投稿者 global-ai-media 
生成AIによる文章作成が日常化する一方で、AIには「回顧録（Memoir）」のような個人の生々しい体験や感情に基づいた文章は書けないという議論があります。この「平均化への収束」というAIの性質は、ビジネスにおいてどのような意味を持つのでしょうか。AIが得意とする領域と、人間が担うべき「独自性」の境界線を、日本企業の視点から解説します。
「クリシェ」の生成と人間性の欠如
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、確率的に「もっともらしい」次の単語を予測することで文章を生成します。その結果、AIが生成する文章は、文法的にも論理的にも破綻がない一方で、どこかで見たことのあるような表現、すなわち「クリシェ（決まり文句）」の集合体になりやすいという特性があります。
元となるエッセイ『Sure, AI can ‘do’ writing. But memoir? Not so much』では、AIが小説や一般的な記事を書くことはできても、「回顧録（Memoir）」を書くことはできないと論じています。回顧録には、筆者自身の痛み、喜び、そして身体的な感覚（Qualia：クオリア）に基づいた、唯一無二の「視点」が必要だからです。AIは膨大なデータを「平均化」して出力することには長けていますが、特定の個人の、血の通った体験を再現することはできません。これは、AIが「意味」を理解しているのではなく、あくまで「パターンの統計的な処理」を行っているに過ぎないという事実を浮き彫りにしています。
ビジネスにおける「平均点」の功罪
この議論をビジネスの現場に置き換えてみましょう。AIが生成する「平均的でミスのない文章」は、定型的な業務においては極めて有用です。議事録の要約、社内メールのドラフト作成、一般的なコードの記述などにおいて、AIは日本の労働力不足を補う強力なツールとなります。ここでは「個性」よりも「標準化」や「効率」が求められるからです。
しかし、マーケティングやブランディング、新規事業のコンセプト立案といった「差別化」が生命線となる領域では、AIの「平均化」する性質がリスクとなります。競合他社も同じようなAIモデルを使っている場合、生成されるキャッチコピーや戦略案は似通ったものになりがちです。結果として、市場にありふれたメッセージばかりが溢れ、顧客の心に響かない「コモディティ化（陳腐化）」を引き起こす可能性があります。
日本企業特有の「ハイコンテクスト」とAIの限界
特に日本企業においては、組織文化や商習慣において「文脈（コンテキスト）」が非常に重視されます。いわゆる「空気を読む」文化や、取引先との長年の関係性に基づいた暗黙の了解などは、言語化されてデータセットに含まれていない限り、AIには理解できません。
例えば、顧客からのクレーム対応において、AIはマニュアル通りに丁寧な謝罪文を作成することはできますが、その顧客が過去にどのような経緯で信頼関係を築いてきたか、あるいは担当者間の微妙な温度感までは汲み取れません。AIによる表面的な「共感」の模倣は、かえって顧客の心証を損ねるリスクすらあります。これはAIガバナンスやリスク管理の観点からも、決して無視できない問題です。
AI時代の「編集者」としての人間
AIが「回顧録」を書けないという事実は、裏を返せば、私たち人間にしか生み出せない価値がどこにあるかを示唆しています。それは、独自の体験に基づいたストーリーテリングや、複雑な利害関係や感情を調整する力、そして責任を持って最終的な意思決定を下すことです。
今後、ビジネスパーソンには、AIが出力した「80点のドラフト」に対し、自社の理念や独自の文脈、そして倫理的な配慮を加える「編集者（Editor）」としての能力が求められます。AIを「正解を出すマシン」としてではなく、「思考の壁打ち相手」や「素材の提供者」として捉え直すことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の点を意識してAI活用を進めるべきでしょう。
- 「効率化」と「差別化」の分離：メール作成や要約などの定型業務（効率化領域）ではAIを積極的に活用し、ブランドメッセージや戦略立案（差別化領域）では人間が主導権を握るという、明確な役割分担を行うこと。
- ナラティブ（物語）の自社保有：自社の創業ストーリーや企業文化、社員の想いといった「固有の物語」は、AIには生成できない資産です。これらを安易にAIに丸投げせず、人間の言葉で語り続けることが競争力の源泉となります。
- 「Human-in-the-Loop」の徹底：AIの出力内容に対し、必ず人間が最終確認を行うプロセスを業務フローに組み込むこと。特に日本の商習慣では、ファクトチェックだけでなく「礼儀」や「文脈」のチェックが必須です。
- ガバナンスと著作権への配慮：AIが生成する「クリシェ」は、既存の著作物と類似するリスクも孕んでいます。法務・知財部門と連携し、生成物の利用ガイドラインを策定・運用することが重要です。