AIで作ったポスターが炎上した―「菜の花がおかしい」が教える、生成AI時代に人間が絶対に手放してはいけない仕事

一枚のポスターが、生成AI時代の仕事についてかなり重要な問題を投げかけています。

鹿児島県指宿市で2027年1月に開催予定の「第44回いぶすき菜の花マラソン」。

その告知ポスターを見た人たちから、

「菜の花の形がおかしい」

「生成AIで作ったのではないか」

という指摘がSNS上で広がりました。

大会事務局はその後、制作過程で生成AIを利用していたことを公表。

当初「イラストレーターが制作」と紹介していた説明についても、正確にはグラフィックデザイナーによる制作だったとして訂正しました。

さらに、問題になった菜の花について、

本来の菜の花とは異なって見える部分があり、制作・校正段階での確認が不足していた

と説明しています。

私はこのニュースを見て、

「また生成AIが炎上した」

だけで終わらせるのは、もったいないと思いました。

なぜなら今回の問題は、

AIを使ったことそのもの

より、

もっと重要なことを示しているからです。

それは、

AIが仕事をする時代に、人間はいったい何を確認しなければならないのか。

という問題です。

これはポスター制作だけではありません。

文章。

広告。

商品POP。

企画書。

メール。

SNS。

採用資料。

営業資料。

ホームページ。

note記事。

会社員が生成AIを使うすべての仕事に共通します。

⸻

何が起きたのか

まず事実関係を整理します。

第44回いぶすき菜の花マラソンは、2027年1月10日に開催予定です。公式サイトでは2026年7月24日にポスターデザインが公開されました。

ところが9月7日ごろからSNS上で、

ポスターに描かれている菜の花が実物とは違うのではないか。

生成AI特有の表現に見える。

といった指摘が広がりました。

大会事務局は9月8日に説明を発表。

デザイナーへ制作を依頼し、

生成AIを活用しながら、デザイナーが構成・デザイン・画像加工・修正を行った

と説明しました。

また、当初の「イラストレーター」という紹介は「グラフィックデザイナー」が適切だったとして訂正。

菜の花については、制作・校正段階で確認が不十分だったと謝罪しました。

ポスターそのものは、今のところ変更せず告知に使用する方針と報じられています。

⸻

問題は「AIを使ったか」ではない

ここで議論が、

AI賛成。

AI反対。

に分かれがちです。

でも私は、その二択では本質を見失うと思います。

AIを使ったから悪い。

人間が描いたから良い。

そんな単純な話ではありません。

人間が作っても間違いはあります。

AIを使っても素晴らしい作品は作れます。

問題は、

完成物について誰が責任を持つのか

です。

今回の象徴が、

「菜の花がおかしい」

でした。

マラソン大会の名前自体が、

「いぶすき菜の花マラソン」

です。

つまり菜の花は単なる背景ではありません。

イベントの象徴です。

そこを間違える。

これはAI以前に、

制作物の核心部分を確認できていなかった

という問題なのだと思います。

⸻

AI時代に一番危ない言葉

仕事で生成AIを使うようになると、私は一つ危険な言葉が増えると思っています。

それは、

「AIがそう出したので」

です。

数字が間違っていた。

「AIが出しました」

文章に誤情報があった。

「ChatGPTが書きました」

画像がおかしい。

「画像生成AIが作りました」

でも、お客様からすれば関係ありません。

会社名で出す資料なら会社の責任。

自分の名前で出すnoteなら自分の責任。

店頭POPなら店舗の責任。

採用資料なら企業の責任です。

AIは責任者にはなってくれません。

⸻

「作る仕事」と「確かめる仕事」が逆転している

これまで制作の仕事は、

作ることに時間がかかりました。

文章を書く。

イラストを描く。

デザインする。

写真を加工する。

資料を作る。

だから、

制作80％。

確認20％。

くらいの感覚だった仕事も多かったと思います。

生成AIが入ると、

制作時間が劇的に短くなります。

10時間かかったものが1時間。

3時間かかったものが20分。

すると何が起きるか。

作ることより、確かめることの価値が高くなる。

私はこれが、生成AI時代の大きな変化だと思います。

⸻

AIを使えば使うほど、人間のチェックが重要になる

一見すると逆に聞こえます。

AIが賢くなる。

だから人間のチェックは不要になる。

そう思いたくなります。

でも実務では逆です。

生成AIは非常に自然な間違いを作ります。

文章なら、

存在しない統計。

間違った日付。

違う人物。

古い制度。

存在しない出典。

画像なら、

指の本数。

文字。

標識。

商品の形。

建物。

植物。

制服。

ロゴ。

地域特有の風景。

一見それらしい。

だからこそ危ない。

明らかに変なら誰でも気づきます。

95点くらい正しく見える間違い

が一番見落とされます。

⸻

「菜の花がおかしい」は小さなミスだったのか

仮に背景の小さな草だったら、ここまで話題にならなかったかもしれません。

でも今回は「菜の花マラソン」。

菜の花がブランドそのものです。

会社の商品広告に置き換えれば分かりやすい。

牛肉の広告なのに豚肉の写真。

茨城県の観光ポスターなのに存在しない景色。

スーパーのチラシなのに商品写真が別商品。

新店舗の広告なのに住所が間違っている。

求人広告なのに実際にはない福利厚生が書かれている。

これなら、

「AIだから仕方ない」

とは言えません。

⸻

AI時代の校正は「誤字チェック」だけでは足りない

昔の校正というと、

誤字。

脱字。

価格。

日付。

住所。

電話番号。

くらいでした。

AI時代には項目を増やす必要があります。

たとえば画像なら、

人物の身体。

建物。

植物。

料理。

商品。

ロゴ。

背景。

看板。

文字。

地域性。

季節。

文化。

物理法則。

まで確認する。

つまり、

AI時代の校正＝事実確認＋視覚確認＋文脈確認

になります。

⸻

スーパーのチラシで考えてみる

たとえば生成AIで、

「秋の味覚フェア」

の画像を作ったとします。

ぱっと見は素晴らしい。

サンマ。

栗。

サツマイモ。

梨。

キノコ。

秋らしい。

でもよく見ると、

サンマの形がおかしい。

栗の葉ではない。

パッケージの文字が読めない。

価格表示が壊れている。

店員の制服が実際と違う。

存在しない商品が映っている。

この状態で店頭に出したら、

広告としては失敗です。

AIが作ったかどうかではありません。

最終確認を誰もしなかったこと

が問題になります。

⸻

AI画像は「文字」が特に危ない

最近の画像生成AIは日本語もかなり改善しています。

それでも、

小さな文字。

商品名。

価格。

住所。

電話番号。

漢字。

固有名詞。

はまだ注意が必要です。

だから私は、企業の重要画像では、

AIにすべての文字を描かせる方法より、

写真・背景・イラストをAIで作り、

重要な文字は最後に人間側で正確に載せる

方法の方が安全だと思います。

生成AIが得意な部分。

人間が得意な部分。

分ければいい。

⸻

「AIを使ったことを言うべきか」という問題

今回もう一つ注目されたのが、

制作方法の説明です。

当初の公式説明では「イラストレーター」が制作したと紹介されていました。

その後、生成AIを活用しながらグラフィックデザイナーが制作したと訂正されました。

ここから、

「AIを使ったら必ずAI使用と表記すべきなのか」

という問題が出てきます。

これは一律には言えません。

文章の誤字チェックにAIを使った。

写真のノイズ除去にAIを使った。

アイデア出しにAIを使った。

背景画像そのものをAI生成した。

意味はかなり違います。

だから必要なのは、

「AI使用／AI不使用」

という0か100かではなく、

どの工程で、どの程度使ったのか

を整理することだと思います。

⸻

企業は「AI使用ルール」を作った方がいい

今後、多くの企業で必要になると思います。

難しい規程でなくてもいい。

最低限、

AIを使ってよいもの。

人間の承認が必要なもの。

AIへ入力してはいけない情報。

外部公開前に確認する項目。

著作権に注意するもの。

個人情報。

機密情報。

これを決める。

生成AI利用が個人任せになっている会社ほど、

事故が起きたときに困ります。

⸻

AI制作物を出す前の「7つの確認」

実務で使える形にします。

1．事実は合っているか

数字、人物、場所、制度。

2．主役は合っているか

今回なら菜の花。

商品の広告なら商品。

3．文字は正しいか

タイトル、価格、住所、電話番号。

4．画像に不自然さがないか

身体、建物、食べ物、植物。

5．実在しないものを事実のように描いていないか

特に観光・商品広告。

6．権利上問題になる素材がないか

ロゴ、キャラクター、人物など。

7．誰が最終承認したか

これが一番重要です。

⸻

「誰が確認したか」を残す

会社の仕事なら、

担当者。

上司。

広報。

責任者。

誰がOKを出したかを明確にする。

AIの出力は高速です。

だから大量生産できます。

大量に作れるということは、

大量に間違えることもできる

ということです。

生成速度が10倍になったなら、

チェック体制も変えなければいけません。

⸻

AI導入で絶対に削ってはいけない時間

企業がAIを入れる目的は、

業務時間削減。

人手不足対策。

コスト削減。

生産性向上。

でしょう。

でも削ってはいけない時間があります。

最終確認時間です。

文章が30分でできていたものを5分で作れる。

だから5分で公開する。

では危ない。

25分浮いたなら、

5分でも10分でも確認に使う。

それでも以前より速い。

AI時代の生産性向上は、

チェックをなくすことではありません。

制作を短くし、チェックへ時間を移すこと

だと思います。

⸻

50代はAI時代に不利なのか

よく、

若い人の方がAIを使える。

50代は遅れる。

と言われます。

私は必ずしもそう思いません。

今回のようなケースを見ると、

経験が価値になります。

菜の花を知っている。

地域を知っている。

商品を知っている。

現場を知っている。

法律を知っている。

顧客を知っている。

若手よりAI操作が遅くても、

「これはおかしい」と気づける。

この能力は非常に重要です。

⸻

ベテランの価値は「正解を作る」から「間違いに気づく」へ

AIが正解候補を大量に作る。

その中から、

これは使える。

これは危ない。

ここは違う。

と判断する。

つまり経験者の価値が、

手を動かす能力から、

判断能力

へ移ります。

私は50代会社員にとって、むしろチャンスだと思います。

30年間積み上げた経験は、

AIより文章を書く速度では負けても、

業界の違和感を見抜く場面で生きます。

⸻

新人＋AIと、ベテラン＋AI

新人にAIを渡す。

非常に速く仕事ができます。

でも間違いに気づけないことがあります。

ベテランにAIを渡す。

AI操作は少し遅いかもしれない。

でも、

「この数字は変だ」

「この商品名は違う」

「この表現はお客様に誤解される」

と気づく。

強い会社は、

どちらかを選ぶのではなく、

新人のAIスキル＋ベテランの経験

を組み合わせます。

⸻

AIを使わないことが品質保証ではない

今回のニュースを見て、

「やっぱりAIは危険だから使わない」

と結論づける企業もあるかもしれません。

それも違うと思います。

人間も間違えます。

昔のチラシにも誤植はありました。

価格間違い。

写真間違い。

曜日間違い。

AIがない時代にもありました。

大切なのは、

AIを禁止することではなく、

AIを使った仕事の品質保証方法を作ること

です。

⸻

「AIか人間か」ではなく「責任者は誰か」

これから広告や文章を見て、

「これはAI？」

という問いは増えるでしょう。

でも企業にとってもっと重要な質問は、

「誰が責任を持って確認したのか？」

です。

AI制作。

人間制作。

混合作業。

どれでもいい。

完成物が、

正確。

安全。

ブランドに合う。

お客様を誤解させない。

これを確認する。

最終責任は人間に残ります。

⸻

AI画像で特にチェックしたい12項目

保存用です。

□ タイトルと画像テーマが一致している

□ 人物の手・指・顔に不自然さがない

□ 商品の形状が正しい

□ 植物・動物が現実と一致する

□ 建物・風景が実在情報と矛盾しない

□ ロゴが壊れていない

□ 日本語に文字化けがない

□ 価格・数字が正しい

□ 日付・曜日が正しい

□ 不要なブランド名が混ざっていない

□ 他案件の要素が残っていない

□ スマホで主要文字が読める

企業広告でもnote見出し画像でも、かなり使えるチェックリストだと思います。

⸻

文章生成AIでも同じ

画像だけではありません。

ChatGPTに記事を書かせる。

非常に便利です。

でも、

タイトル。

統計。

企業名。

日付。

制度。

引用。

URL。

ここを確認しないまま公開すると危険です。

特に時事記事は、

昨日の情報と今日の情報で変わります。

だから、

AIで文章を書く能力以上に、一次情報へ戻る能力

が重要になります。

⸻

SNS時代は「間違いを見つける人数」が増えた

昔なら、

地方イベントのポスターを何万人も細部まで見ることは少なかったでしょう。

今は違います。

SNSへ掲載される。

誰かが拡大する。

専門家が見る。

植物に詳しい人が見る。

デザイナーが見る。

AIに詳しい人が見る。

数万人の目がチェックする。

つまり公開物は、

社内校正担当者数人 vs インターネット数万人

になります。

公開前確認の重要性は、以前より高くなっています。

⸻

小さな違和感が大きなニュースになる

今回も出発点は、

「菜の花が違うのでは？」

という小さな違和感でした。

でも、

AI使用。

制作説明。

職種表記。

校正。

まで話が広がった。

SNS時代では、

一つのミスがその制作過程全体への疑問につながります。

だからブランドを守るには、

完璧を目指すというより、

説明できる制作工程を持つ

ことが大切です。

⸻

AI活用企業が作るべき「公開前30秒ルール」

忙しい会社でも実行しやすくします。

外部公開ボタンを押す前に30秒止まる。

そして自分へ質問します。

この内容を自分の名前で説明できるか？

説明できる。

なら公開。

分からない。

確認していない。

AIが出したから知らない。

なら止める。

たったこれだけでも事故は減ると思います。

⸻

会社で使える「AI制作物の4段階」

私はAI利用を4段階に分けると分かりやすいと思います。

レベル1　アイデア

タイトル案。

構成案。

デザイン案。

ここは比較的自由に使う。

レベル2　下書き

文章。

画像案。

資料。

必ず人間が修正。

レベル3　完成候補

外部へ出せそうな状態。

事実確認・権利確認。

レベル4　公開

責任者承認。

この間に、

AI出力→即公開

を作らない。

⸻

生成AIは「部下」だと思えば分かりやすい

非常に優秀。

仕事が速い。

24時間働く。

文句も言わない。

でも、

ときどき自信満々に間違える。

そんな新人がいたとします。

作った資料を一度も確認せず、

そのまま社外へ出すでしょうか。

たぶん出しません。

AIも同じです。

AIを信用しないのではありません。

信用しているからこそ、確認して使う。

⸻

AIの出力精度が上がるほど、油断は増える

AI画像が明らかに変だった頃は、

誰でも確認しました。

でも精度が上がる。

99％自然になる。

すると人間は、

「大丈夫だろう」

と思います。

その残り1％が、

タイトル。

価格。

住所。

商品。

ブランド。

だったら問題になります。

つまり、

AIが賢くなるほどチェック文化が必要になる

という少し皮肉なことが起きます。

⸻

AI時代の「仕事ができる人」の定義が変わる

以前なら、

資料を早く作れる。

文章を書ける。

Excelを使える。

デザインできる。

という人が評価されました。

これからは、

AIを使って速く作る人は増えます。

差がつくのは、

どこが危ないか分かる。

正しい情報へ戻れる。

不要なものを削れる。

違和感を見つけられる。

最終判断できる。

そんな人です。

つまり、

制作力から編集力へ。

これが大きな変化だと思います。

⸻

「AIで作ったから安くて当然」でもない

もう一つ考えたいことがあります。

生成AIを使えば制作時間は短くなります。

だから、

AIを使った＝価値が低い。

とは限りません。

写真編集ソフトを使ったから写真家の価値がない。

Excelを使ったから経理の価値がない。

という話にならないのと同じです。

価値は、

ツールではなく、

何を作ったか。

どう判断したか。

何を修正したか。

どこまで責任を持ったか。

で決まります。

⸻

一方で「人が描きました」という見せ方には慎重さが必要

ここは重要です。

もし作品の価値を、

「人間が一から描いた」

という点で訴求するなら、

AI利用の範囲は意味を持ちます。

今回も「イラストレーター制作」という説明が注目されました。

AI利用自体より、

受け手が想像する制作方法と実際の制作方法に差があった

ことが議論を大きくした面があります。

だからマーケティングでは、

誤解させない説明

がますます重要になります。

⸻

noteを書く人にも他人事ではない

私も含め、noteで発信する人にはかなり身近な話です。

生成AIで、

記事構成。

見出し。

文章。

画像。

SNS紹介。

ハッシュタグ。

まで作れるようになりました。

便利です。

でも公開するのは自分です。

タイトルが本文と違う。

画像が別テーマ。

統計が古い。

日本語が変。

存在しない出典。

これをそのまま出せば、

読者が失うのはAIへの信頼だけではありません。

書き手本人への信頼

です。

⸻

AI時代に一番高い資産は「信用」

生成AIでコンテンツを大量に作れるようになる。

すると情報量は増えます。

文章も画像も増える。

その結果、逆に価値が高くなるものがあります。

この人の情報なら確認されている。

この会社の広告なら信用できる。

という感覚です。

コンテンツが大量生産されるほど、

信用が希少になります。

⸻

私なら会社でこの5つを決める

AIを使い始めた企業なら、最低限これだけ決めます。

1．AIを使ってよい業務

アイデア、文章下書き、画像案など。

2．禁止する情報

個人情報、機密情報など。

3．公開前チェック

数字、固有名詞、画像。

4．責任者

誰が承認するか。

5．事故時対応

訂正、削除、説明。

何百ページものAI規程は不要です。

まず一枚でいい。

⸻

店舗でも使える

たとえばスーパーの店長が、

AIでPOPを作る。

AIでSNS投稿を書く。

AIで求人文章を書く。

便利です。

でも、

価格。

営業時間。

商品名。

産地。

アレルギー。

キャンペーン条件。

このあたりは必ず確認する。

AIを使うことを禁止すると、

隠れて使う人が出ます。

それより、

安全に使えるルールを作る。

こちらの方が現実的です。

⸻

「AIミスゼロ」は現実的ではない

人間でもAIでもミスは起きます。

だから目標を、

一度も間違えない

だけにすると苦しくなります。

大切なのは、

重大なミスを公開前に止める。

公開後に見つかったらすぐ直す。

経緯を説明する。

再発防止する。

この仕組みです。

企業の信頼は、

ミスしたかどうかだけではなく、

ミスした後にどう動いたか

でも決まります。

⸻

今回の事務局対応から考えられること

大会事務局はAI利用を認め、

制作説明を訂正し、

菜の花の表現について確認不足を謝罪しました。

一方、ポスター自体については大会の魅力や指宿らしさを表現できているとして、使用を続ける考えを示しています。

この判断への評価は人によって分かれるでしょう。

でも企業実務として参考になるのは、

指摘を無視するのではなく、

何をどう作ったのか説明した

という点です。

AI時代は、

制作物だけでなく、

制作プロセスの説明力

も企業広報の一部になります。

⸻

保存版「AI公開前チェックリスト20」

最後に、文章・画像・資料すべてに使える形でまとめます。

□ タイトルは内容と一致している
□ 人物名は正しい
□ 会社名は正しい
□ 日付は正しい
□ 数字は一次情報で確認した
□ 統計の調査時期を確認した
□ URLは実在する
□ 引用元を確認した
□ 商品名は正しい
□ 価格は正しい
□ 住所・電話番号は正しい
□ 画像の人物に不自然さがない
□ 商品・植物・建物が現実と矛盾しない
□ 日本語文字が壊れていない
□ ロゴや商標に問題がない
□ 著作権リスクを確認した
□ 個人情報が含まれていない
□ 別案件の情報が混ざっていない
□ スマホでも読める
□ 最後に人間が承認した

AI導入企業では、これを公開ボタンの横に貼ってもいいくらいだと思います。

⸻

まとめ――AI時代、人間の仕事は「最後に見ること」

いぶすき菜の花マラソンのポスターを巡る今回の出来事。

生成AIを使った。

菜の花に違和感があった。

制作説明が訂正された。

ここだけを見ると、一つのSNS炎上ニュースです。

でも私は、

生成AI時代の仕事を象徴する出来事

だと思いました。

これからAIはもっと賢くなります。

文章も上手くなる。

画像も自然になる。

動画も作る。

資料も作る。

分析もする。

だから人間の仕事がなくなる。

そう言われます。

でも今回のニュースを見ると、

むしろ人間にしかできない仕事がはっきりします。

「これは本当に正しいか？」

と最後に確認することです。

菜の花を知っている人なら、

違和感に気づく。

商品を知っている人なら、

違いに気づく。

現場を知っている人なら、

あり得ない数字に気づく。

地域を知っている人なら、

存在しない景色に気づく。

会社を知っている人なら、

ブランドに合わない表現に気づく。

30年仕事をしてきた人が持っているのは、

単なる作業経験ではありません。

何がおかしいか分かる力

です。

AI時代に、この力の価値はむしろ高くなる。

AIに作らせる。

人間が確認する。

AIにやり直させる。

人間が決める。

この繰り返しが、

これからの仕事の基本になるのではないでしょうか。

だから私は、

生成AIによって問われるのは、

「人間が必要か、AIが必要か」

ではないと思います。

本当に問われるのは、

AIが作ったものに、人間が責任を持てるか。

です。

そして公開ボタンを押す直前、

これだけは忘れない。

AIが作ったから大丈夫、ではない。

自分が確認したから出せる。

生成AIが当たり前になるほど、この一言が仕事の品質を分ける時代になるのだと思います。

⸻

SNS紹介文① 共感・本命版

「生成AIを使ったこと」が問題だったのでしょうか。

いぶすき菜の花マラソンのポスターに、「菜の花の形がおかしい」という指摘が相次ぎ、事務局は制作過程で生成AIを使ったことと、校正段階での確認不足を認めました。

私はこのニュースを見て、AI時代の仕事で本当に重要なのは「作れること」ではなく、最後に“おかしい”と気づけることだと感じました。

文章、画像、POP、企画書、SNS、note。

AIで制作時間は短くなる。

だからこそ、人間は何を確認すべきなのか。

50代の経験がAI時代にむしろ価値を持つ理由まで掘り下げました。

⸻

SNS紹介文② X向け短文版

「菜の花がおかしい」

マラソン大会ポスターへの指摘から生成AI利用が判明し、事務局は確認不足を謝罪。

問題は「AIを使ったこと」だけではありません。

AIが作ったものを、誰が最後に確認したのか。

生成AI時代に人間が絶対に手放してはいけない仕事について書きました。

⸻

SNS紹介文③ 価値訴求版

生成AIで文章や画像を作る人・企業に、保存してほしい内容です。

今回の記事では、AIポスター問題を起点に、

AI制作物で起きやすいミス、画像で確認する12項目、文章・広告・POPの注意点、企業のAI利用ルール、AI公開前チェック20項目、50代の経験がAI時代に武器になる理由まで具体的に整理しました。

AIを使わない方法ではなく、

AIを使いながら品質と信用を守る方法

を考えています。