投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、生成AIの「創造性」が平均的な人間の能力を上回る可能性が示唆されました。この事実は、AIを単なる効率化ツールとしてではなく、イノベーションのパートナーとして捉え直す必要性を突きつけています。本稿では、AIの創造的活用における日本企業の好機と、それに伴う法的・倫理的リスクへの現実的な対処法を解説します。
「拡散的思考」におけるAIの優位性
「ChatGPTのような生成AIは真に創造的か？」という問いに対し、最新の大規模研究（SciTechDaily参照）は興味深い結果を示しています。AIは、ある物体に対して通常の用途とは異なる使い方をどれだけ多く提案できるかという「拡散的思考（Divergent Thinking）」のテストにおいて、平均的な人間のスコアを上回る結果を出しました。
これは、AIが「0から1を生み出す精神的な営み」を行っているという意味ではありません。膨大なデータパターンの中から、人間が思いつかないような言葉や概念の組み合わせを、統計的確率に基づいて提示する能力に長けていることを意味します。ビジネスの文脈において、これは「ブレインストーミングの壁打ち相手」として、AIがすでに平均的な同僚以上のパフォーマンスを発揮し得ることを示唆しています。
日本企業における「忖度なし」のアイデア創出
日本の組織文化において、会議や企画の場では「空気を読む」「前例を踏襲する」という圧力が働きがちです。これが斬新なアイデアの芽を摘むことがあります。ここに、AIを活用する大きなメリットがあります。
AIには忖度も社内政治もありません。プロンプト（指示文）さえ適切であれば、常識外れのアイデアや、業界のタブーを無視した提案を大量に出力します。製品開発の初期段階や、新規事業のアイデア出しにおいて、AIを「遠慮のない外部コンサルタント」として活用することで、組織の硬直性を打破できる可能性があります。
創造的AI活用のリスク：権利侵害と均質化
一方で、実務担当者はAIの「創造性」に伴うリスクを冷静に見極める必要があります。最大の懸念は、知的財産権（IP）と著作権の問題です。
日本の文化庁の見解や現行の著作権法では、AIによる生成物が直ちに著作権侵害になるわけではありませんが、「依拠性（既存の著作物に似ているか、それを利用したか）」の判断は依然としてグレーゾーンを含む複雑な領域です。AIが提示した「創造的な」アイデアやデザインが、学習データに含まれる特定の既存作品に酷似しているリスクはゼロではありません。したがって、商用利用する最終アウトプットに対しては、人間による厳格なチェックと、類似性調査が不可欠です。
また、競合他社も同じような大規模言語モデル（LLM）を使用している場合、AIに頼りすぎるとアウトプットが「均質化（コモディティ化）」するリスクもあります。「AIが考えた創造的な案」が、実は業界内で溢れかえる凡庸な案と変わらないという事態を避けるため、独自のコンテキストや自社データをいかにプロンプトに組み込むかが差別化の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIの創造性が高まる中で、人間が果たすべき役割は「発案者」から「編集長（Editor-in-Chief）」へとシフトしています。日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
- 「量」はAI、「質」は人間：アイデアの数を出す作業はAIに任せ、人間はその中から文脈適合性、倫理的妥当性、実現可能性を評価する「目利き」の力を磨くこと。
- ガバナンスの確保：AIが生成したアイデアをそのまま製品化するのではなく、商標・意匠・著作権の観点から法務チェックを行うプロセスを業務フローに組み込むこと。
- 独自性の付与：汎用的なモデルの出力結果に、自社の「現場の知見（ドメイン知識）」や「顧客の声」を掛け合わせることで、他社が模倣できない真の価値へと昇華させること。
AIは「平均的な人間」より創造的かもしれませんが、その出力を社会実装し、ビジネス価値に変えるのは、依然として「高度な判断力を持った人間」の仕事です。