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仕組み採集 Shikumi Field Notes

世界のAI起業家から、次に試す仕組みを集める。

日々の採集 Field note

Greg Isenbergが提案する、AIの推測を会社の方針に混ぜない方法

今回の焦点Focus

未確認のAIの案を会社の決まりに混ぜず、人が訂正した理由を次の仕事へ返す

AIの案を直した理由を、次の仕事にも使う。Greg Isenbergが10月8日に公開した記事から学べるのは、AIの推測を会社の方針に混ぜず、人の訂正を次の資料へ戻す方法です。

AIの推測が、いつの間にか会社の方針になる

Gregは、背景となる資料を渡さずにAI担当を増やすと、ありきたりな文章が大量に出ると説明しています。

彼の案では、AIの推測はevidence/に置き、会社の資料を置くcompany/へ移すのは人だけにします。確認していない案を、次の仕事で使う決まりにしないためです。10月8日の本人記事

これは本人が示した設計案です。修正回数の減少を確かめた比較データは、今回扱う箇所にはありません。

採用しなかった理由も、次の仕事へ渡す

Gregは、採用しなかった文にも理由を添えるよう勧めています。元記事では、保証できない成果を約束する広告を、却下理由の例に挙げています。

その理由を次の入力へ戻し、指示を変えたら同じ入力例で出力を確認する、というのが彼の提案です。資料を次のように分けると、どの情報を使ってよいかが分かります。

元記事をもとに、編集側で整理した資料の分け方
資料残す内容
確認済み対象とする人、確定した商品・価格、約束してよい内容
AIの案提案と推測、その根拠。確認前の内容を会社の方針へ混ぜない
訂正理由どの文をなぜ変えたか。次に同じ案を出さないための判断

ただ、フォルダーを分けるだけでは、書き換えを防げません。Claude Codeの公式資料でも、指示文と、ツールが実際に許可する動作は別だと説明されています。原本の変更を人だけに任せたいなら、AIが編集できる範囲も利用ツール側で制限する必要があります。権限に関する公式資料

短い商品紹介文を一つ、同じ材料で作り直す

ここからは編集側の提案です。自分の公開商品ページをもとに、短い紹介文をAIに作ってもらう仕事で試せます。用意するのは、商品ページ、確定した提供条件、前の下書き、人が直した箇所と理由です。公開してよい資料を使い、顧客の情報は含めません。

訂正理由は、どの文のどこが違うのかまで書きます。効果の根拠がない、対象の説明が違う、価格の条件が抜けている。こうした理由なら、次の下書きを確認するときにも使えます。

AIへの依頼は、たとえば次のように書けます。

まず商品ページと確定した条件を読んでください。次に、前の下書きと訂正理由を読み、短い紹介文を作り直してください。紹介文に入れた事実は、元資料の該当箇所と一緒に返してください。資料にない効果や実績は足さず、不明点は質問として残してください。確定した条件の原本は変更せず、下書きだけを作ってください。

受け取るものは、紹介文の下書き、主張と根拠の対応、不明点です。人は、価格や提供範囲、効果の説明が資料と合っているかを確認し、採用するか決めます。修正したら、完成文と一緒にその理由も次回の資料へ残します。公開するかどうかの判断も人が持ちます。

主張を元資料で確認でき、必要な質問に答え、使う文と使わない文の理由を残せたら、この一回の作業は完了です。まだ答えられない質問があれば、その案は保留します。

次に同じ商品で文章を頼んだとき、前と同じ誤りが出るか、確認に何分かかるかを記録します。同じ修正が続くなら、理由の書き方や、AIが最初に読む資料を見直します。これは未実施の試し方で、修正回数や時間の削減を確認したものではありません。

出典

調査範囲は2026年10月6〜13日。IdeaBrowser本体とYouTubeチャンネルの最新動画一覧は取得できていません。