生成AIでスライドを作るたびに構成をやり直していた話。原因は「構成」ではなく「その前」にあった。

顔出しなし YouTube チャンネル運用で、単純な AI 台本量産は重複やファクトチェック漏れを招くため失敗。生成担当と検証担当を異なるモデルに分け、数値の合格ラインを設定し、重複検知は機械的に照合する仕組みを構築。これにより人間のチェック負荷が激減し、同時に失敗パターンをルール化して再発防止を図った実運用事例。

個別指導塾の講師が、Claude を使った教材づくりの実践型3つを紹介。つまずき内容を一緒に渡して類題を生成する、切り口の壁打ち相手として説明案を広げる、確認プリントの叩き台を作らせて人間が検品する方法で、授業外の仕込み時間を大幅に短縮しつつ、診断と信頼構築は講師が担当する役割分担を実現。

AI の登場により、従来「書く」という一語で済ませていた行為が、意図・指示・生成・選択・公開といった複数の工程に可視化されている。映像制作で CGI や VFX が独立した職能として認識されたように、文章制作でも「誰が何を担ったか」を明示することが AI 時代の重要な課題となる。

AIで作業時短を図った副業ワーカーが、認知負荷の増加で疲弊していた。Claudeに感情を吐き出すと、「辞める前提で残したいもの3つ」という逆転フレーミングが返され、本当の課題は副業ではなく「全部抱える癖」にあると判明。撤退オプション肯定 × 喪失回避 × 数制約で構成される、意思決定支援プロンプトパターンを共有。