AIに書かせた記事が読みにくい真因は、文章でなく「書く前の工程」だった

AIに記事を書かせると、事実は合っているのに読み終わると何も残らない。そんな壁に直面したメディアの編集者が、試行錯誤の末に気づいたのは意外な真実だ。読みにくさの原因は文章表現ではなく、「書く前の工程」がほぼ空っぽだったことだ。既存の対策は、プロンプトを工夫する、レビューを厚くする、という文章の段階での修正に集中していた。だが十数本手直ししても症状は変わらない。出来上がった記事はどれも判で押したように同じ骨格。冒頭で要点を3つ予告し、本文で説明し、まとめで再掲する。山も谷もなく、あらゆる論点を均等に並べた「全部盛り」の状態だ。

ここでの逆説が重要だ。ルールを足すほど悪化する。「簡潔に書け」と「詳しく書け」が同居すれば、AIはどちらも同時に満たそうとして結果的に全部盛りになる。人間のライターなら文脈で使い分けるが、AIは明示ルールをできるだけ全部守ろうとする性質がある。症状ごとにルール追加する運用は、根本原因を直さないまま、矛盾するルールだけを増殖させていた。

AIの鬼からすれば、ここに示唆がある。AIへの指示は「何を足すか」ではなく「何を決めるか」の問題だ。記事の読者契約を先に決める（読者は誰で、何を1つ持ち帰るか）。構成案だけを事情を知らない目でレビューする。1記事1メッセージを明文化する。複数の書き手が同じ品質で継続的に運用する基盤は、構造化された「準備工程」だ。中小企業が複数のAIで業務を回すなら、AIそのものの性能より「AIに何を正確に指示するか」が競争力の差になる。工程を設計できない組織は、いくらAIを導入しても力を引き出せない。