「AIで制作費を半分にする」は、まだ誰も実現していない。 この1年、キックオフのたびに同じ話を聞く。 「他社はAIで30%コスト削減できたと言っていた」 「ツールの精度が上がっているから、今期は半分を目指したい」 ぼくはそのたびに「何を半分にしたいですか」と聞き返す。 この問いに即答できたクライアントは、まだひとりもいない。 --- 混同されているものが、3つある。 **作業コスト**（手を動かす時間）、**判断コスト**（何を作るかを決める時間）、そして**リスクコスト**（間違えたときに払う代償）だ。 AIが圧縮できるのは、今のところほぼ作業コストだけだ。 テキストを生成する、画像の背景を差し替える、動画を翻訳してローカライズする。 これらは確かに速くなった。体感で、だいたい3〜5倍の速度で回せるようになった仕事がある。 でも、作業コストを半分にすると、判断コストが跳ね上がる。 なぜか。 AIが出力するものの量が、圧倒的に増えるからだ。 以前は「案を3つ作って」と言うと、3つ来た。 今は「案を3つ」と言うと、内部でAIが30通り生成して、担当者がそこから3つに絞って持ってくる。 持ってきた3つの品質は確かに上がっている。ただし「この3つを選んだ理由」の説明が薄くなっている。 クライアント側もAIで案を作れるから、「こんなのも考えてみた」とラフが10枚添付されてくるようになった。 量が増えると、判断の回数が増える。 判断の回数が増えると、その場にいる人間の時間が食われる。 結局、ミーティングの時間が伸びる。 ぼくの肌感覚では、制作の作業コストが40%下がった案件で、打ち合わせの総時間が1.5倍になったケースが複数ある。 差し引きしたら、総コストはほぼ変わっていない。むしろ少し上がっている案件すらある。 --- これは「AIを使うと効率が下がる」という話ではない。 「効率化の恩恵を受けられる構造になっているかどうか」の話だ。 制作の現場にいると、はっきりわかることがある。 AIで本当にコストが下がっているチームは、全員「何を決めているか」が明確だ。 意思決定の場所が前倒しになっている、と言い換えてもいい。 以前の制作フローは「作ってから、見てから、直す」が基本だった。 完成物を見て初めてイメージが合っているかを確認する、という構造だ。 これは人間が手で作るコストが高いから、ある程度やむを得なかった。 AIが登場して、「作ってみる」のコストがほぼゼロに近づいた。 そうすると、「何を作るか」の精度が、そのまま全体の品質を決めるようになった。 言い方を変えると、インプット側の解像度が低い発注は、AIを使っても最終的にたくさん直すことになる。 AIは「大量に、速く、安く」作れるが、「何が良いか」は判断できない。 その判断を誰がどのタイミングでするかが、コストの大半を決める。 --- カンヌで最近評価されている仕事を見ていると、同じ構造が見える。 去年あたりから、テクノロジーを「道具として使いこなした」案件より、「問いの設計が鋭かった」案件が評価されるようになった。 Titanium部門を取るような仕事は、たいてい技術的には真新しくない。 むしろ、既存の技術を「こういう問いに使うのか」という驚きで評価されている。 AIで大量に映像を生成しました、ではない。 このブランドにとって本当に届けるべき相手は誰で、その人に何を感じさせたいのか、という問いが先にあって、その答えとしてAIを使う。 問いの質が、表現の質を決めている。 この構造は、制作費の話とまったく同じだ。 「AIで何を半分にしたいか」を言語化できない状態でAIを導入しても、作業コストが下がった分、判断の混乱に使ってしまう。 --- ぼくがキックオフで「何を半分にしたいですか」と聞き返すのは、意地悪でもなんでもない。 この問いに答えられないまま予算を組むと、後半で必ず詰まる。 詰まったときに「AIのせい」「制作会社のせい」になりやすい。 それが一番もったいない。 答えられた場合、だいたいこうなる。 「撮影の段数を半分にしたい」「ローカライズにかかる翻訳費を削りたい」「修正の回数を3回以内にしたい」。 ここまで具体化すると、何をAIに任せて、何を人間がやるかが見える。 人間がやるべき部分は、問いを立てること、判断すること、そして「なぜそれにしたか」の責任を持つことだ。 この3つはAIに委託できない。 今のところ。 --- 「AIで制作費を半分にしたい」という話が来たとき、ぼくは今後も同じことを聞き続けると思う。 何を半分にしたいですか、と。 その答えが出てきたとき、初めて「では、こうすれば下げられます」という話ができる。 問いを持っていないまま効率化しようとすると、速く、大量に、的外れなものを作るだけになる。 それはAI以前の問題で、発注側と受注側が一緒に解くべきことだ。