y.takenaka

Designer / フリーランス

[中村洋基 PARTY FUND @nakamurahiroki]

「AIで制作費を半分にする」は、まだ誰も実現していない。

この1年、キックオフのたびに同じ話を聞く。
「他社はAIで30%コスト削減できたと言っていた」
「ツールの精度が上がっているから、今期は半分を目指したい」

ぼくはそのたびに「何を半分にしたいですか」と聞き返す。
この問いに即答できたクライアントは、まだひとりもいない。

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混同されているものが、3つある。

**作業コスト**（手を動かす時間）、**判断コスト**（何を作るかを決める時間）、そして**リスクコスト**（間違えたときに払う代償）だ。

AIが圧縮できるのは、今のところほぼ作業コストだけだ。
テキストを生成する、画像の背景を差し替える、動画を翻訳してローカライズする。
これらは確かに速くなった。体感で、だいたい3〜5倍の速度で回せるようになった仕事がある。

でも、作業コストを半分にすると、判断コストが跳ね上がる。

なぜか。

AIが出力するものの量が、圧倒的に増えるからだ。
以前は「案を3つ作って」と言うと、3つ来た。
今は「案を3つ」と言うと、内部でAIが30通り生成して、担当者がそこから3つに絞って持ってくる。
持ってきた3つの品質は確かに上がっている。ただし「この3つを選んだ理由」の説明が薄くなっている。

クライアント側もAIで案を作れるから、「こんなのも考えてみた」とラフが10枚添付されてくるようになった。

量が増えると、判断の回数が増える。
判断の回数が増えると、その場にいる人間の時間が食われる。
結局、ミーティングの時間が伸びる。

ぼくの肌感覚では、制作の作業コストが40%下がった案件で、打ち合わせの総時間が1.5倍になったケースが複数ある。
差し引きしたら、総コストはほぼ変わっていない。むしろ少し上がっている案件すらある。

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これは「AIを使うと効率が下がる」という話ではない。

「効率化の恩恵を受けられる構造になっているかどうか」の話だ。

制作の現場にいると、はっきりわかることがある。
AIで本当にコストが下がっているチームは、全員「何を決めているか」が明確だ。

意思決定の場所が前倒しになっている、と言い換えてもいい。

以前の制作フローは「作ってから、見てから、直す」が基本だった。
完成物を見て初めてイメージが合っているかを確認する、という構造だ。
これは人間が手で作るコストが高いから、ある程度やむを得なかった。

AIが登場して、「作ってみる」のコストがほぼゼロに近づいた。
そうすると、「何を作るか」の精度が、そのまま全体の品質を決めるようになった。

言い方を変えると、インプット側の解像度が低い発注は、AIを使っても最終的にたくさん直すことになる。
AIは「大量に、速く、安く」作れるが、「何が良いか」は判断できない。
その判断を誰がどのタイミングでするかが、コストの大半を決める。

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カンヌで最近評価されている仕事を見ていると、同じ構造が見える。

去年あたりから、テクノロジーを「道具として使いこなした」案件より、「問いの設計が鋭かった」案件が評価されるようになった。

Titanium部門を取るような仕事は、たいてい技術的には真新しくない。
むしろ、既存の技術を「こういう問いに使うのか」という驚きで評価されている。

AIで大量に映像を生成しました、ではない。
このブランドにとって本当に届けるべき相手は誰で、その人に何を感じさせたいのか、という問いが先にあって、その答えとしてAIを使う。

問いの質が、表現の質を決めている。

この構造は、制作費の話とまったく同じだ。
「AIで何を半分にしたいか」を言語化できない状態でAIを導入しても、作業コストが下がった分、判断の混乱に使ってしまう。

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ぼくがキックオフで「何を半分にしたいですか」と聞き返すのは、意地悪でもなんでもない。

この問いに答えられないまま予算を組むと、後半で必ず詰まる。
詰まったときに「AIのせい」「制作会社のせい」になりやすい。
それが一番もったいない。

答えられた場合、だいたいこうなる。
「撮影の段数を半分にしたい」「ローカライズにかかる翻訳費を削りたい」「修正の回数を3回以内にしたい」。

ここまで具体化すると、何をAIに任せて、何を人間がやるかが見える。
人間がやるべき部分は、問いを立てること、判断すること、そして「なぜそれにしたか」の責任を持つことだ。

この3つはAIに委託できない。
今のところ。

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「AIで制作費を半分にしたい」という話が来たとき、ぼくは今後も同じことを聞き続けると思う。

何を半分にしたいですか、と。

その答えが出てきたとき、初めて「では、こうすれば下げられます」という話ができる。

問いを持っていないまま効率化しようとすると、速く、大量に、的外れなものを作るだけになる。
それはAI以前の問題で、発注側と受注側が一緒に解くべきことだ。

[Genki Imamura @leegenki]

本日よりPatmos（パトモス）での
探求と実践をはじめます

https://t.co/ejobyI9D90

[中村洋基 PARTY FUND @nakamurahiroki]

「クリエイティブの品質を言語化できる人」が絶滅危惧種になっている。

デザイン業の倒産が急増している、という話題がここ数週間で何度か流れてきた。ぼくが見ている現場でも、その「余波」がはっきりと見えてきた。

ただ、本当の問題は倒産件数じゃない。

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AI導入後の現場で、こういうシーンが増えている。

社内のマーケティング担当が生成AIでビジュアルを作り、「なんか違う」という感想だけが返ってくる。「なんか違う」に対して「じゃあどこが違う？」と聞くと、「全体的に…」という答えが来る。「全体的に」に対して「色？レイアウト？写真のトーン？」と聞くと、「うーん、なんかチープな感じ？」で会話が終わる。

これが1回ならまだいい。同じループが3週間続いている現場が、ぼくの知っている範囲でも複数ある。

ツールは入ったのに、品質は上がらない。むしろ意思決定コストだけが増えた、という本末転倒の状況だ。

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これは何が起きているのか。

長年、「安くてそこそこ」を引き受けてくれる外注先が存在することで、クライアント側の担当者は「自分がいいと思うかどうか」の直感で発注を通せていた。専門家に頼む→上がってきたものを見てOK/NGを出す、というフローの中で、品質の言語化は外注先の仕事だったわけだ。

「もう少し明るく」「もっと高級感を」という曖昧な言葉でも、それを受け取って咀嚼して具体的な制作に変換してくれる人たちがいた。その人たちが、価格競争と市場縮小の中で、今まさに消えつつある。

AIが代わりになればいいはずだが、AIは「もう少し明るく」を起点に自律的に考えてはくれない。プロンプトが曖昧なままでは、出力も曖昧なままループする。

つまり今、クライアント側の担当者は初めて「自分の言葉でクリエイティブを語る」という行為を求められている。ところが、そのトレーニングをしてきていない。

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ぼくが電通でコピーライターをやっていた頃、上司に毎回やられていたことがある。

「なんか違う」とは絶対に言わせてもらえなかった。「どこが違う？」「それはなぜ？」「お前はどうしたい？」という問いを、上がってくるたびに返された。おかげで20代の頃に、クリエイティブを「解剖して語る」癖がついた。あれは修行だったが、今になって思うのは、あの修行をした人間としていない人間の差が、AI時代になって一気に開いているということだ。

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もう少し構造的に整理しよう。

クリエイティブの品質判断には、大きく3つのレイヤーがある。

ひとつ目は「情動層」。好き嫌い、心地よいかどうか、という直感のレイヤー。これは誰でも持っている。

ふたつ目は「文法層」。色彩理論、タイポグラフィ、グリッド、コントラスト比など、デザインの文法を使って「なぜそう感じるか」を説明できるレイヤー。これはある程度の学習が必要。

三つ目は「文脈層」。このデザインが、ブランドの歴史・競合の状況・受け取る人の生活文脈の中でどう機能するか、という解釈のレイヤー。ここが最も高度で、最も価値がある。

外注先のデザイナーやクリエイターは、長年この「文脈層」まで込みで仕事をしてくれていた。クライアント側が「なんか違う」と言っても、経験から「この担当者が言いたいのはおそらくこういうことだ」と読んで、修正に落とせていた。

AIは今のところ、一定の「文法層」は持っているが「文脈層」は持てていない。文脈を補完するのは、使う人間の仕事だ。

だから「品質を言語化できる人間がいないまま、ツールだけ入った結果」、ループが終わらない。

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では何が必要か。

ぼくが最近、広告の現場で面白いと思っているのは、カンヌライオンズ等の受賞作品を使った「クリエイティブリテラシー研修」が、一部のクライアント企業の間で真剣に検討され始めているという動きだ。

数年前なら「クリエイターが賞を獲るためのもの」という扱いだった授賞式が、「発注側が品質の言語を覚えるための教材」に変わりつつある。これは面白い変化だと思う。

なぜカンヌの事例が効くのかというと、「なぜこの仕事が世界中の審査員に刺さったか」を説明するプロセスの中で、必然的に「文脈層」の言語化が求められるからだ。「このキャンペーンはなぜ銀を取ったと思う？」という問いに答えるトレーニングは、「うちのバナーのどこが違う？」を言語化する筋肉と、ほぼ同じ筋肉を使う。

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整理しよう。

AIが制作の「手」になった世界では、「何を作るべきか」を言語化できる人間がボトルネックになる。そのボトルネックは今まで外注先にいたが、市場の変化とともに消えつつある。

だから今、クライアント企業に必要なのはAIツールの使い方研修じゃなく、クリエイティブを言語化するトレーニングだ。

ぼくが「品質の言語化」と言っているのは、難しい専門用語を覚えることじゃない。「なんか違う」を「ターゲットが35歳の働く女性なのに、この色とフォントは20代向けの文法になっている」と言えること。それだけで、AIとのやりとりは劇的に変わる。

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あなたの周りに、「なんか違う」しか言えない発注担当者がいたら、一度聞いてみてほしい。

「それは色の問題？ レイアウトの問題？ それとも、そもそもこの商品がこう見られることへの違和感？」

その問いに答えられるかどうかが、2026年のクリエイティブ現場の最前線だ。

[トミナガハルキ | フリーランス歴10年な人 @asobodesign]

カンブリアが如くというゲームを作ろうとしています。弱小微生物から成り上がるゲームです。（すみません、動きやモデリング等は今適当です）

[中村洋基 PARTY FUND @nakamurahiroki]

「クリエイティブの品質」を言語化できない会社は、これから静かに死んでいく。

過激なことを言っているつもりはない。
ここ2〜3年で、制作の現場に何が起きているかを見ていると、これが一番正確な表現に思える。

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デザイン業の倒産が急増している。
帝国データバンクの調べでは、デザイン業の2025年の倒産件数は過去最多水準に達した。
単価の安い制作会社から順番に消えていく。それはある意味で予測されていた未来だった。

でも、ぼくがここ数ヶ月でじわじわと感じているのは、倒産しているのが「制作側だけ」だという話ではない、ということだ。

本当にヤバいのは、**発注側の品質判断能力が、制作側の消滅とともに失われていること**だ。

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少し前まで、中小の制作会社には「安くてそこそこの品質を担保できる」という機能があった。
クライアント側からすると「この会社に頼めば、まあ80点のものが上がってくる」という信頼の基準線だ。

その基準線が消えた。

代わりに何が起きているかというと、クライアントの担当者がMidjourneyやAdobe Fireflyやその他のAIツールを使って、自分でビジュアルを作るようになった。あるいは「うちのインターンがCanvaで作りました」みたいなものが、正式な広告素材として世に出るようになった。

ここまでは、まあ想像の範囲内だ。

問題はその先にある。

「なんか違う」が、永遠に続いている。

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AIが生成したビジュアルを見て、「これじゃない感」を覚える。でも何がどう違うのかを言葉にできない。なんとなく修正指示を出す。またAIに通す。また「なんか違う」。このループが、本当にいろんな現場で起きている。

これは、「AIが下手だから」ではない。

正確に言うと、**AIは「指示されたことを正確にやる」のがうまい。でも「指示の質」は人間側に依存している。**

クリエイティブの言語化能力がある人がAIを使うと、驚くほど速く、驚くほど高い品質のものが出てくる。

でも「なんかいい感じにして」でAIを使っても、「なんかいい感じ」にはならない。

これは当たり前のことのように聞こえるかもしれないが、実際の現場ではこの「当たり前」が多くの会社でぶち破られている。

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なぜ「品質の言語化能力」が失われるのか。

ひとつは、外部の制作会社が「翻訳機能」を担っていたからだ。

クライアントが「なんかいい感じに」と言う。制作会社のアートディレクターやデザイナーが「つまりこういうことですよね」と言語化して、方向性を確定させる。クライアントはそのプロセスを経由して、自分の「なんかいい感じ」が何であるかを事後的に学んでいた。

その翻訳機能ごと、外部制作会社を切った。

だからクライアントの社内に「品質の語彙」が蓄積されなかった。

もうひとつは、デジタル広告の時代に、「数字で評価できるもの」だけを指標にしすぎた弊害だ。クリック率、コンバージョン率、インプレッション。これらは大事だが、「なぜこのビジュアルが人の目を止めるのか」という問いは、数字では答えられない。その問いを立てる習慣がない会社が、AIを渡されて途方に暮れている。

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カンヌライオンズをはじめとする広告賞の審査の潮流を見ていると、ここ数年で明確に評価されるようになったものがある。

**インサイトの解像度が高いもの**だ。

「このターゲットに、このメッセージを届ければ、こう動く」という仮説の精度がめちゃくちゃ高い。AIが量産できる「それっぽい」ビジュアルとは対極にある、人間の観察と言語化の結晶が評価されている。

2024年のカンヌ グランプリを獲得した案件のいくつかを振り返ると、技術的な派手さで獲ったものよりも、「なぜこの人はこう感じるのか」という人間観察の深さで獲ったものが目立った。

Dove（ユニリーバ）の「The Code」は、AIが生成する「美の理想像」が若い女性の自己イメージにどう影響するかを、定量的なデータと感情的な体験の両方で提示した。技術的にはシンプルだ。でも「誰がどう傷ついているか」の理解の精度が、圧倒的に高かった。

これは偶然ではない。

AIが「表現の実行」を担えるようになった今、「何を表現すべきか」の判断の価値が、相対的に上がっている。そしてその判断の質は、品質を言語化する能力そのものだ。

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では、どうするか。

制作会社を全部内製化しろ、という話ではない。
AIを使うな、という話でもない。

品質を言語化するプロセスを、社内に意図的に作れ、ということだ。

具体的には、こういうことだ。

制作物が上がってきたとき、「いいね」「なんか違う」で終わらせない。**「なぜいいのか」「何がどう違うのか」を3文で言語化するルールを作る。**

はじめは誰もうまくできない。
それでいい。

「フォントが持つ重さが、このブランドの信頼感と合っていない」
「このビジュアルの余白の少なさが、高級感を殺している」
「このコピーは機能を説明しているが、感情に触れていない」

こういう語彙は、使い続けることでしか身につかない。外部の制作会社に「いい感じに」と投げ続けると、この語彙は永遠に育たない。

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AIによって制作のコストが下がることで、「制作できる」と「品質を判断できる」が、完全に分離する時代に入った。

かつては、制作できる人間が品質を判断していたから、クライアントはその判断を「買えて」いた。

今は、制作は誰でもできる。だから品質判断能力が、剥き出しになる。

デザイン業の倒産を見て「制作会社が大変だ」と思う人が多い。でもぼくが心配しているのは、発注側が品質の言語化能力を失ったまま、AIだけを手に入れた会社の未来だ。

「なんか違う」ループは、AIをどれだけ高性能なものに替えても、止まらない。

止める方法は一つで、言葉を持つことだ。

[すまーく @smark_x]

https://t.co/OI1lReqzQN

[土屋尚史 / Goodpatch @tsuchinao83]

現時点、上場企業の経営企画でこれだけClaude Codeを活用している会社はなかなかないと思っています。ほとんどのケースで使わせてもらえない企業の方が多いでしょう。グッドパッチの経営企画の業務はこの半年で様変わりしました。正直、この1年で一番インパクトが大きかったと思っています。経営企画がAIを使えると経営の意思決定の質が圧倒的に変わります。中身は機密情報なのでお見せ出来ないですが、この1年での経営の可視化・レポーティングの変化、自動化による効率化は見ていただきたいｗ それぐらい凄い変化でした。

経営企画に残ったのは、問いを立てる仕事だけだった。上場デザイン会社の「経営企画/IR AI分業の設計図」を公開します｜グッドパッチ　執行役員　坂口友紀 @tomo19831112 https://t.co/2VeMK7yzGQ

[FumieSHIBATA @Fnote]

オーストラリア発のバイオエタノール暖炉 EcoSmart Fireの新作 Halo（ヘイロー）をデザインしました。Halo は炎そのものを空間に浮かび上がらせることを目指した暖炉、ガラスフードと脚部を一体化することで構造を極限までシンプルにしバーナーだけが宙に浮いているような軽やかな印象を生み出しました。@ecosmartfireJP https://t.co/Uukm3UKidO

[濵口誠一│売上10億の壁を壊す人 @hamatoukon]

https://t.co/rH6Gu0MjZJ

[Okazaki Kota | FAKE @okazakityo]

デザイン会社だと思っていたら、FDE会社を7年経営していた話について、赤裸々に語っています。 https://t.co/j1FU4DQ6wX

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

これからのIT開発・キャリアについて、こんなふうにかんがえてます。

writing... 高度に進化したAI駆動開発は、農業と区別がつかなくなる

https://t.co/NEsZbw22Av

[takanorip @takanoripe]

今日の登壇資料です
https://t.co/RYnH3nNcUT
#AIDesignNight0722

[坪田 朋 / クラシル CPO @tsubotax]

ここ数ヶ月向き合ってきたClaude CodeでUIデザインを作るためのデザインシステム、ハーネス化の取り組みを書きました！ #design_harness

https://t.co/f7aElCnTIl

[y.takenaka @D_ytknk]

AIの成果物を、人類がレビューしない時代がくるのではないか？｜深津 貴之 (fladdict) @fladdict #AIとやってみた https://t.co/5g2tmKBPGH

[平野友規 @hiranotomoki]

昨日のYOITOIであがった「AI時代、若手デザイナーをどう指導するか？」 の問いに対する回答が、安宅さんのブログにタイミングバッチリで書かれていた。

デザイン業界関係なく、全世界で立ち向かってる課題なんだな。頑張らねば。

"
第一は、教育における「人間が通過すべきプロセス」の再設計だ。
第二は、組織における「判断力育成の意図的な設計」。
第三は、AIの届かない領域 ― 「閉じない世界」 ― を意識的に残すこと。
"
#yoitoi

[ムラマツヒデキ｜クオートワークス @muuuuu_chang]

AIで制作することにおいて、会社としてどう考えているのか、公式に発信する必要があると思ってて、1ヶ月くらいかけてまとめました。

⚫︎AIでWeb制作、自社で進められる範囲とプロに頼む価値がある3つの領域。丸2年以上AIを課金した制作会社が思うこと。
https://t.co/qVEb12RuJr

[Figure @Figure_robot]

We're now on Day 4 of nonstop autonomous operations with F.03 humanoid robots running 24/7 until failure https://t.co/8rwx3c4Uf3

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

というわけで、考えと予測をまとめたメモをつくった。

https://t.co/17CQKtFTLz

[柴戸純也｜組織のバグを直すCTO @junyaxyz1]

https://t.co/IUNwesdGUk

[山口 偉大 / Start-X（スタートエックス） @yamaguchi_take]

マーケティングってこういうことなんじゃないの？

https://t.co/0qybgzpIV5