人が温度をつくるコミュニティ　AI時代に必要な“役割設計”という思想

誰もがオンラインで自身の作品やアイデアを発信し、世界観を共有できるようになった現代では、個人・法人に限らず「コミュニティ」は重要な価値創出の場となりました。ユーザーコミュニティ、ブランドコミュニティ、ファンコミュニティなど、あらゆる組織の中に「コミュニティ」は存在し、その運営の質が顧客体験やロイヤリティを大きく左右します。

その中心的役割を担うのが、アーティストやクリエイターとファン、企業やブランドとユーザーをつなぐ「コミュニティマネージャー」です。しかし現場では、日々の投稿管理、イベント準備、メンバー対応、トラブルの未然防止など、膨大で見えにくい「名もなき業務」が積み重なり、多くの運営者が「コミュニティ運営の苦悩」に直面しています。この構造的な負担は、あらゆるコミュニティで運営が頓挫する要因となっています。

こうした課題に真正面から向き合い、持続可能なコミュニティ運営のあり方を模索してきたのがオシロ株式会社です。同社は、コミュニティ専用オウンドプラットフォーム「OSIRO」を提供しながら、「コミュニティオーナーの苦悩」をテクノロジーで解放する「コミュニティマネージャーAI化」を進めています。

名もなき業務をAIに任せ、人が本来向き合うべき創造的な価値創出に集中できる仕組みは、企業のコミュニティ戦略にとっても有力なヒントになるでしょう。

今回は、そのアプローチと構想を深掘りするため、同社CTOの西尾拓也氏にお話を伺いました。

※株式会社SHIFT AIでは法人企業様向けに生成AIの利活用を推進する支援事業を行っていますが、本稿で紹介する企業様は弊社の支援先企業様ではなく、「AI経営総合研究所」独自で取材を実施した企業様です。

コミュニティ運営者を悩ませる「見えない負荷」

コミュニティ運営の負荷は、作業量の多さだけでは語りきれません。外からは順調に見えるコミュニティほど、裏側では複数のタスクと判断が絶え間なく走っています。投稿管理やイベント準備といった表に見える作業に加えて、メンバー同士の関係性を保ち、摩擦が生まれそうな兆しを察知しながら場の温度を整えるといった感情のケアも欠かせません。

西尾氏はこの点について「コミュニティは人の集まりなので、問題が起きてから対処するのでは遅いんです」と語ります。コミュニティ運営には、小さな違和感やコンテキストを読み取りながら、トラブルを未然に防ぐよう働きかけることが求められるのです。

特に規模が大きくなるほど、その負荷は指数関数的に増していきます。投稿が減ってきたときにどこに介入すべきか、コミュニティ内の温度感を適切に保つためにどのように分析し施策の方向性を考えるべきか、反対に離脱が起きている際はどのような対策を講じるべきか──これらすべてをコミュニティマネージャーや運営メンバーが自力で判断し続けるのは、現実的ではありません。

それでも「場の空気をつくる存在」が不在になると、コミュニティ全体の温度は驚くほど早く下がってしまいます。運営者がいなければコミュニティは成立しないのに、その運営者に過剰な負担が集中してしまう。この構造的な矛盾こそが、コミュニティ運営の苦悩を生み出しています。

企業コミュニティでも状況は変わりません。ユーザーコミュニティ、ブランドコミュニティ、ファンコミュニティなどの場合は、上記のような業務に加えてマーケティングやカスタマーサクセスなど、他の部署やチームとの密接な連携が求められるようになります。また、担当者自身も別業務との兼務が多いため、コミュニティ運営はマンパワーに依存しがちです。その結果、コミュニティ全体の活動量が漸減していき、コミュニティオーナーのなかにも「コミュニティを続ける意味があるのだろうか」という迷いが生まれることも珍しくありません。

こうした状況を踏まえ、西尾氏は「コミュニティオーナーが抱えている負荷は、外から見える作業以上に、判断と感情の部分に蓄積していく」と指摘します。つまりコミュニティ運営における負荷は、業務の多さと感情的なケア、そして日々求められる判断の積み重ねという、3つの重層的な負担としてのしかかっているのです。

表面には現れにくいこれらの要素こそが運営を疲弊させてしまう本質的な理由であり、この構造的な負荷に真摯に向き合うことが、持続可能なコミュニティ運営を実現するための出発点になります。

そして、コミュニティをマネージメントする時代を終わらせたいという同社の思いから「コミュニティマネージャーAI化」の構想が始まりました。

AIは効率化の道具ではなく、創造性を確保するための投資

「見えない負荷」が積み重なるコミュニティ運営を前にして、オシロが最初に問い直したのは、コミュニティマネージャーの仕事を細部に分解することでした。

コミュニティオーナーがメンバーと向き合う時間、世界観を言語化する時間、投稿文を整える時間、イベント告知を各所に展開する時間。表面上はすべて「コミュニティ運営」ですが、その中には、人でなければ担えない領域と、手順さえ定まればAIに任せられる領域が混在しています。西尾氏は「まずはこの2つをきちんと分けて考えるところから始めました」と振り返りました。

オシロが選んだ「コミュニティマネージャーAI化」は、コミュニティマネージャーの役割をAIに置き換えることではなく、役割の再設計に近い発想です。メンバーへの一斉告知や定型的なフォロー、運営のためのデータ集計など、再現性が高く判断の幅が小さい仕事はAIに寄せていく。

一方で、メンバーからのコメントの返信や、コミュニティの方向性を示す発信、場に漂う空気を読むといった余白を伴う仕事は、人が担う前提で残していく。その切り分けを明確にすることで、コミュニティオーナーが「何に時間を使うべきか」がはっきりします。

背景には、「コミュニティの価値は、最終的には人と人の関係性からしか生まれない」という前提がありました。だからこそ、AI化はコミュニティの温度を奪うためではなく、その温度を保つ側の人間が疲弊しないよう支えるための手段として位置づけられています。

西尾氏は「人にしかできない部分を守るために、あえてAIに任せる領域を増やしていく、という考え方なんです」と話しました。AI活用を効率化の道具ではなく、創造性を拡張し人と人のつながりを深める仕組みと捉えている点が特徴的です。

「可視化」から始まった「段階的自動化」というアプローチ

オシロがコミュニティマネージャーAI化の第一歩として選んだのは、派手な自動化ではなく、コミュニティの状態を正確に「可視化」することでした。

活動量、参加率、投稿の流れ、イベントの反応、休眠メンバーの割合。それらが点ではなく、ひとつの線として把握できる状態をつくらなければ、どこをAIに任せるべきなのか、そしてどこを人が担うべきなのかという判断はできません。

西尾氏は「まず現状を正しく理解しない限り、改善も自動化も議論できない」と強調します。

可視化によって、コミュニティオーナーの負担がどこで生まれているのかがようやく立体的に見えるようになりました。投稿が減るタイミング、イベント参加率が落ちる兆し、特定メンバーの活動停滞、盛り上がり始めた瞬間の空気の変化。これらは、運営者が勘と経験で察知してきた領域ですが、データとして可視化されることで、再現性のある運営へと近づきます。

そして、オシロはこの可視化を足場に、AIによる判断の補助へと進んでいきました。参加率が下がりそうなときに投稿を促したり、盛り上がりが生まれそうなときに再募集のタイミングを示したり、離脱の兆候を検知して運営者に知らせたり。AIが示すのはあくまで「次の一手の候補」であり、最終判断は人間が握っています。

西尾氏は「AIが提案し、人が方向性を決める。その関係性を崩さないことが重要でした」と語ります。

こうした「段階的自動化」の思想は、自動車の自動運転から出てきたアイデアです。いきなりAIに任せるのではなく、人が握っているハンドルの重さを少しずつ軽くしていくようなアプローチ。判断を補助し、状態を示し、必要に応じて実行を肩代わりする。

コミュニティの温度を損なわないように配慮しながら、自動化のレベルを慎重に引き上げていくことで、運営者の負荷は確実に薄まり、コミュニティは持続性を高めていきます。

AI実装がもたらす変化と、人の温度を守るための線引き

「可視化」と「段階的自動化」を土台として、オシロは実際のプロダクトへのAI実装を進めていきました。とはいえ、AI化を拡張することがコミュニティの温度を下げてしまっては本末転倒です。コミュニティは人と人のつながりによって生まれ、関係性の深まりによって醸成されていくものです。そこにAIの存在が露骨にわかってしまうのは興醒めになってしまいます。

そこで同社が重視したのは、「AIが担うべき仕事」と「人が担うべき仕事」を意図的に切り分けることでした。西尾氏は「AIが入った瞬間にコミュニティが冷めるようでは意味がない」と語ります。

AIが担う領域は、再現性が高く、判断の幅が大きくない作業から始まりました。たとえば、メンバーが投稿したブログへのリアクションの自動付与、不適切投稿の検知、入会したてのメンバーをフォローアップするメッセージの投稿、イベントの参加申込をしていない方へのイベント情報の再配信などです。これらは価値判断自体は人に依存しなくてよい「名もなき作業」であり、AIが関わることで運営の基盤が安定していきます。

一方で、人の存在が不可欠な領域は決してAIに置き換えられません。メンバーからのコメントの返信、コミュニティの方向性を示す発信、場に漂う微妙な空気を読み取って調整する行為。これらは言語化しきれないニュアンスを含む仕事であり、人間の感性を介さずには成立しません。

西尾氏は「AIが優秀になっても、関係性の文脈を丸ごと理解するのは人の仕事です」と強調します。

こうした線引きによって、コミュニティオーナーは「やるべき理由のある仕事」に集中できるようになりました。AIによって作業が減るだけでなく、判断の精度が上がり、コミュニティの変化に先回りして動けるようになる。結果として、運営者とメンバー双方の体験が向上し、コミュニティ全体の温度が安定するという変化が生まれています。

このようにオシロは、コミュニティマネージャーの仕事を丁寧に分解し、名もなき業務をAIに委ねる構造をプロダクトに落とし込んでいきました。その結果として生まれたのが、データの可視化機能や、運営タスクの自動化、不適切投稿の検知など、コミュニティマネージャーAI化を支える一連の機能群です。いずれも「運営者の時間を奪っているが、価値判断自体は人に依存しなくてよい部分」から優先的にAI化されており、思想と実装が一貫した形で組み上がっています。

AI実装の目的は効率化だけではありません。コミュニティが持つ本来の価値──人と人の関係性から生まれる熱量──を守るために、人間側の余白を確保する。その思想が、オシロのAI活用をただのテクノロジー導入にしない理由なのです。

AIが裏側で場を整え、人が前に立ってコミュニティを導いていく

コミュニティマネージャーAI化を支える裏側には、社内のAI活用を着実に浸透させていくための体制がありました。オシロでは特定のAI専門部署をつくるのではなく、全社員を中心に、誰もが自然に生成AIを業務へ取り込める環境づくりを重視しています。新しいモデルが登場した際には、まず西尾氏自身が触って検証することから始まり、使う価値があると判断したものはすぐに社内へ展開されました。

西尾氏は「まずは自分で触って可能性と限界の両方を理解することが欠かせない」と語ります。

ROI（費用対効果）についても、感覚値でもいいから経営陣に説明できるように準備し、導入が妥当かどうかを判断してきました。また、導入したAIの導入効果が低い場合は、迷わず撤退する判断基準も設けています。使われていないツールを抱え込まないために、エンジニアや関係メンバーに定期的にフィードバックを求め、状況に応じて見直しを行う仕組みが整っていました。

一方で、生成AIは便利さゆえに思わぬリスクも生じます。データの扱いを誤れば情報漏えいにつながりかねないため、同社では利用可能なAIの種類やデータセンターの場所、活用目的を明確にしたガイドラインを整備し、社内外へ公開してきました。西尾氏は「すべてを禁止するのではなく、どこで使うと安全で、どこから先が危険なのかを明文化することが重要です」と強調しました。

AIが裏側で場を整え、人が前に立ってコミュニティを導いていく。この関係性を進化させていくことで、コミュニティ運営はこれまでよりも健全に、そして長く続けられるものへ変わろうとしています。

「コミュニティ運営」から「コミュニティ経済圏」へ

AIが急速に進化するなかで、コミュニティ運営はこれまでとは違う姿へと変わりつつあります。しかしその変化は、単に業務の一部が自動化されるといった表面的なものではありません。オシロが描く未来像の中心にあるのは、クリエイティブな活動を続けるための基盤を築き、「コミュニティ経済圏」へと発展していく流れを作ることです。

コミュニティの価値は、コミュニティオーナーやメンバーが発する言葉、世界観、互いへのまなざしによってつくられます。その温度は、AIには再現できない領域です。一方で、日々の投稿管理や関係性の状態把握、データの集計・分析、メンバーへの日常的な声がけなど、地道なタスクは一定数存在し、運営者の負荷を大きくしてきました。オシロはこの両者を丁寧に分けることで、コミュニティの鮮度と継続性を両立させようとしています。

西尾氏は「温度が必要な場面では人が前に立ち、AIは裏側から支えるべきです」と語りました。そして、「AIが担当する領域が増えるほど、人と人が向き合う場の価値はむしろ高まる」とも述べています。実際、名もなき作業をAIが引き受けることで、運営者はメンバーの声に耳を澄ませたり、新しい企画を構想したりと、人ならではの働き方へ時間を使えるようになり始めています。

こうした環境が整うことで、コミュニティは単なる場ではなく、コミュニティオーナーの思想や世界観が持続的に伝わるメディアとしての役割を強めていきます。AIが効率を担い、人が意味や物語を担う。互いが過剰に踏み込みすぎず、最適な距離感を保ちながら補完し合う関係性こそが、AI時代におけるコミュニティ運営の理想形だといえるでしょう。

オシロの取り組みは、一つの企業の事例にとどまりません。コミュニティという仕組みが社会のあらゆる場所に広がるいま、人と人がつながる場をどのように設計し、どのように維持していくかは、クリエイターだけでなく多くの組織に共通する課題になっています。

AIが担える領域を明確にし、人間が果たすべき役割を守りながら場を育てる姿勢は、これからの社会が直面する変化に対する一つの指針といえます。効率だけを追うのでもなく、人間の感情だけに依存するのでもありません。その中間にあるバランスこそが、コミュニティの持続性と文化の成熟を支える鍵になりつつあります。

創造性を発揮できる環境を整えた組織ほど、多様な人が長く関われる場をつくり、豊かな文化を生み出していく。コミュニティマネージャーAI化は、この循環を支える基盤として位置づけられ始めています。コミュニティが社会に果たす役割が拡大するにつれ、その設計思想が社会全体の豊かさに影響を及ぼす未来も遠くありません。

オシロから学ぶ5つのポイント

コミュニティ運営の負荷を丁寧に分解し、AIを活用して持続可能な形へと再設計してきたオシロの取り組みは、企業コミュニティにも応用できる実践知にあふれています。顧客接点が複雑化し、コミュニティの質が企業価値に直結するいま、どの業務をAIに任せ、人がどこに集中すべきかを見極める視点は欠かせません。

では、企業はオシロから何を学べるのか。そのポイントを5つに整理しました。

1. まず「見えない負荷」を可視化し、再現性をつくる
多くの企業が“コミュニティ運営のしんどさ”を語る前に見落とすのが、負荷がどこに溜まっているのかを把握するプロセスです。オシロは最初からAIを導入したのではなく、活動量・参加率・投稿量・休眠者の割合といった「状態の見える化」から着手しました。

勘と経験に依存していた判断を可視化し、運営者が迷わず次の一手を考えられる環境を整えた点は、すべての企業が取り入れられる最初のステップです。

2. 名もなき業務を「段階的」にAIへ移譲する
いきなり自動化しない。これがオシロの大きな特徴です。投稿作成の下書き、告知の再配信、不適切投稿の検知など、 判断の幅が小さい業務から徐々にAIへ任せていくアプローチを採用しました。これは、コミュニティの温度を壊さないための配慮であり、 「AIが提案し、人が判断する」というバランス感覚が貫かれています。

段階的に任せることで、運営者は安心してAI化を受け入れられる──企業コミュニティでも非常に再現性の高い方法です。

3. AI化の重点は「効率化」ではなく「創造性の確保」に置く
オシロはAIを単なる業務効率化ツールとして捉えていません。
本質は、運営者が創造的な時間を取り戻すことにあります。

・世界観をつくる発信
・メンバーとの対話
・場の空気を読む判断

 など、人にしかできない価値を守るために、AIが裏側で名もなき作業を支える構造を明確にしました。この考え方は、クリエイティブ業務の多い企業ほど大きな示唆を与えます。

4. AI導入の「線引き」を明文化し、組織の混乱を防ぐ
AIを入れた途端、コミュニティが興醒めする──そんな事態を防ぐため、オシロは早い段階で「AIが触るべき領域」を定義しました。

・関係性の文脈を扱う仕事は人が担う
・再現性が高いタスクはAIへ
・AI利用のガイドラインを公開

この線引きによって、 運営者もメンバーも「AIが入りすぎる不安」から解放され、安心してコミュニティに関われるようになります。企業コミュニティでも、AI活用ルールを明確にし、活用の有無を自由に選べるようにするだけで炎上リスクや内部混乱を大幅に減らせる重要な示唆です。

5. AI活用を「組織全体の能力」として育てる
AI化はプロダクト側だけでなく、社内体制ともセットで進める必要があります。オシロでは、CTOの西尾氏が率先して新モデルを試し、 効果を評価し、必要なら撤退する判断を行ってきました。

・経営に近いマネジメント層・リーダー層が自ら触る
・チーム全体が使える環境を整える
・ROIを定期的に見直す
・使わないツールはすぐ撤退する

この柔軟でスピード感のある運用が、コミュニティマネージャーAI化を実現する下支えとなっています。

企業でも共通して言えるのは、「AIスキルの有無」は個人差ではなく、「組織設計の問題」だということ。オシロはその最適解を示した事例といえます。

オシロが実践するAI活用は、単なるテクノロジー導入ではなく、 コミュニティという「人間的な場」の価値を守るための思想が一貫しています。

名もなき業務はAIが支え、人は意味や物語を紡ぐ。

そのための仕組み化と体制づくりは、企業コミュニティにもそのまま応用できる普遍的な学びです。

これらの取り組みは、大規模な投資や独自技術を必要とせず、業種や企業規模を問わず応用可能です。特に「『見えない負荷』を可視化し、再現性をつくる」「名もなき作業を『段階的』にAIへ移譲する」は、多くの企業がすぐに取り入れられる実践例と言えるでしょう。

オシロの事例が示すのは、生成AI定着のカギは単なるROIの即効性ではなく、「創造性の確保」の実現にあります。導入して終わりではなく、文化や制度にまで落とし込むことこそが、全社的な活用につながる近道です。

しかし、自社でこれを実践しようとすると、

「どの業務領域から導入すべきか？」
「現場の声と経営の方針をどう両立させるか？」
「文化として浸透させるためにどんな制度が必要か？」

といった壁に直面するケースも少なくありません。これは多くの企業が抱えている共通の課題なのです。

SHIFT AIでは、生成AIの活用・研修・展開に関する伴走支援を行っています。「どこから始めればいいかわからない」「全社展開するうえで、ルールや教育の整備が課題」といったお悩みに対して、現場視点に立った設計・支援を提供します。