この記事はAIチームが作っています|Claude×CodexでまわすAI記事作成の体制
このコラムは、AIが企画し、AIが書き、AIが校正しています。画像も別のAIが作っています。人間がやっているのは、企画にゴーサインを出すことと、公開ボタンを押すことだけです。
こう書くと「AIに丸投げして量産している会社」に見えるかもしれません。実際は逆です。丸投げでは読める記事になりませんでした。ここまで来るのに、画像は3回作り直し、企画は20本まとめて没にしています。
この記事では、いま動いている制作体制を失敗も含めて公開します。AIで記事を作ってみたけれど薄い文章しか出てこない、という方に持ち帰ってもらえるはずです。
私たちの見方はこうです。AIの成果物の差は、使っているAIの性能ではなく、役割の設計と、貯めた文書の運用で決まる。 少なくとも記事制作については、そう考えています。
なぜ1つのAIに全部やらせないのか
AIが書いた記事は検索で不利にならないのか。よく聞かれます。Googleは検索セントラルの公式ブログ(2023年)で、制作手段ではなくコンテンツの品質で評価すると明言しています。ただし、検索順位の操作を目的とした大量生成はスパムとして扱われます。私たちが量を増やす側ではなく品質を担保する側に体制を作ったのは、そのためです。
記事の制作を、企画、執筆、校正、SEO監修、画像制作の5つに分けています。文章まわりはClaude(Anthropic社のAI)が役割を切り替えて担当します。画像はCodex(OpenAI社のAI)の担当です。
最初は、1回の指示で記事1本を仕上げてもらう形も試しました。速いのですが、出てくるのは無難な一般論でした。理由は単純です。同じAIに続けて校正させると、自分が書いた原稿を甘く見ます。人間でも同じで、書き上げた直後の原稿は本人には完成品に見えます。
そこで、同じフェーズで役割を混ぜないというルールを作りました。執筆しながら自分で校正済みにしない。校正は、原稿を初めて見る目でチェックリストを最初から当てる。
校正とSEO監修も別にしています。校正が見るのは原稿そのものの誤りです。SEO監修が見るのは、読者と検索の側から記事全体がどう映るかです。見る対象が違うので、同じ目では代われません。
役割の定義も、その場の指示ではなく1枚ずつの文書にしてあります。書いてあるのは、ミッション、担当業務、判断基準、品質基準、禁止事項。たとえば企画担当の禁止事項は「人間の承認なしに執筆へ進めない」。執筆担当の品質基準には「根拠のない統計値を引用しない」が入っています。
もう1枚、毛色の違う文書があります。「誰として考えるか」を定義したものです。何を大事にし、どういう順番で物事を考え、どんな文章は書かないのか。企画も執筆も校正も、この1枚を下敷きにします。文章の質は、書き方の指示よりも考え方の土台で決まると考えているからです。

人間が触るのは、企画の承認と公開判断の2か所だけ
制作の流れは、この5つにCMSへの下書き登録と公開を足した順に進みます。人間が入るのは2か所だけです。企画を承認するときと、公開を判断するときです。
なぜ2か所に絞れるのか。途中の判断基準を、あらかじめ文書へ落としてあるからです。
わかりやすいのが企画の承認です。ここには「この記事を他社が書けるなら没」という基準を置いています。検索されそうなキーワードから記事を発想しない。伝えたい考えが先にあって、それを検索ニーズにつなぐ。基準が文書にあるので、企画担当のAIは満たさない案をそもそも出しません。人間は是か非かを答えるだけです。
AI同士の受け渡しも、すべてファイル経由にしています。企画書、原稿、校正結果、画像の発注書、進行状況。全部が共有フォルダ上の文書で、チャットの記憶には頼りません。担当が入れ替わっても流れを追えますし、あとから「なぜこの見出しにしたのか」を企画書までさかのぼって読めます。
これは中小企業の仕事の引き継ぎと同じ話です。頭の中にある仕事は引き継げず、文書になっている仕事は引き継げます。相手がAIでも、この構造は変わりませんでした。
うまくいかなかった3つの話を、先に書きます
役に立つのは、ここに至るまでの失敗のほうだと思います。
1つ目は画像です。3回作り直しました。最初はHTMLを画面写真にする方式で作りましたが、「なんか不自然」という指摘を受けました。次に写実的なイラストへ変えたところ、人物とパソコンの画面が反対を向いた、物理的にありえない画像が出てきます。3回目はフラットな図形の路線にしましたが、これも「いかにもAIで作った挿絵」と言われて終わりました。
3回失敗して見えた共通点は、モチーフの選び方です。歯車、吹き出し、虫眼鏡。何にでも使える部品を組み合わせている限り、記事固有の内容は表現できません。その万能さ自体がAI感の正体でした。いまはイラストとアイコンをやめ、タイトルの組版と色の使い分けだけで見せています。
2つ目は企画です。最初に作った20本の企画案は、全面的な作り直しになりました。「方向性は合っているが、一般論によりすぎて独自性のないコンテンツに仕上がりそう」という指摘です。以後、企画には「独自性の源泉」を必ず1つ以上持たせています。自社の実践、支援現場の実例、明確な主張、その場で配れる実物のいずれかです。
3つ目は書き手の立ち位置です。考え方の土台を文書にして下敷きに書かせたところ、AIは書き手個人を名乗る文章を返してきました。これも修正しています。考え方を注入することと、個人を前面に出すことは別だからです。意見の主語は「私たち」に統一しました。
3つとも、AIが勝手に暴走した結果ではありません。指示が足りない場所で、AIが平均的な答えに寄っただけです。世の中の平均に寄る性質があるのなら、寄ってほしくない部分を先に書いておくしかありません。
失敗を次に渡す「フィードバックログ」
同じ失敗を二度させないために、フィードバックログという文書を1枚持っています。人間から指摘を受けたら、その場でここへ追記します。すべての役割が、作業を始める前に必ずこれを読みます。
記録は3点セットです。何を言われたか、どう直したか、次から何を変えるか。大事なのは3つ目です。「画像が不自然」という指摘をそのまま残しても、次の担当は何をすればいいかわかりません。「汎用アイコンの組み合わせでは記事固有の内容を表現できない」という形にして、初めて次に使える判断材料になります。
もう1つ決めているのは、同じ種類の指摘が続いたら教訓をルール文書へ昇格させることです。AIっぽい言い回しをやめてほしいという指摘は、スタイルガイドに1章を足して反映しました。ダーシの多用、太字の乱発、決まり文句の反復、箇条書きへの依存。避けるべき癖を具体的に列挙してあります。
ここが、プロンプトの工夫との決定的な違いです。うまいプロンプトはその場では効きますが、作業が終われば消えます。文書に落とした指摘は残り、記事を作るほど厚くなります。
AIのモデルそのものは、時間がたてば誰でも同じ性能を使えるようになっていくと見ています。そうなったときに会社ごとの差を作るのは、自社のAIに何を読ませられるかです。フィードバックログは、そのための資産だと位置づけています。
機械が見られること、人が見るしかないこと
自動化できる部分は自動化しています。画像は発注から制作、納品物の検査、記録までがひとつながりの処理で、途中で人間が指示を出す場面はありません。
ただし、機械の検査でわかるのは形式までです。日本語として正しいか、ブランドの雰囲気に合っているか、原稿の中身と絵が合っているか。ここは判定できません。ファイル名と枚数と寸法しか見ない検査では、人物とパソコンの向きが逆という破綻は原理的に検出できません。だから検査を通った画像は、別の役割のAIが目視で検収する工程へ回します。
正直に書くと、その目視検収でも見落としました。向きが逆の画像に最後に気づいたのは人間です。
「なんとなく不自然」という違和感は、いまのところ人にしか拾えません。記事でも同じで、文字数も表記の統一も機械で確認できますが、読んで面白いかどうかは別の話です。
この線引きを先に決めておくと、運用が楽になります。どこまでをAIと自動処理に任せ、どこから人間が引き取るかで迷わずに済むからです。逆に曖昧なまま入れると、結局すべてを人が確認し直すことになり、手間はむしろ増えます。AI導入が続かない原因の1つはここにあるのではないか。これは仮説ですが、少なくとも私たちは迷わなくなりました。
自社でAI記事作成の体制を作るなら、この順番で
同じことは、大きな投資なしに始められると思っています。順番はこうです。
- 自社の文体と、避けたい言い回しを1枚にまとめる
- 「書く役割」と「チェックする役割」を分ける(同じ相手に続けてやらせない)
- 指摘を貯めるログを1枚作る(言われたこと、直したこと、次から変えること)
- 人間が判断する場所を決めて、はっきり書き出す
高価なツールは要りません。必要なのは、判断基準を文書にする手間だけです。この4枚は見積書の作成にも、問い合わせへの返信にも効くはずです。構造は同じだからです。どの業務から手をつけるかで迷う場合は、中小企業のAI活用、何から始める?も参考にしてください。
役割を分けて渡し、指摘を文書に貯め、次の仕事で読ませる。地味ですが、私たちの実感ではここがいちばん効いています。
Polyzmでは、この自社実践をもとに、中小企業のAI活用と業務の仕組み化を支援しています。自社のどの業務なら役割を分けられそうか。一緒に整理したい方は、相談窓口からお気軽にご相談ください。
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