「自分でやった方が早い」 AIを使い始めた人の9割が、一度はこの壁にぶつかります。 実は、私もそうです。 先週、NewsPicksの番組収録にお邪魔した際、この壁と真正面から向き合うことになりました。 https://youtu.be/q_TF9uOCsEE?si=oKouNk8qMx1v34ZF テーマは、Googleの「Gemini」と「Nano Banana Pro」を使って、noteの記事・サムネイル・グラフ・広告を一気に生成するというもの。 しかも、クライアントワークとして「私が今まで生成したことのないテイスト」を要求されるという、逃げ場のない状況でした。 正直に言います。苦しかったです（笑）。 途中で何度も「あー、Photoshopで自分で直したい！」という衝動に駆られました。AIが言うことを聞かない。 意図が伝わらない。自分で手を動かせば3分で終わる修正に、10分かかる。 でも、そこで手を動かしてしまったら「負け」なんです。 なぜなら、私たちは今、「高速道路」を建設している最中だからです。
自分の手で作業をするのは「泥道」を歩くようなものです。 準備はいらないし、すぐに歩き出せますが、速度には限界があります。 一方、AIに任せるワークフローを組むのは「高速道路の建設」です。 最初は整地したり、舗装したりと、泥道を歩くよりも何倍も汗をかきます。 「非効率だ」と感じる瞬間も多いでしょう。 しかし、一度開通してしまえばどうなるか？ 今週、私はAIに任せる仕事量を意図的に2〜3倍に増やしましたが、驚くほどスムーズに回っています。 収録時の「苦しみ（転倒）」が、AIへの耐性と、研ぎ澄まされたプロンプトという資産に変わったからです。 「苦しくても、AIで乗り切る」 この負荷をかけた筋トレこそが、AIドリブンな体質、すなわち「AI指揮者」へと進化するための最短ルートです。
では、どうすればAIという暴れ馬を乗りこなせるのか？ その答えの一つが、今回の動画で公開している「構造化プロンプト」です。 私はデザイナーとして13年以上、クライアントの曖昧な要望を形にしてきました。 その思考プロセスを、AIへの指示書（レシピ）として体系化したものです。 AIにダラダラとお願いするのではなく、「役割・目的・制約・形式」といった項目別に整理して渡す。 これだけで、AIの出力精度は劇的に向上し、修正も簡単になります。 収録中、プロデューサーの有水さんが、このメソッドを見てみるみるAIの使い方を習得されていく姿が印象的でした。 「情報を届ける」ことのプロである有水さんは、「情報を届けること ＝ AIへのプロンプト」であると瞬時に理解されたのだと思います。
今回のNewsPicks動画では、私の頭の中にある「デザインOS」と、それを実行する「AI指揮術」のすべてをノンストップでお見せしています。