ぐでたまか、パックマンか

2025年12月25日

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マーケティング思考

colneo

―― 生成AIとROIを見抜くための「短い検証ループ」

生成AIは、生産性を上げる。
これは、もはや疑いようのない事実になりつつあります。

文章作成は速くなり、資料作成は軽くなり、
調査や思考の初速も、確実に上がっている。

それでも、どこかに残る違和感があります。

それは、ROIにどうつながるのか？
経済全体を押し上げる力になるのか？

効率は上がっていそうだ。
だが、それが「価値」に変換されているかは、まだ見えにくい。

この感覚は、実は機械学習の特徴量設計と、とてもよく似ています。

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黄色くて、丸い世界

粗いモザイク越しに見ると、
ぐでたまとパックマンは、どちらも「黄色くて丸い」存在になります。

見た目だけを頼りにすれば、両者はほとんど区別できません。

生成AIも、今はこの段階にあります。

便利そう
効率は上がっている
でも、価値の違いはまだ輪郭がぼやけている

この状態で議論を始めると、私たちはすぐに「特徴量の沼」に沈みます。

特徴量の沼とは何か

機械学習では、よくある失敗があります。

強い特徴量――
たとえば「色」や「形」のような分かりやすい情報に引きずられ、
本来見るべき違いに気づけなくなる。

生成AIの文脈では、こう置き換えられます。

作業時間が短くなった
文章が書けるようになった
アイデアが出やすくなった

これらは確かに「強い特徴量」です。
しかし、それだけを見続けると、ゴールを見失います。

それは、ぐでたまなのか？それとも、パックマンなのか？

この問いに答えられないまま、
「検証しなければ進めない」という呪縛に陥る。

ぐでたま型AIと、パックマン型AI

ここで、比喩を少しだけ整理します。

ぐでたま型AI

単発で使われる
受動的
明確な目的を持たない
効率は上がるが、成果と接続されにくい

パックマン型AI

業務プロセスに組み込まれる
能動的に使われる
明確な目的を持つ
意思決定や構造を変える

どちらも「黄色くて丸い」。
しかし、本質はまったく違います。

重要なのは、見た目ではなく「動いているかどうか」です。

「検証しないと進めない」という罠

生成AIを業務に活かそうとすると、必ずこの議論にぶつかります。

エビデンスを取らずに進めるのは危険
しかし、すべてを検証しようとすると、何も始まらない

これは矛盾ではありません。
ゴール設定の問題です。

多くの場合、最初から
「最終的なROI」をゴールに置いてしまう。

それは、機械学習で言えば
「すべての特徴量を揃えてから学習を始めよう」とするのと同じです。

中間ゴールYを置くという発想

ここで必要なのは、発想の転換です。

最終ゴール（Z）

売上向上
利益改善
組織生産性の構造変化

これらは重要ですが、遅行指標です。
初期段階では、測れません。

そこで置くのが、中間ゴールYです。

中間ゴールYの例

意思決定のスピードが変わったか
仮説→アウトプットの往復回数が増えたか
手戻りや再作業が減ったか
属人性が下がったか

これらはROIそのものではありません。
しかし、ROIにつながる兆し（代理指標）です。

短い検証ループで見抜く

重要なのは、完璧な検証ではありません。

小さく試す
比較する
差分を見る

この短いループを回すことです。

機械学習で言えば、

ベースラインを置く
特徴を一つ変える
何が効いたかを見る

生成AIでも同じです。

使った案件／使わなかった案件を並べる
失敗事例を集める
「どこが楽になったか」を言語化する

こうした過程で、偶発的な気づきが生まれます。

偶発性は、運ではない

「体験的に違いに気づいた」
これは、よくある言い回しです。

しかしそれは、運やセンスの話ではありません。

探索の設計があるから、偶発性が拾える。

これは統計的にも、機械学習的にも正しい考え方です。

エラー分析をしなければ、
「なぜ失敗したか」は見えません。

同じように、
生成AIをどう使ったかを振り返らなければ、
「それがぐでたまなのか、パックマンなのか」は分かりません。