ランディネットワーク
宮部 敏史
このブログの記事も AI を活用して書いています。ただし、AI が生成した文章をそのまま公開することはありません。
AI は構成の整理や文章の下書きを速くこなしてくれますが、そのままでは使えない問題が混入します。この記事では、AI で書いた原稿を公開する前に、当事務所が実際に確認している項目を共有します。一般的な正解を示すものではなく、「うちはこうしている」という実践の記録です。
当事務所での AI 活用の全体像は、生成 AI を実務でどう使うかにまとめています。
AI が起こしやすい3つの問題
1. 事実誤認
AI は確信を持って間違ったことを書きます。特に注意が必要なのは、固有名詞・数値・バージョン番号・日付です。
技術系の記事では、コマンドのオプションやAPIの仕様が古いまま出てくることがあります。「それっぽい」だけで実際には動かないコードが混入しているケースも珍しくありません。
2. 自分の経験ではない話の混入
「実際にあった相談をもとに書く」という方針のブログでも、AI はそれらしい架空の例を作り出します。
事実のように読める文章で書かれているので、自分が実際に経験したことかどうかをひとつひとつ確認しないと、気づかないまま公開してしまうことになります。
3. 他人事口調
これが一番やっかいな問題です。自分自身のことを書いているのに、まるで誰かに依頼されて作業したような文章になっていることがあります。
このブログでも実際にありました。バンドのサイトを自分で作ったことを書いた記事で、「〜という依頼でした」という表現が入っていました。自分がメンバーとして動いたのに、他人から仕事を受けたような書き方になっていたわけです。
公開前チェックリスト
当事務所では、AI を使って記事を作成した際に以下の4点を実際に確認しています。
1. 事実確認
- 固有名詞（製品名・サービス名・人名）は正しいか
- 数値・バージョン・日付は正確か
- 技術的な手順は実際に動くか（コードを含む場合）
2. 実体験の確認
- 記事に書かれていることは自分が実際に経験したことか
- 架空の例や「それっぽい」事例が入っていないか
3. 主語の確認
- 「私が〜した」という内容が「〜という依頼でした」になっていないか
- 事務所のことを「会社」「弊社」と書いていないか（個人事業のため「当事務所」が正しい）
4. CTA の確認
- 記事の末尾に関連サービスへのリンクがあるか
おわりに
AI は下書きと構成の整理を速くしてくれますが、事実確認と最終判断は人間がやる仕事です。この役割分担を守ることで、品質を落とさずに記事を書くスピードを上げられています。
AI 活用の仕組みづくりについてのご相談はAI 活用支援または業務自動化支援からどうぞ。
記事の作成とサイト運用を続けやすくする進め方は、AI を活用してブログ記事の作成とサイト運用を続けやすくするで整理しています。