AIに“全部”やらせると、なぜ平均しか出てこないのか

2026年7月1日 17:50

私はいま、一人で複数のAIを「部署」のように使い分けて、開発の仕事を回しています。
要件定義を一緒に詰めるAI、コードを書くAI（Codex）、文章のたたき台を出すAI。
役割を分けて働いてもらうと、一人でも驚くほど前に進みます。

でも、ひとつだけ手放していない仕事があります。
「何を作るか」「誰に、なぜ」を決めるところです。ここは、いまもAIに渡していません。

「どこに線を引くか」に値段がつく

有名な逸話があります。
あるとき大きな機械が止まり、呼ばれた専門家がチョークで一本、線を引いた。「ここを直せ」と。
請求は高額でした。内訳は、線を引く作業に少し、「どこに引くか分かっていること」にほとんど。

私がAIを使っていて、いつも思い出すのがこの話です。
AIは、線をきれいに引くのは速い。でも「どこに引くか」は教えてくれません。

AIに「いい感じに作って」と頼むと、たいてい無難なものが返ってきます。
それっぽいけれど、誰のものでもない。最大公約数だからです。

例えば、記事の表紙画像。AIに任せると、当たりさわりのない絵が出ます。
私の場合、実際に手応えがあったのは「文字を主役にして、問いを投げかける」という型でした。
これはAIが提案したものではなく、読む人の気持ちを想像して、私が決めたものです。

文章もそうです。コードを書くAIは、正確なものを速く仕上げてくれます。
でも「この切り口なら刺さる」という発想や、最後のひと匙の“味”は、人間が足さないと出てきません。

売れるもの、刺さるものは、たいてい平均の外側にあります。
そして平均の外側は、「この人のこの困りごと」を知っている人間しか狙えないのです。

私の役割分担はこうです。

大事なのは順番です。
「AIに何を作るか考えさせる」と、着地点は平均になります。
発想を人間が握り、実装をAIに渡すから、平均を一段超えられる。
逆にすると、速いけれど凡庸なものが量産されます。

かつて自動化が進んだ工場でも、最後は人を呼び戻したと言われます。
速さや正確さでは替えがきいても、「何を、なぜ」を決める仕事は人に残った。
いまのAIとの付き合い方も、私はそれと同じだと思っています。

AIは、私の仕事を確かに何倍にもしてくれました。
それでも、一番大事なところ ―― 何を作るかを決める仕事は、まだ手元に置いています。
たぶん、ここを手放さないことが、AIを使い倒すコツなのだと思います。

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