生成AIによるプロダクト開発の精度は驚異的な進化を遂げています。かつては専門的なスキルや膨大な時間を要したウェブサイトやアプリのモックアップの作成は、生成AIとの数回のラリーで高いクオリティで出力されるようになりました。このように、頭の中にある抽象的なアイデアを即座に具現化できる環境が、制作の現場に整いつつあります。

2025年12月12日、株式会社Advanced AI Partnersと株式会社ニューロマジックによる「生成AI導入の壁を越える！現場と組織を動かす実践アプローチ」セミナーが開催されました。本セミナーでは、Advanced AI PartnersのAIストラテジストである関口智樹氏と、ニューロマジックのデザインリサーチャーである吉岡直人氏が登壇。生成AIを活用して迅速にプロトタイプを可視化し、軽量な検証サイクルを通じて合意形成を進める「制作アプローチ」と、現場での実践を起点に生成AI活用を組織全体へと広げていく「推進アプローチ」。この二つのアプローチが紹介されました。本記事はそのレポートをお届けします。

生成AI時代の制作プロセスにおける課題とプロセスデザインの重要性

第一部では、ニューロマジックの吉岡氏より、制作プロセスにおける生成AI導入のポイントが解説されました。

生成AIが数分で高品質なアウトプットを出力できるようになった一方で、その成果物が現場で採用されなかったり、結局は人の手で一から作り直すことになったりする実態が、導入の大きな壁となっています。その原因として、制作者が生成AIによるアウトプットの妥当性を根拠を持って説明できないことや、制作の過程で人が介入できるプロセスが欠如していることが挙げられます。生成過程がブラックボックス化しているため、ものづくりにおいて不可欠な「どのようなインプットを通して、なぜその形になったのか」という意図が抜け落ちてしまうのです。

また、完成イメージだけが唐突に提示されると、ステークホルダー間で要件や構造の妥当性を検証し、合意形成を図る機会が失われてしまいます。このように、生成AIを活用した制作は魅力的である一方で幾つかの問題も内包しています。この問題を解決する糸口として、改めて「プロセスのデザイン」の重要性が示されました。

AIとの適切な協働プロセスを検討する上で、「辿れること」「可視化されること」「チェックポイントが存在すること」の3つの重要なポイントが挙げられます。どの情報から始まり、どのような指示を経て、最終的なアウトプットが導き出されたのかを「追跡可能にする」こと、「生成AIと人間の作業範囲を区別して可視化する」こと、そしてプロセスの一部として「人間が判断すべきポイントを組み込む」ことでアウトプットの再現性や説明責任が担保されます。たとえば、いきなり概要を入力してアウトプットを出力させるのではなく、プロジェクトの概要からターゲットを絞り込み、ペルソナやカスタマージャーニーマップを作成し、そこからコンセプト案やワイヤーフレームへと落とし込んでいく一連の流れを、これらのポイントに基づいて設計するのです。

AIとの適切な協働をサポートするツールの一例として、吉岡氏はMiro AIを用いた制作の事例を挙げます。Miro AIの特長は、各段階での情報ソース、プロンプト、アウトプットを一連のプロセスとして同じボード上に可視化できる点にあります。これにより、成果物のデザインの根拠を辿ることが可能になり、プロジェクト関係者全体が納得感を持って合意形成を進められます。

このように、段階的な生成・チェック・可視化を繰り返すことは、修正箇所の特定や出力根拠のスムーズな把握につながり、プロセスへの納得感を保ちながら制作を円滑に進めることが期待できます。

組織を動かすユースケース創出とアンバサダー戦略

第二部では、Advanced AI Partnersの関口氏より、生成AIのユースケースの創出と組織内での推進体制について解説されました。

関口氏は、企業が生成AI導入で直面する壁として、経営層とのコミュニケーションの課題や、活用基盤の構築はあるものの具体的なユースケースが不足し、利用が進まない事例を挙げます。さらに、議事録作成やアイデア出しといった基本利用には定着する一方で、業務プロセスを劇的に変えるような高度な活用には至らない現状についても指摘します。これらの問題の根底には、ステークホルダーがユースケースの検討を他者に委ねてしまっている実態があるのです。この状況を打破するために、「AIリテラシーを高める」「ユースケースを確立する」「それを全社で拡大・推進する」の3段階を社内で推進することが挙げられます。

この具体的なアプローチとして、まずは動くものを見せて議論を活性化させる「プロトタイピング」があります。「プロトタイピング」では、仮説ベースで適用領域を決め、数週間で簡易実装を行い、現時点での「できること・できないこと」を検証してステークホルダーに共有します。このプロセスをサポートする手段として、生成AIで解決すべき業務課題に対応するプロンプトを自動生成するツールや、プロトタイピングに適したローコードツールの活用が挙げられます。

また関口氏は、その次のアプローチとして、現場から組織全体に生成AIの活用を広める「生成AIアンバサダーの配置」を紹介します。これは、生成AIに関心が高くコミュニケーション能力に優れた人材を各部門に配置し、現場で得た知見や成果を組織全体に還元する役割を担わせる手法です。そうすることで、従来は距離のあったステークホルダーとの関係を、生成AI活用を通じて近づけることが期待できます。このような「生成AIアンバサダー」は社内で半年ほどかけて育成し、育成後は彼らが社内で孤立しないように社内コミュニティやポータルサイトで支える仕組みを整えることが、持続的な活用を促すと強調します。

これからの私たちに求められること

本セミナーを通じてあらためて浮き彫りになったのは、生成AIの普及によってクリエイティブやビジネスの役割が大きな転換期を迎えているという現実です。

生成AIが高クオリティのアウトプットを生成できる今、企業や個人に求められるのは、生成AIが出力したものが「真に妥当であるか」を専門的な視点で検証し、合意形成へと導く能力です。本セミナーで示されたアプローチは、いずれも生成AIを単なるツールとして扱うのではなく、人間が介在することで価値を最大化させるための戦略といえます。

生成AIによる人間の役割の進化を前向きに捉え、人間と生成AIが互いの強みを引き出し合う共創の仕組みを築くことこそが、「導入の壁」を越えて真のイノベーションを起こす鍵となるはずです。