投稿者 global-ai-media 
プロのフォトグラファーがChatGPTを用いてPhotoshopでの画像編集を試みた事例をもとに、AIによるクリエイティブ・オートメーションの現状と課題を解説します。自然言語によるツール操作の可能性と、実務レベルで直面する精度の限界、そして日本企業が業務プロセスにAIを組み込む際に留意すべき点について考察します。
プロフェッショナルの視点：AIは「期待」に応えられたか
生成AIの進化に伴い、テキスト（プロンプト）による指示だけで複雑な画像編集を行う試みが広がっています。デジタルカメラや写真技術の専門メディア『Digital Camera World』の記事では、プロのフォトグラファーが「ChatGPTを使用してPhotoshopで写真を編集させる」という実験を行いました。
その結果は「良くもあり、悪くもある」という、極めて現実的なものでした。単純なタスクにおいては驚くべきスピードと効率を発揮する一方で、プロが求める微細なニュアンスや、文脈を汲み取った高度な編集においては、期待とは程遠い結果になるケースも散見されました。これは、現在多くの企業がPoC（概念実証）で直面している「AIの80点の壁」を象徴しています。
自然言語がソフトウェア操作のインターフェースになる
この事例で注目すべき技術的なポイントは、ChatGPTが単に画像を生成したのではなく、既存のソフトウェア（Photoshop）を操作するための仲介役（オーケストレーター）として機能している点です。具体的には、自然言語での指示をPhotoshopが理解できるスクリプトコードや操作手順に変換し、実行させています。
これは画像編集に限らず、ExcelのVBA作成や、社内システムのSQL操作など、日本の多くのビジネス現場で応用可能な「業務自動化」の縮図と言えます。しかし、今回の実験が示したように、AIは指示者の意図を100%正確にコードへ変換できるとは限りません。特に日本の現場で重視される「暗黙の了解」や「阿吽の呼吸」といったコンテキストは、明示的な言語化を行わない限りAIには伝わらないというリスクがあります。
実務適用における「品質」と「効率」のトレードオフ
プロのフォトグラファーが「期待通りではなかった」と感じた部分は、クリエイティブな判断を要する領域です。AIは論理的な手順の自動化には長けていますが、美的感覚やブランド棄損のリスク判断といった定性的な評価は苦手とします。
日本企業、特に品質管理に厳しい製造業やサービス業において、AIの成果物をそのまま顧客に提供することはリスクを伴います。今回の事例は、AIを「完結した作業者」としてではなく、「初稿を作成するアシスタント」あるいは「単純作業を高速化するツール」として位置づけることの重要性を示唆しています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のPhotoshop連携の事例から、日本企業がAI活用を進める上で考慮すべき要点は以下の通りです。
- 「人による確認」をプロセスに組み込む：
AIによる自動化は強力ですが、最終的な品質責任は人間が負う必要があります。特に日本国内の商習慣では、些細なミスが信頼失墜につながるため、AIの出力に対するレビュー工程（Human-in-the-loop）の設計が不可欠です。 - 指示の明確化と標準化：
「いい感じにしておいて」という曖昧な指示はAIには通用しません。AIを活用するためには、業務要件を言語化・構造化するスキルが組織全体に求められます。これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質でもあります。 - 著作権とコンプライアンスの整理：
画像生成AI（DALL-E 3やMidjourneyなど）を使用する場合と、今回の事例のように「既存ツールをスクリプトで操作する場合」では、法的リスクの所在が異なります。前者は学習データの権利関係が論点になりますが、後者のアプローチ（自社ツール操作の自動化）は、比較的コンプライアンスリスクを制御しやすい領域です。日本企業が堅実に導入を進める場合、まずはこのような「操作補助・自動化」の領域から着手するのが賢明と言えます。