🧠 センスの外注が始まった｜AI時代にTasteslopが腐らせるもの

2025年、Merriam-Websterは「slop」を今年の単語（Word of the Year）に選出しました。その定義は、「AIによって大量に生産される低品質なデジタルコンテンツ」。なかなか汚い言葉ですが、クリティカルな言葉でもあると思います。かつてインターネットに沈殿していた“雑なコンテンツ”が、いまやレコメンドアルゴリズムに堂々と流れ込んでいるわけです。

Kapwingの分析によれば、世界上位15,000のYouTubeチャンネルのうち278が「完全なAI slop」で構成され、合計630億回以上の視聴回数、2.21億人の登録者、年1.17億ドルもの収益を生み出しているといいます。さらに、新規アカウントに最初にレコメンドされた500本の動画のうち、実に104本がAI slopだったというデータすらあるそうです。

More than 20% of videos shown to new YouTube users are ‘AI slop’, study finds Low-quality AI-generated content is now saturating social media – and generating about $117m a year, data shows the Guardian

しかし、もっとも厄介なのは、粗悪なAI動画や、中身の薄い自動生成テキストの話ではありません。その逆です。

AIはもはや、わかりやすく“ダサいもの”だけを吐き出しているわけではありません。むしろ、いかにも「センスがよさそうなもの」を軽々と出力できるようになっているのはご存じの通りでしょう。

ひとつひとつの出力を取り出せば、どれも「分かっている」側が使う記号に見えます。

このような話を吹っ掛けると、たいてい「AIにセンスはあるのか？」といったナイーブな疑問に陥りがち。OpenAIのGreg Brockmanが “taste is a new core skill” とポストし、Paul Grahamも「誰でも何でも作れるようになった今、差別化の要因は『何を作るかを選ぶこと』だ」と語ったように、現在のテック業界では妙に“センス”が神格化され、持ち上げられています。

そんな中で最近考えていたのが、「センスらしきもの」がゼロコストで無限に生成できる時代において、はたしてセンスは、他者との差異を示すシグナルとしてまだ機能するのか？

ということです。

ここで、最近話題の “Tasteslop” について考えてみたい。これは単にAIが低品質なゴミを量産するという現象ではありません。AIが“センスの記号”だけを表面から抽出し、来歴も身体性もない装飾として社会に大量散布することで、センスという概念そのものが内部から腐っていく現象を指す、というのが私の認識です。

直視すべきは、生成物の解像度の粗さではありません。私たちが無自覚に進めている、センスの外注という病理なのではないでしょうか。

目次

1. Tasteslopとは、センスの記号が文脈から剥がれることである
2. anti-slopは、粗さではなく来歴の回復である
3. AIでセンスよく見せるほど、「交換可能」になる

Tasteslopとは、センスの記号が文脈から剥がれることである

Tasteslopとは具体的に何か。Emily Segalは、『Nemesis Memos』の中で大きく2つの型に分けて説明しています。ひとつは、Rimowaのスーツケース、Dieter Ramsのプロダクト、細い首のケトル、wabi-sabi風の質感のような「センスがよいとされるもの」だけで構成されたslop。もうひとつは、Claudeが出力するような洒落たレストランのディナーや、Notionのテンプレートを具現化したようなオフィスのように、「tastefulなもの」がslop的な目的に動員されるケースです。

ここで見落としてはならないのは、先述の通り、Tasteslopが単なる「低品質なゴミ」ではないということです。むしろそれは、表面上はひどく洗練されています。 洗練されたフォント、余白、Reference、文化的な香り etc. しかし、その配置には「なぜそれがここにあるのか」という必然性が一切ありません。つまりTasteslopとは、センスの失敗ではなく、センスの記号化が成功しすぎた結果、センスそのものが完全に空洞化する現象なのです。

Tasteslop Commentary on Tasteslop by Stephen Downes. Online learning, e-learning, new media, connectivism, MOOCs, personal... www.downes.ca

そもそも「良いtaste（センス）」とは何でしょうか。Segalは、構成要素として以下の3つを挙げています。

• Discernment: 違いを見分ける審美眼 
• Pattern Recognition: 過去との関係や文脈を読み取る力 
• Idiosyncrasy: パーソナルで、説明しきれない特異な結びつき 

ざっくり言えば、センスとは個人的な記憶や身体性に根ざしているということです。たとえば、ある人がRalph LaurenのPoloを愛好しているのは、そのブランドが歴史的に偉大だからではなく、「若い頃に通っていたパーティーで、憧れのダンサーたちが着ていたから」かもしれない。その記憶は、プロンプトとしてテキストに書き起こすことはできます。しかし、「その場にいた」という手ざわりまでは、決して生成できないのです。

TASTESLOP Notes on technological anxiety nemesisglobal.substack.com

この視点に立つと、センスとはモノの絶対的な属性ではなく、関係性の中で立ち上がるものだと分かります。 同じTogoのソファでも、同じMaison Margielaの足袋ブーツでも、同じTrader Joe’sのトートバッグでも、それが「どのルートを通って届いたか」によって、洒落て見えることも、俗っぽく見えることも、campに見えることも、あるいはslopに見えることもある。 Segalが指摘するように、tasteとは「relative, contextual, and social（相対的で、文脈的で、社会的なもの）」であり、誰かに見られ、承認されなければ成立しません。

だからこそ、AIが真に脅かしているのは「美しい画像を作る能力」ではありません。 AIは、何がセンスよく見えるかをすでに学習しています。Dieter Ramsが「良い」ことも、ミニマルな余白が「効く」ことも、wabi-sabiが“人間味”の記号として「使える」ことも知っている。しかし、それはtasteそのものではなく、tasteのインデックスにすぎません。K-HOLEの共同創業者Greg Fongが言っているように、LLMは人間でもなければ主観でもなく、tasteそのものではなく “data indexes of taste” を探しているだけなのです。

ここに、Tasteslopの真の不気味さがあるように思います。 見た目はセンスがある。けれど、その奥にLifeがない。失敗がない。恥がない。偏愛がない。誰かに笑われながらそれでも選び続けた時間がない。だから、センスの記号を集めれば集めるほど、逆に「そこには誰もいない」ことがグロテスクなまでに露呈してしまう。 Segalはこれを、抽出された後の文化資本、「ブレンダーにかけられた後の文化資本（cultural capital after extraction, after it’s been through the blender）」と表現しています。

これは、ビジネスにおいても、実務的で切実な問題でしょう。 AIを使えば、それらしいムードボードは一瞬で作れる。ロゴも、広告コピーも、LPも、ブランドステートメントも、そこそこ「整う」。ですが、整っていることと、意味があることはまったく違います。 むしろ、誰もが同じtaste token（センスの記号）を無尽蔵に使える世界では、きれいに整っているものほど早く陳腐化し、「交換可能」になっていく。センスが外注できる時代に最後に残るのは、センスそのものではなく、「なぜそのセンスを自分たちが選ぶのか」という「生々しい来歴」なのです。

anti-slopは、粗さではなく来歴の回復である

Tasteslopへの反発は、すでにひとつの「美学」になりつつあります。The Guardian紙はこれを “anti-slop” と呼び、AIが吐き出すハイパーリアルで滑らかな出力に対するカウンターとして、アーティストやクリエイターが「あえて手作りで、不完全で、少しjanky（いびつ）な表現」へ向かっていると報じています。

Artists are making ‘anti-slop’ to rebel against AI: ‘It’s been rammed down our throats’ In response to AI’s hyperrealism, artists and creatives are gravitating toward the homespun and imperfect the Guardian

象徴的なのが、Picador社から出たRoberto Bolañoの再刊カバーでしょう。Michael Schmellingが手がけた装丁は、いわゆる“美しい本”ではありません。 高校のノートの端の落書き。地下のパンクライブのフライヤー。タトゥーフラッシュ。 The Guardianはそれを「少しsloppyだが、thoughtfully so（考え抜かれたうえで、雑）」と評しています。ただ雑なのではありません。雑に見えるものが、きちんと選ばれているのです。

ここで絶対に間違えてはならないのは、anti-slopを単なる「手描き風の流行」として消費してしまうことです。手描き風にすればいいわけではない。粗くすれば人間的になるわけでもない。 むしろ、表面的な粗さそのものは、もっとも簡単にAIに模倣される記号のひとつです。プロンプトに “hand-drawn,” “scribbly,” “lo-fi,” “zine-like” と打ち込めば、それらしいものは1分で出力されますからね。

だから、価値があるのは粗さではありません。粗さに至るまでの判断なのです。

もうひとつの好例が、Stoopid Buddy StoodiosによるNFL・Green Bay Packersの動画です。Jordan Love、Tucker Kraft、Micah Parsonsといった選手たちを1980年代風のアクションフィギュアに見立て、チーズカードの怪物と戦わせる。しかもそれを、『Robot Chicken』の制作チームが、Gumbyのようなストップモーションアニメで、途方もない手間（painstakingly）をかけて作り上下ています。さらにGreen BayのSNSチームは、そのメイキング動画とともに “Your AI slop bores us.（お前らのAI slopには退屈してるんだよ）” とポストし、喝采を浴びました。

このケースが面白いのは、Stoopid Buddyが教条的な「反AIスタジオ」というわけではない点です。共同創業者のJohn Harvatine IVは、制作プロセスの一部ではAIツールも使うとあっさり認めています。 つまり、ここで起きているのは「AIか、人間か」という素朴な二項対立ではありません。私たちが突きつけられている問いは、もっと具体的でシビアです。 物語の芯を、誰が引き受けたのか。面白さの責任を、誰が背負ったのか。 プロンプトの向こう側に丸投げしたのか、それとも、自ら手を動かし、セットを組み、失敗しながら、自分たちの身体を通したのか。

この意味において、anti-slopはノスタルジーでもアナログ礼賛でもありません。むしろ、AIによって「表面の完成度」が完全にコモディティ化した後、どこに価値の痕跡を残すかという極めて現代的な問いです。 かつてカメラが写実を民主化したとき、絵画は「現実をそっくりそのまま写す」という競争から降りました。印象派、シュルレアリスム、キュビスムは、写真がうまくなったからこそ、現実を別の角度から解釈し直すことができた。The Guardianも、AI画像の高度化が、デザイナーやアニメーターに、よりbespoke（あつらえ向き）でDIYで人間的な表現へと向かわせる契機になる可能性に触れています。

ただし、ここにも罠はあります。anti-slopもまた、一瞬でTasteslop化する運命にあるということです。 手描き風のフォント。粗い線。紙のざらつき。ミスプリント風の質感。それらが「人間味の記号」としてテンプレート化された瞬間、さっきまで反乱だったものは、ただの新しいtaste token（センスの記号）に成り下がります。Lo-Fiも、ZINE風も、anti-AIっぽさも、文脈から剥がれればすぐに空洞化する。

だからこそ、これから私たちが本当に問うべきは「AIを使ったかどうか」ではありません。 「その表現の奥に、誰の時間が残っているか」ではないでしょうか。

ブランドや企業にとって重要なのは、AIを徹底的に避けることではありません。AIで誰でも作れる表面の奥に、自分たちだけの制約、熱量、顧客との関係、失敗、偏愛をどう刻み込むかです。 完成物だけが小綺麗に整っていても、そこに来歴がなければ、次の瞬間には別の誰かに模倣される。反対に、多少いびつであっても、「なぜその形になったのか」を血肉をもって説明できるものは残ります。

anti-slopとは、決して粗さの美学などではありません。 それは、誰かが確かにそこにいたことを、もう一度見えるようにする技術なのです。

AIでセンスよく見せるほど、「交換可能」になる

ここまで見てきた話は、クリエイターやデザイナーだけの問題ではありません。むしろ、企業やブランド、新規事業の現場にこそ深く突き刺さる話だと思っています。

なぜなら、いま多くの組織がAIに任せようとしているのは、まさに「それらしく整える」仕事だからです。ムードボードを作る。ロゴ案を出す。LPのコピーを書く。ブランドステートメントを磨く。SNSの投稿を量産する。投資家向け資料のトーンを整える。どれも、AIがもっとも得意に見える領域でしょう。

たしかに、出力は速い。しかも、そこそこ上手い。 しかし、ここに決定的な落とし穴があります。

AIを使って“センスよく見せる”ほど、むしろ「交換可能」になっていくのです。

理由はシンプルです。誰もが同じモデルを使い、同じ参照元を食わせ、同じようなプロンプトで「洗練」「人間味」「余白」「ZINE風」「wabi-sabi」「ハイブランドっぽさ」を呼び出すなら、出てくるものは結局、同じ重心へと収束していく。そこにあるのは差異ではなく「平均」であり、尖りではなく「最適化された既視感」にすぎません。

ここで参考になるのが、AIの「slop」を定量的に測定しようとしたShaibらの研究です。彼らは、NLP、ライティング、哲学などの専門家19人への聞き取りをもとに、slopを構成する要素を整理しました。抽出されたのは、Information Utility（情報の有用性）、Information Quality（情報の品質）、Style Quality（文体の品質）の3領域。より具体的には、Density（密度）、Relevance（関連性）、Factuality（事実性）、Bias（バイアス）、Repetition（反復）、Templatedness（テンプレート化）、Coherence（一貫性）、Tone（トーン）などです。 つまり、slopとは「AIっぽいかどうか」という単純な話ではなく、情報密度が低い、文脈に関係していない、声がない、構造が反復している、という複数の劣化の束なのです。

Measuring AI "Slop" in Text AI "slop" is an increasingly popular term used to describe low-quality AI-generated text, but there is currently no... arXiv.org

さらに興味深いのは、この研究が「人間が書いた文章もslopに見えることがある」と明記している点です。つまり、問題はAI製かどうかではありません。人間が書いても、密度がなく、文脈に関係せず、テンプレートに寄りかかり、声がなければ、それは容赦なくslop化する。逆に言えば、AIを使ったとしても、そこに文脈があり、判断があり、削った跡があり、固有の声が残っていれば、必ずしもslopにはならない。

ここは、かなり重要な分岐点でしょう。 AI使用の有無を倫理審査するだけでは、もう足りません。問うべきなのは、「生成した前後に何をしたか」です。

その言葉は、どの顧客の生々しい会話から出てきたのか。その色は、どの現場の違和感から選ばれたのか。その余白は、単に流行っているからなのか、それとも自分たちの態度を表しているのか。その粗さは、誰かの時間を内包しているのか、それとも“人間味”という新しいテンプレートをなぞっただけなのか。

企業のブランド表現は、「完成度」だけで評価してはいけません。完成度の価値は、AIによって急速に暴落していくからです。今後問うべきなのは、完成度の奥にある来歴です。

• 見た目が整っているか → それは、どの現場・顧客・制約から出てきた美意識か
• トレンドに合っているか → なぜ今、自分たちがそのトレンドを使う必然があるのか
• AIで速く作れたか → 速く作ったあと、人間が何を削り、何を残したのか

これは、ブランディングだけの話ではありません。新規事業にもまったく同じことが言えます。AIで整えた市場分析、AIで整えた顧客ペルソナ、AIで整えた事業コンセプト。どれも一見、それらしく見えます。しかし、現場で顧客に断られた痛み、営業が言葉に詰まった瞬間、プロトタイプが使われなかった理由、社内で本当に揉めた泥臭い論点が入っていなければ、それはただの「事業開発版のTasteslop」です。

綺麗に整った仮説ほど危ない。 そこに摩擦がないからです。

AI時代のセンスとは、すでに存在する良いものを選ぶ能力ではありません。ましてや、センスのよい参照元をたくさん知っていることでもない。 「なぜそれを選ぶのか」を、他者に見える形で背負える能力です。

だからこそ、これからのブランドや事業に必要なのは、「AIを使わない純粋さ」などではありません。そんなものは、おそらくすぐに底の浅いポーズになります。

必要なのは、AIで作った表面に、自分たちの時間をもう一度刻み込むことです。顧客との接触。現場の制約。失敗の記憶。削った案。捨てた選択肢。恥ずかしいほど個人的な偏愛。

それらが残っていないものは、どれだけ美しくてもTasteslopになる。

逆に、それらが残っているものは、多少いびつでも、簡単には交換されません。

なぜなら、そこには記号ではなく、来歴があるからです。

今回は以上。ではまた！

今週の問い

あなたが「これだけはAIに譲らない！」と決めていることは何ですか？

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