生成AIに「何を委ねないか」——コーポレートコミュニケーション設計の現場から
- AI導入の本質的な問いは「何ができるか」ではなく「何を委ねないか」の判断基準を設定することにある
- 委ねる領域の共通点は「構造的に正解が導出できる工程」か「中間生成物」であること
- 委ねない領域の共通点は「文脈依存」「関係性の中の判断」「意思と責任を伴う判断」の3つ
- 制作コストはAIで下がる。しかし上流の編集判断——何を、誰に、どう伝えるか——の価値は下がらない
- ｢何を委ねないか｢の定義は、自社が何で勝負しているかの再確認になる
- 問いの所在
生成AIに「何ができるか」を論じた記事は、もう十分にある。
私たちが日々向き合っているのは、もっと手前の問いで、「何を委ねないか」の判断基準をどう設定するか、という問題だ。
これは技術選定の話ではない。「自分たちは何に対価をもらっているのか」という、事業の根幹に関わる問いである。
ツールが高性能になるほど、その線引きは曖昧になると同時に重要になってくる。
本稿では、コーポレートコミュニケーションの戦略設計を専業とするundergraffiti.が、自社のワークフローの各工程において生成AIとどのような関係を築いているかを、実務の視点から整理してみたい。
- ワークフローの全体像
私たちのワークフローは、大きく2つのフェーズで構成される。
戦略・要件定義フェーズ： RESEARCH（事業を理解する） → CONCEPT（価値を定義する） → DIRECTION（方向を合意する）。このフェーズの完了時にGATE（方針承認）を設け、戦略フェーズで定めた判断軸をクライアントと合意する。
実装フェーズ： DESIGN（形にする） → DELIVERY（資産にする） → REVIEW（検証し改善する）。
生成AIとの付き合い方は、この工程のどこにいるかで明確に変わってくる。
各工程ごとに「委ねていること」と「委ねないこと」を具体的にみていきたい。
- 戦略・要件定義フェーズ——AIが効く工程、人間が握る工程
RESEARCH：事業を理解する ── AI活用度◎
ここが最も積極的にAIを活用しているフェーズである。
市場調査の初動 競合分析のベースライン、業界構造の整理、公開情報の収集と要約。調査の初動スピードを数時間単位で短縮できる。
財務データの構造化 市場セグメンテーション、TAM/SAM/SOMの試算、財務データの整理と可視化。情報の網羅性と計算精度が求められる工程で、AIは正確で速い。
思考の壁打ち 戦略仮説の検証、論点の網羅性チェック、ブレインストーミング。AIは「思考を外部化する装置」として機能する。自分の頭の中にある構造を、対話を通じて言語化し、漏れを発見するのに役立っている。
ただし、RESEARCHにおいてもAIの出力をそのまま採用することはない。出力されたフレームの「どこに重心を置くか」——何を深掘りし、何を捨てるか——を決めるのは人間の仕事だと考えている。
CONCEPT：価値を定義する ── AI活用度△
ここからAIの役割は限定的になる。
叩き台の生成には使うコンセプトの初期仮説、コピーの素案、構成ロジックの検証。位置づけは「0→1」ではなく「0→0.3」。そこから方向性を絞り、叩き、最終的に別物にする。素材であって、成果物ではない。
しかし、価値の定義そのものは委ねない 事実の集約から導かれた構造的ギャップを、新しい意味に変換する工程——本質の翻訳、視点の転換、核となるストーリーの言語化。「この事実群をどう束ね、どんな意味を与えるか」は、経験と直感、そしてクライアントとの対話の蓄積に依存する。AIが出すのは「ありえる選択肢」であって、「この企業にとっての正解」ではない。
DIRECTION：方向を合意する ── AI活用度✕
この工程では、AIは使わない。
方向の合意とは、クライアントの組織内で判断軸を共有し、意思決定者の承認を得るプロセスだ。ここで求められるのは、相手の組織力学——誰が実質的な意思決定者か、担当者と承認者の関係はどうか、社内にどんな政治的力学が働いているか——を読み取り、提案のタイミング、粒度、順序を設計する判断である。
これは関係性の中にしか存在しない情報を前提とする。データからは導出できない。
GATE：方針承認 ── AI活用度✕
GATEは、戦略フェーズで定めた判断軸をクライアントと合意するマイルストーンだ。ここを通過しなければ実装フェーズには進まない。
「この方向で行く」と宣言し、その結果に責任を持つ行為は、人間にしかできない。意思決定には覚悟が伴う。覚悟は計算から生まれない。
- 実装フェーズ——エンジニアとデザイナーのAI活用
DESIGN：形にする ── AI活用度◎
実装フェーズに入ると、AIの活用度は再び上がる。
エンジニアとデザイナーは、コーディングの補助、デザインの初期探索、プロトタイプの高速生成など、制作実行の各工程で生成AIを積極的に活用している。実装フェーズにおけるAIは、戦略フェーズで定めた判断軸を「正確に、速く」形にするための加速装置として機能する。
ただし、ここでもクリエイティブの最終判断——トーン、世界観、一語の選択が成果物全体の品格を決める瞬間——は人間が握る。
DELIVERY：資産にする ── AI活用度◎
ガイドライン整備、運用ルールの形式知化、アセットライブラリの構築。これらの工程でもAIは効率化に貢献する。
REVIEW：検証し改善する ── AI活用度△
検証データの収集と整理にはAIを活用する。しかし「この数値をどう読み、次に何を変えるか」の改善判断は人間の仕事だ。データが示すのは事実であって、方向ではない。
実装フェーズにおけるエンジニア・デザイナーのAI活用については、別稿で詳述する予定だ。
