投稿者 global-ai-media 
SNS上で話題を集める「絶対にバズらない画像を生成して」というAIへの逆説的な問いかけ。このネットミームは単なる遊びにとどまらず、企業が生成AIをマーケティングやコンテンツ制作に活用する際に直面する「出力の同質化」や「コントロールの難しさ」という本質的な課題を浮き彫りにしています。
「絶対にバズらない画像」が示唆する生成AIの特性
海外の掲示板やInstagramなどのSNSにおいて、ChatGPT（画像生成機能）に対して「絶対にバズらない（NEVER go viral）画像を作って」と指示する遊びが一部で話題になっています。あるユーザーがこのプロンプトを入力したところ、AIが出力したのは「ただのプリンターのグラフィック」でした。これは一見すると単なるネットミームですが、生成AIのアルゴリズムの特性を端的に表している興味深い事例です。
大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIは、膨大な学習データの中から統計的な確率に基づいて推論を行い、結果を出力します。「バズらない」という抽象的な指示に対して、AIは学習データの中で「最も感情を喚起しない、ありふれた特徴」を抽出し、無難で平均的な事物（この場合は事務用品）を生成しました。これはビジネスの視点で見れば、「AIは明確な意図や独自のコンテキストを与えられなければ、最も無難で平均的な結果を出力する」という特性を持っていることを意味します。
企業活用における「同質化リスク」と創造性のジレンマ
現在、日本国内でも多くの企業が、広告クリエイティブの制作、オウンドメディアの記事執筆、新製品のアイデア出しなど、さまざまな業務において生成AIの導入を進めています。コスト削減や業務効率化という観点では非常に強力なツールですが、ここで注意すべきは「コンテンツの同質化（没個性化）」というリスクです。
多くの企業が同じような汎用的なAIモデルを使用し、似たようなプロンプト（指示文）を入力すれば、生成される成果物のトーン＆マナーや構成は必然的に似通ってきます。効率化を追求するあまりAIに「お任せ」の状態で出力されたコンテンツは、前述の「ただのプリンターの画像」のように、誰の記憶にも残らない均質化されたものになりかねません。自社のブランド価値や独自性を担保するためには、AIの出力をそのまま採用するのではなく、人間の手による独自の視点の注入や編集作業がこれまで以上に重要になります。
ガバナンスと意図的なコントロールの難しさ
一方で、「炎上しない無難なコンテンツ」を意図的に作成すること自体は、企業のコンプライアンスやブランドセーフティの観点からは非常に重要です。しかし、生成AIに対して「～しないでください」といった否定形の指示（ネガティブプロンプト）を完璧に機能させることは、技術的に難易度が高いのが実情です。
さらに、日本国内では文化庁を中心にAIと著作権に関するガイドラインの整備が進められています。学習データの権利関係だけでなく、生成されたコンテンツが既存の著作物に類似して他者の権利を侵害してしまうリスクもゼロではありません。企業がAIを活用する際は、意図しない出力や権利侵害を防ぐため、AIにすべてを委ねるのではなく、最終的なチェックや責任を人間が担う「Human in the Loop（人間の介在）」のプロセスを業務フローに組み込むことが必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる、日本企業が生成AIを活用する上での重要な実務的示唆は以下の3点です。
1. 独自データの活用による差別化
汎用的なAIモデル単体では「平均的な出力」しか得られません。自社固有のノウハウ、顧客データ、ブランドガイドラインなどをAIと連携させる手法（RAG：検索拡張生成など）を取り入れ、自社ならではの文脈を持たせることが競争力の源泉となります。
2. 人間のクリエイティビティの再定義
AIが「無難な土台」を高速に作ることは得意ですが、「バズる（人の心を動かす）」コンテンツを生み出すためのエッジの効いたアイデアは、人間の深い洞察や創造性に依存しています。AIはあくまで思考の壁打ち相手や作業の効率化ツールとして位置づけ、人間はより付加価値の高い企画や意思決定に注力する組織設計が求められます。
3. 攻めと守りのガバナンス構築
日本の商習慣や厳格なコンプライアンス基準に適応するためには、社内における「生成AI利用ガイドライン」の策定が急務です。入力してはいけない機密情報の定義や、出力物の権利確認プロセスを明確にし、現場のエンジニアや担当者が安心してAIを活用できる環境（ガードレール）を整えることが、持続可能なAI活用の第一歩となります。