はじめに
AIツールが一気に普及し、気づけば僕たちの仕事のあらゆる場面に入り込んでいます。特にChatGPTの登場以降、「とりあえずこれを使っておけば大丈夫」という空気が生まれているのも事実でしょう。
ですが、本当にそれで十分なのでしょうか？
実際の現場では、「AIを使っているはずなのに効率化できていない」「生成結果をうまく活かせず逆に手間になった」という声も少なくありません。つまり、AIツールを「とりあえず触っている」だけでは成果にはつながらないのです。
本記事では、業務別・シーン別にAIを正しく使い分ける方法を整理しながら、「現場で差がつく賢いAIの使い方」を解説していきます。
デザイナーやマーケター、そしてクリエイティブ業務に携わる方に向けて、AIを単なる“便利なおもちゃ”ではなく、武器として使いこなすための視点をお伝えできればと思います。
第1章：AIツール活用に潜む“誤解”
1-1. 「ChatGPTがあれば全部できる」という思い込み
多くの人がAI活用の入り口でつまずくのは、「万能ツール幻想」です。ChatGPTは確かに強力ですが、テキスト生成に特化したモデルであり、画像や動画、データ分析には最適ではありません。
たとえば、バナーのラフをつくりたいときにChatGPTに文章で指示しても、画像生成まで一気に完結はできません。逆にMidjourneyやStable Diffusionのような画像生成AIに「キャッチコピー考えて」と頼んでも結果は微妙です。
つまり、「AIは万能」ではなく、得意分野を正しく理解して使い分けることが重要なのです。
1-2. 成果が出ないのは“使い方”の問題
「AIを試してみたけど、思ったより便利じゃなかった」という声もよく耳にします。ですが、それはAI自体の性能の問題というよりも、ユーザー側の指示の仕方（問いの立て方）に原因がある場合が多いです。
曖昧な指示を与えれば、当然あいまいな答えしか返ってきません。逆に、求めている成果を具体的に伝えれば、AIはそれに応える形で成果物を返してくれます。
第2章：業務別に見るAIの使い分け
ここからは、実際の業務シーンに応じて「どのAIツールを使うのが効果的か」を整理していきます。
2-1. ライティング業務
- ChatGPT / Claude
企画書の叩き台、ブログの下書き、アイデア出しなど。 - Notion AI
ドキュメント管理と合わせた活用に強い。
2-2. デザイン業務
- Midjourney / Stable Diffusion
ビジュアルラフやムードボード作成に有効。 - Runway
動画生成や加工に強み。
2-3. データ処理・分析
- ChatGPT（Code Interpreter/Advanced Data Analysis）
CSVの分析やグラフ作成に役立つ。 - Excel Copilot / Google Sheets AI
定型業務を効率化。
2-4. マーケティング・広告
- Perplexity AI
調査やリサーチに強い。 - Jasper AI
広告コピーやSNS用テキスト生成に特化。
こうして業務ごとに整理すると、「ChatGPTだけで何とかしよう」とするのは無理があることが見えてきます。
第3章：シーン別に考える“AIの使い分けシナリオ”
業務のジャンルだけでなく、日々のシーンごとにAIをどう活用するかをイメージしておくと、現場で迷わなくなります。ここでは代表的な3つのシーンを例に整理してみます。
3-1. アイデア発想のシーン
企画の最初期段階では、とにかく発想の幅を広げることが重要です。
- ChatGPT / Claude：アイデアの壁打ちや発想展開。
- Perplexity AI：最新の情報収集を掛け合わせることで、アイデアに“裏付け”を与えられる。
- Midjourney：文章だけでは広がらないビジュアルイメージを補完。
発想段階は「とにかく数を出す」のが正解。AIを“数出し要員”として割り切って活用するのがおすすめです。
3-2. 制作のシーン
実際に手を動かして形にするフェーズでは、スピードと精度のバランスが重要になります。
- デザイン制作：Midjourneyでムードボードをつくり、実制作はFigmaやPhotoshopで仕上げる。
- ライティング：ChatGPTで骨子をつくり、自分の言葉でリライトする。
- 動画制作：Runwayで粗編集、Final CutやPremiereで仕上げ。
AIはあくまで「土台」づくりに活かし、最終的なクオリティコントロールは人間の手で行うのが鉄則です。
3-3. プレゼン・発信のシーン
完成した成果物を「どう見せるか」「どう伝えるか」の段階でもAIは力を発揮します。
- 資料作成：Canva AIやGammaでデザインテンプレートを高速生成。
- 文章推敲：ChatGPTでトーンや文体を最適化。
- SNS発信：Jasper AIで複数のコピー案を一気に生成。
ここで大切なのは、「伝え方」もまたデザインであるという意識です。AIをうまく使えば、発信スピードとバリエーションを同時に担保できます。
第4章：AIを“使い分けられる人”が勝つ理由
では、なぜAIを「賢く使い分けられる人」が現場で頭ひとつ抜けるのでしょうか？理由は大きく3つあります。
- 作業効率が桁違い
単一ツールに依存せず、最適解を選べるため無駄が少ない。 - アウトプットの幅が広がる
テキスト・画像・動画といったジャンルを横断して扱える。 - 判断力＝価値になる
どのツールをいつどう使うかを決める“判断力”こそ、人間にしかできない。
つまり、「ツールの知識」よりも「ツールを戦略的に配置できる力」が今後の差別化ポイントになるのです。
第5章：実際のワークフローにAIを組み込む
ここまでツールやシーンごとの使い分けを整理しましたが、実際の現場では「流れの中でどう使うか」が重要になります。僕がよくやる基本的なフローを例に出してみます。
- リサーチ段階
Perplexity AIやBing Chatで最新情報を収集し、ChatGPTで要点を整理。 - アイデア展開
ChatGPTやClaudeで複数の企画案を出し、Midjourneyでビジュアルイメージを補強。 - 制作段階
FigmaやAdobeツールで本制作。必要に応じてRunwayやCanva AIを組み合わせる。 - 推敲・仕上げ
ChatGPTで文章を整え、Jasper AIで複数のコピーを比較。 - 発信・共有
SNS投稿はAIに複数パターンを作らせ、人間が選択して発信。
こうした流れを一度つくってしまえば、案件ごとに「AIの最適ポジション」を考えるだけで、効率がぐっと上がります。
第6章：AIの使い分けで差をつける“視点”
ただし注意点として、「AIを使えば全部解決！」と思い込むのは危険です。AIは便利ですが、課題設定と判断の軸を持っている人しか成果につなげられません。
- 課題をどう切り取るか
（例：「もっと売れるLPをつくる」ではなく「ファーストビューで3秒以内に離脱させない」など具体化する） - 成果をどう定義するか
（例：「綺麗なデザイン」ではなく「CV率を10％改善する」など測れる基準を設定） - AIに何を任せて、何を自分で決めるか
（例：文章の量産はAI、最終の言葉選びは自分）
つまり、AIを“道具”にできる人＝課題設定と判断ができる人です。この視点を持っているかどうかで、現場での評価は大きく変わります。
まとめ
AIツールは今や誰でも触れる環境が整っています。だからこそ、単に「使えるかどうか」よりも、**「どのツールを、いつ、何のために使うのか」**という戦略的な使い分けが差を生みます。
- 業務ジャンル別に“最適AI”を押さえる
- シーンごとに役割を決める
- ワークフローに組み込んで自動化する
- 最後の判断は必ず人間が担う
この4点を意識するだけで、AIは「便利なおもちゃ」から「ビジネスの武器」へと変わります。
デザインやAI活用に関する相談はこちら
もし「AIをどう使い分ければいいかわからない」「デザインにAIをどう取り入れるべきか迷っている」と感じる方は、ぜひ気軽に相談してください。
コメント