vol.191
多くの企業がAX（AIトランスフォーメーション）を掲げ、各部門にAI活用の号令をかけています。社内にAI推進チームが立ち上がり、社内ポータルサイトやガイドラインも整備されている。それでも、制作フローそのものが大きく変わったと言い切れる組織はまだ多くありません。
なぜ、AI活用の号令は制作現場で止まってしまうのでしょうか。
本ウェビナーでは、アマナのAI専門組織「A³」からプロデューサーの岡村徹とDepartment Manager ／Creative Directorの堀口高士が登壇。制作現場で止まる3つの壁を紐解きながら、組織としてAI導入を根付かせるためのセミナー・ワークショッププログラムの実践事例、そして現場を動かすための3つの設計レイヤーについて解説しました。
岡村徹（以下、岡村）：AXとは、企業がAIをビジネスの中心に据え、業務プロセスからビジネスモデル、さらには組織文化までを根本的に変革する取り組みです。
岡村：単にAIツールを導入するだけでなく、AIを戦略的に活用して新たな価値を創出すること、それが企業の競争力強化につながるとして、現在、多くの企業でAXが推進されています。
ただ現場では、情報セキュリティのリスク、リテラシーやスキルの不足、コストの問題など、さまざまなブレーキがかかっているのが実情です。
岡村：各部門にAI活用の号令がかかり、推進チームが立ち上がり、社内ポータルやガイドラインも整備されている。それでも、制作フローそのものが変わったと言い切れる組織はまだ多くありません。現場では「どこからAIを取り入れればいいのか」「品質をどう担保するのか」「責任は誰が持つのか」といった疑問が渦巻いています。
岡村：私たちがさまざまな企業と議論する中で見えてきたのが、制作現場で止まる「3つの壁」です。
岡村：1つ目は「属人化」です。限られた人だけが使っていて、部署内で温度差が生まれ、結果としてクオリティにもばらつきが出てしまっている状態です。
2つ目は「判断基準の曖昧さ」です。どこまでAIに任せていいのか、具体的にどの工程で使うのか、最終判断は誰がするのか。こうした基準が定まっていないまま進めようとすると、現場は動けません。
そして3つ目が「リスク不安」。著作権に関するリスク、情報漏洩のリスク、炎上に関するリスク。企業活動において法令遵守は当然のことですが、こうした不安が現場の足を止めています。
堀口高士（以下、堀口）：岡村さんは1月からA³チームに参加しましたが、これらの「壁」という話でいうと、実際に何か感じたこととか、難しいなと思ったこととかありましたか？
岡村：たくさんありますね。現場に「やってみたい」という意欲はあっても、組織として「共通認識」を持つのは想像以上に難しいと感じます。誰かが旗を振り、判断を下してリードしていく存在が不可欠です。私たちA³がその役割を担うことも多いのですが、合意形成を重んじる日本企業の文化においては、やはり社内を動かす強力なリーダーシップの重要性を痛感しています。
堀口：アマナは全社を挙げてAI推進の旗を振っていますが、そうした環境下でスムーズに活動へ合意できた実感はありますか？
岡村：はい。会社の方針として号令がかかっていることは、現場が迷わず動くための大きな安心材料になっています。ただ、その号令を実効性のあるものにするには、正確な情報共有や組織全体の深い理解が欠かせません。そこが、この後お話しするワークショップやセミナーの役割に繋がります。
実践を通じて強く感じるのは、問題の本質が「制作プロセスの設計者の不在」にあるということです。ツールや号令は揃っていても、「誰が・どのような順序で・何を設計するか」というグランドデザインが決まっていない。だからこそ、現場の足が止まってしまうのです。
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堀口：私はアマナで3年前ぐらいからAIに取り組んできました。その中で感じていたのが、リテラシーを揃えることの難しさと、実際に使ってみた手応えをどう組織に浸透させるか、という課題です。同じような悩みを企業さんからも多く聞くようになり、メンバーの不信や不安を取り除くことを目的に、「AI seminar & workshop」というプログラムを開発しました。
堀口：リスクへの理解はもちろん、「そもそもAIを実務で使ってよいか」という基本的な不安を解消するインプットも重要です。そうした観点から、セミナー・ワークショップ・勉強会という3つの形式でプログラムを構成しました。
岡村：実際にAIを動かしてみる「体験」が納得感を生むということですね。
堀口：そうです。参加者のリテラシーは一様ではありませんが、20人規模で一斉に取り組むと、全体に前向きな空気が生まれます。こうした「場」を共有すること自体に、大きな価値があると感じています。
岡村：個人のスキルに閉じていた（属人化していた）知見が、組織に解放される瞬間ですね。参加者が他のメンバーに教え始めるような自発的な動きも見られます。「まだ使っていない」と言い出しにくい雰囲気の中でも、こうした場があればフラットな対話が可能になります。
堀口：私たちがファシリテーションを担うことで、心理的安全性を確保しながら進められるのも強みです。ただし、単にツールに触れるだけでなく、「なぜAIを使うのか」という目的を明確に設定しておかなければ、組織内に温度差が残ってしまいます。事前のヒアリングでそこを丁寧に詰め、プログラムに反映させることが成功の要だと考えています。
岡村：導入の目的をワークショップの前段階から深く議論し、プログラムの骨子に組み込んでいく。それが現場を動かす設計図になるわけですね。
堀口：「AI seminar & workshop」では、 4つのプログラムを2日間で実施します。1日目はまず「生成AIが広げるビジュアルコミュニケーションの可能性」というセミナーで、生成AIの現在地と可能性をインプットします。
堀口：続くワークショップでは、企画段階でのAI活用法を体験していただきます。「50年後の社会で生活する人への新しいサービスをAIでビジュアライズする」というテーマのもと、AIと壁打ちしながらアイデアを発散させ、そこから収束させるのは人間の判断、というプロセスを体験していただく内容です。
岡村：AIが得意なパターン出しと、人間が担う判断を切り分けてプロセス設計しているわけですね。
堀口：そうです。そして2日目の「AI権利勉強会」では、著作権やリスクについての座学でリテラシーを高めます。
堀口：そのうえで最後のプログラム「プロンプト塾」では、ブランドらしさをAIで表現するためのプロンプト制御を実践します。ブランドらしさを表すキーワードを棚卸しし、それをAIが理解できる言葉に翻訳して実際に画像を生成する、という流れです。
岡村：ブランド構築の上流工程であるアイディエーションやコンセプト開発を、AIによってさらに進化させる。それが当初からの狙いですね。
堀口：そうですね。2025年に花王さんで実施しましたが、参加者の皆さんが制作したムードボードを見ると、統一感のあるブランドらしいビジュアル表現が各メンバーからアウトプットされていました。最初に「ブランドらしさとは何か」を皆さんで棚卸しして共通認識を持っていただき、それを活用したプロンプトで生成したからこその結果だったと思っています。
岡村：AIを使いながら、参加者の皆さんが自分たちで作り上げた成果ですね。
堀口：単なるAI活用の情報共有という枠を超えて、体験を通じたビジョンと共通言語を組織内で獲得できた事例だと思っています。
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堀口：ここまで、制作現場で止まる壁の本質と、組織としてAI導入の目的をどう共有するかについてお話しました。最後のステップは「境界線を知る」ことです。全体を把握し、目的を見出したら、何がどこまでできて何ができないかを把握する必要があります。個別のプロジェクトや個人単位の取り組みにとどまらず、組織全体のAI活用のワークフローやあり方を再設計していく段階です。
その土台となるのが、私たちが掲げている「Co-Creative with AI」というスローガンです。AIとの共創をしていくためにどうすればいいかということを組織の共通認識として持ち、クリエイションをいかに拡張するか、美意識をいかに進化させるか、そのためにAIをどう使うかというマインドセットを置いています。
堀口：そのために何が必要かを整理したのが「Creative OS」という考え方です。表現開発、評価基準、リスクマネジメント、人材育成、パートナーとの連携という要素をブランドを中心に据えて設計していく。AIとの共創において何が重要なのかを組織の共通認識とし、新しいプロセスを生み出していくという設計思想です。
岡村：私たちが整理したのが、3つの設計レイヤーです。
1つ目がリスク回避設計です。アマナ社内では生成AI利用ガイドラインを策定し、著作権に関するリスク、情報漏洩に関するリスクについて、全員が共通認識を持って学び実践できる体制を整えています。ただ、知識として学ぶだけでは不十分で、人的ミスは起こり得るという前提に立って、それを防ぐフローを設計することも重要だと考えています。
岡村：2つ目がプロセス設計です。具体的には、どの工程でAIを使うのか、どの工程では使わないのか、そしてどの工程で人間が判断するのか、という3点を明確にすることです。
岡村：AIを使う工程の例としては、リサーチ、アイディエーション、コンセプト立案、ビジュアル検証などが挙げられます。また、社内向けの資料や制作物に使うのか、広告など外部に発信するものに使うのかという観点も、一つの大きな分岐点です。
堀口：インナー向けというのは社内資料など、アウター向けは広告や外部発信するものという理解ですね。
岡村：そうです。まずはインナーでいろいろ実験しながら理解を深めてからアウターに、というステップを踏む企業もあれば、本気でアウターに向けて使うつもりで進めないと変わらない、という声もいただきます。どちらが正解ということではなく、皆さんと一緒に判断していければと思っています。
どの工程でAIを使わないかを設計することも実は重要です。さらに、人間が最終判断を行う「関所」を明確に定めることが、実務を円滑に進める鍵となります。
岡村：3つ目が実装設計、いわゆるPoCです。実際のプロジェクトでAIを試してみて、そこで見えてくる課題を炙り出し、再設計を繰り返していく。AIの時代は、すべてをマスターしてから安心してスタートを切ろうとすると、置いていかれてしまいます。リスク回避の設計をしっかりと固めたからこそ、組織全体で迷わずに前に進んでいけるのだと考えています。
私たちが取り組んだPoCの一つが、アパレル業界でのハイブリッド制作実験です。アパレルのクリエイティブは商品ローンチの半年前に制作することが多く、どうしても夏にダウンを着て撮影する、冬にTシャツを着て撮影するといった状況が生まれます。夏と冬では光の傾向も湿度も異なり、それが写真の質感に影響してくる。そこをAIでうまく表現できないかということを、議論しながらPoCを進めてきました。
実験ではAIのみで生成したビジュアル、スタジオで撮影したビジュアル、そしてその2つを組み合わせてレタッチで仕上げたコアビジュアルという3段階で制作しました。AIで生成したビジュアルは一見よくできているように見えるのですが、フォトグラファーと話すとライティングが甘いという指摘があって。撮影したビジュアルを見ると、ダウンジャケットの袖のテクスチャーに対してきちんとライトが当たっていて、質感が出ている。アマナが長年撮影と向き合ってきた蓄積が、AI時代にも生きていると感じた部分です。
岡村：そのコアビジュアルをベースにロケーションの変更やカラーバリエーションの展開、ソロカットからの拡張など、AIが得意な領域でマルチソースを量産していく実験も同時に行いました。撮影自体は1日で完了し、その場でAIクリエイターが実際にはめ込みながら検証するという、新しいワークフローを体現した現場になったと感じています。
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堀口：壁を把握する、目的を見出す、境界線を知る。この3つは順番通りに完璧に進めようとするのではなく、何をすべきかを把握しながら現場でエンジンをかけていく、その仕組みづくりが重要だと思っています。
岡村：生成AI時代は、すべてをマスターしてから安心してスタートを切ろうとすると置いていかれてしまいます。リスク管理をきちんと設計し、まず動いてみる。その実践の中で課題を炙り出し、再設計を繰り返す。これこそが、組織がAIと向き合うための、最も現実的なアプローチだと確信しています。
皆さんの課題はそれぞれ異なると思いますので、まずはお気軽にご相談いただいて、ラフなディスカッションから始めさせていただけるとうれしいです。
プランニング＆デザイン｜A³ | amana AI Architects
ブランドの「らしさ」を軸に、生成AIを活用したクリエイティブ設計・制作プロセスを構築。
ブランド戦略から表現設計、PoCまで一貫して支援します。
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A³ | amana AI Architects
A³｜amana AI Architectsは、「AIの進化を、美意識の進化へ」というビジョンのもと、生成AIを“ブランドに最適化する”ソリューション「AI Creative Architecture」を核に、企業のブランド表現を次世代の制作基準へアップデートするプロフェッショナル集団です。
