先日、GitHub Copilotの料金体系が変わったというニュースを読んだ。
エンジニア向けのツールだから直接は関係ないんだけど、内容がちょっと他人事じゃなかった。
新しい仕組みでは、月10ドルのプランに1,500クレジット(15ドル相当)が付いてくる。
でも使い方によっては、その月分を1日で使い切ってしまったユーザーもいるらしい。
正直、読んでいて「あ、これ自分のことだ」と思ってしまった。
ツールのことじゃなくて、感覚のことだ。
AIを使えば使うほど早く、楽になる。でもいつの間にかどこかを超えている。
そのラインが見えにくいのが、デザインの仕事でも同じだと感じている。
自分はMidjourneyやAdobe Fireflyをロゴやブランディングの初期案出しによく使っている。
クライアントとの最初の打ち合わせ前に、方向性のムードを視覚化したいときに便利だ。
ただ、使い始めた頃と今では、自分の中での位置づけが少し変わってきた気がする。
最初は「下書きのラフ」として使っていた。
でも最近は、AIが出してきたビジュアルをもとに考えることが増えた。
順番が逆転しつつある。
それに気づいたのは、パートナーに「最近の仕事どう?」と聞かれて、うまく答えられなかったときだ。
「AIに出してもらって、そこから選んでる感じ」という言葉が口から出た瞬間、ちょっとヒヤッとした。
選ぶのは自分だし、最後に手を入れるのも自分だ。
でも「何を考えてこのデザインにしたか」という問いへの答えが、以前より薄くなっている。
それが正直、迷う部分だ。
Copilotのニュースで興味深かったのは、利用量が可視化されたことで、ユーザーの行動が変わりそうだという点だ。
「Auto」モードで複雑なクエリに高コストのモデルが自動選択されていたと気づいた人もいたし、単純な質問ひとつに100クレジット近く消えていたケースもあったらしい。
コストが見えると、何を頼むか・どう頼むか、を考えるようになる。
デザインツールにはまだそういう仕組みがない。
サブスクで使い放題に近いから、どれだけ生成しても罰則はない。
でもだからこそ、自分でブレーキをかけるしかない。
あるロゴ案件で、Fireflyで30パターン以上出して全部ボツにしたことがある。
クライアントは小さな菓子工房で、手作り感とモダンさを両立させたいというオーダーだった。
AIは「それっぽいもの」を大量に出してくれた。でも「その人の店らしさ」は一枚も出てこなかった。
結局、オーナーさんが子どもの頃に好きだった器の話を聞き直して、そこから線を引き直した。
その作業に2時間かかったけど、納品後に「これだけが欲しかった」と言ってもらえた。
AIに大量に出させた時間は、正直あまり意味がなかった。
でも「大量に出してみないとわからない」という感覚も、まだ捨てきれていない。
ここが、自分の中で整理しきれていない部分だ。
Copilotのユーザーたちは、コストが見えたことで初めて「どれだけAIに頼っていたか」を認識したと思う。
使い放題だった頃は見えなかった依存が、数字になったとき、少し怖くなった人もいるはずだ。
自分には月の使用量が数字で出てくるダッシュボードはない。
でも「これ、自分が考えたと言えるか?」という問いは、自分でかけるしかない。
AIが得意なのは「たくさん出すこと」だ。
自分が必要なのは「1つに絞る理由を持つこと」だと、最近はそこに意識を置くようにしている。
使わないと競合に負けるのは、たぶん本当だ。
でも全部任せたら、自分が何者かわからなくなる気がする。
その怖さが、ちょうどいいアクセルとブレーキになっているといいんだけど、まだうまくバランスは取れていない。
次の案件では、AIに頼る前に「クライアントに聞くべき質問」をもう少し丁寧に整理してから始めてみるつもりだ。
道具を出す前に、自分の手を温めておくような感覚で。
エンジニア向けのツールだから直接は関係ないんだけど、内容がちょっと他人事じゃなかった。
新しい仕組みでは、月10ドルのプランに1,500クレジット(15ドル相当)が付いてくる。
でも使い方によっては、その月分を1日で使い切ってしまったユーザーもいるらしい。
正直、読んでいて「あ、これ自分のことだ」と思ってしまった。
ツールのことじゃなくて、感覚のことだ。
AIを使えば使うほど早く、楽になる。でもいつの間にかどこかを超えている。
そのラインが見えにくいのが、デザインの仕事でも同じだと感じている。
便利さの裏側にある、じわじわした不安
自分はMidjourneyやAdobe Fireflyをロゴやブランディングの初期案出しによく使っている。
クライアントとの最初の打ち合わせ前に、方向性のムードを視覚化したいときに便利だ。
ただ、使い始めた頃と今では、自分の中での位置づけが少し変わってきた気がする。
最初は「下書きのラフ」として使っていた。
でも最近は、AIが出してきたビジュアルをもとに考えることが増えた。
順番が逆転しつつある。
それに気づいたのは、パートナーに「最近の仕事どう?」と聞かれて、うまく答えられなかったときだ。
「AIに出してもらって、そこから選んでる感じ」という言葉が口から出た瞬間、ちょっとヒヤッとした。
選ぶのは自分だし、最後に手を入れるのも自分だ。
でも「何を考えてこのデザインにしたか」という問いへの答えが、以前より薄くなっている。
それが正直、迷う部分だ。
コストが見える化されると、姿勢も変わる
Copilotのニュースで興味深かったのは、利用量が可視化されたことで、ユーザーの行動が変わりそうだという点だ。
「Auto」モードで複雑なクエリに高コストのモデルが自動選択されていたと気づいた人もいたし、単純な質問ひとつに100クレジット近く消えていたケースもあったらしい。
コストが見えると、何を頼むか・どう頼むか、を考えるようになる。
デザインツールにはまだそういう仕組みがない。
サブスクで使い放題に近いから、どれだけ生成しても罰則はない。
でもだからこそ、自分でブレーキをかけるしかない。
あるロゴ案件で、Fireflyで30パターン以上出して全部ボツにしたことがある。
クライアントは小さな菓子工房で、手作り感とモダンさを両立させたいというオーダーだった。
AIは「それっぽいもの」を大量に出してくれた。でも「その人の店らしさ」は一枚も出てこなかった。
結局、オーナーさんが子どもの頃に好きだった器の話を聞き直して、そこから線を引き直した。
その作業に2時間かかったけど、納品後に「これだけが欲しかった」と言ってもらえた。
AIに大量に出させた時間は、正直あまり意味がなかった。
でも「大量に出してみないとわからない」という感覚も、まだ捨てきれていない。
ここが、自分の中で整理しきれていない部分だ。
「全部任せる」と「使わない」の間で
Copilotのユーザーたちは、コストが見えたことで初めて「どれだけAIに頼っていたか」を認識したと思う。
使い放題だった頃は見えなかった依存が、数字になったとき、少し怖くなった人もいるはずだ。
自分には月の使用量が数字で出てくるダッシュボードはない。
でも「これ、自分が考えたと言えるか?」という問いは、自分でかけるしかない。
AIが得意なのは「たくさん出すこと」だ。
自分が必要なのは「1つに絞る理由を持つこと」だと、最近はそこに意識を置くようにしている。
使わないと競合に負けるのは、たぶん本当だ。
でも全部任せたら、自分が何者かわからなくなる気がする。
その怖さが、ちょうどいいアクセルとブレーキになっているといいんだけど、まだうまくバランスは取れていない。
次の案件では、AIに頼る前に「クライアントに聞くべき質問」をもう少し丁寧に整理してから始めてみるつもりだ。
道具を出す前に、自分の手を温めておくような感覚で。