カテゴリー: AI

シリコンバレーのスタートアップ界隈で「バイブコーディング」という言葉が飛び交っている。

OpenAI共同創業者の1人であり、TeslaのAI・自動運転部門のディレクターを務めていたAI研究者の、Andre Karpathy氏が、ツイート上で名付けたこの概念は、単なる新しいコーディング手法ではない。

プロダクト開発の根幹を揺るがす革命的な変化の象徴とも言われている。

いま何が起きているのか – 現場で目撃した変化

先日、Palo Altoのあるスタートアップオフィスで興味深い光景を目にした。非エンジニアのプロダクトマネージャーが、Bolt.newを使って30分でECサイトのプロトタイプを作り上げていたのだ。「こんな感じのチェックアウトフローで、Stripeみたいな決済画面」という曖昧な指示だけで、である。

Bolt、V0、Lovable、Figma Make といった AI 搭載のデザイン/開発プラットフォームが登場し、「プロンプト → プロトタイプ」までを数時間で完了できるようになった。

環境構築やレスポンシブ化、デプロイまでワンストップで自動化されるため、従来は多職種チームと数週間かかったフローが劇的に短縮されている。

これは単なる効率化ではない。プロダクト開発の民主化が起きているのだ。

この変化は AI だけが原因ではない – 積み重ねられた基盤

興味深いのは、この革命が突然起きたわけではないという点だ。シリコンバレーでプロダクト開発に携わってきた私たちは、この変化の前兆を数年前から感じていた。

Figma がもたらしたリアルタイム共同編集の文化、Material Design や Tailwind CSS に代表されるデザインシステム/フレームワークの普及など、UI 制作のベースラインはすでに標準化されていた。React、Vue、Next.jsといったフレームワークも、開発者の思考パターンを統一した。

その加速装置として AI が加わり、デザイナー・エンジニア・PM の境界はさらに曖昧になっている。Netflix のデザインシステムチームに所属する友人は「もはや職種の境界線を引く意味がない」と語っていた。

「バイブコーディング」という新しい作法 – 直感が支配する開発体験

Vibe Coding (バイブコーディング) とは、厳密な仕様書ではなく「こんな雰囲気」の一言から AI ツールを介して UI を”彫刻”するように調整していくプロセスだ。

実際に V0 を使って実験してみると、その感覚がよく分かる。「Instagram風だけど、もう少しミニマル」「Notionみたいな階層構造で、でもSpotifyっぽい色使い」といった曖昧な指示でも、AIは驚くほど的確にデザインを生成する。

直感と即時フィードバックが優先され、非エンジニアでも動くアプリを量産できる。まさに「感覚」でプロダクトを作る時代が到来したのだ。

しかし、これは決して技術的な正確性を軽視することではない。むしろ、本質的な価値創造により多くの時間を割けるようになったということだ。

UI 量産後の差別化ポイントは「判断力」 – 無限の選択肢から何を選ぶか

先月、Y Combinator出身のスタートアップ創業者と話した際、彼が興味深いことを言った。「もうUIの見た目で差別化する時代は終わった。問題は、どのUIが本当にユーザーの問題を解決するかを見極めることだ」と。

UI 生成がコモディティ化すると、価値は 戦略設計と判断力へシフトする。無限に生成されるバリエーションから、本当にユーザ価値を生む案を選び抜く能力が求められていく。

Google でプロダクトマネージャーを務める知人は、「AIが100個のデザイン案を3分で作る。でも、そのうち98個は使えない。残り2個から1個を選ぶ眼力が勝負を分ける」と語っていた。

年数や肩書ではなく、AI を駆使して結果を出せるマインドセットが評価軸になる。これは、シリコンバレーが常に求めてきた「結果主義」の新しい形だ。

エンタープライズでの実践例 – DataRobotに学ぶ組織的活用

企業向けに生成AIや予測AIの開発・運用を支援する統合型AIプラットフォームを提供するDataRobot では、業界特化 UI を AI で多数生成し、早期に顧客検証→方向性確定後にデザイン部門が本格介入する流れを採用している。これは、シリコンバレーのリーンスタートアップ文化と AI 技術の理想的な融合例だ。

デザイナーは”実装者“から”フレームワーク提供者“へ役割を変え、社内外のノンデザイナーでもブランド基準を守りながら UI を作れる仕組みを整えている。

Airbnb の元デザイナーと話した際、「デザインシステムを作ることが、AIツールのプロンプトを設計することと同じになった」という言葉が印象的だった。

この変化は、デザイナーの役割を無くすのではなく、より戦略的で影響力のある領域へと押し上げている。

今すぐできるアクション案と、変化に乗り遅れないための具体的ステップ

上記のような感じで、シリコンバレーの現場で見てきた成功例から、実践的なアクションを提案したい：

1. 小さく実験する

過去案件を AI ツールで再現し、どこまで自動化できるか把握する。

私自身、btraxでの過去プロジェクトをBoltで再現してみたところ、驚くほどの精度で再現できた。重要なのは、AIの限界を知ることだ。

2 レバレッジを探す

速度だけでなく発想・検証ループを拡張する使い方を試す。

Meta のプロダクトチームでは、1つのアイデアから20通りのバリエーションを瞬時に生成し、A/Bテストで最適解を見つける手法を採用している。

3 システムに貢献する

良いプロンプトやパターンを組織知としてドキュメント化。

Slack の社内Wikiには「効果的なプロンプト集」が常に更新され、チーム全体のレベルアップに寄与している。

4 判断基準を共有する

何が「良い」かを言語化し、チームで合意形成する。Apple のヒューマンインターフェースガイドラインが示すように、明確な判断基準があってこそ、AIの力を最大限に活用できる。

リーダー層は特に「デザインシステム＋AIプロンプト」の整備と、メンバーの判断力を鍛える仕組みづくりが急務だ。

文化的な変化 – シリコンバレーの新しい働き方

この変化は、単なる技術的な進歩を超えて、シリコンバレーの働き方そのものを変えている。

従来の「デザイナー→エンジニア→PM→デザイナー」という直線的なワークフローから、全員が同時に価値創造に参加できる並列的なプロセスへと変化している。

Spotify の友人は「もう職種別の会議室に分かれる必要がない。みんなで同じ画面を見ながら、リアルタイムで何かを作り上げる感覚だ」と語っていた。

よそ者が生み出すイノベーション：シリコンバレーから見た日本の限界

この変化は、多様性を重視するシリコンバレーの文化にも新しい側面をもたらしている。

技術的バックグラウンドに関係なく、誰でもプロダクト開発に参加できるようになったことで、より多様な視点がプロダクトに反映されるようになった。

未来への展望 – デザイナーの新しい価値とは

UI を「描く」作業は AI に代替されつつある。しかし ユーザー理解・価値仮説の検証・システム思考は依然として人間デザイナーの仕事だ。

AI はその能力の増幅器であり、私たちが磨くべきは “ツールをどう使うか”よりも、 “何を実現したいかを判断する力” である。

シリコンバレーで成功しているプロダクトチームを見ると、共通点がある。それは、AI を単なる効率化ツールとして使うのではなく、創造性を拡張する「思考の補助装置」として活用していることだ。

私たちは今、プロダクト開発の歴史における重要な転換点にいる。この変化を恐れるのではなく、新しい可能性として捉え、自分たちの価値をより高次元で発揮していく。

それが、この「バイブコーディング革命」に対する最も建設的な向き合い方なのかもしれない。

この記事に関連するポッドキャスト

 

最近はAIやデザインツールが進化しすぎて、新人デザイナーが下積みをする機会が無い。

日本やアメリカでデザイン会社を経営する複数の友人が口を揃えて語っていた。自分の手を動かす経験が得にくく、スキル習得が容易ではない。

確かに、レイアウトもUIも、プロンプト入力やボタンひとつでできてしまう時代に、自分の目と手を使って、感覚を身につける機会を得ることはどんどん少なくなってきていると感じる。

アメリカではデザイン科卒の学生が就職難

先日、サンフランシスコで開催されたデザインイベントシリーズ、SF Design Week に参加し、デザイン業界の方々や、デザインに興味のある人たちとのお話をする機会があった。その中でも、最も印象的だったのが、学生達との会話。

今年卒業見込みの学生何人かと話したのだが、なんと彼らはウィスコンシン州やジョージア州などの、他の州から仕事を探しにサンフランシスコに来ているのだという。地元では仕事が見つからず、よりデザイナー需要の高い場所を探しての就活である。

新卒デザイナーの仕事探しが難しくなっているという噂は本当のようだ。

AIを味方にするか、AIに置き去りにされるか?

確かに生成AIをはじめとするツールは、経験の浅いデザイナーが “基礎練習” を積む前にアウトプットを量産してくれる。だがそこで止まれば、AIに置き換えられる側になりかねない。

「AI を味方につけられるデザイナー」と「AI に置き去りにされるデザイナー」を分けるものは何か。最新調査データと実例を交えつつ、AI 時代を生き抜くデザイナーの違いを考えてみよう。

馬車の馬でいるか？自動車の運転手になるか？ 〜生成AI時代のデザイナーに突きつけられる決断〜

いま、AI はどこまでデザイン現場に浸透しているのか

そもそも、「AIが仕事を奪う」とか言われているが、一部のテクノロジーに詳しい人たちだけが利用してるのでは？と思う方もいると思うので、実際の現場ではどのくらい浸透しているのだろうかを、実データとともに紹介する。

• 99designs の 2024 年調査では 52% のデザイナーが生成 AI を日常業務に利用している。
さらに 24% が「近日中に導入予定」と回答し、合計 76% が AI 活用を前提としている (参照元)
• 米 ThinkLab（2025）の業界ベンチマークでも「AI を積極活用中」が約 3 割、「導入予定」が約 3 割 (参照元)
• マッキンゼーの最新グローバル調査では 78% の企業が「少なくとも 1 部門で AI を利用中」と回答 (参照元)

⠀そう。もはや「AI を使うか否か」ではなく、「どう使いこなすか」が競争軸になっている。

「AIに仕事を奪われました」

この画像を見てほしい。これは、フリーランサーと案件をマッチングさせる「fiverr」という海外サービスの広告。

大胆にも “AI TOOK MY JOB” と大きな文字で書かれている。これだけだと「AIに仕事を奪われました」という意味になるのだが、その下の小さな文字で書かれた “TO THE NEXT LEVEL” を加えると、「AI のおかげで仕事のレベルが上がりました」の意になる。

そう、AIによって仕事を奪われたかのように見せかけて、AIを使ったことで、仕事の幅が広がったというキャッチコピーなのだ。

米国ではソフトウェアエンジニア職が壊滅的になってきている

ここで話は変わるが、デザイナーと同じく「技術職」であるエンジニアに関しての話題。下記は米国求人サイトのIndeedが発表した、アメリカのソフトウェアエンジニア職の求人数のグラフ。ここ2年ちょっとで、見事なほどに下降線を辿っている。

これは相当衝撃的。エンジニア一人のキャパシティーが爆上がりしてるから、必要な頭数が減ってると思われる。

デザイナー職も無傷ではいられない

では、気になるデザイナー系の職はどうだろうか？こちらがそのグラフ。

2022年の春頃をピークに激減してる。コロナ明けで増えたと思ったら、AIの影響なのか、直後から急激に減って、まるで富士山のようなグラフになってる。

そう、米国では、エンジニアもデザイナーも、絶対的な求人が激減しているのだ。

AI に置き去りにされるデザイナーの 3 タイプ

では、「AIによって仕事を奪われる」タイプのデザイナーはどんな要素を持っているのだろうか？おそらく、下記の3つが当てはまると思われる。

1. 指示待ち型 – 依頼内容をそのまま実行し、“Why” を掘り下げない
2. テンプレ依存型 – 汎用テンプレートを当てはめるだけで文脈を無視
3. 課題回避型 – デザイン “する” ことだけにフォーカスし、解決するべき課題に向き合わない

上記の3つのタイプにハマってしまうと、勝ち目はない。AI は「速く・安く・それなりに良い」アウトプットを量産できる。それと同レベルの仕事しかしていないなら、代替は時間の問題だ。

というか、下手するとAIの方が積極的に、クリエイティブに、そして課題解決を考えてくれたりもする。

AI の得意領域と不得意領域を見極める

AIに取って替わられないようにするいちばんの方法は、AIが得意なことと、苦手なことを見分ける。そう、敵を欺くには、まずは敵を知ることからだ。

AI が得意なこと

• 見栄えの生成 & 微調整
• ラピッドプロトタイピング
• 単純作業の自動化
• 既存パターンの反復

AI が苦手なこと

• 複雑な人間関係の解像度
• 相反する要件の調停
• ビジネスインパクトの優先度付け
• 不確実な場で信頼を築く

お分かりいただけただろうか、AIが苦手なことは全てかなり「人間臭い」内容なのだ。

言い方を変えると、デザインスキルというよりも、それ以外のソフトスキルが求められる。そんな、「人間だからこそ価値を発揮できること」を高めていく。これが生存戦略の第一歩になる。

こいつできるな！と思わせるUXデザイナー 7つのソフトスキル

ケーススタディ：AI と協業して成果を最大化した実例

AIが得意なことと、人間が得意なことを仕分けたなら、その良いとこ取りをすることで、かなりの成果を生み出すことが可能になる。いわゆる「人間とAIの協業」の実現である。

• Arc’teryx – 生成 AI でバリエーションを大量生成し、プロトタイプ制作期間を 40% 短縮。デザイナーは素材選定とユーザーテストに集中
• Adobe Firefly 利用チーム – マーケティングバナーのコピー＆ビジュアル生成を自動化。従来 3 日かかった AB テスト素材を 6 時間で作成し、CTR を 1.5 倍に改善
• btraxデザインチーム – Yanmarのアニメ作品「未ル」のビジュアルの方向性を決める際に、生成AIによるコンセプトアートを活用し、プロジェクト工程を1/3短縮

生き残るデザイナーが身につけるべき 5 つのスキルセット

じゃあ、これからのデザイナーには、具体的にどのようなスキルが求められるのだろうか？ここでは、デザイン会社の経営者の視点で5つほど考えてみた。

1. Context Framing – 問題の背景を言語化し、何を解くべきか定義する力
2. Facilitation – 部門横断の利害調整を行い、意思決定を前に進める力
3. AI-Augmented Prototyping – AI で量を捌きつつ、人間の洞察で質を担保するコラボ型プロトタイピング
4. Storytelling with Data – 定量・定性を統合し、意思決定者の腹落ちを促す資料化能力
5. Continuous Learning – 93% のデザイナーが AI トレーニング受講済という調査結果が示すように、学習は前提条件。常に学び続ける力

これからの時代もデザインの重要性は高い

ここまで散々AIによるデザイナーへの脅威を書いてきたが、実はデザインの価値はこれからもどんどん高まると考えられる。それを象徴するのが、OpenAIによる、ジョニー・アイブが設立した人工知能（AI）ハードウェア開発企業「io Products（アイオープロダクツ）」の買収だろう。

たった50人程度の企業が64億ドル（約9200億円）の評価額という、シリコンバレーでも珍しいレベルの巨額の金額で。AIの時代に入ったからこそ、デザインの重要性がより高まった一つの印である。

まとめ：AI を恐れるな、空いた時間で“人間にしかできない価値”を磨け

ここまで読んでいただければわかると思うが、「AI によってデザイナーの仕事が奪われる」のではなく、「AI を使いこなすライバルに置き換えられる」 のだ。だからこそ、AIを恐れるのではなく、AI を味方に付け、学び、試し、AIドリブンなデザイナーになろう。

デザイナーの市場価値は、ビジュアルを作る手の速さではなく、「何を解くべきかを定義し、人と組織を前進させる力」 にある。同時に、我々のようなデザイン会社の価値も、人と企業、そして社会に対してのポジティブインパクトをアウトプットではなく、アウトカムとして提供することにある。

ぜひAIと人間がコラボし、結果を最大化するbtraxのデザインチームで、エキサイティングなプロジェクトに取り組み、共に“次のスタンダード”を創ろう！

この内容に関するポッドキャスト

この1〜2年で、デザイン業界の空気が明らかに変わった。

MidjourneyやDALL·E、Adobe Fireflyなどの画像生成AIは、もはや「試しに遊ぶ」段階を越え、本格的な制作の現場でも使われ始めている。そして決定的なのが、ChatGPTの画像生成機能の大幅アップデートだ。

なんてたって、スケッチをアップロードすれば、それがアプリのUIになるし、写真と文字を入れれば、良い感じのバナーグラフィックを生成してくれるんだから。

車の馬のままでいるか？それとも、自動車を運転したいのか？

これは、僕が今一番全てのデザイナーたちに切実に伝えたい一言だ。

ChatGPTをはじめとする生成AIの進化が、私たちデザイナーにまさに「時代の転換点」に立たせている。イラスト、グラフィック、そしてWebデザイン——これまでは “人の手” でしか作れなかったものが、機械で生成できる時代になった。

そんな未来はずっと先だと思っていた。でもそれは、すでに「現実」として目の前にある。

生成AIツールは、それまでのデザイナーにとって便利なツールから、一部のデザイナーたちの存在すらも脅かす存在にまで進化しているのだから。

イラストレーターやWebデザイナーが感じている“ざわざわ”

そんな、デザインの現場で日常的にこんな声が聞こえてきている。

「クライアントから“これ、AIで作れない？”って聞かれた」
「イラストの単価が明らかに下がってきている」
「ポートフォリオの差別化が難しくなった」
「“人が描いた”ことの価値を説明しないといけなくなった」

つまり、デザイナーの立場が揺らぎはじめているのだ。

デザイナー終了説？ それとも始まりの合図？

先日公開された『画像生成AIの進化、本業の人はどうみる？ 現実味を帯びる「デザイナー終了説」の真実』では、実際のデザインの現場における生成AIの利用ケースと今後脅かされるデザイン職に関してのお話をした。

その中でも触れたのだが、生成AIの影響で「終わってしまう」職種もあれば、これから「始まる」デザイナー職もある。

• 指示通りに作るだけの“手”はAIで代替できる
• だが、“方向性を定める頭脳”は、むしろこれまで以上に重要になる

これはまるで、かつての馬車がエンジンによって自動車に置き換えられた歴史と似ている。

動力はAI（エンジン）に置き換わる。けれど、どこへ行くかを決めて、ハンドルを握る人間（ドライバー）は必要だ。

「道を決める人」になるか、「言われたまま走る馬」のままか

これは、今のデザイナーが直面しているシンプルかつ根源的な問いだ。

あなたは、まだ“馬”としての役割を果たしていたいですか？
それとも、“車を運転する側”に進化したいですか？

前者を選べば、間違いなく今後は厳しくなる。なぜなら、AIは疲れないし、早いし、文句も言わない。コストも安い。人間が戦って勝てる見込みは少ない。その証拠に、現代に馬車はほとんどない。というか、あってもそれはリゾート地などの「遊び」で利用されるだけだ。

一方で、後者を選ぶなら、そこには明るい未来が待ってるだろう。例え動力が馬からエンジン、もしくは電動のモーターになったとしても、しばらくの間は、行き先を決めて、それを操作する役割が必要なのだから。

そこで求められるのは「指示を受けて作る力」ではなく「状況を理解して、正しい判断を下す力」だ。たとえば以下のような役割が求められる：

• 商品やビジネスの価値デザインに落とし込むクリエイティブディレクター
• ブランドの世界観を視覚的に定義するアートディレクター
• ユーザーの体験を最大化させ、プロダクトの価値を高められるUXデザイナー
• 事業全体をデザインで推進するデザインストラテジスト

⠀ここに共通するのは、”考える力” と “決める力” である。

「進化できるデザイナー」が持つ3つの資質

では、これからの時代において“馬ではなく運転手になるデザイナー”とは、どのような人なのか？

以下の3つの資質がカギになると思う。

1. コンセプト思考力

単なる「綺麗なビジュアル」ではなく、「なぜこれなのか？」を説明できる力。言い換えれば、ロジカルなストーリーテリング力が必要になる。

2. ディレクション力

他者（AIや他のデザイナー）を動かすためのビジョン設定力とフィードバック力。個人プレーからチームプレーへの変換が求められる。

3. テクノロジーへの理解と好奇心

ツールとしてAIを使いこなす力。怖がるのではなく、積極的に“仲間にする”マインド。もちろん生身の人間とも仕事をするが、適材適所でAIツールも使い倒すぐらいのスキルが必要。

最後に：決めるのは「今」

デザインを生業とし、デザイン業界に身を置く人間として断言できることとしては、生成AIは、ただのトレンドではない。これは、産業構造そのものが変わる兆しだ。

「私には関係ない」「まだ大丈夫」と目を背けることはできる。でもその間にも、世界は加速度的に変化していく。そして、デザイナーに対しての影響は想像以上に大きいだろう。

君は、馬のままでいたいですか？
それとも、エンジンを積んで未来を切り開く運転手になりたいですか？

決めるのは、今だ。

この記事で紹介したインタビューはこちら：
︎『画像生成AIの進化、本業の人はどうみる？ 現実味を帯びる「デザイナー終了説」の真実』

この内容に関連するポッドキャスト

ウェブサイトの大規模リニューアルに大切な要素は何しょう？

btraxはホームページを刷新しました。

この記事では、btraxのデジタルプレゼンスの変革を主導した主要チームメンバーの想いや制作過程で感じた生の声をお伝えします。

リブランディングの取り組みや、課題と解決策、プロジェクトを導いたビジョンはどのようなものだったのでしょうか。

鮮やかな色使いや、遊び心のあるインタラクティブ機能は、btraxのアイデンティティと創造性の進化を反映したものです。限界に挑戦しながら、デザインと機能性のバランスを取ることに興味がある方は、ぜひご一読ください。

ウェブサイトをリニューアルした主な理由は？

Brandon（Founder and CEO, btrax）：今回のウェブサイトリニューアルは、btrax全体のリブランディングの一環です。AI等による社会の革新が起こる中でクライアントに寄り添うデザイン会社であることを表し、また、サンフランシスコと東京のチームをより普遍的なブランドアイデンティティで統一したいと考えました。

Jared（UI Desinger, btrax）：クライアントとの絆を強化し、さらに新しい訪問者を惹きつけるため、ウェブサイトに新しさを打ち出す必要がありました。btraxには若いメンバーが多く、活気に満ちており、新しいデザインはそんな我々の姿と進化を表現しています。

Suzy（Associate UI/UX Designer, btrax）：btraxのサービスはクリエイティブサポート以外にも拡大しており、会社が向かっている方向性の大胆さとインパクトを反映するためにウェブサイトを更新する必要があると感じました。

 

リニューアル中に直面した最大の課題は？

Brandon：最大の課題の1つは、テキストの可読性を維持しながら鮮やかな色を使用することでした。btraxの文化を反映するためにより明るい色調を使いたかったのですが、デザインを視覚的に魅力的かつ読みやすくすることは簡単ではなかったです。

Jared：当初は、よりアーティスティックなデザインを目指していました。しかし、ユーザーへのヒアリングの結果、機能性もより強化する必要があることがわかりました。デザインの良さと使いやすさのバランスを取るのは大変でした。

Suzy：新しくノーコードツールFramerを採用しましたが、私にとっては初めての部分もあり、時間とリソースの管理が課題でした。いくつかの障壁はあったものの、ウェブデザイン自体は楽しみました。

新しいデザインはbtraxのブランドアイデンティティをどのように反映していますか？

Brandon：新デザインのテーマは「ダイナミックでありながらスムーズ」です。遊び心がありながらエレガントなウェブサイトを目指し、それをインタラクティブな要素と全体的なデザインに反映させました。

Suzy：ニュートラルでクリーンな美学から離れ、より大胆なカラーパレットとタイポグラフィを採用して、自信と創造性を表現しました。これはbtraxのブランドの進化と一致しています。

Hiro （UI/UX Design Specialist, btrax）：大きな画像、丸みを帯びた角、冒頭のリール動画で強いファーストインプレッションを与えることに注力しました。これらの要素が現代的で進歩的なイメージを醸し出しています。

ユーザーフィードバックはデザインにどのような影響を与えましたか？

Jared：ユーザーのヒアリングを踏まえた修正により、アーティスティックだけでなく、機能性も担保したウェブサイトを実現することができました。明確なCTA、ホバーインタラクション、より使いやすいレイアウトを追加しました。

Suzy：より多くのインタラクティブな要素を取り入れて、楽しく魅力的な体験を作り出しました。使いやすさを損なうことなく、視覚的な喜びをユーザーに提供することが目標でした。

リニューアルで最も重要な視覚的な変更点は？

Jared：より明るい色を導入し、モダンな印象を与えるためにコンデンスドサンセリフフォントでタイポグラフィを更新しました。より生き生きとして魅力的になりました。

Suzy：カラーパレットはより大胆になり、タイポグラフィーは自信と革新性を伝え、新しいブランドアイデンティティと一致しています。

Hiro：丸みを帯びた角を持つ大きな画像と冒頭のリール動画で、新しいウェブサイトに進歩的でモダンな雰囲気を与えています。視覚的な要素は、誇張しすぎない範囲で可能な限り大胆にしました。

新しいウェブサイトから訪問者に何を感じ取ってほしいですか？

Brandon：不必要なテキストを減らし、ビジュアルとインタラクションでbtraxのストーリーを語ることに注力しました。訪問者がデザインを通してbtraxの本質を感じ取ってくれることを願っています。

Jared：訪問者が、btraxを先進的な企業であり、クライアントニーズを理解し、デザインのトレンドを把握している会社だと感じてくれることを願っています。

Suzy：訪問者にサイトの探索を楽しんでもらいたいと思います。大胆なビジュアルとインタラクティブな機能は訪問者を惹きつけるためのものであり、今後も改善を続けるにあたって、フィードバックをお待ちしています。

イノベーションの最前線へ。​​btraxの新たな挑戦にご注目ください。

今回のウェブサイトリニューアルは、印象的なデザインとユーザーフレンドリーな機能性を融合させ、会社のダイナミックな進化を体現しています。btraxの創造性とイノベーションへの取り組みを示すだけでなく、様々な仕掛けでブランドの本質をあらわす魅力的な体験へとみなさんをご案内します。

新しいウェブサイトによりみなさまとの繋がりを深め、将来何かでコラボレーションできることを願っています。

生成AIの急速な進化は、ブランディング戦略に革命的な変化をもたらしている。ただの技術ツールを超えたこの進化は、マーケティングのアプローチやブランドの物語作りに深い影響を与えている。

生成AIは、ブランドのアイデンティティを再定義し、顧客との関係構築に新たな次元を加えている。この急速な変化は、多くのブランディング、マーケティングに従事する多くの人を置き去りにしているというのが現状だろう。

生成AIをブランディングにどう活かして行けば良いのだろう。本記事では、実際の事例を交えて、生成AIがブランディングにどのように活用されているか、その深い影響と可能性について探求する。

生成AIを活用したブランディング戦略

生成AIによるブランディング戦略は、革新的なコンテンツ生成によって顧客とのコミュニケーションを強化する。生成AIは、テキスト、画像、動画、3D、音声、音楽、マップなど、あらゆるフォーマットに対応し、豊富な選択肢を与えている。そのような中、生成AIをどのように活用することができるだろうか。

この記事では、生成AIをどう使いこなし、ブランディングに反映できるかという可能性を探るヒントを事例を交えて紹介したい。

【事例①】生成AIと現実のギャップを活かした、Heinzの生成AIキャンペーン

トマトケチャップのグローバルブランドであるHeinzは生成AIを活用して、何が「ケチャップ」かを生成AIに解釈させ、その結果をビジュアル化したキャンペーンを実施。この斬新なアプローチは、生成AIが日常の製品をどう解釈するかを示し、ブランド戦略におけるAIの可能性を探るものだった。そのメッセージは、あらゆるプロンプトを与えてもHeinzのトマトケチャップのイメージを生成しようと試みても、本物のHeinzに辿り着くことはできないとのこと。

 

過去の記事でも取り上げたことがあるが、Heinz のブランディング戦略の巧みさには驚愕するばかりである。

デザインの力でケチャップ詐称を見抜け！ハインツのキャンペーンが面白い

【事例②】まるで本物？Baskin Robbinsの生成AIキャンペーン

日本ではアイスクリームの31でお馴染みのアメリカ発のグローバルチェーン、Baskin Robbinsは、新しいフレーバーの発表に際して、AI画像生成プログラム「Midjourney」によるAIアーティストTapan Aslotが生成した一連の画像を使用したキャンペーンを展開した。

これらの画像はソーシャルメディアで注目を集め、生成AIのマーケティングへの応用を示した例である。生成AIで作られたかもはや分からないほど完成度が高いビジュアルを提示したこのキャンペーンは、生成AIを活用したクリエイティブ制作に大きな影響を与えたことだろう。

また、まだ生成AIの作り出すクリエイティブが目新しかったタイミングで、このようなキャンペーンを展開し、生成AIが作り出すクリエイティブの本物感を世に知らしめたことは、このキャンペーンが先進的な取り組みと認知された大きな理由の一つだろう。

【事例③】生成AIの機能を統合し、魔法のような体験を提供

Canvaは、自社のデザインプラットフォームに最新のAIテキストおよび画像生成技術を統合している。Magic Write、Magic Edit、Magic Presentationなどの機能を通じて、ユーザーはプロンプトからテキスト、画像、スライドデッキを生成できる。これは生成AIがコンテンツ作成において実用的に活用されている例である。

生成AI機能をサービスに実装することで、よりユーザー側からの多様なニーズ、インプットに対して柔軟に対応可能なインタラクティブかつ革新的なユーザー体験を提供することが可能になる。

例えば、ノートを取るためのサービスであれば、議事録や講義の内容のサマリーを音声機能をオンにするだけで作成してくれたり、旅行系のサービスであれば、フライトの情報を入力すると行き先での最適な旅行プランを提示してくれるなど、その可能性は存在する。

2024年は、あらゆるサービスに生成AIを用いた機能が組み込まれてくる年になることは間違いないだろう。

「生成AIで作ったコンテンツは安っぽいのか」

生成AIによるコンテンツが安っぽいという懸念、世の中での認識について、もはや時間が解決する問題であると考えられる。認識はさておき、現実では既にこの問題は既に解決されている。

Baskin Robbinsのキャンペーンが物語るように、AI生成コンテンツの質は飛躍的に向上している。適切に設計されたAIは、人間の創造性を補完し、時にはそれを超える結果を生み出すこともあるだろう。

生成AIで作られるコンテンツは、単なる人間が作るコンテンツの「模倣」ではなく、「模倣」とは異なるベクトルで進化し、これまで人間が思いつかなった、もしくは時間が掛かりすぎてできなかったことを可能にし、様々な表現のバリエーションを我々に提示してくれることだろう。

まとめ

生成AIの活用は、ブランド戦略における革新的な表現と効率化をもたらす。この技術をうまく活用することで、ブランドは新たな顧客体験を提供し、ブランドイメージを高めることができる。

3つの事例を通して、共通して言えることは、「生成AIで作ったコンテンツは安っぽいのか」という問いを超えて、生成AIとどのように付き合うのか、生成AIでどのようなインタラクションを生み出すのか、つまり「What」ではなく、「How」の部分をブランディング戦略に組み込むことが重要である。

今後も、多くの企業が生成AIを活用した新しいブランディング戦略を展開していくことが期待される。

AIの話題になると最も興味が湧いてくるのが、我々の現在の仕事に対する影響だ。特に高い知能やスキル、そしてクリエイティブな能力が求められるタイプの職表に対しての影響が気になるところ。

というのも、これまで人間の仕事を機械が代わりに行う際には工場やロボットのような、単純作業が主な役割と考えられてきた。言い換えると、マルチタスクよりもシングルタスクの方が得意な分野であった。

アメリカの丸亀製麺から考える日本でDXが進まない本当の理由

しかしここ数年のAIの発達と生成系AIの登場でより知能的な領域にまでAIが進出していくことが予想される。

ということで、今回はAIが我々の仕事に与える影響を考えてみたい。

無くなる可能性の高い仕事

現在存在する仕事が無くなってしまう？そんなことが果たしてあるのだろうか？

まずはこの画像を見てほしい。

右上から電話交換手、タイピスト、馬車の運転手、エレベーターガール。これは時代の変化と共に無くなった、もしくは絶滅しかけている仕事である。

このように一時期は存在していた仕事でも、テクノロジーの進化でその存在価値が著しく低下する職表は確実に存在する。

統計で見る未来予想

ゴールドマンサックスのリサーチによると、約3分の2の仕事が生成系AIの影響を受ける見込みとのこと。

これらの職種の雇用割合と、それらの仕事の25％から50％のタスクが自動化の影響を受けることを考慮すると、現在実施されている仕事のうち最大25％が生成系AIによって自動化される可能性がある。

アメリカやヨーロッパの分析を基にした推定によれば、生成型AIによって、約3億人分の正規の仕事が置き換えられるという計算になる。

短・中・長期ごとに生成系AIによって変化する仕事

実際に複数の生成系ツールを使ってみて「これは直ぐにでも変化するな」と思った仕事もあれば、もう少し時間がかかりそうなもの。そして、おそらくあと数年は大きな影響は受けないが、長期的には変化が訪れそうな仕事を考えてみた。

直近で変化しそうな仕事

• フォトグラファー
• イラストレーター
• 3Dモデラー
• ライター
• モデル

これらの職業は生成系AI、特にMidjourneyのような画像生成系やChatGPTに代表される文字生成系AIを活用すれば今にでもある程度代替できる。もちろん全て一瞬にして無くなることはないが、需要はかなり下がる傾向があると予想される。

中期的に変化しそうな仕事

• コーダー
• リサーチャー
• グラフィックデザイナー
• UI デザイナー
• 秘書

上記はもう少し時間はかかりそうだが、確実に変化が訪れそうな職業。現段階ではむしろAIを活用することで効率が上がり、しばらくはより短い時間でアウトプットができると考えられる。

長期的に変化しそうな仕事

• 会計士
• 弁護士
• 通訳
• 税理士
• マーケター

短期間ではあまりAIの影響を受けないかもしれないが、3-5年もすればかなりAIによってその仕事の内容ややり方が変化すると思われる職業。ここで紹介されている職種のその多くが、現在のマニュアル工程の多くがAIによって自動化されていくだろう。

クリエイティブ系の職業は生成系AIの影響が大きい

第一回でも紹介した通り、ジェネレーティブAIは何かを生み出すタイプとAI. ということは自ずとクリエイティブ系の仕事に対しての影響が大きいと考えられる。

またそれは同時に、現在存在していないような新しい仕事を生み出す可能性もある。

クリエイティブ職にフォーカスを当てて、現在のクリエイティブ系の職種の中でも、生成系AIによって必要性が上がりそうな仕事と下がりそうな仕事をそれぞれ3つほど考えてみた。

生成系AIで必要性が下がりそうなタイプの仕事 Top 3

• イラストレーター
• フォトグラファー
• コピーライター

これらの仕事はある意味「オペレーション」に近いタイプの仕事内容。言い換えると「作るだけ」の仕事であり、AIに取って代わられる可能性がかなり高い。

生成系AIで必要性が上がりそうなタイプの仕事 Top 3

• クリエイティブディレクター
• アートディレクター
• UXデザイナー

逆にAIや機械ではなかなか真似のできないのが全体のクリエイティブの指示や、総合的な体験を設計するような仕事。

ある意味インスピレーションが必要だったり、ゼロイチで物事を考えたり、文化的特性を理解していないとなかなか良い仕事はできないので、AIはまだまだ苦手なんじゃないかなと思われる。

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AIが進化することで我々の仕事に与える7つの変化

では最後に、その職種に関係なく幅広い視点で生成系AIによって、我々の日常における仕事にどのような変化が訪れるかを予想してみる。

1. プロンプトエンジニアの重要性が高まる
2. ファクトチェックがかなり重要な職業になる
3. 事務職の生産効率性が爆上がりする
4. クリエイティブ職がより身近なものに
5. AIによってSNSマーケティングが完全自動化される
6. 肉体労働系の職種のニーズがかなり高まる
7. AIによって勤務時間が短縮される

1. プロンプトエンジニアの重要性が高まる

生成系AIが世の中に普及したことで一気に注目が集まっているのが「プロンプトエンジニア」という名前の職種。

以前のエントリーでも紹介した通り、文字や文章を出力してくれるChatGPTや画像生成系のAIサービスを利用する際に不可欠なのがプロンプトである。

言い換えると、AIからの出力のクオリティーは入力したプロンプトや、その結果を元にチューニングしたプロンプト内容によって大きく左右される。

ということは、優れたアウトプットには優れたプロンプトが不可欠であり、それをコントロールするのがプロンプトエンジニアの役割。

まあ「エンジニア」と呼ばれているが、難しいコードを書くわけではないので、トライアンドエラーの場数を踏めば誰でもプロンプトエンジニアになる事が可能で、これまでのエンジニア職よりもかなり間口が広いと思う。

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2. ファクトチェックがかなり重要な職業になる

AIによって生成された文章や画像、そして映像などはここ数ヶ月だけでもかなりそのクリティーが向上しており、そろそろ人間の目だけではそれが本当なのか偽物なのかの区別がつかなくなってきている。

結果的に、ディープフェイクなどの偽コンテンツが世の中に蔓延し始めている。

特にChatGPTなどのテキストベースのAIツールは不正確さが最大の問題になっている。ChatGPTと対話する際、無意識のうちにその発言を信頼してしまう。しかし、これらのAIツールは実際には自身が言っていることが真実かどうかを知ることはできず、単に人間らしく信頼できる情報を提示するだけなのだ。

言い換えると、そこに解決すべき明確なギャップが存在します。このギャップを埋めるために必要なのが、ファクトチェッカーの仕事。AIツールが一般的になるにつれて、信頼性のある正確な情報を提供し、デマの拡散を抑制するために、舞台裏で働くファクトチェッカーの数が増えていくだろう。

一つの例として、GoogleやMicrosoftなどの企業が近い将来、BardやBing ChatのようなAI搭載の検索エンジンに対して大規模なファクトチェッカーチームを編成することが予想されている。

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3. 事務職の生産効率性が爆上がりする

生成系AIを使う一番のメリットは生産性の向上だろう。すでに多くのSaaS系ツールにAIが導入されており、作業効率がどんどん高くなっている。

例えば、GoogleはGmail, Docs, Sheets, SlidesなどのGoogle Workspaceアプリで生成系AIを導入している。同様に、MicrosoftもOffice 365の生産性向上アプリスイートで同様の取り組みを行っている。他の多くの企業のプロダクトにもAI技術を導入し始めている。

これらのAIツールが開発され、誰にでも利用可能になると、これらのツールは世界中の頭脳労働者の生産性を飛躍的に向上させるだろう。

資料の準備やビジネスプレゼンテーション、マーケティングキャンペーン、ニュースレターなど、かつて数時間かかっていた仕事が数分で完了するようになる。

これは一部の人にとっては、仕事を失う危険性を感じさせるかもしれない。でも、AIがオフィス業務の退屈な作業を単純化してくれれば、それは同時に思考をより創造的な仕事に活用することが可能になってくるだろう。

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4. クリエイティブ職がより身近なものに

文中でも説明した通り、生成系AIの中でも、DALL-EやMidjourneyなどの画像生成系AIツールがクリエイティブ界に大きな影響を与えている。

すでに多くのアーティスト他cx日が、著作権保護された作品を参考にすることは不公平だと、これらのツールの使用に抗議している。

しかし、より実用的な観点から見ると、我々 btrax の現場でもそうだが、創造的なAIツールは芸術家、グラフィックデザイナー、インテリアデザイナー、ファッションデザイナー、プロダクトデザイナーがより速く新しいアイデアを出すこと補助する役割になってきている。

AIが最初のラフな下書きを作成することで、後で迅速に微調整や調整を行い、より迅速にオリジナルのコンテンツを生み出す柔軟性が得られるのだ。

実際に、特定のアーティストの独自のスタイルでオリジナルの音楽を作成できるAIツールが既に登場している。したがって、ミュージシャンやソングライターも将来的にはこの技術を利用する可能性があるだろう。

生成系AIはまだ完全に動画作成をマスターしていないが、これらのツールの急速な進歩を考えると、2023年末までにはそのクオリティーの有無は別として、AIが作成した動画が世の中に蔓延することも驚くことではないだろう。

その後それらが十分な品質になれば、映画製作者たちもこの技術をインスピレーションの源として活用する可能性が多いあるだろう。

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5. AIによってSNSマーケティングが完全自動化される

現在、ソーシャルメディアキャンペーンの計画、組織、デザイン、スケジュール作成は人間が行なっており、かなり手間がかかっている。というのも、ブランドイメージ、トーン、ターゲットオーディエンス、ブランドカラー、スタイルガイドなど、考慮しなければならない要素が数多くあるからだ。

SNSマーケティングは「マーケティング」といえどもかなりクリエイティブな側面が強い。それゆえ必要とされる能力や技術も幅広い。

しかし、生成系AIを使えばかなり自動化が進められる。AIツールの進化により、わずかな手間だけで1ヶ月間のソーシャルメディアキャンペーンを自動で実行することができるようになるかもしれない。

その場合、ソーシャルメディアマネージャーは、企業の歴史やカルチャー、プロダクトやサービスの説明、ターゲットオーディエンス、トーン、キャンペーンの期間などの具体的な文脈とともに要件をプロンプトとして入力するのが主な仕事になってくるだろう。

それ以外の作業はAIツールが担当し、デザインを作成し、投稿をスケジュールし、ストーリーを投稿し、コメントへの返信を代わりに行ってくれる。

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6. 肉体労働系の職種のニーズがかなり高まる

上記のようにAIテクノロジーは頭脳労働系の仕事をかなり奪ってしまう予想がされている。

その一方で、AIにはなかなか真似のできないような仕事はこれからも引き続き存在し、よりニーズが高まると思われる。

例えば、農夫、配管工、電気工、整備士、建設作業員などの仕事はAIが代替えしにくいため付加価値が上がり、過去に比べてかつてないほど利益を上げる可能性がある。

もしかしたら、一部のホワイトカラーの仕事よりもさらに利益が上がるかもしれなり。その理由は、ブルーカラーの仕事の多くが、手作業を必要とし、簡単に自動化できないからである。

生成系AIは、デスクワークのパターンを簡単に学習し、有用な結果を生み出すことができるが、それらの能力は今の所ソフトウェアに限定されている。

一方で、ソフトウェアだけではトイレの水漏れを修理したり、土地を耕したり、家を建てたり、害虫駆除を行ったり、車のへこみを修復したり、故障したエアコンを修理することがまだまだ難しい。

ということはすなわちAIによってそれらの仕事を置き換えることは難しく、生身の人間の仕事としてその価値がより高まるということでもある。

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7. AIによって勤務時間が短縮される

そして最後の変化。これはかなり嬉しい予想。

生成系AIによって、多くの仕事が効率化され、以前よりはるかに速く働けるようになることを考えると、一部の仕事では所要時間が減少し、労働時間の短縮につながると考えられる。言い換えると、つまらない単純作業や無駄な残業が必要なくなる。

そして、人的資本は今後必要なくなるため、企業はホワイトカラーの仕事において自動化をますます推進していくだろう。しかし、ある程度の人的介入は依然として必要であるため、一部の業界の従業員は労働時間の短縮を期待することができると思う。

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まとめ: AIテクノロジーの理解は今後のキャリアに必須

このようにAIの発達、特に生成系AIの存在は、我々のこれまでの仕事内容に大きなインパクトを与える。そしていくつかの既存の職種を脅かすと同時に、人としての新しい価値の再定義も進められる。

これは同時に、これまで学校で教えてもらったことや、職場でのルーティーンがどんどん通用しなくなるということでもある。

テクノロジーの変化をしっかりと理解し、時代に取り残されないようにしたい。

これまで「生成系AI 」シリーズのFreshtraxでは、生成系AIの基本（Vol.1）とプロンプト（Vol.2）に関してできるだけ分かりやすくまとめてきた。

今回はVol.3として、生成系AIのその “裏” にあるテクノロジーに焦点を当て、なぜ生成系AIでこんなにも凄いことが実現できているかの謎に迫りたいと思う。

もちろんその背景には数多くのテクノロジーが複雑に絡み合っているが、今回の趣旨はできるだけわかりやすく説明することなので、焦点を絞って基本的な部分だけを抽出した。

よく聞く”LLM”とは

さて、生成系AIのテクノロジーと聞いて真っ先に思いつくのが “LLM” と言う単語。ニュースやSNSでもAIとセットのように語られることが多い。

LLMとはLarge Language Modelsの略。

日本語で簡単に表現すると、たくさんの言語データを集積した「かたまり」のようなものとでも言えるだろう。(多分)

LLMは何をしてくれるの？

膨大な言語データを集めたモデルの主な役割としては、
リサーチ (Research)、分析 (Analyze)、翻訳 (Translate)、予想 (Predict)、変換 (Transform) である。

一言で表現するとLLMは生成系AIが動くためのコアの部分、すなわちエンジンのようなものである。

LLMはどんな企業が強いの？

では、そもそもこのLLMは、どのような企業が提供しているのか？そして、どの企業が現在のところLLMをリードしているのか？いくつかの企業の例を挙げてみよう。

OpenAI – まずは皆さまご存知のChatGPTを提供しているOpenAI社。現在のところMicrosoftのバックアップもあり、かなりリードしている。

Google – 次に、これまた皆さまご存じのGoogle社。検索やマップなどのサービスを通じてこれまで集めた膨大なデータを元にしたLLMを保持している。

Meta– そしてもう一社注目したいのがFacebook改めMeta社。FacebookやInstagram、そしてWhatsappといった、さまざまなフォーマットのデータが多くのユーザーから集められるサービスを武器に、LLMを作り上げている。

上記の3社が今のところ「LLM三国志」のような感じだが、今後この勢力図も新規参入を含め、どんどん変化する可能性もあるだろう。

もう一つ、トランスフォーマー

生成系AIのテクノロジーを語る上でLLMに加え、もう一つ覚えておきたいのが “トランスフォーマー”と言われるもの。このトランスフォーマーの登場が現在の生成系AIを格段に進化させた起爆剤にもなった。

トランスフォーマーは、データを処理するための技術のひとつで、機械学習や強化学習に用いる技術のことだ。これにより、AIによる出力生成の精度が上がる。自然言語やDNAのような連続的なデータを処理するために利用される。

また、機械学習の一種である教師なし学習にも利用される。教師なし学習とは、データセットの構造を学習するために、人間がラベルをつけなくてもデータを分類し、パターンを見つけ、推奨を行うことができる手法のこと。それにより、大規模モデルの作成が簡単になりGPT2 -> 3 -> 4のように開発速度が向上した。

生成系AIの裏には”LLM”と”トランスフォーマー”というテクノロジーが利用されていると考えれば、基本中の基本は抑えられているのではないだろうか。

いきなりAIサービスが急増した理由は？

生成系AIに関連するサービスは日進月歩。毎週のように新しいサービスがリリースされている。

昨日できなかったことが急に今日可能になることも少なくない。それをキャッチアップするだけでも大変だ。

そもそもなぜ2022年後半から2023年明けにかけてこんなにも生成系AIとAI関連のサービスが怒涛の発展を遂げたのか？

おそらくAI系のテクノロジーが世界の複数の場所で水面下で研究開発が進んでおり、ここ数年で一気に花開いたのであろうと考えられる。

その要因の一つが、ネット上の膨大なるデータ収集によるもの。GPT-3などは Common Crawl のデータ（世界中のWebサイト）がメインの学習元としてデータの収集を行なった。

また、テクノロジーの発展はその性質上、指数関数的に一気に進み、どこかのタイミングでビッグバンのように世の中に広がる。そして、その直前まではあまり気づかなかったりもする。

そしてもう一つの説。それはコロナ禍がAIの発展に大きく貢献したというもの。これは、Future Today InstituteのCEO, Amy Webbが提唱する説で、SXSW 2023における彼女のキーノートプレゼンテーションでも説明されていた。

皆さんも記憶に新しいと思うが、2020年初頭にパンデミックが始まった直後から仕事も学校もリモートになり、世界中がオンラインでミーティングや授業を行っていた。

そうなるとどうなるか？文字だけではなく、画像、映像、声、ロケーションなどなどのさまざまなデータが収集される。

AIはどれだけのデータを収集できるかでその精度が左右されることもあり、コロナ禍の3年で急激にデータが集まったことで、その精度がどんどん高まっていったらしい。

今後の展開は？

こんなにも毎日急激に発展している生成系AIだが、今後どのように展開して行くのだろうか？

おそらく我々が現在目の当たりにしているのはまだまだ序盤で、今後は文字や画像だけではなく、音、声、動画、そして映画などもAIによって生成されて行く可能性が高い。

そしてディープフェイクなど、さまざまな著作権、プライバシーの課題が出てくる。それに対する法整備も急ぐ必要がありそうだ。

次回は生成系AIの発展が仕事に与える影響に関してまとめていく。

参考: AIが生成したビールのコマーシャル