※この記事は、2026年9月1日から3日にかけて、AI講座の課題で試作品を作った際の記録です。教材の解説ではなく、自分がAIとやり取りして直した点をまとめています。実務での時短効果は、まだ測っていません。
AI講座の最終課題を、エージェントAIに手伝ってもらいながら進めました。初期版の一式が出てくるまで、約25分。もちろん、その時間で全部完成したわけではなく、その後も実装やテスト、表示の修正を重ねています。
それでも、形になる速さには驚きました。ただ、実際に動いた結果を見たとき、別のところで止まりました。AIからはテストが成功したと説明される。でも、自分にはその出力が読み取りにくい。
確認を楽にするためのツールなのに、確認結果を理解するところで手間がかかっている。 今回いちばん気になったのは、そこでした。
作ったのは、記事を書く前に企画を確認するツール
今回作ったのは、記事の企画を入力し、登録済みの過去記事との類似や、追加で確認すべき根拠を整理する試作品です。記事を書いた後の校正ではなく、書き始める前に使うものです。
企画タイトルや切り口を入れると、既存記事のタイトルとの文字列の近さを比較し、似た記事の候補を出す。その情報を使って、AIが差別化や不足している根拠、切り口の修正案を整理します。
ただし、何でも自動で確認できるわけではありません。根拠URLについて機械的に確認するのは形式と件数で、リンク先の本文を読んで正しさを保証する機能ではありません。記事の自動生成や公開も、今回の範囲には入っていません。
普段のブログ運用にもつながる題材ですが、今のブログへ導入済みという話ではなく、あくまで課題として作った試作品です。その段階でも、作る以上は自分が「これなら使える」と思える形にしたい気持ちがありました。
結果は出た。でも、長いJSONを読むことになった
最初の出力には、判定や類似度、既存記事の候補、AIの説明が、長いJSONとして並んでいました。JSONはシステムでデータを扱うための形式です。必要な情報が入っていても、自分がその場で読み取りやすいとは限りません。
どこが結論で、どこが注意点なのか。似た記事はどれで、次に自分は何を確認するのか。文言や記号が並ぶ出力から、それを拾う必要がありました。
そこで、AIにこう聞きました。
「これちょっと人の目入れるには見にくくない？」
AIは、その指摘にはすぐ同意しました。機械向けのデータと、人が判断するための表示は分けた方がよい、という話になりました。
それまで確認していたのは、想定した条件で処理が動くかということ。自分がここで気にしたのは、その結果を見て判断できるかということでした。テストの成功だけでは、こちらの疑問への答えにはなっていなかったのです。
情報を消すのではなく、人が読む表示を作った
修正後は、判定とその理由、似た記事、AIによる比較、確認すべき項目が、見出し付きで表示されるようになりました。元のJSONは実行記録側に残し、結果画面で長いデータをそのまま読ませる形を変えています。
ここでよかったのは、単に文章を短くしただけではないことです。「どんな判定なのか」「何を根拠にしているのか」「次に何を確認するのか」が、分けて読めるようになりました。
また、自動の停止条件に該当しなかったことを、そのまま「掲載してよい」と受け取らないよう、要確認であることも表示されました。見やすくするのと同時に、結果の意味を取り違えにくくする修正です。
修正後に自分が返した感想は、「これで何やってるかようやく見やすくなった」でした。処理の存在だけでなく、何を確認する道具なのかが、自分にもつかみやすくなったわけです。この出力の修正は、課題を初回提出する前に行いました。
提出後には、入力欄も気になった
その後、初回提出まで進んでから、今度は入力側が気になりました。業界やテーマを指定する欄に、内部で使う英語の名前がそのまま出ていました。何を入れる欄なのか、ぱっと見では分かりにくい。
そこで項目名を日本語にし、業界やテーマは自由に入力するのではなく、候補から選ぶ形へ直してもらいました。英語を日本語へ置き換えるだけでなく、「どう入力するか」まで変えたということです。
AIに聞けば意味を説明してもらえます。でも、使うたびに別のチャットで入力欄や結果の解説をしてもらうのは面倒です。何を入れるかも、何が返ってきたかも、なるべく使う画面で分かってほしいと思いました。
この確認も、次はAIのレビューに入れたい
以前も、AIに作らせたツールの内部の判断理由を追いたいと考えたことがあります。今回はその話とは少し違って、利用者が触る入力欄と結果画面を、実際に直した経験でした。
もちろん、読みやすい表示になったからといって、判断の中身まで正しいとは限りません。今回の試作品も、実務でどれだけ役に立つか、確認時間が減るかまではまだ測っていません。
ただ、「だから人間が毎回全部見よう」で終わらせるつもりもありません。利用者の視点を伝えると、AI自身が表示や入力方法の修正を進めてくれました。それなら、次回は最初からその観点をレビューへ入れておきたいです。
初めて見る人が何を入力するか分かるか。結果から結論と注意点を読み取れるか。次に何を確認すればよいか伝わるか。同じ修正を繰り返すなら、スキルの確認項目に戻す方法もありそうです。これは今後試したいことで、効果が確認できた仕組みではありません。
AIが短時間で形を作ってくれるのは、素直にすごいと思います。その速さを生かすためにも、結果が出たところで終わらず、使う場面でもう一度見てみる。
「動いたのは分かった。では、これを見て自分は何を判断できる？」 今回は、そこまで聞くことで、次に直す場所が見えてきました。
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