どれだけAIが進化しても、いまの使い方のまま、なんでも一発で仕上がるわけではない。これは日々AIを実務に使い込んでいるからこそ言える。むしろ、AIをよく知っている人間ほど「ここは任せられる」「ここは自分が仕上げる」という線引きが見えている。そして厄介なのは、その線が毎年のように動くことだ。今回は、実際の制作現場でその境界線に触れた二つの体験を紹介したい。
ケース1｜印刷入稿データは、画面では完璧に見える
まず驚いたのは、印刷用の入稿データづくりだ。300dpi以上の解像度でトンボ（トリムマーク）を付け、ネット印刷向けにそのまま入稿できるPDFを書き出す——これがAIでできてしまう。ここまでは正直、感心した。
ところが、実際に刷ってみると話が違った。画面上では申し分ないのに、印刷物にすると何か所もボヤけて見えるのだ。これでは使い物にならない。あれこれ試行錯誤したが、結局は人間がPhotoshopでデータを開き、細部を調整し直す必要があった。
ただ、これを「AIには印刷データが作れない」と結論づけるのは正確ではない。理由を掘り下げると腑に落ちる。PDFの器や、文字・図形といったベクターデータは、300dpi指定なら綺麗に出る。問題は、AIが生成した”画像”部分だ。これはピクセルの集まり（ラスター）なので、たとえ「300dpi」とタグ付けされていても、印刷解像度に耐える本当の描き込みがない。画面表示は72〜96dpi程度だから気づかないが、紙という高解像度の土俵に上がった瞬間に、そのソフトさが露呈する。
つまりこれは、AIの能力の限界というよりワークフローの問題だ。汎用の生成AIに”そのまま”入稿データを丸投げすれば通用しない。逆に、文字や図形をベクターで書き出す作り方に切り替えれば、AIでも印刷解像度は通る。どの工程を、どのツールに、どう任せるか——境界線の引き方ひとつで、結果はまるで変わる。
ケース2｜オリジナル地図は、間違い探しになる
もう一つは、イベント用のWebサイトやチラシに載せるオリジナル地図だ。Google マップをもとに、AIでオリジナルの案内図を作ることはできる。できなくはない。
ただ、現時点では、方角、道の名前、信号のあるなし、ランドマークの位置——このあたりの間違いがとにかく多い。一つ直せば別の一つがずれている、もはや間違い探しに近い。学習やツールが進めば、いずれ精度は上がっていくのだろう。だが”今この案件”に間に合わせるなら、人間がアナログで現地や地図を確認しながら描いたほうが、よほど早くて確実だ。
ここでも同じ構図が見える。AIが不可能なのではなく、いまの精度では最終成果に責任を持てない。だからこそ、事実の突き合わせや校正といった”間違えたら終わる”工程は、最終的な責任を人間が引き受ける前提で組み立てておく。この一線は、まだしばらく動かないだろう。
結論｜”境界線を引き直す力”は、AIが進むほど価値が上がる
シンギュラリティがいつ訪れるのか、正直、私には想像もつかない。ただ一つ確かなのは、AIに任せられる範囲は毎年広がり、その境界線が絶えず動き続けるということだ。
だから、ビジネスの現場で本当に問われているのは「AIか、人間か」という二択ではない。どこまでをAIに任せ、どこからを人間が仕上げるか——その境界線を、案件ごとに引き直せるかどうかだ。この設計力は、AIが進化しても陳腐化しない。むしろAIが賢くなるほど、任せられる領域が増え、線を引く判断の価値は上がっていく。
入稿データを刷って通用させること、地図を現地と照らして保証すること。その”最後の一歩”を、誰に、どう埋めさせるか。それを毎回きちんと設計できる人間こそが、これからのAI活用における勝ち筋になる。私はそう考えている。