AIが進むほど「古い作品」と「長生き」が資産になる

生成AIの精度が上がるほど、テキストでも画像でも動画でも「それっぽいもの」を誰でも大量に出力できるようになる。この流れが続くと何が起きるか。新しく生まれる作品の希少性が、構造的に下がっていく。

注目したいのは、これが「品質の問題」ではないという点だ。AIが生成した作品の品質がどれだけ高くなっても、「生成可能であること」自体が希少性を損なう。希少性とは量の問題であり、再現可能性の問題だからだ。

一方で、AI学習以前の時代に生まれた作品——つまり人間の試行錯誤や文化的文脈の堆積から生まれたもの——は、「AIが生み出せない時代のもの」という属性そのものが価値の根拠になりうる。ヴィンテージ家具やフィルム写真が一定の価値を持ち続けているのと構造は似ている。業界ではこの非対称性を指摘する声が広がっている（@id_253565830）。

使う側の視点で言い換えると、「今後何かを作って資産にしようとしている人」にとっては、「AI以前の人間的蓄積をどう組み込むか」が差別化の論点になってくる。コンテンツの量で勝負する戦略は、AIが本格化するほど機能しにくくなっていく。

医師の今野大地氏（@_daichikonno）は、「今後10〜20年でAIが創薬を革新し、平均寿命が最低でも100歳を超える可能性がある」と発信している。がんをはじめとする多くの疾患に対して劇的に効く薬が発見されるシナリオを、医師として現実的に見ている、ということだ。

この主張を「楽観的すぎる」と切り捨てるのは簡単だが、使う側の視点で整理すると別の読み方ができる。AIが研究・開発の速度を数十倍に引き上げている領域は実際に存在し、創薬・タンパク質解析・臨床試験設計などはその筆頭だ。AlphaFoldによるタンパク質構造予測が製薬研究を変えたのは、すでに事実として定着しつつある。

今野氏が強調しているのは「その恩恵を受けるまで健康を保て」というシンプルなメッセージだ。AIツールを使い倒す側の人間にとって、これは「未来の自分をどの状態で迎えるか」というリソース配分の問題でもある。

「AIXデザイナー」時代、この1年が分岐点になるでも触れたが、AI時代に「使う側」であり続けることには、継続的に学習し、動き続けられる状態を保つことが前提になる。その意味で、健康管理は「AI戦略」の外にある話ではない。

2つの論点を重ねると、一つの問いが浮かぶ。「AIが進化しきった未来に、自分は何を持っていたいか」。

コンテンツの観点では、AIが大量生成できないもの——個人の経験の堆積、特定コミュニティ内での信頼、身体性や感情を伴うアウトプット——が相対的に価値を持ちやすい。文章・画像・動画の「量産」に時間を使うより、「自分しか持てない文脈」を育てることに時間を使う判断も出てくる。

健康の観点では、10〜20年後のAI創薬の恩恵を受けられる状態でいることが、長期的なリターンにつながりうる。これを「遠い話」と感じる人も、「AIが進化し続けることを前提に行動する」という思考様式は、すでに実用的な判断基準になっている。

注目したいのは、この2つの資産（コンテンツの文脈・身体の状態）は、どちらもAIに代替させにくいという共通点を持っていることだ。AIツールを最大限使い倒しながら、AIが代替できないものを育てる——これが「使う側」としての長期戦略の骨格になりつつある。