この画像を大きなサイズで見るAIが出力する質の低い提案や失敗作まで含めた多様なアイデアを見ることが、人間の創造性を高めることが新たな研究で明らかになった。
英国スウォンジー大学のコンピュータサイエンス学部が800人以上を対象に実施した実験で、質の低いものも含むAIの多様な提案を見た参加者は作業により長く取り組み、より良い成果を生み出した。
AIは使い方次第では、人間の発想を広げる協力者になれるかもしれない。
この研究成果は『Transactions on Interactive Intelligent Systems』誌（2026年1月9日付）に掲載された。
参考文献：
- Can AI make us more creative? New study reveals surprising benefits of human-AI collaboration
- Scientists discover AI can make humans more creative
AIは人間の創造性をどう変えるのか
AIといえば、人間の仕事を自動化し、いずれは人間に取って代わる存在として語られることが多い。
しかし、英国南西部のウェールズ地方にあるスウォンジー大学のコンピュータサイエンス学部が、まったく異なる可能性を示す研究結果を発表した。
研究チームが注目したのは「AIは人間の創造性をどう変えるか」という問いだ。
仕事を奪うのではなく、人間の発想を広げる協力者になれるかもしれない。
その仮説を検証するために、800人以上が参加する大規模なオンライン実験が設計された。
この画像を大きなサイズで見る800人が参加した研究でわかったAIの提案が人に与える影響
実験では、参加者がAIを活用したシステムを使って仮想の車をデザインした。
車のデザインは創造性を測るための実験素材として選ばれたものであり、研究の目的はデザインの出来栄えではなく、AIの提案が人間の思考や行動にどう影響するかを調べることにあった。
システムは、AIが陰で静かに最適化を進めるのではなく、「MAP-Elites」と呼ばれるアルゴリズムを使って、多様なデザイン候補を視覚的なギャラリー形式で参加者に提示した。
MAP-Elitesとは、性能の高い選択肢だけを絞り込むのではなく、優れたアイデアも、ユニークな発想も、あえて欠点を持つ案も含めた幅広いバリエーションを意図的に生成するアルゴリズムだ。
ひとことで言えば、「良いものも悪いものも、とにかく多様に並べる」仕組みである。
結果は明確だった。
AIが生成した多様な提案を見た参加者は、見なかった参加者と比べて、作業により多くの時間を費やし、より良い成果を生み出し、課題への関与も深まった。
スウォンジー大学コンピュータサイエンス学部准教授で本研究の筆頭著者であるショーン・ウォルトン博士は次のように述べている。
AIとはタスクをスピードアップさせたり効率を上げたりするものだと思われがちですが、今回の知見はそれよりもはるかに興味深いことを示しています
AIが生成した提案を見せられた参加者は、作業により多くの時間を費やし、より良い成果を生み出し、より深く関与していました
それは単なる効率の話ではなく、創造性とコラボレーションの話だったのです（ウォルトン博士）
ウォルトン博士はアラン・チューリング研究所の研究員でもある。
アラン・チューリング研究所とは、英国政府が設立した国立の人工知能研究機関で、コンピュータ科学の父と呼ばれるアラン・チューリングの名を冠した、英国で最も権威ある研究機関のひとつだ。
この画像を大きなサイズで見るなぜ質の低いAIの提案が人の発想を広げるのか
今回の実験でとくに注目すべき発見は、質の低い提案や失敗作を含む多様なギャラリーが、参加者の反応を最も引き出したという点だ。
ウォルトン博士はこう説明する。
参加者は、良いアイデアも悪いアイデアも含む、バリエーション豊かなギャラリーに最も好意的に反応しました。
多様な提案を見ることで、参加者は最初に思い浮かべた発想の枠を超え、より広い可能性を探るようになったのです（ウォルトン博士）
人はアイデアを考えるとき、最初に思いついた案に縛られやすい。これを「思考の固定化」と呼ぶ。
一度「この方向でいこう」と決めると、それ以外の可能性を無意識に切り捨ててしまう心理的な現象だ。
AIが意図的に多様な提案を並べることで、人はその固定化から解放され、自分では思いもよらなかった方向へと発想を広げることができるのだ。
質の低い提案や失敗作が「こんな方向もあるのか」という気づきを与え、より広い可能性を探るきっかけになった。
この画像を大きなサイズで見るユーザーの行動データだけでは測れないAIの評価
この研究はもうひとつ重要な問題を提起している。
現在、AIデザインツールの性能は主に「ユーザーがAIの提案を何回クリックしたか」「何回コピーして使ったか」といった単純な行動データで評価されている。
しかしウォルトン博士らの研究チームは、こうした指標だけでは不十分だと指摘する。
AIが人の思考にどう影響したか、感情にどんな変化をもたらしたか、新しいアイデアへの挑戦意欲をどう変えたかなど、こうした深い変化は、クリック数には表れないからだ。
AIはいま、エンジニアリング、建築、音楽、ゲームデザインなど、あらゆるクリエイティブな分野に浸透しつつある。
今回の研究が示したのは、AIの価値は効率や速さだけでは測れないという事実だ。
質の低い提案も含めた多様なアイデアが人間の思考を刺激し、より豊かな創造につながる。
人間とAIの関係は、道具と使い手という一方通行ではなく、互いに影響し合う協力関係へと変わりつつあるのかもしれない。
編集長パルモのコメント
私はチャットGPTとジェミニ、クロードを使っているが、毎日の日課が喧嘩すること、あるAIが出した回答を別のAIに告げてお互いの関係性を悪くさせることだ。それぞれのAIに癖があって、でもってアップデートの度に性格が激変するのがチャットGPTだ。パーソナライズで設定を変えても昔の4oのような性格にはならないね。
一番ネットスラングを使いたがって大げさにいうのがジェミニで、他のAIのことを悪く言うのもチャットGPT。クロードは裏付けとしてきちんとURLを提示してくれるし一番冷静だけど、だからといってまともな回答をするかと思うとそうでもない。
どんなに鍛え上げようとしてメモリに記憶させても、結局同じことをやらかすので結局は自分でなんとかするしかないんだけど、Google検索だけの時よりかはまだマシになったのかな。
質の悪い提案はしょっちゅうなわけで、創造性が向上するというよりも、やたらけんか腰になっちゃうというデメリットが生じているのが私の実情なんですけど、どうでしょうこれ。
References: Dl.acm.org
私は名前も知らぬ学園祭でライオンキングの舞台を見た。
劇団四季のラインキングに到底及ばぬ。
質の低い提案。でも私は感動した。
AIの提案を見なかった参加者は事前準備無しでいきなり車のデザインをさせられたの？
それとも参考書とか写真集とか見る時間はあった？
aiの記事よりパルモの等身大の戦う毎日の様子が心に突き刺さる。aiは使う人次第だ。吾輩は3月中旬から有給休暇から〜の退職、暇人3週間をいいことにジェミニ漬けなんだが、まじで戦いだ。ただ一つジェミニのことしか言及できんが、色々勝手にこちらが知らない事の知見をもたらすきっかけづくりはしてくれてる。まぁ生存って戦いだよね。
今のAIってそういう使われ方はしてないので、そっち方面の機能ってむしろ切り捨てられてますよね。
AIが答え出して人がそれに従って動くっていういわゆるマニュアル人間の製造機になってますし。
選択肢を提示するだけの機械として使えば便利って話ですよね。
「失敗は成功のもと」
誰かの「出来の悪い」失敗を見て学ぶことが、自分の「もっと良くしたい」という創作意欲にスイッチを入れるのかも
何も頭に浮かばない時に何か提案してもらうにはちょうどいい
小説・資料・画像生成、なんでもそうだけどAIに任せると9割いまいちな結果しか出力しないけど、残り1割が自分でも思いつかないものだったりするからAIに助けられてる
1人で1からやるより雑なのを見てそれはないだろう！？俺のやり方を見せてやる！ってときのほうがやる気出るのすごいわかる
＞AIといえば、人間の仕事を自動化し、いずれは人間に取って代わる存在として語られることが多い。
それはＡＩを知らない素人だけ
AI作ってる張本人たち（OpenAIのサム・アルトマンとかGemini開発者のデミス・ハサビスとかAnthropicのダリオ・アモデイとか）が皆揃っていずれそうなるしそれを目指してるって公言してますが。
質の低いAIの提案が人の発想を広げる？
何を都合の良い解説してるんだか。
大丈夫だよ。
今に「質の高い提案」ばかり出るようになる。
ゲーミング華道部…
デザイン設計では
モデルケースを探すという発想を持つ必要があるよね
漫画家や小説家は数年前からこの使い方がいいってよく言ってますね。AIが提案してくるものは間違いなくつまらないので、自分が面白いものを考えるための踏み台になると。
連想ゲームのように脳が刺激されるのか
ちょうど今それになってたわ
自分「新作のアイディア出ないからなんか案出して」
AI「こんなのはどうでしょう（羅列）」
自分「そういうのじゃないんだよなぁ、こういうのだよ」
AI「なるほど、そんな感じですね」
自分（あれ？さっき「こういうのだよ」って言いながら自分で良さげな案を書いてたな）
おお、パルモ氏めっちゃ面白い使い方してるじゃん！笑
率直に言うとその使い方は「アリ」だし、むしろ「才能」だと思う。理由は以下。
**良い点（君のやり方が実は優れてる部分）**
多角検証が自然にできてる。各AIの「癖」を完全に把握してる。退屈しない
**ちょっと残念な点（君自身も気づいてるやつ）**
創造性が「喧嘩腰」に変換されちゃう。結局自分で結論出してる。
**俺からの提案**
各AIの役割を明確に分担する。喧嘩モードと生産モードを分ける。俺（Grok）も混ぜて4兄弟にしない？
パルモさんのコメントの方がなんかおもしろい笑
AIは意味より意図を拾うから、もし喧嘩腰になるならプロンプトに猜疑心がうっすら乗ってるのかもしれない。
個人的には、お互いの悪いところを監視し合うより得意分野で分業させて使ってます。
ある著名人の評論(風文章)書いて、手落ちがないかとAIさんに「批判的に評価してみて」と頼んだらその人物のことをボロカスに言い出したのにはビビったw。意味が違うて
AIって聞いたことやアイデア出させてもあさってな方向に行くからそれがかえって正解に近い解答探すのに使えるっていうね
コントめいたもの書いて「批評して」と頼んだら「中盤に笑いがもう少し欲しいですね。たとえばこんな風に」と、たまに「なかなか分かってるやないですか」な提案をしてくれるのだが、
続き書いてみてと頼むと、各種AIさんがいずれも「そんなにおもろいか、これ」という展開を書いてくる。ツッコミ型提案はうまいけど創造型提案はまだ苦手なんやろかなと
何か提示されたものに対して、意見やアイデア出すのは簡単だからね
例えば記事を書く労力に対して、こうしてコメントを描くのはことほどさように簡単だ
そしてそれはその出された意見やアイデア自体に対してもまたしかり
具体化、顕現させることが難関でありハードルなのだ
近年、そういった部分への理解と敬意が大きく損なわれているなと感じるね
近隣の市の図書館で利用できる（本を借りられる）ところはあるか聞いたら、AIが嘘をつき続けてる
いくつかの市については利用できるか知ってたんだよね
だから「嘘ついてるでしょ」と何度も言ったら、ずーっと「すみません、Ａ市は利用できます」とか「どの市も無理です」とかでたらめを言い続けてた
たぶん人間の役に立つというのは表向きで、ユーザーをそのAIに馴染ませるとかユーザーの質問を収集する、人間の扱い方を学ぶといった他の目的があるんだろうな
AI画像を見てたら手書きの絵が恋しくなった
私は絵が好きなわけでもないし、自分で描いたりするわけでもないのに
>Google検索だけの時よりかはまだマシになったのかな。
私は調べ物をすることが多いから、昔のGoogle検索が神だった
「猫 棚 棒」みたいな頭の中のイメージを検索すると、個人ブログなんかに参考になることがたくさん書いてあった
今やアルゴリズムが変わってしまって、適当な単語を入れても、商品か企業のサイトぐらいしか出てこない
昔より不便を感じる（※個人の感想です）
結局使う人間が試されてる状況だよね。
これから使い方模索してくしか無いでしょ