前回はプロンプトエンジニアリングの基礎について解説しました。第3回となる今回は、実際の記事制作における生成AIの具体的な活用方法について説明します。記事制作は「企画→リサーチ→構成→執筆→推敲」というプロセスで進みますが、それぞれの段階で生成AIを効果的に活用することで、品質と効率を大きく向上させることができます。
企画立案とリサーチにおけるAI活用法
企画段階では、生成AIを市場調査やアイデア出しのツールとして活用できます。たとえば、「ITセキュリティに関する記事のアイデアを出してほしい」と伝えるだけでなく、「中小企業のIT担当者が直面している具体的なセキュリティ課題について、実際の事例を踏まえた記事のアイデアを提案してください」というように、ターゲットと課題を明確にした指示を出すことで、より実践的な企画案を得ることができます。
リサーチ段階では、生成AIを情報整理のアシスタントとして活用すると便利です。ChatGPTやClaudeは、既存の情報を要約したり、異なる視点からの解釈を提示したりすることが得意です。たとえば、複数の業界レポートやニュース記事の内容を入力し、「これらの情報から、現在のクラウドセキュリティにおける主要な課題と解決策を整理してください」と指示することで、効率的に情報を整理できます。
ただし、生成AIの出力はあくまでも仮説や参考情報として扱い、実際の取材や一次情報での確認を怠らないようにすることを忘れないようにしましょう。特にM365 Copilotは社内データとの連携が可能なため、機密情報の取り扱いには十分な注意が必要です。
記事構成と執筆プロセスの効率化
記事の構成を考える際、生成AIは論理的な展開や読者目線での整理を支援します。たとえば、「DXの失敗事例から学ぶ教訓」というテーマであれば、「このテーマについて、読者が具体的なアクションを起こせるような構成を提案してください。また、各セクションで取り上げるべき要素も示してください」といった指示を出します。
実際の執筆では、構成に基づいて各セクションを個別に生成し、人間が編集・調整していく方法が効果的です。その際、「この部分は実際の事例を交えて具体的に説明してください」「この概念をたとえを使って分かりやすく説明してください」といった具体的な指示を出すことで、読者にとって理解しやすい文章を生成できます。
また、Claudeは長文の生成と編集が得意なため、記事全体の流れを俯瞰した提案も可能です。「導入部分と結論の整合性をチェックし、改善案を提示してください」といった指示により、論理展開の一貫性を高めることができます。
校正・推敲における品質向上のポイント
文章の推敲段階では、生成AIを校正ツールとして活用できます。単なる誤字脱字のチェックだけでなく、「この文章を読者にとってより分かりやすい表現に修正してください」「専門用語を一般向けの表現に言い換えてください」といった指示により、読みやすさを向上させることができます。
また、ChatGPTは文体の統一や表現の一貫性チェックも得意です。「この記事全体を、なるべく短文で、ビジネス初心者にも理解しやすい表現に修正してください」といった指示により、ターゲット層に適した文章にブラッシュアップできます。
オリジナリティと品質を両立させるために
生成AIを活用する際の最大の課題は、オリジナリティの確保です。AIの出力をそのまま使用するのではなく、執筆者自身の知見や経験、取材で得た情報を織り交ぜることが重要です。たとえば、AIが生成した文章を土台として、実際の事例や具体的なデータ、独自の視点を加えていくことで、より価値のある記事に仕上げることができます。
また、事実確認も重要なポイントです。生成AIの出力内容は、必ず一次情報や信頼できる情報源で確認する習慣をつけましょう。特に、数値データや専門用語、最新の技術動向などについては、慎重な確認が必要です。
次回は、AI時代のSEOライティング戦略について解説していきます。生成AIを活用しながら、検索エンジンと読者の双方に価値を提供できる記事作成の手法を学んでいきましょう。
