人ではなく、AIを制御すれば、コンテンツ品質のばらつきを解消できる

AIを活用した編集体制を立ち上げる中で、初期のテスト段階では想定通りの出力が得られていたにもかかわらず、実運用に移行すると品質にばらつきが生じた。5,000文字想定のコンテンツが1,000文字で終わっていたり、箇条書きが続き読みにくい記事が量産された。ツール自体は共通であるにもかかわらず、使用者のスキルや操作の癖によって成果物の質に大きな差が出ていた。

原因を分析した結果、プロンプト設計が使用者の能力に依存する構造となっており、適切な操作ができる人だけが想定通りの成果を得られる状態だった。組織全体でのAI活用において、品質を安定させる仕組みの整備が急務となった。

品質ばらつきを解消するため、「人を制御するのではなくAIを制御する」という発想に切り替えた。人のスキルに頼らず、プロンプト側で出力品質を担保できる構造を設計する方が再現性が高く、組織的活用に適していた。

対策として、2つのアプローチを採用した。第一に、優秀な制作者が自然と踏んでいる思考プロセスを分解し、それを順序立ててプロンプトに組み込んだ。たとえば、いきなり「Webサイトをつくって」と依頼するのではなく、「目的の整理」「ユーザー設定」「コンテンツ設計」など、プロの判断軸を段階化して入力に反映させた。これにより、初心者でも一定の品質に到達できる土台を整えた。

第二に、プロフェッショナルのヒアリング手法を分析し、回答内容に応じて深掘りできる質問設計を行った。固定化された質問ではなく、会話の流れや前提情報を踏まえて柔軟に問いかけを生成できる構造を採用したことで、情報の抽出精度が高まり、成果物の完成度も向上した。

さらに、出力されたコンテンツと抽象化した構成パターンを組み合わせることで、アウトプットのフォーマットも統一した。これにより、どのメンバーが扱っても一定水準の成果が得られる状態を実現した。

施策の結果、作成物のばらつきは大幅に減少し、誰が使っても再現性のある品質を担保できるAI活用基盤が整った。品質の安定化によって、業務の属人性を抑えつつ、組織全体でのAI導入を推進できるようになった。