投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、定型業務の自動化からクリエイティブ領域の支援へと広がりを見せています。本稿では、プロの写真家がChatGPTを「コンセプト立案」や「ライティング計画」に活用している事例を起点に、専門職がAIを実務でどのように使いこなすべきか、日本企業の文脈に置き換えて解説します。
クリエイティブの「0から1」を支援する壁打ち相手
著名なファッションフォトグラファーであるLindsay Adler氏が紹介するChatGPTの活用法は、多くの日本企業が抱える「企画・構想段階の停滞」を解消するヒントになります。彼女は撮影コンセプトのブレインストーミングやムードボード（イメージボード）の言語化にAIを利用しています。
日本の組織では、新規事業やプロダクトデザインの初期段階において、アイデア出しや合意形成に多くの時間を費やす傾向があります。ここでLLM（大規模言語モデル）を「壁打ち相手」として活用することで、抽象的なイメージを具体的な言葉に落とし込むプロセスを加速できます。AIは疲れることなく多様な切り口を提示するため、人間のバイアスを取り除き、想定外のアイデアを誘発する触媒として機能します。
専門知識の言語化と事前シミュレーション
興味深いのは、単なるアイデア出しにとどまらず、「ライティング（照明）の分析」といった技術的な計画策定にもAIが活用されている点です。特定の雰囲気を出すために必要な機材や配置をAIに提案させることは、物理的な試行錯誤の回数を減らすことにつながります。
これを一般的なビジネスに置き換えれば、エンジニアがシステムアーキテクチャの構成案をAIにレビューさせたり、製造業の現場担当者が工程手順の素案を作成させたりすることと同義です。熟練者（職人）の暗黙知をAIの広範な知識ベースと照らし合わせることで、標準化や教育コストの削減にも寄与する可能性があります。
著作権とハルシネーションのリスク管理
一方で、クリエイティブ領域でのAI活用には慎重なガバナンスが求められます。特に画像生成や具体的な表現に関わる場合、既存の著作物との類似性が問題となるリスクがあります。日本の著作権法はAI学習に対して比較的寛容ですが、生成物の利用に関しては、依拠性と類似性の観点から侵害リスクが存在します。
また、AIが提案する技術的なアドバイス（例：照明の物理的な挙動など）が常に正しいとは限りません（ハルシネーション）。AIはあくまで「提案者」であり、最終的な品質責任と意思決定は人間が担うという「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の徹底が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織が得られる実務的な示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「代替」ではなく「拡張」のツールとして位置づける
「AIに仕事を奪われる」という懸念に対し、経営層は「AIは専門家の能力を拡張し、付加価値の高い業務（撮影や最終判断）に集中させるためのツールである」というメッセージを明確にする必要があります。
2. 暗黙知の形式知化プロセスへの組み込み
職人芸や属人化しがちな業務フローにおいて、AIを介在させることでプロセスを言語化・可視化できる利点があります。ベテラン社員のノウハウをAIへのプロンプト（指示文）として蓄積することは、技術継承の一助となります。
3. クリエイティブ領域におけるコンプライアンス指針の策定
マーケティング部門や開発部門がAIを活用する際、どこまでをAIに任せ、どの段階で人間が権利確認やファクトチェックを行うか、具体的なガイドラインを設けるべきです。特に外部公開する成果物については、AI生成物であることを明示するかどうかも含め、ブランド毀損リスクを考慮した運用フローの確立が急務です。