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用語メディアの編集を、AIの下書きで速くする

自社で運営する用語解説メディア「〇〇とは？」（toha.jp）の編集作業に、AIが下書きを作り人が確定する仕組みを導入した事例です。公開データには人の確認を経たものだけを反映します。

課題

48,382語が公開されていますが、タグが1つも付いていない語が1,220語、例文が無い語が2,208語残っていました。タグ付けは13,826件の既存タグから選ぶ作業で、1件ずつ人手だと時間がかかります。

やり方（かんたんに）

  • AIに新しいタグを作らせない（既存候補から選ぶ）
  • 例文に新しい事実を足させない（本文にあることだけ）
  • 人が書いたものは上書きしない
処理の流れと役割 ─ 記事編集のAIアシスタント

AIが下書きを作り、人が確認して確定します。公開データはAIに書き換えさせません。

自動処理（プログラム）AI（Claude）担当者（人）
1
自動処理（プログラム）
未整備の記事を洗い出す

タグの無い1,220語・例文の無い2,208語を抽出します（公開中48,382語のうち）。

2
AI（Claude）
タグ・例文の下書きを作る

既存のタグ候補から選び、例文は本文に書かれている事実だけで作成。新しいタグや事実は作らせません。

ポイント：AIは提案まで。公開データには一切書き込みません。
3
担当者（人）
確認して確定する

画面で下書きを確認し、良ければ確定。約9割はそのまま採用できました（20件中18件）。

4
自動処理（プログラム）
確定した分だけ反映

人が確定したものだけを保存。タグ付け1件あたりの編集時間は12.1秒→2.6秒になりました（各20件で計測）。

AIの使用量は記録し、月次上限で自動停止します。人が書いた例文は上書きしません。

AIが選んだタグの確認画面
AIが選んだタグが最初からチェックされ、判断根拠も表示されます。人が確認して確定します。

結果

平均中央値範囲
手動（下書きなし）12.1秒10.0秒3.7〜25.5秒
AI下書きあり2.6秒2.3秒1.4〜7.3秒
タグ付け1件あたりの所要時間（各20件・作業者1名）
  • 下書きをそのまま採用できた割合：90%（20件中18件）
  • 下書きの生成コスト：タグ 0.279円/件・例文 0.240円/件（各23件の平均）

この仕組みは、記事数の多いメディア・商品説明・社内文書の分類などに応用できます。ご相談はお問い合わせから。