マルシェで「生成AI丸出しのメニュー」が増えている？
わたあめ職人のごうさんは最近、Xなどで「マルシェやキッチンカーで生成AI丸出しのメニューを見て、買う気がなくなった」という投稿をちらほら見かけるようになったといいます。
ごうさん自身も出店者としていろいろなマルシェに出ていて、特にここ1年で、生成AIでポップやメニューを作るお店がかなり増えた印象を持っています。
（生成AIのメニューを）好意的に見てる人と、ちょっとネガティブに見てる人の割合でいうと、多分ネガティブに感じてる人の方が多いんじゃないかなっていう気もしています。
とはいえ、ごうさんは使う側の気持ちも理解しています。お店の仕事は日々やることが多く、デザインに力を割けない人や、デザインの能力に自信がない人にとって、パッとそれっぽく作ってくれるAIはありがたい存在です。
ごうさん自身もAIを活用しています。そのうえで、AIっぽさが丸ごと残ったまま出してしまうと、お客さんにどう見えるかという点で、お店とお客さんの間にまだギャップがあると感じています。
日々やることが多く、デザインに自信がなくても、それっぽいものをパッと作れるのはありがたい
AIっぽさが残ったメニューを見て、買う気がなくなったと感じる人もいる
なぜお店の人は「AIっぽさ」に気づきにくいのか
ごうさんが難しいと感じているのは、お店の人自身がAIっぽさの違和感に気づきにくい構造があるかもしれない点です。AIが出始めたころ、多くの人は一瞬でそれっぽい画像が出てくることに感動しました。
ごうさんが思い出すのは、初期の生成AIのイラストが妙にセピアっぽい色味になっていたことです。これがAIっぽさ、AIの違和感のはしりだった気がすると話します。
最近よく見かけるのは、やけに筆っぽいテイストの料理の写真に、手描き風なのに整ったフォントでメニュー名や値段が書かれているパターンだといいます。
本当に作った瞬間はなんかそれっぽくていいじゃんってなるけど、やっぱりね、こういうのを使いこなせてない人ほど、やっぱ同じようなものが出ちゃう。
ごうさんの説明では、AIに入れる情報が少ない状態、たとえば自分のことをAIに説明していない状態や、指示が抽象的な状態ほど、AIは一般的で没個性的なものを出しがちです。その結果、どのお店も似たり寄ったりになってしまいます。
もう一つの要因は感覚の側にあります。AIで作り続けていると目が肥えてきて、お客さんが見飽きているものにも気づけるようになりますが、普段から使っていないとその審美眼が育ちません。
情報が少ない
自己紹介をしていない、指示が抽象的な状態でAIに頼む
没個性的な出力
AIが一般的でそれっぽいものを出す
似たり寄ったり
多くのお店で同じようなメニューになる
気づきにくい
使い慣れていないと目が肥えず、違和感に気づけない
だからこそごうさんは、お店をやっている人もAI経験値を貯めた方がいいと考えています。
AIは叩き台に使う。ごうさんのポップ制作の手順
ごうさんは、AIを使うなという話ではなく、使い方の問題だと話します。ごうさん自身はデザイン系のキャリアがあるわけではないため、メニューやポップをゼロから作るのは難しく、作れたとしても素人の領域を超えにくいといいます。
僕はね、やっぱりそのAIは叩き台に使うことが多いですね、こういう場合。
ごうさんのポップ制作は、まず要望の情報をできるだけ多く渡したうえで、AIに3パターンを出してもらうところから始まります。
出してもらったABCの中のじゃあCがいいから、じゃあCを軸として、じゃあ次こういうテイストでまた3パターン出してみてのを何回か繰り返す。
方向性が固まったら、AIに「Canvaで編集できるようにパーツに分解して」と指示します。分解したパーツをCanva ── ブラウザやアプリで使えるデザイン作成ツール。テンプレートや素材を組み合わせて、チラシやSNS画像などを手軽に作れますにアップロードし、細かい調整は手動で行って仕上げます。
最後に、完成したデザインをもう一度AIに渡し、誤字脱字や変なところがないかを確認させて完成です。
量はAI、こだわりは人間。いいとこ取りの分担
ごうさんは、AIで一発で欲しいものを出すのはかなり厳しいと話します。AIは量を出すのが得意で、完成度の高いものを一撃で出すのは不得意だという考えです。
その中で近いものを人間が選ぶを何回か繰り返すことで、より精度が上がっていく。
ごうさんによれば、テキストなら5案や10案を出してもらい、人間が選ぶことを繰り返して正解に近づけるのが、AIのベーシックな使い方です。
一方で、フォントのサイズやイラストの位置といった細かいこだわりは、言葉でAIに指示するより自分でCanvaを動かした方が早いため、ごうさんは手作業で行っています。
逆にAIが得意なのは確認作業です。印刷物によっては周囲2ミリ以上の余白がないと印刷できないといった要件があり、入稿前にそれを満たしているかもAIにチェックさせています。
印刷してから気づくっていうのがかなりダメージが大きい。
特に誤字脱字のチェックはめちゃくちゃ助かるといいます。印刷後に気づくと、お金の面でも精神的にもきついからです。
案をたくさん出す、誤字脱字や印刷要件をチェックする
出された案から選ぶ、フォントや配置などの細かいこだわりを手で直す
ごうさんは、AIの発展でこのバランスは変わるかもしれないとしつつ、現時点での人間とAIのいいとこ取りとしてこの方法を続けています。その結果、自分のポップやメニューは他よりAI感が少ないのではないかと話します。
これからAIはパソコンやスマホのように当たり前になり、習熟度が揃えば違和感への対処のセオリーも出てくるかもしれません。ただ今は使っている人とそうでない人の差が激しく、年齢とともに腰が重くなるのもわかるけれど、頑張って食らいついていこう、というのがこの話の締めくくりです。
転職を決めたけど、引き継ぎが心配なときは？
後半はお便りのコーナーです。ごうさんはお便りはそうそう来ないと思い、AIに質問集を作らせていますが、人間からの質問が混ざっている可能性もあります。1通目は、転職を決めた人からの相談です。
会社を辞めて別の仕事に移ると決めました。ただ、今の担当を代われる人はすぐにはいなくて、上司に話す前から迷惑をかけるなと気が重くなっています。引き継ぎはきちんとしたいけれど、代わりが見つかるまで待っていたらいつまでも動けない気もします。GOさんなら今の職場の責任と自分が次に進む時期をどう整理して伝えますか？
引き出しの鍵 さんから
これは基本的には、あなたのタイミングで（次の仕事に）移って大丈夫です。
ごうさんは、明らかな繁忙期前を避けるといった常識的な範囲のタイミング調整や、引き継ぎ資料の用意など、スムーズに次の人へ移す努力はお互いの歩み寄りだと話します。会社側からの歩み寄りがあまりにない場合は、ハードランディング的になることもあるといいます。
気にしすぎて動けなくて、あなたの人生があんまり良くない方向に行くのも良くない。
ごうさんは、辞めるときに気が重くなるのは転職経験者なら誰もが通る道だとしたうえで、上司には辞める意思と一緒に、用意できる期間や引き継ぎの案をセットで伝えることを勧めます。辞めるのは確定としつつ、どうすればいい状態を作れるかという同じ方向を向いて相談できるとよいといいます。
このケースでのAI活用について、ごうさんは慎重です。本人の状況、上司の人柄、会社や部署、チームの状況まで踏まえた判断が必要な領域で、AIがそれを理解していない状態のアドバイスはずれる可能性があるからです。
かつAIは責任を取らん、取れないので、みんな悲しい結末になる可能性も全然あるから。
そのためAIへの相談は、見落としや死角になっている情報がないかを確かめる程度の扱いがよい、というのがごうさんの答えです。
焼き菓子の種類、何を残して何をやめる？
週末に焼き菓子を売っています。種類を増やしたら、それぞれ少しずつ売れるようになった一方で、仕込みも袋詰めも細かく分かれて準備が大変になりました。種類を増やしたいのですが、あまり売れないお菓子もそれを目当てに来る方がいます。ゴウさんなら何を残して、何をやめるかどう考えますか。
ちい さんから
ごうさんはまず、誰に売りたいか、どういうお客さんを大事にしたいかという方向から考えるといいます。あまり売れないお菓子を求めるお客さんを大事にするなら、そのお菓子はやらざるを得ません。
趣味ならいいけど、やっぱりね、ある程度ね、その利益っていうのが残らないと続けることもできないし、時間も有限なので。
ごうさんなら、好きだというパレートの法則 ── 全体の成果の大部分（約8割）は、一部の要素（約2割）から生まれるという経験則。「2:8の法則」とも呼ばれ、売上や商品構成の分析によく使われますを使って主力とそれ以外に分け、一旦主力に絞るといいます。
あまり売れないメニューは、たまにやる限定メニューにしたり、余裕が出てきたら戻したりします。とにかく今は持続可能な土台作りを優先しないと共倒れになるため、時間軸を伸ばして「またいつかやる」という扱いにしてもいいかもしれない、という答えです。
この相談については、AIを活用できる領域はあまりなさそうで、質問を投げて回答を眺める程度でいいとごうさんは話しています。
わたあめ職人が「今日はうまくいった」と感じる瞬間
GOさんが自分の作った綿あめを見て今日はうまくいったなと感じるのは、どんなところが狙い通りにできた時ですか？初めて見る人にはわからない職人として見ている部分を聞いてみたいです。
白い糸 さんから
答える前にごうさんは、ここ5回ぐらいでAIが作る質問の精度がめちゃくちゃ上がってきている気がする、とつぶやきます。
ごうさんがうまくいったと感じるポイントの1つ目は形です。わたあめには誰が見ても綺麗だと感じる黄金比があると考えていて、その形で作れたときにうまくいったと感じるそうです。
2つ目は綿の質です。出てくる綿の状態は、湿度、温度、風によって変わります。
自分の発電機使ってる時と施設の電力使っている時の、電力の違いで機械の動き方が微妙に違って、出てくる綿の質が違ってくるとかもあって。
もういろんな変数がある中で最高の状態の綿が出てくると、やっぱりめちゃくちゃテンションが上がってます。
この話は始めると止まらなくなるので、またいつか機会があればたくさん話したいとのことです。
近所からのお裾分け、負担なく返すには？
引っ越してから近所の方に野菜をいただくことが増えました。嬉しくてお返しして、そうしたら今度はさらにいただいてしまって、お礼が多くなっています。GOさんなら移住先で頂き物をした時、感謝を伝えつつ、相手にも自分にも負担を増やさないお付き合いをどう考えますか？
玄関の加護 さんから
ごうさん自身も、もらうこともあげることも多いといいます。方法の1つは、やりとりのラリーの間隔を少し長めのスパンに調整することです。
もう1つは、会話の中で近所の方が何をもらうと嬉しいかを探り、相手が欲しいものの中で自分が負担なく出せるものを選ぶことです。自分にはそれほど負担でなくても、相手にはとても嬉しいということがあるといいます。
余談として、ごうさんは自分の商品を持つ強みがここにも効いていると話します。お返しにはわたあめをあげることが多いそうです。
わたあめは自信のある商品で喜ばれやすく、日々作っているもののお裾分けなので負担も大きくありません。経済面でも、他のスイーツなら販売価格で買う必要がありますが、自分の製品なら原価に近い負担で、販売価格で見るとまとまった値段のものを渡せます。
ただ販売価格で見ると結構まとまった値段のものをあげるみたいな、バグみたいな構造にもすることができる。
褒められた時、つい否定してしまう人へ
褒められた時の返事って難しくないですか？仕事をいいですねと言ってもらっても、つい、いやまだ全然と返してしまって、後から相手の褒め言葉を否定してしまったかなと反省します。GOさんは自分の仕事を褒めてもらった時、どんな風に受け止めて返していますか？
テレワラス さんから
ごうさんは、ありがとうと言いつつ、人やシーンによっては「ちなみにどこがいいと思いました？」「どこを直すともっと良くなりますかね」とフィードバックをもらうこともあるといいます。
否定で返す癖はやっぱりちょっとね、個人的にはなんかやっぱり残念に感じちゃうこともあるので。
ごうさんは、慣れていないと反射で「いやいや」と言ってしまいがちなので、本当に嬉しいという気持ちを返すのも練習だと考えています。
ただし、褒め言葉が本当に褒めているのかを考えなければいけない某エリアもあるので、その付近や出身の方に褒められたときは反射で返さないようにしたい、と冗談めかして締めくくりました。
収録の近況と東京・横浜の出店告知
この回の収録は2026年11月9日で、2日連続の深夜収録です。ごうさんは大きなイベントの準備でバタバタしながらも、連続更新を続けています。
告知は2つです。1つ目は瀬戸内三豊マルシェとして、11月22日に東京・有楽町駅前広場に11時から16時まで出店します。別のスタッフが行き、東京では買える機会が少ないクラフトわたあめ「三豊ふわりと」も持っていきます。
2つ目は、横浜赤レンガ倉庫の隣、新港中央広場で開かれる夜クリスマスゲート2026です。11月20日金曜日から25日まで、入場料無料エリアに出店し、三豊ふわりとはないものの、カラフルなフルーツわたあめシリーズをたくさん持っていくそうです。
まとめ
生成AIのメニューやポップに違和感を持つお客さんがいる一方で、ごうさんはAIを避けるのではなく、叩き台として使い、こだわりは人間が手で仕上げる方法を勧めています。お便りでは、相手と自分の負担を見ながら着地点を探る、実感のこもった答えが続きました。
- AIっぽいメニューは、情報の少ない指示と、使い慣れていないことによる気づきにくさから生まれやすい
- ごうさんはAIに3案ずつ出させて選ぶことを繰り返し、Canvaで手直しし、最後に誤字脱字や印刷要件をAIに確認させている
- 量を出すのと確認作業はAI、選ぶことと細かいこだわりは人間という分担が、現時点でのいいとこ取り
- 転職の相談のように個別事情が大きい判断は、AIの回答を鵜呑みにせず死角の確認に使うのがよい
- 褒められたときは否定せず、シンプルに「ありがとうございます、嬉しいです」と返すのを練習するとよい