AIが作った『完璧な依頼書』を半分削って外注デザイナーに渡した話｜AIは「足しすぎる」

外注デザイナーへの依頼書を生成AIに作らせたら、驚くほど網羅的で立派なものが返ってきた。でも、そのまま渡さなかった。手戻りを減らすコツは「量」ではなく「判断の切り分け」にあった、という実話メモ。

AIの初稿は「完璧」に見えた

先日、自社企画の漢字学習ポスター（EC販促用）を外部デザイナーに発注するため、依頼書と1〜3枚目のイメージ資料を生成AIに作らせた。初稿には次のものが全部揃っていた。

一見、抜け漏れゼロ。渡した瞬間から作業が進みそうな完成度だった。

判断は「簡略化」だった。上の4つとも削り、外に出したのはイメージ資料（モック3枚）と、サイズ・納期・点数だけ。

理由はシンプルで、相手はプロだから。細かい仕様を先に渡すほどデザイナーの自由度が下がり、「この余白は仕様通りにするか、崩していいか」といった確認のやり取りが増える。決めるべきことは依頼側の内部で決めておき、外に出すのは「どう見えてほしいか」だけでよい。

これが今回の最大の学びだった。AIは網羅的に書くのが得意で、放っておくと"経営者が見て安心する資料"を作る。でも、外注相手が本当に欲しいのは意図と判断の切り分けだけだ。だから AIの出力は「削る前提の素材」として扱う のが正解だと考えている。

これは商品画像・パッケージ・LPの外注でもまったく同じ構造だ。仮に外注1件が10万円・2週間として、手戻りが1回入るだけで数万円と数日を失う（※説明のための仮の計算例）。しかも発売タイミングがズレれば、そのぶんの広告後粗利（販売手数料・広告費を引いた後に残る利益）にも響く。

依頼書は「量」ではなく「判断の切り分け」で手戻りが減る。AIに書かせた依頼書をそのまま渡すのは、実は相手への配慮ではなく、判断を丸投げしているのと同じだ。

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引用元
・本記事は自社（赤兎馬）における外部デザイナー発注実務の実話メモ（2026年9月・自社企画ポスター制作）に基づく。外部統計・料率等の数値引用は行っていない。文中の外注コスト試算は説明のための仮の計算例。