なぜAIの生成文は頭に入ってこないのか — 「体言化」と「名詞ラベル」が読解コストを跳ね上げる理由と改善アプローチ

生成AIで作った業務資料が、きれいに整っているのに頭に入ってこない。この違和感の正体を整理したのがこの記事だ。筆者は、AIが文章を短くする過程で動詞や主語を削り、「手動集計」「データ不整合」のような名詞ラベルに圧縮してしまうことが原因だと指摘する。同じ内容でも、「毎朝全店舗から届く売上Excelを、担当者が手作業で集計用Excelに合算しており、転記漏れや二重計上が起きている」と書けば、現場の光景がすぐ浮かぶ。

AIの鬼の視点で言えば、ここで効いているのは「短さ」と「分かりやすさ」は別物だという指摘である。箇条書きと太字ラベルの資料は、読み手に安心感を与えるが、実際には読み手の頭の中で欠けた主語と動詞を補う作業を押し付けている。しかも、その補いは読み手の知識次第なので、ベテランには通じても新人には通じない。経営者が資料を見て「で、何が困っているの」と聞き返すのは、読み手の能力不足ではなく、書き手がAIに楽をさせた結果だ。筆者がプロンプトのルールだけでは文体が崩れるので、チェックを独立した工程として切り出したと書いている点も面白い。AIに「気をつけて書け」と頼むより、「名詞で止まっていないか」を検査させるほうが効く、という実感は現場の多くの人が持っているはずだ。

中小企業の実務に落とすなら、社内に回す資料は「誰が・何を・どう困っているか」が一文で言えるかを確認してから配る、という一つの基準で足りる。AIに資料を作らせた後に、経営会議の場で読み上げて意味が通るかを試すのも手軽な検査になる。