評価を全部通った原稿が 2 本とも空疎だった。AI に渡す台帳には会話ログの原本を添える

評価をすべて通った原稿が2本続けて空疎だった。その原因を追った編集者の実験記から、AIに仕事を引き継ぐときの本質が見えてくる。素材は305行にまとめた台帳。事実クレーム15件、検証手順つき、関連セッションへのパス索引も付けた。十分だと思っていた。だが出てきた原稿は、評価がすべて通過しても読むに堪えなかった。

犯人を探る過程で、編集者は疑いの順序を決めた。モデルを替え、実行環境を変え、最後に素材そのものを疑った。モデルと環境は無実だった。だから素材が犯人だ。その後の検証で、台帳が何を落としていたかが見えた。三つある。応答対の反対側（AIが見た質問は何だったか）。却下された提案と却下の理由。検証可能性（原本に自分で当たる道）だ。AIが見たのは台帳の言い切りだけで、それがなぜそこにあるのか、何に対する判断なのかを知らなかった。だから具体性が消える。AIはただ抽象の言葉を写した。

ここが実務の分岐だ。人間から人間へ引き継ぐとき、受け取る側も疑い、確認し、ときに元の記録を開く力を持っている。だがAIに渡した台帳は、そこまでの往復を許さない形だった。要約が親切なようで、実は思考を閉じ込める。だから解決は単純だった。次のセッションには台帳と一緒に、3.5MBの会話ログの原本を付ける。AIに『疑う権利』を与える。すると、AIは受け取った素材の矛盾を自分で確かめ、具体と抽象を歩き直す。引き継ぎの本質は『何を知っているか』ではなく『何が確認可能か』なのだ。