「AIにブログを書かせる」というと、プロンプト一発で記事を丸ごと生成させるイメージを持たれがちです。しかし、実際にMeetsourceの技術ブログをAIエージェントとの協働で運用してみると、一発生成では読むに耐えない記事しかできないことがすぐにわかりました。本記事では、実際の運用の中で見えてきた、AIとの分業のコツを紹介します。

一発生成がうまくいかない理由

「テーマを与えて記事を書かせる」だけだと、次のような問題が高頻度で発生します。

  • 一般論に終始する: 検索すればどこにでもある内容の焼き直しになり、書き手固有の経験や視点が抜け落ちる
  • 事実の裏取りがない: もっともらしく聞こえる主張や数値が、実際には根拠のないまま出力される
  • 過去に書いた内容と気づかず重複する: 記事数が増えるほど、似たテーマを違う切り口のつもりで何度も書いてしまう

これらは文章力の問題ではなく、「企画」「調査」「執筆」「校閲」という本来別々の工程を、AIに一度に押し付けていることが原因でした。

工程を分けて、AIに役割を持たせる

そこで私たちは、記事を書く工程を分解し、それぞれを独立した役割としてAIエージェントに任せる形に切り替えました。

  • 企画: 誰に何を伝える記事か、テーマと方向性だけを先に固める
  • 調査: 主張の裏付けとなる一次情報を集め、実在するURLか・根拠があるかを確認する
  • 執筆: 固まった構成と調査結果に基づいて本文を書く。ここで初めて文章を組み立てる
  • 校閲: 誤字脱字や表記ゆれに加え、過去記事との重複がないかを機械的にチェックする

工程を分けたことで、AIは「今何をすべきか」がはっきりし、出力の質が安定しました。特に効いたのは、執筆より前に企画と調査を独立させたことです。書きながら調べると、都合の良い情報だけを拾ってしまいがちですが、先に調べてから書かせると主張と根拠がずれにくくなります。

重複を機械的に検出する

記事数が増えてくると、人間の目視だけでは「前にも似た話を書いた」ことに気づきにくくなります。私たちは草稿を文字4-gramの集合に変換し、既存記事とのJaccard類似度を計算するチェックを運用しています。しきい値を超えた記事は、テーマそのものか切り口を見直す対象として扱っています。

感覚に頼らず数値で重複を検出できるようになったことで、「なんとなく前にも書いた気がする」という曖昧な判断から解放されました。

まとめ

AIは魔法のツールではありませんが、工程を分けて役割を与えれば、質の高い下書きを安定して作れる強力なパートナーになります。まずは「企画」と「執筆」を同じプロンプトでやらせるのをやめ、別の工程として切り離すところから試してみてはいかがでしょうか。

このパイプラインの設計思想をさらに詳しく知りたい方は、AIに1から技術記事を書かせるために、私が「テスト駆動」の執筆パイプラインを構築した理由もあわせてご覧ください。

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