投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む中、多くの企業が業務効率化の恩恵を受けています。しかし、LLM（大規模言語モデル）の特性上、生成されるアウトプットは「ミスのない、しかし平均的な」ものになりがちです。本稿では、Psychology Todayの記事が提起する「AIによる思考や表現の均質化」という課題を出発点に、日本企業が効率性を追求しつつも、自社独自の価値や競争力を維持するために意識すべき戦略について解説します。
LLMがもたらす「平準化」という功罪
生成AI、特にLLM（Large Language Models）は、膨大なテキストデータを学習し、確率的に最も「ありそうな」単語の並びを予測して出力します。この仕組みは、文章の文法的な誤りや論理の飛躍（＝ミスの谷）を埋めてくれる一方で、人間ならではの突飛な発想や鋭い表現（＝創造性のピーク）をも削ぎ落としてしまう傾向があります。
元記事『How to Resist Losing a Bit of “Me” in the Era of LLMs』でも指摘されているように、LLMによる推敲は文章のエッジを丸め、結果として「ジェネリック（一般的・凡庸）」な成果物を生み出します。ビジネスの現場において、これは「誰にとっても読みやすく、無難なドキュメント」が瞬時に作れるという大きなメリットがある反面、他社との差別化が困難になるという深刻なリスクも孕んでいます。
日本企業の「失敗を恐れる文化」とAIの親和性・危険性
日本企業には、稟議書や報告書、対外的なメールにおいて、形式的な正確さや「失礼のなさ」を重んじる文化が根強くあります。この点において、ChatGPTやMicrosoft Copilotなどの生成AIは、日本のビジネスパーソンにとって強力な武器となります。誤字脱字を減らし、トーン＆マナーを整える作業はAIに任せることで、劇的な業務効率化が実現できるからです。
しかし、新規事業のアイデア出しやマーケティングコピーの作成、あるいは企業のビジョン策定といった「独自性」が価値の源泉となる領域までAIに過度に依存すると、危険信号が灯ります。すべての企業が同じようなプロンプト（指示文）で同じようなAIモデルを使えば、市場に出てくるメッセージや商品は似通ったものになり、コモディティ化が加速します。「失敗はないが、面白みもない」提案は、グローバル競争や変化の激しい市場環境においては致命傷になりかねません。
「平均」からの脱却：AI時代の人間中心アプローチ
AIガバナンスや倫理の観点からも、生成物の著作権やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは議論されていますが、今後は「凡庸化のリスク」も品質管理の重要な観点となります。
実務においては、AIを「ゼロからイチを生み出す代行者」としてではなく、「平均点までの底上げツール」として位置づけることが肝要です。例えば、ドラフト作成まではAIに任せ、そこから人間が独自の知見、企業の歴史的背景、あるいは感情的なフック（共感を呼ぶ要素）を「上書き」していくプロセスが求められます。
エンジニアリングの現場でも同様です。GitHub Copilotなどが提案するコードは「よくある実装」としては優秀ですが、特定のドメイン知識や特殊な制約条件下での最適解ではない場合があります。AIの出力を鵜呑みにせず、人間の専門性で「尖らせる」工程こそが付加価値となります。
日本企業のAI活用への示唆
LLMの導入が一巡し、活用フェーズに入った今、日本企業の意思決定者や実務リーダーは以下の点を意識すべきです。
- 適材適所の明確化：定型業務（議事録、要約、翻訳、定型メール）ではAIによる「平準化・効率化」を徹底する一方、差別化が必要な業務（戦略立案、ブランディング、UXデザイン）では、AIの出力をあくまで「たたき台」とし、人間の介入度合いを高める運用フローを設計する。
- 「違和感」を大切にする人材育成：AIが提示する「もっともらしい正解」に対し、「自社のらしさがない」「ありきたりである」と批判的に評価し、修正できるスキル（AIリテラシーに加え、ドメイン知識と美意識）を持つ人材を評価・育成する。
- 独自データの活用（RAG/ファインチューニング）：汎用的なモデルをそのまま使うのではなく、社内ナレッジや過去の独自データを参照させるRAG（検索拡張生成）や、自社データによる追加学習（ファインチューニング）を行い、AI自体に「自社の色」を反映させる技術投資を行う。
AIは強力なコパイロット（副操縦士）ですが、行き先を決め、独自の航路を描くのはあくまで人間（パイロット）です。「自分たち（Me）」を失わず、AIを使いこなす姿勢が問われています。