2026.9.28

AIは「正解」の次に「好み」を学び始めた──最後まで残る人間の価値はセンスなのか

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生成AIの性能競争は、新たな段階に入りつつある。ChatGPTの登場以降、AIの文章や画像を生成する能力は飛躍的に向上し、主要なAIモデルの性能差は少しずつ縮まり始めた。

そうしたなかでAI企業が競い始めているのは、「より多くの知識」を学ばせることではない。人間が何を美しいと感じ、何を選び、何に価値を見いだすのか──その「好み」をAIに学ばせることだ。

AI企業が次に欲しがるデータ

白い画面に2つのデザインが並ぶ。「どちらが好きですか？」と問われ、ユーザーは気に入った方をクリックするだけだ。

このシンプルな仕組みで注目を集めているのが、AIによる生成物を人間の投票で評価するプラットフォーム「Design Arena」である。Design Arenaには190カ国以上から200万人を超えるユーザーが参加し、AIが生成したWebデザインや画像、動画を比較・評価している。

一見するとデザインコンテストのようだが、Design Arenaが本当に集めているのはデザインではない。人間が「どちらを選んだか」という選択の傾向だ。

どちらが魅力的か、どちらがブランドらしいか、どちらなら購入したくなるかといった何百万回もの選択を蓄積し、AI企業に提供する。運営元は自らを「The Intelligence Company」と位置づけ、「人間の選好（Human Preference）」をAI時代の重要な資源と捉えている。

AIは、画像やデザインを生成すること自体はすでに得意になった。しかし、「人間が選びたくなるもの」を作るには、人間の感性を学ばなければならない。そのためのデータを集める競争が、静かに始まっているのである。

生成AIの進化を振り返ると、AIが学ぶ対象は少しずつ変化してきた。最初は、インターネット上の膨大な文章や画像、ソースコードから「知識」を学ぶ時代だった。

次に登場したのが、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）である。AIが複数の回答を生成し、人間が「こちらの方が自然」「こちらの方が役に立つ」と評価する。

そのフィードバックを学習することで、ChatGPTをはじめとする生成AIは、より自然な対話や安全性を考慮した応答ができるようになった。

しかし、実社会では「正しい」だけでは十分ではない。「どちらが洗練されて見えるか」「どちらの広告ならクリックしたくなるか」「どちらが高級ブランドらしいか」といった問いには唯一の正解が存在しない。

そこで重要になるのが、人間が実際に何を選んだかという選好データである。AI開発は、「正解」を学ぶ段階から、「好み」を学ぶ段階へ進み始めている。

この流れはDesign Arenaだけの話ではない。

大規模言語モデルの性能比較で広く利用されている「Chatbot Arena」では、人間が2つの回答を比較し、優れていると思う方に投票する仕組みを採用している。

2024年に公開された論文では、24万件を超える人間の投票データを分析し、人間の選好による評価がAIモデルの性能比較に有効であることを示した。

さらに検索AIを比較する「Search Arena」では、「どの回答を人間が信頼し、好むのか」を分析している。研究チームによると、引用元が明確で情報量の多い回答ほど高く評価される傾向が確認された。

ここで研究対象になっているのは、AIそのものではなく、「人間は何を良いと感じるのか」という判断基準である。

こうした動きから見えてくるのは、AI開発における競争軸の変化だ。これまで競われてきたのは、どれだけ多くの知識を学習しているかという点だった。しかし今、企業が競い始めているのは、人間が何を選び、何に価値を感じるのかを理解するためのデータなのである。

考えてみれば、私たちは毎日、膨大な選好データを生み出している。

Netflixで作品を選び、Spotifyで曲をスキップし、ECサイトで商品を比較し、SNSで「いいね」を押す。その一つひとつの行動は、「人間は何を好むのか」を示すデータだ。

これまでも、こうしたデータはレコメンドや広告配信のために活用されてきた。しかしAIの時代には、その意味が変わりつつある。

AIに求められるのは、画像や文章を生成する能力だけではない。「人が選びたくなる」画像や文章を生み出す能力である。その差を埋めるのは、アルゴリズムだけではなく、人間が積み重ねてきた選択の履歴だ。

この変化は、AI開発企業だけの話ではない。企業にとって価値を持つデータもまた、「顧客が何を買ったか」だけでなく、「なぜそれを選んだのか」へと重心が移っていく可能性がある。

商品企画・マーケティング・ブランド戦略においても、顧客が「何を買ったか」だけでなく、「なぜそれを選んだのか」を捉える重要性は高まっていくだろう。

そうした選好データを蓄積・分析し、商品開発や顧客体験の改善に生かせるかどうかが、企業の競争力を左右する可能性がある。

では、この変化は私たちの働き方に何をもたらすのだろうか。

これまでビジネスパーソンは、知識を身につけ、情報量を増やすことが競争力だと考えられてきた。しかし、AIが知識を瞬時に検索し、整理し、アウトプットできるようになった今、その価値は相対的に下がりつつある。

一方で、AIがまだ十分に理解できないものがある。それは、「なぜこの商品を選ぶのか」「なぜこのデザインに心を動かされるのか」「なぜこのブランドを信頼するのか」といった、人間の選択の背景にある文脈や感情だ。

もちろん、それは「センスがあればいい」という話ではない。重要になるのは、人間の選好を観察し、その理由を言語化し、新しい価値へと翻訳する力である。

顧客インタビューから潜在的なニーズを見つけること、ブランドの世界観を設計すること、まだ市場に存在しない価値を提案すること。そうした仕事は、AIが普及するほど、むしろ人間の役割として重要になるだろう。

文：岡徳之（Livit）