投稿者 global-ai-media 
ニューヨーク近代美術館（MoMA）に展示された、詩人サーシャ・スタイルズ氏によるAIを用いた作品が注目を集めています。一世代前のモデルであるGPT-2を活用したこの事例は、単なる自動化ではなく、人間の創造性を拡張する「共創」の可能性を示しており、効率化偏重になりがちな日本企業のAI活用に新たな視点を提供しています。
MoMAが認めた「AIとの共創」という価値
Scientific Americanの記事が取り上げたのは、詩人でありアーティストのサーシャ・スタイルズ（Sasha Stiles）氏の取り組みです。彼女の作品は、AIを単に「詩を自動生成するツール」として使うのではなく、人間の思考プロセスを刺激し、拡張するためのパートナーとして位置づけています。この作品が現代アートの殿堂であるMoMAに展示された事実は、生成AIのアウトプットそのものの質だけでなく、人間とAIが相互作用する「プロセス」自体に高い価値が認められ始めたことを意味します。
最新モデルだけが正解ではない：GPT-2活用の実務的教訓
技術的な観点で特筆すべきは、スタイルズ氏が使用したモデルが、現在の主流であるGPT-4などではなく、数世代前の「GPT-2」をベースにしている点です。ビジネス現場では、常に「最新・最大」のモデル（State-of-the-Art）を求めがちですが、この事例は「目的に合致していれば、枯れた技術や小規模なモデルでも十分な、あるいはそれ以上の価値を出せる」ことを示唆しています。
企業の実務においても、最新の大規模言語モデル（LLM）は高コストで推論速度が遅いという課題があります。特定のタスクやドメイン（この場合は詩作）に特化させるのであれば、パラメータ数の少ないモデルや旧世代のモデルをファインチューニングする方が、コストパフォーマンスや制御のしやすさ（Controllability）において優れている場合があります。これは、昨今の「Small Language Models（SLM）」への注目ともリンクする重要な視点です。
業務効率化の「その先」へ：日本企業が脱却すべきマインドセット
日本のビジネスシーンにおける生成AIの活用は、議事録作成や翻訳、コード生成といった「業務効率化（時短）」に主眼が置かれがちです。もちろん、労働人口減少が進む日本において生産性向上は急務ですが、スタイルズ氏の事例は、AIが「創造性の拡張」や「新規価値の創出」に寄与することを示しています。
例えば、新商品開発のアイデア出し、キャッチコピーの案出、あるいは経営戦略の壁打ち相手としてAIを活用する場合、AIが出した答えをそのまま採用するのではなく、それをトリガーとして人間の発想を広げることが重要です。AIを「正解を出すマシン」ではなく「異質な視点を提供する同僚」として扱う組織文化の醸成が、次のイノベーションを生む鍵となります。
著作権とガバナンス：アートから学ぶリスク管理
AIによる創作活動は、常に著作権の問題と隣り合わせです。スタイルズ氏の作品も、AIと人間の寄与率やオリジナリティの所在という点で議論を呼び起こすテーマを含んでいます。日本国内においては、著作権法第30条の4により学習段階での著作物利用は柔軟に認められていますが、生成されたアウトプット（依拠性と類似性がある場合）の取り扱いには注意が必要です。
企業がマーケティングやクリエイティブ領域でAIを活用する際、「AIが生成したものをそのまま世に出す」ことは、著作権侵害のリスクだけでなく、ブランド毀損のリスクも伴います。人間が最終的な編集・確認・修正を行う「Human-in-the-Loop」のプロセスを業務フローに組み込むことは、品質担保だけでなく、コンプライアンスやリスク管理の観点からも必須の要件と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者が持ち帰るべきポイントは以下の通りです。
1. 活用目的の多角化：
コスト削減や効率化だけでなく、「人間の能力拡張」や「付加価値創造」の文脈でAIプロジェクトを立ち上げること。特にR&Dや企画部門においては、AIを触媒としたアイデア創出プロセスを設計すべきです。
2. 「適材適所」のモデル選定：
常に最新・最強のモデルを使う必要はありません。タスクの性質、コスト、レスポンス速度、そしてセキュリティ要件を考慮し、オープンソースモデルや軽量モデルの活用も視野に入れた現実的なアーキテクチャ選定が求められます。
3. ガバナンスと創造性の両立：
著作権や倫理的なリスクを回避するために、AI任せにせず、必ず人間が介在するプロセスを構築すること。これはリスク対策であると同時に、AIのアウトプットに自社独自の文脈や魂を吹き込む工程でもあります。