要点を私なりにまとめてみますので、お聞きください。AIで作られた画像は選んで文脈に置くことで価値が生まれ、当社はまず小さな試験運用で選定の精度を上げるべき、と理解しました。
その理解で完璧ですよ。素晴らしい着眼点です。大丈夫、一緒に進めていけば必ず成果を出せますよ。
