AIと共作で12日間に小説8冊・32万字をKindleから出した — 40年CAD/GIS屋の制作パイプライン

小説8冊・32万字をAIと共作で12日間にKindleで刊行した。これだけでもニュースだが、その本体は「何を作ったか」ではなく「どうやって作ったか」の方だ。この開発者は40年間ソフトウェア（CAD/GIS）を書いてきた人で、小説制作をまるでソフトウェア開発のパイプラインとして構成し直した。プロット正典をスキーマ化し、本文はそこから生成・改稿される。版管理は全版を残す（v0.1〜v0.4）。ビルド工程は自動化して手でいじらない。AIによる書評（複数モデル・褒めと辛口の両方）をループに組み込み、指摘ごとに修正して再度読ませる。検査スクリプトで「刊行が進むと嘘になる語」をハネる。メタデータ（KDPキーワード56枠）は「同じ語を二度使わない」設計で、各巻の検索からシリーズ全体へ誘導する。AIの鬼視点はここだ。「AIに書かせたから速い」という話ではなく、「創作を工業化した」という視点。ソフトウェア開発では当たり前の厳格さ——スキーマ正典、版管理、自動テスト、リグレッション検査——が創作に持ち込まれた。特に面白いのは、AI書評を「殴られた記録ごと」公開している点。多くのAI利用者は「AIに褒められた」という部分だけ切り出すが、ここは指摘も込みでnoteに全部出している。建前を抜いて本音で語るAIの鬼にぴったりの姿勢だ。もうひとつ、失敗も記録している。自分のKU（Kindle Unlimited）で確認読みすると「既読ページ」が混ざって計測が濁る、という小さなバグ。販売ゼロだが、読者は実在した（KU既読で最大の山は「未来予測の答え合わせ」巻）。つまり入口は「小説」ではなく「ノンフィクション面」だった。この気づきから宣伝戦略を変えた。このサイクル全体——実装、失敗、測定、改良——がソフトウェア開発そのものだ。中小企業がこれを応用するなら、「大量生成を志向する仕事でAIを使うときは、単発でなくパイプライン化する」という視点を持つこと。提案書を10本AIに書かせるなら、差分管理・版管理・自動検査・複数AIレビューを仕組みに入れると、1本あたりのコストが劇的に下がる。「100冊」や「1000件の営業提案」を狙うなら、工業化が必須だ。