AIによる均質化で問われる「人間らしさ」と「ブランドの個性」
博報堂ＤＹホールディングス 執行役員/CAIO 兼 Human-Centered AI Institute代表の森正弥が、業界をリードするトップ人材と語り合うシリーズ対談「Human-Centered AI Insights」。
今回は、AIを活用したソリューション提供を行うTokyo Techies CEO ドバ・ドゥック氏と、デジライズ代表取締役であり専門家としてAIに関する情報発信を行う茶圓 将裕氏に「AI時代の情報収集の在り方」についてお話を伺いました。
経営者が手を動かし、現場を理解することでAI活用が進む
- 森
- 最初に、AIの最新動向についてお伺いします。お二人はグローバルの潮流もいち早くキャッチアップされていると思いますが、2026年は具体的にどのような技術や活用事例が注目を集めるとお考えでしょうか。
- ドゥック
- 2026年はAIで立派なデモを作る段階から、実際に現場で機能するAIワークフローを定着させる年になると考えています。これまでを振り返ると、モックアップで満足してしまい、大きな成果に結びつかなかった経験が多くありました。しかし、その過程で「なぜ失敗したのか」を具体的に整理できたことは大きな収穫だったと思います。今年はその学びを踏まえて、どこに投資とリソースを集中するかが問われるフェーズに入っていくのではないでしょうか。
AIコーディングエージェントが浸透してきた一方で、特にジュニア層のエンジニアでは自分であまり深く考えずにAIの出力をそのまま信じてしまう傾向が見られます。これからは、AIを使いこなすだけでなく、全体像を描いて判断できる「目利き力」やAIリーダーシップを育てることが重要になるでしょう。
- 茶圓
- 私自身、AIの研修やコンサルティングを行う立場で大企業から中小企業まで幅広く見てきましたが、ニュースで取り上げられる一部の先進企業を除けば、現場レベルでのAI活用はまだ模索段階にあると感じています。
汎用型AIが現場に浸透する一方で、AIによる業務効率化によって生まれる空いた時間に新たな仕事が割り当てられ、結果的に労働負荷が増大するケースも見られるようになりました。中には、業務が早く終わっても報告せず、時間をやり過ごす人もいるなど、AI導入の本来の目的から外れたケースも見られるようです。そのため、今後は成果やアウトプットを正しく評価する仕組みの見直しが不可欠になると思います。
- 森
- ドゥックさんは、東南アジアと日本の開発現場の双方を知っておられますが、今後エンジニアの開発現場はどう変化していくとお考えですか？
- ドゥック
- 私はエンジニア出身ですが、経営に携わるなかで開発の時間を確保するのはなかなか容易ではないのですが、生成AIを活用し、自ら学びながら手を動かすことで、わずか3ヶ月でプロダクトを完成させることができました。
重要なのはAIのトレンドを追うことではなく、実際に手を動かして「エンジニアの感覚を理解すること」になるのではないかと。私自身も最近は約20％の時間を開発に充てており、経営者が現場を理解してAIを導入する流れが広がれば、日本企業のAI活用はさらに進むと感じています。
- 森
- ちなみに日本と東南アジアを比較した際、AIを活用した開発における違いは何かありますか？
- ドゥック
- 東南アジアでは、AIの導入ハードルが比較的低いと感じています。リスクやプライバシーポリシーに対する意識はありつつも、「まずは試してみよう」という前向きな姿勢を持つ国が多いのが特徴です。特にベトナムでは、「とにかくやってみて、うまくいかなければ直せばいい」という楽観的で行動力のある国民性が強く、試行錯誤のスピードも非常に速い。政府による支援や補助金制度も充実しており、2～3人の少人数スタートアップでもビジネスを立ち上げやすい環境が整っています。
- 森
- AI時代において、ますますグローバル化が求められていますが、日本企業は今後どのような立ち位置を目指すべきだと茶圓さんはお考えでしょうか？
- 茶圓
- AI産業を半導体、クラウド、LLM（大規模言語モデル）、アプリケーションの4階層で捉えたときに、日本は圧倒的な強みを持つIPや金融・医療といった特定のバーティカル領域に特化したアプリレイヤーにリソースを集中すべきだと思います。グローバル展開を狙うなら、日本独自のアニメや漫画などのIP資産を活用した展開が鍵になってくるのではないでしょうか。
AI-Ready化の前に必要なのは「APIの整備」
- 森
- お二人は「経営判断する立場」として、AIに関する情報をどのように収集されているのか教えてください。
- 茶圓
- 私はSNSを中心に情報収集を行っていて、何か良さそうなツールがあれば実際に触れてみます。話題のものはみんなが投稿しているので「本当にトレンドになっているのか」もすぐ判断できるんですよ。
ただ、SNS上の情報と現場で異なることもあるので、営業先や展示会などで実際のユーザーの声や課題を直接ヒアリングしたり、有識者の話を聞いたりするのはとても大事だと思います。なので、私は「SNS」「現場」「有識者」 の3つの軸で常に情報を収集・整理しています。
- ドゥック
- 私も似たような形で情報収集に取り組んでいますが、特に意識しているのは「英語で情報を読むこと」です。というのも、日本語で報じられる頃にはすでに一歩遅れていると感じているので、ポッドキャストなどで英語の一次情報に触れるように心がけ、気になるテーマは深掘りして聴くようにしています。
- 森
- 2025年は「AIエージェント元年」と言われましたが、今年はどのようにしてAIエージェントが浸透してくると思われますか？
- 茶圓
- AIエージェントは人によって定義が異なり、様々なサービスが一括りに「AIエージェント」と呼ばれ、混乱を招きやすい状況にあると思います。まずはAIエージェントの概念や機能を明確にし、共通認識を持つ必要があるのではないでしょうか？
また、日本ではトップダウンの文化が強いため、AIエージェントによる自律的な業務連携はすぐには進まず、大手SaaSなどの既存ツールに統合されたエージェントが浸透していくほか、自然言語の指示だけで完結し、非エンジニア職の業務に貢献するようなエージェントの存在感が増していくと考えています。
- 森
- AIエージェントの普及を加速させる起爆剤は何だと思いますか？
- 茶圓
- 既存の業務ツールと汎用型AIをどう連携させるかがポイントになります。大手外資系ツールを導入している企業では比較的スムーズに連携できますが、国産ツールや自社開発のシステムは技術的な面で汎用型AIとの接続が困難なことが多いのが現状です。
こうしたなかで、起爆剤となり得るのはAIエージェント技術の進化です。特にログイン情報を渡して画面操作を行う方式が進化すれば、ツール連携の課題を一気に解決できる可能性があります。ただし、見た目では分からない悪意ある命令やコードを誤って実行してしまうなど、セキュリティ上のリスクも存在します。
どんなに技術が進化しても、利用規約やガードレールの整備が追いつかなければ、どこかで重大なインシデントにつながる恐れがある点が最大の懸念点だと言えます。
- ドゥック
- 現実的な観点として、エンド・ツー・エンドのワークフローが実現できないと、AIエージェントの導入は全く意味がないと思っています。重要なのは、「トレーサビリティを備えたワークフローをどこまで構築できるか」という点です。その実現のためには、単独のAIエージェントでは不十分で、複数のエージェントが連携し合う仕組みを作ることが求められるでしょう。
しかし国産ツールや自社システムにはそもそもAPIがなかったり、ドキュメントが整備されていなかったりするケースが非常に多い。弊社が担当した案件では、API仕様書を開示してもらうだけでもNDAの締結に約3か月かかることもあり、現場での大きなボトルネックになっています。
- 森
- データのAI-Ready化が叫ばれる一方で、現場では肝心の自社システムがAPIを整備しておらず、AIの連携に対応できていないという根本的な課題があるわけですね。こうした課題を解決していくことが、今年のテーマになるかもしれません。
- ドゥック
- 今までの日本では、「自社の業務に合わせてフルカスタムで作ってほしい」というテイラーメイド型のソフトウェア開発が一般的でした。しかし、私自身がSaaSツールを出してみて実感したのは、単体の独立したソフトウェアを作るだけでは広がらないということでした。
スケールさせていくうえでは、自社SaaSとして単独で提供するよりも、既存のマーケットプレイスにプラグインや拡張機能として提供することが重要になります。AIエージェントも同様に、他のツールと自然とつながり、簡単にインテグレーションできる形にしないと広がっていかないのではないでしょうか。
- 茶圓
- ただ日本企業の現状を見ると、AIと外部システムを接続する共通規格であるMCP（Model Context Protocol）対応ができているツールは、ごく一部の先進的な企業を除いてほとんど存在しません。
本当にインパクトが出るのは、介護や製造、流通といった年間収益が何百億円規模に上る基幹産業向けツールが、マーケットプレイスの流れに乗ったときです。そこが動けば、日本経済全体に大きな波及効果が生まれるでしょう。とはいえ、まだまだMCP自体が浸透しておらず、グローバルとのギャップが際立っているのが実情だと言えます。
AIによる均質化・同質化で人間の価値や個性はどこに宿るのか
- 森
- AIエージェント以外にも、お二方が注目されている領域やユースケースがあれば、ぜひ教えていただけますでしょうか。
- ドゥック
- 私が可能性を探っているのは、AIを活用したホームスクーリングです。現在は「教師不在のコースを作ったらどうなるか」という企業の依頼でPoCを進めています。
これからの世代はAIと共に学ぶ時代になることから、従来の座学中心の学び方を見直す必要があります。AIを組み合わせ、暗記や試験合格といった指標にとどまらない、生徒一人ひとりに合った柔軟な学びを提供できる可能性を秘めています。
あと、もうひとつ期待しているのがSLM（Small Language Model、小規模言語モデル）です。例えば、教室という限られた空間の中でSLMを導入すれば、先生の喋り方や動き方を、その場でより高度に解析できるのではと考えています。
- 茶圓
- 私が注目しているのは音声と動画の分野です。テキスト型チャットボットは普及していますが、電話対応や音声インターフェースはまだまだ発展途上です。私は動画プラットフォームで情報発信もしていますが、音声クローンや動画自動生成の精度が向上すれば、将来的には撮影不要での動画を自動生成できるようになるかもしれません。
また、スマートグラスのようなデバイスがもっと広がれば、ハンズフリーのAI活用が加速するでしょう。そういう意味では、2026年は「音声AI元年」になる可能性を感じています。
さらに顔と声を登録するだけで自然な動画が量産できるサービスが登場すれば、ウェビナー領域への応用・市場拡大が起きると予測しています。一方で、コンテンツの均質化・同質化が進み、逆にリアルな交流や対面での会話の価値が再評価されると感じています。
- 森
- 博報堂ＤＹグループには映像制作のAIエキスパートがいて、自分で精緻なプロンプトを作り、独自性のある表現を引き出す創意工夫を行っています。例えて言うなら、「下手ウマ」のような、一見下手なのに味があるという矛盾した概念も映像として実現できています。
VLM（視覚言語モデル）などの進化により誰でも高品質な映像を生成できるようになっていますが、そのVLMのバージョンが上がり、さらに高品質かつ一貫性のある映像が生成されるようになるとその過程で意図して表現しようとした独特の揺らぎや個性、味が一定の方向に収束されていって薄れ、オリジナリティある表現の維持が難しくなるという課題がわかってきました。いわゆる「均質化」「同質化」といわれる現象です。生成される映像のクオリティはあがっているのだけど、あがった先で表現できる揺らぎの幅が小さくなっている。博報堂ＤＹグループは長年の創造性に関するアセットをベースにこの均質化を克服する方法論やソリューションを開発しており、ここでの価値創出を売りにできていますが、単に盲目的に使っているだけでは企業としての差別化は難しくなるでしょう。
映像制作は顕著に進みすぎている例ですが、AI活用全般においてもこの均質化の問題は今後、避けられなくなってくる課題かと思います。お二人がAIを活用される際、独自性やオリジナリティを保つためにどのような点を意識されていますか？
- 茶圓
- AIによる均質化が進むまでの期間こそが勝負だと考えています。おそらく3年から5年、場合によっては10年くらいかかるでしょう。それまでに歴史やストーリー、ブランドの積み上げができるかどうかが鍵になります。
そうなると、大企業は長年の歴史や文化、ブランド資産を持っていますが、スタートアップや中小企業は積み上げが少ない。なので例えば特定の分野のインフルエンサーとしてブランディングするなど、別の形で独自性を作るしかないのではというのが個人的な見解です。
- ドゥック
- オリジナリティを出すためにも人間ならではの強みが大切だと思います。人間ならではの強みは、創造性や感情への共感、直感的な気づきにあります。例えばお客さまの表情を見て「ここで困っているな」とAIが直感的に理解するにはまだ難しく、人間関係の構築には対面の場が重要になるでしょう。また、データで完結する領域ではコピーされる懸念がありますが、IoTやハードウェアのように物理的制約がある領域では独自性を保ちやすくなります。
弊社が手がける介護向けソリューションでも、服薬説明やカスタマーハラスメント対応など、人間の判断と関わりが重要な部分は、AIには簡単に置き換えられない人間の強みであり、そこを中心にオリジナリティを出していくべきと考えています。
AIに最終決定を委ねず、ガードレールの設計が不可欠
- 森
- 成果物の均質化という課題も生まれてきている中、お二人の話も踏まえると、人間が持つ感性やノウハウをプロセスにどう組み込むかを考える、前段における、あるいは上位レイヤーにおけるそもそもの設計が重要になってくるかと思います。そう考えると、今後企業に求められるのは「AIのアウトプット」と「自社のブランド・パーパス・価値観」をどう組み合わせて、他にはない世界観を生み出すかというグランドデザインなのではと、お二人の意見を聞いて感じました。
先ほどドゥックさんは、IoTやハードウェアについて話されていましたが、今年は「フィジカルAI」というキーワードで注目を集めることにもなりそうな、ロボティクスのトレンドはどういう風に見られていますか。
- ドゥック
- ロボティクスを本格的に活用するには、現場の実務的な課題解決が先決だと考えます。近年、需要が急増するデータセンター分野では、空き地や駐車場に設置するだけで稼働可能で、高収益を上げる「コンテナ型GPUクラスター」への関心が高まっています。AIロボティクスを支えるインフラが整いつつあるような印象もあります。
しかし現場では、水漏れ検知や振動感知など基本的なセンサー環境が未整備なケースがとても多いんです。そのため、AIロボティクスを導入する前に、バッテリー交換不要で24時間365日継続的に稼働する体制を整えることが不可欠です。土台が整っていなければ、期待している成果には結び付きにくいでしょう。
- 森
- 昨年段階でも技術面での進化は著しかった印象ですが、今年は人々の暮らしに自然に溶け込むロボティクスが広がる年にもなると感じています。1月のCESでの発表もそのような話題が多かったです。
CES 2026をメ環研はどう見たか？【前編】 AIはスクリーンを飛び出し、現実世界へ。
CES 2026をメ環研はどう見たか？【後編】 AIはスクリーンを飛び出し、現実世界へ。
そのようなロボティクスの流れとも連動しているかなとも思いますが、AIアバターやデジタルヒューマンについてはどう見られていますか。ここでいうAIアバターとは、店頭（現実空間）のデジタルサイネージやメタバース（サイバー空間）上で人を模したキャラクターが会話形式でユーザーとコミュニケーションをとるタイプのソリューションですが、昨年はAI社長やAI役員といった活用も見られました。今後どこまで社会に浸透していくとお考えでしょうか。
- 茶圓
- AIアバターの普及は確実だと思います。最新のAIモデルは知能レベルがIQ130～140近くとも言われており、さらに画像や動画検索、チャットボットといった機能面も著しく進化しています。
今後重要になるのは、「どれだけ自分のコンテキストをAIに理解させられるか」という点だと思います。自分の場合はSNS上で多くの情報を発信しているため、そのような自分の考え方や意思決定の傾向が分かる個人データをAIが学習できれば、その精度は飛躍的に高まるでしょう。将来的には、私のAIアバターが会議に参加し、私の考えに沿って自然に対話する未来が訪れるのではないでしょうか。
- ドゥック
- その一方で、私はAIに最終決定を委ねてはいけないと考えています。AIの出すアウトプットは参考情報として非常に有用ですが、意思決定の権限はあくまで人間が持つべきであり、「明確なガードレールを引くこと」が安全にAIと共存していくために最も重要だと感じていますね。
- 森
- お二人のお話はおっしゃるとおりだと思いました。自社の歴史や文化といったコンテキストを整理することで、AIを活用しつつブランドの個性を増幅させていく方向は一つ考えられるでしょう。その際、独自性を出すにはある程度のプライベート情報の開示も必要ですが、情報を出しすぎればリスクを高めます。従って、単なるセキュリティ対策だけでなく、特にAIアバターのような分野では、プライバシー保護の観点を組み込んだ設計が必須であると思います。
日本では「信頼できるAIの構築」を掲げた人工知能基本計画も策定され、ガードレール設計の重要性が高まっていますが、同時に企業もAIの活用をどう進めていくかが問われています。そのため、利便性の追求と「何をどこまで守るか」という線引きを共に考える必要があると、今日のお話を聞いて感じました。
この記事はいかがでしたか？
-
ドゥック・ドバ 氏Tokyo Techies株式会社 CEO情報通信学部卒業。大学2年時に日本企業AXISSOFTから奨学金を受け、日本語を学び、東京での仕事のオファーを受け来日。ソフトバンク、LINE、楽天など日本大手テクノロジー企業で12年間の豊かな開発経験を持つ。中でもソフトバンクでの4年間では、M&Aの技術デューデリジェンスや合弁会社立ち上げなどの高額案件に携わり、Alibaba Cloudの立ち上げに大きく貢献したキーパーソンとなった。2017年にTokyo Techiesを設立し、現職となる。日本コンピュータビジョンのコンピュータビジョンアーキテクト。Information Technology分野の特許取得（楽天）、AWS認定ソリューションアーキテクトを保有。日本とベトナム初の教育を目的としたハッカソン「Hackademics」を主催。また、在日ベトナム青年学生協会（VYSA）第9期会長を務め、在日ベトナム人学生・若手人材の支援に取り組むとともに、多くのハッカソンやHult Prize、Teen Age Business Contest Japanなどのビジネスコンテストに審査員として貢献している。
-
茶圓 将裕 氏株式会社デジライズ 代表取締役CEO同志社大学在学中に海外留学後、上海でコンサル企業立ち上げや起業を経験。帰国後は人材事業を経て、2022年に世界初のEat to Earn NFTゲームを共同創業。その後AI領域に転じ、検索サービスやニュースレター、AIアシスタントなどを展開。
現在は株式会社デジライズにて企業向け生成AI研修やAI顧問サービスを提供し、延べ3.5万人以上を支援。GMO AI & Web3顧問、Google Gemini AIアドバイザー、一般社団法人生成AI活用普及協会評議員、NewsPicksプロピッカーを務める。
Xフォロワーは17万人超と国内トップクラスのAIインフルエンサーとして最新トレンドや活用法を発信し、ABEMA・TBSをはじめメディア出演も多数。
-
博報堂ＤＹホールディングス執行役員Chief AI Officer
Human-Centered AI Institute代表1998年、慶應義塾大学経済学部卒業。外資系コンサルティング会社、インターネット企業を経て、グローバルプロフェッショナルファームにてAIおよび先端技術を活用した企業支援、産業支援に従事。
内閣府AI戦略専門調査会委員、経産省GENIAC-PRIZE審査員、日本ディープラーニング協会顧問、慶應義塾大学 xDignity （クロスディグニティ）センター アドバイザリーボードメンバー 。
著訳書に『ウェブ大変化パワーシフトの始まり』（近代セールス社）、『グローバルAI活用企業動向調査 第5版』（共訳、デロイトトーマツ社）、『信頼できるAIへのアプローチ』（監訳、共立出版）など多数。
