平均が安くなるとき、違いは高くなる。──生成AIと創造性の「均質化」研究を、“一つだけ外れた点”から読み直す

ABC Reading #04 生成AIと創造性の均質化研究（デ・ローイ＆ビスケア, 2026）の一句を配したアイキャッチ

ABC Reading #04
アルウィン・デ・ローイ、ミヒャエル・モーセ・ビスケア／生成AIと創造性の均質化に関するメタ分析（2026）

企画会議の前夜、若いプランナーが生成AIに十案を出させる。どれもそれなりに筋が通っていて、言葉も整っている。翌朝、別のチームのメンバーも同じようにAIで案を用意してくる。並べてみると、互いの案がどこか似ている。誰も手を抜いていない。むしろ一人ひとりの案は、以前より上手になっている。

この小さな違和感に、2026年、ひとつの研究が輪郭を与えた。ティルブルフ大学のアルウィン・デ・ローイと、オーフス大学のミヒャエル・モーセ・ビスケアによる、人とAIの共同創作における「均質化」についての系統的レビューとメタ分析である。2022年から2026年初頭までの19の実験研究、61の効果量を束ね、9月には欧州認知人間工学会議（ECCE 2026）の論文として刊行された。

結論は、穏やかだが重い。生成AIを使うと、人々のアウトプットは互いに似てくる。その効果は小さいが、統計的に有意で、出版バイアスでは説明できない。

本稿では、この研究を「AIは創造性を奪うのか」という問いとしてではなく、平均が安くなる時代に、ブランドは何によって覚えられるのか、という問いとして読み直してみたい。

上手になり、似てくる

誤解されやすいのは、この研究がAIは創造性を下げると言っているわけではない点だ。著者たちはむしろ、それを否定している。個々のアウトプットの質は上がりうる。ただし同時に、人と人とのあいだのばらつきが小さくなる。

“Individual output can improve in creative quality while becoming more similar across people.”

この二重性は、先行する実験でも確かめられていた。2024年に『Science Advances』に掲載されたアニル・ドーシとオリヴァー・ハウザーの研究では、300人の書き手が短い物語を書き、600人の評価者が採点した。AIのアイデアを参照した書き手の作品は新規性の評価が上がり、とりわけもともとの創造性が低い書き手ほど恩恵が大きかった。一方で、AIを使った作品どうしは、使わなかった作品どうしよりも約1割、互いに似通っていた。

個人にとっては得になり、集団としては損になる。研究者たちはこれを社会的ジレンマと呼んだ。全員が合理的に同じ道具を使えば、全員の作品が少しずつ同じ場所へ寄っていく。

均質化は「分布」の話である

デ・ローイらの整理で示唆的なのは、均質化を創造性の喪失ではなく、創造的な多様性の「再編成」として捉えている点だ。一つひとつの作品だけを見ていても、違いはほとんど分からない。それが同じようなAIを使う大勢の人のあいだで積み重なったとき、はじめて分布の形が変わったことに気づく。

効果がもっとも強く出たのは、アイデア出しの課題だった。文章表現やビジュアルの領域では、はっきりした差は見られなかったという。また、現実の作品を導入前後で比べた分析でも、小さいながら有意なアイデアの多様性の低下が見られた。AIの使用をやめた後も効果が残る可能性を示す予備的な結果もあるが、これはまだ研究の数が少なく、断定はできない。

企業にとって、この「アイデア出しの段階で強く出る」という知見は小さくない。戦略や企画のもっとも上流、つまり何を言うかを決める段階こそが、AIによって平均へ引き寄せられやすいということだからだ。表現を磨く段階ではなく、問いを立てる段階で、私たちは似てくる。

競合他社も、同じ市場データを読み、同じようなAIに同じような問いを投げている。そこから返ってくる「筋の良い答え」が互いに似ているのは、ある意味で当然のことだ。各社が自分では独自に考えたつもりの戦略が、業界全体で見ると同じ方向を向いている。均質化の怖さは、それが内側からはほとんど見えないところにある。

一つだけ外れた点は、記憶に残る

ここで補助線として引きたいのが、1933年に心理学者ヘドヴィヒ・フォン・レストルフが報告した「孤立効果」である。似たものが並ぶなかに一つだけ異質なものがあると、それが際立って記憶される。古典的だが、いまも広告やデザインの基本として繰り返し参照される知見だ。

この効果は、裏返すと厳しいことを言っている。全員が似てくる世界では、似ているものは記憶されない。AIによって作品の平均点が上がるほど、平均点であることの価値は下がる。上手さは、もはや差別化の理由にならない。

実際、市場の側にもその兆しがある。カンターの2026年版ブランド価値ランキング「BrandZ」では、上位100ブランドの合計価値が前年比22%増の13.1兆ドルと過去最高を記録した。カンターは、AIが選択肢を整理し推薦する時代だからこそ、意味のある違いを持つことの重要性は下がるどころか高まっている、と述べている。AIが平均を安く供給するほど、平均から外れたものに値がつく。

ABC編集部の小さな調査

では日本の生活者は、AIがもたらす「似通い」をどう語っているのか。Yahoo!リアルタイム検索を用いて、2026年10月12日から11月9日までの29日間に、X（旧Twitter）上で各キーワードを含む投稿数を日別に集計した。あわせて、同サービスが投稿の感情を自動判定した結果（ポジティブとネガティブの比率。中立の投稿は含まない）も確認した。

「AIっぽい」5,450件、「AI感」3,208件、「AIっぽいデザイン」219件、「AIっぽい広告」59件
「生成AI 広告」1,739件。前半14日間の749件に対し、後半14日間は940件と約25%増えた
感情の比率（ネガティブ：ポジティブ）は、「生成AI 広告」が93：7、「AIっぽい」が65：35、「AI感」が51：49、「AIっぽいデザイン」が54：46

「AIっぽい」は、1日あたり平均190件ほど使われる日常語になっている。生活者の側に、平均的なものを見分けて名指しする語彙がすでに育っているということだ。そして生成AIと広告が並んで語られるとき、感情を伴う投稿の9割以上がネガティブに判定された。キーワードには広告と無関係な文脈も含まれ、感情判定も機械によるものだが、受け手がAIらしさに敏感になっていることは読み取れる。（2026年11月 ABC Magazine 編集部調べ）

ABCの読み方

この研究から引き出すべき教訓は、AIを使うな、ではない。AIは、平均への最短距離を安く提供してくれる優れた道具だ。問題は、全員が同じ最短距離を通ったとき、到着地点まで同じになってしまうことにある。

私たちは「Brands are created in the mind」という言葉を掲げている。ブランドが人の心の中に場所を得るのは、上手だったからではなく、違ったからだ。そして違いは、表現の仕上げではなく、問いの立て方の段階で決まる。だからこそ、上流の意思決定にこそ人の判断を残し、その判断を検証できる形で書き下ろしておく必要がある。この違いは、本当に記憶に残るのか。そう問える仮説として置くことで、違いははじめて偶然ではなく設計になる。

九つの点のうち、一つだけが列から外れている。私たちが「たった一つの冴えたやり方」と呼ぶものは、この外れ方を、思いつきではなく意思として選ぶことに近い。平均が誰にでも手に入る時代に、ブランドの仕事は、どこで平均から外れるかを決めることになっていく。

（ABC Magazine 編集部）