ヒューマンタッチとテックタッチの融合。AI時代における編集者の新しい提供価値

生成AIの浸透により、編集者の活動領域は急速に変わり始めている。メディアやコンテンツ制作の効率化により、編集者が選ばれる理由は「現場から得る一次情報」と「ヒューマンタッチの価値」へシフトすることが想定される。 本稿では、AI時代における編集者のミッションとその実装形を示す。

AI時代における編集者の今後のアプローチとは

AIの登場はコンテンツ制作プロセスを効率化・簡略化させ、編集者の活動領域は施策のプロデュース領域へとスライド。より広範囲なスコープに変化することが予想される。各プレーヤーとの差別化が難しくなるこの領域において、編集チームの新しい役割を探ってみたい。

AIの普及によって、さまざまなサービスにおけるヒューマンタッチ領域とテックタッチ領域に関する役割整理とその融合が進む。テックタッチ領域はAIなどを通したパーソナライズや効率化を提供。その一方で、ヒューマンタッチ領域においては、特に編集者の場合、現場でのディレクションやチーミングのスキルが提供価値となる。（※1）

対面スキルとAI・テクノロジー活用を融合させ、社会問題など今までにない、より複雑な課題解決を行うことが今後の編集者のミッションの一つとなる。

編集者による深い質的データをベースにAI分析を展開

まず、編集者が提供するテックタッチ領域として、既存フレームワークを活用したオウンドメディア、SEO、SNSなどのプランニングや、通常の編集業務プロセスの高速化・効率化が挙げられる。そこに加えられるのが、質的データ（いわゆる言葉のデータ）を活用した分析アプローチである。

取材・インタビューなどによる質的データをAIによって構造化することによって、調査内容を分析することが可能になる。ある一定の質的データのボリュームを確保することによって、インタビュースキルを活かした深いインサイトを効果的に抽出することができることは、編集者に新しい活躍の場をもたらすだろう。（※2）

可視化が難しい本人が抱える課題や欲求などに加え、調査を継続的に行うことによって、調査対象者の変容や、残存する課題、解決に向けたプランなどの分析・提案が新しいサービスの一つとなる。

取材や場づくりなど、今後も重要である編集者の対面スキル

その一方で、直接顧客と接点を持つヒューマンタッチ領域において、編集者ならではの価値が今後も求められるだろう。顧客課題に向けたクリエイティブ提案はもちろん、編集者が有する取材、イベント・ワークショップなどでの場づくりやディレクションなどに関するノウハウは、今後も有効であると考えられる。

上記のシーンにおける特徴的なスキルとして、取材対象者の感情や価値観、立場などを配慮したアプローチによる円滑な進行が挙げられる。同時に、質問シートの設計、香盤表の作成、取材成果の品質管理などによって、ある一定のレベルを維持した再現性のあるディレクションを行うことも可能だ。

AIによる合理的処理では解決しきれない領域を、編集者が有しているアサインスキルによってフォローできることも、今後のポテンシャルといえる。施策の意思決定プロセスにおいて、文化人類学、哲学、倫理、社会学などの人文知の専門家をキャスティングし、そのノウハウの応用支援を行うことも挑戦すべきテーマである。

スキル	概要	AI時代以降の意義・有効性
文脈を考慮した問いの設計	取材対象から潜在的な課題やナラティブを引き出す対面取材力	AIによる回答が一般化するなか、ネット上に存在しない「一次情報」の源泉となり、施策の意思決定プロセスにおける重要なエビデンスとなる
リアル領域における現場ディレクション	ワークショップや対話イベント、撮影現場などリアルな場を動かす調整能力	単純作業ではなく、非定型的で身体性・信頼関係を伴うプロジェクトを主導する
人文知などに関する専門家アサイン	哲学、倫理学、文化人類学などの専門知をビジネスや施策へ応用・統合するコーディネート力	合理的・効率的な決定がAIによりコモディティ化するなかで、倫理観や非合理的価値判断の質を高める

編集者の横断的なスキルを“プロダクト化”して課題解決を支援

今後、編集者はテックタッチ領域とヒューマンタッチ領域とを横断する能力が求められる。あらかじめ両者の機能を組み合わせた形でプロダクトを設計することによって、より難易度の高い課題解決を行うことを目指すべきだ。

取材などによる一次情報の収集、イベントなどの場づくり、専門家アサインの人的ネットワークなどをAIのバックエンドと連携させることによって、新しい価値提案が可能である。手触り感のあるリアルなコミュニケーションと、AIによる分析をつなげることによって、難易度の高い意思決定や、専門的知見のインストールを通した意識・行動変容の支援を目指すことができる。

また、既存の量的データと質的データの接続による相関分析などの提案に加え、定量データの計算プロセスがブラックボックス化していくAI環境のなかで、踏み込んだ質的データは重要なエビデンス確保になると考えられる。（※3）

テックタッチ領域とヒューマンタッチ領域のバランスを踏まえつつ、プロダクトの設計・ディレクションを行うことが編集者の新しいミッションとなる。ワークフローの標準化による再現性と、データ・ノウハウ蓄積による提供価値の最大化を目指すべく、実装が簡便になったAIを活用してプロダクトを展開すべきだろう。

参考文献

※1：生成AIがメディア文化産業に及ぼす影響―ILO研究ブリーフhttps://www.jil.go.jp/foreign/jihou/2025/06/ilo_01.html
※2：生成AIを用いた質的研究法のデータ分析に関する検討
https://www.comm.tcu.ac.jp/cisj/25/assets/25_2.pdf
※3：『データとデザイン――人とデータのつなぎかた』（ビー・エヌ・エヌ）

Writer ：小島 弘光