発表と改善：AIに任せる部分、人間が判断する部分を整理する
この節で学ぶこと
前の節では、フォルダに置いた資料をもとに、要約・企画案・記事構成まで生成する実務向けシステムを設計しました。
今回は、その仕上げとして、作成したAIワークフローを発表し、改善点を整理します。
ここで大切なのは、ただ「AIアプリを作りました」と発表することではありません。
自分が作ったワークフローの中で、
AIに任せる部分
人間が確認する部分
人間が最終判断する部分
を明確に説明できるようにします。
AI活用では、すべてを自動化することが正解ではありません。
むしろ、実務では「どこまでAIに任せて、どこから人間が見るか」を決められることが、とても重要です。
まず、言葉を整理します
| 言葉 | 意味 |
|---|---|
| 発表 | 自分が作ったものを、他の人に説明すること |
| 改善 | 使ってみて分かった問題点を直すこと |
| 自動化 | 人が毎回手作業で行っていた作業を、仕組みで進められるようにすること |
| 判断 | 内容が正しいか、公開してよいか、相手に見せてよいかを決めること |
| レビュー | 公開・提出・共有の前に、人間が内容を確認すること |
| 責任範囲 | 誰がどこまで確認するかという役割の範囲 |
| 品質管理 | 出力された文章や企画の質を保つための確認作業 |
| 未確認事項 | まだ事実確認ができていない内容 |
| 改善サイクル | 作る、試す、直す、もう一度使うという流れ |
この節では、AIアプリを完成させて終わりにしません。
使ってみて、説明して、直して、より実務で使いやすい形に育てます。
なぜ発表と改善が必要なのか
AIワークフローは、作っただけでは完成ではありません。
実際に動かしてみると、次のような問題が出ます。
| 起きやすい問題 | 例 |
|---|---|
| 入力が難しい | 何を入力すればよいか分からない |
| 出力が長すぎる | 確認に時間がかかる |
| 要約が浅い | 重要な内容が抜けている |
| 企画案が一般的 | どこかで見たような案になる |
| 未確認情報を断定する | 価格、日付、実績などを勝手に書く |
| 人間の確認箇所が曖昧 | 誰が何を確認するか分からない |
| 実務で使いにくい | 保存先、ファイル名、共有方法が決まっていない |
だからこそ、最後に発表します。
発表すると、自分では気づかなかった問題が見えます。
聞いている人から、「ここは本当に自動でよいのか」「この確認は誰がするのか」と質問されることで、ワークフローが現実的になります。
今回の完成イメージ
この節では、次のような発表資料を作ります。
# AIワークフロー発表資料
## 1. 作ったAIワークフローの名前
## 2. 解決したい課題
## 3. 入力する情報
## 4. AIが行う処理
## 5. 出力される成果物
## 6. AIに任せる部分
## 7. 人間が確認する部分
## 8. 実際に使ってみた結果
## 9. 改善点
## 10. 今後の発展案
これまで学んだ内容を、発表できる形にまとめます。
発表用ワークフローの全体像
flowchart TB
A[作成したAIワークフロー] --> B[目的を整理する]
B --> C[入力・処理・出力を説明する]
C --> D[AIに任せる部分を整理する]
D --> E[人間が確認する部分を整理する]
E --> F[実行結果を見せる]
F --> G[改善点を出す]
G --> H[次の発展案を考える]
発表では、難しい専門用語を並べるよりも、「何に困っていて、それをどう楽にしたのか」を説明すると伝わりやすくなります。
発表で必ず入れる3つの視点
1. 入力
入力とは、AIに渡す材料です。
例：
| AIアプリ | 入力するもの |
|---|---|
| 記事作成AI | 記事テーマ、読者、資料、文字数、文体 |
| レポート作成AI | 授業メモ、自分の意見、指定文字数 |
| ES作成AI | 履歴書、経験メモ、応募職種、企業情報 |
| 企画会議AI | 商品情報、目的、媒体、注意点 |
| 週次レポートAI | 今週のメモ、進捗、課題、次週予定 |
入力が曖昧だと、出力も曖昧になります。
発表では、「このアプリには、何を入力するのか」をはっきり説明します。
2. 処理
処理とは、AIが行う作業です。
例：
1. 入力内容を確認する
2. 読者を整理する
3. 資料を要約する
4. 企画案を作る
5. 記事構成を作る
6. 本文を生成する
7. 品質チェックをする
8. Google Docs用に整える
ここで大切なのは、AIに一度で全部やらせないことです。
これまで学んだように、AIワークフローは工程を分けるほど、確認しやすくなります。
3. 出力
出力とは、AIが最後に作る成果物です。
例：
| AIアプリ | 出力されるもの |
|---|---|
| 記事作成AI | 構成案、本文ドラフト、品質チェック、Docs用本文 |
| レポート作成AI | 要約、主張と根拠、本文案、確認事項 |
| ES作成AI | 自己PR案、志望動機案、本人確認リスト |
| 企画会議AI | 記事案、SNS案、動画案、LP見出し案 |
| 週次レポートAI | 進捗要約、課題、未確認事項、次週引き継ぎ |
発表では、「この出力を、実際にどのように使うのか」まで説明します。
AIに任せる部分と、人間が確認する部分
この節の中心はここです。
AIに任せやすい作業と、人間が確認すべき作業を分けます。
| 作業 | AIに任せやすいか | 理由 |
|---|---|---|
| 長文の要約 | 任せやすい | 情報を短く整理するのが得意 |
| 企画案のたたき台 | 任せやすい | 複数案を出すのが得意 |
| 記事構成案 | 任せやすい | 見出し案を作りやすい |
| 本文ドラフト | 任せやすい | 下書き作成に向いている |
| 表現のリライト | 任せやすい | 文体変更や読みやすさ改善に向いている |
| 事実確認 | 人間確認が必要 | AIが誤る場合がある |
| 最終公開判断 | 人間が行う | 責任を持つ必要がある |
| 顧客に見せる判断 | 人間が行う | 相手との関係性や文脈がある |
| 個人情報・機密情報の扱い | 人間が確認 | ルールや契約に関わる |
| 未確認情報の扱い | 人間が確認 | 断定してよいか判断が必要 |
AIは「下準備」に強いです。
人間は「判断」に責任を持ちます。
この分担を説明できると、AI活用が一段実務的になります。
Google Opalに入れる完成プロンプト
この節では、作成済みのAIワークフローを発表資料に変換するミニアプリを作ります。
発表・改善アシスタントを作ってください。
目的：
作成したAIワークフローについて、発表用の整理、AIに任せる部分、人間が確認する部分、改善点、今後の発展案をまとめるAIミニアプリにします。
入力：
・作成したAIワークフローの名前
・解決したい課題
・入力項目
・処理の流れ
・出力される成果物
・実行してみた結果
・うまくいった点
・課題に感じた点
・今後改善したい点
処理：
1. 作成したAIワークフローの目的を整理する
2. 入力・処理・出力を表にまとめる
3. AIに任せる工程を整理する
4. 人間が確認すべき工程を整理する
5. 実行結果から、良かった点を整理する
6. 実行結果から、改善点を整理する
7. 改善案を優先順位つきで提案する
8. 発表用の構成案を作る
9. 発表原稿のたたき台を作る
10. 質疑応答で聞かれそうな質問を作る
出力形式：
Markdown形式
出力項目：
# AIワークフロー発表・改善資料
## 1. 作成したAIワークフローの概要
## 2. 解決したい課題
## 3. 入力・処理・出力
## 4. AIに任せる部分
## 5. 人間が確認する部分
## 6. 実行結果
## 7. 良かった点
## 8. 改善点
## 9. 改善案の優先順位
## 10. 発表構成案
## 11. 発表原稿
## 12. 想定質問と回答
## 13. 次に発展させる方向
条件：
・初心者にもわかる言葉で説明する
・AIにすべて任せる表現は避ける
・人間が確認する工程を必ず明記する
・未確認情報や事実確認が必要な部分を明確にする
・実務で使う場合の注意点も入れる
サンプル入力1：記事作成AIアプリを発表する
実際にミニアプリへ入れるサンプルです。
# サンプル入力1
## 作成したAIワークフローの名前
初心者向け記事作成AIアプリ
## 解決したい課題
記事を書くときに、テーマはあるが、読者整理、構成作成、本文作成、品質チェックまでを毎回手作業で行うのが大変だった。
## 入力項目
・記事テーマ
・参考資料
・想定読者
・記事の目的
・希望文字数
・文体
・必ず入れたい内容
・注意点
・出力形式
## 処理の流れ
1. 記事テーマを確認する
2. 想定読者を整理する
3. 参考資料を要約する
4. 企画の切り口を出す
5. 記事構成案を作る
6. 本文ドラフトを生成する
7. 品質チェックを行う
8. Google Docs用に整形する
9. ファイル名案と保存先案を出す
## 出力される成果物
・記事構成案
・本文ドラフト
・タイトル案
・品質チェック結果
・修正版本文
・Google Docs貼り付け用本文
・ファイル名案
・保存先フォルダ案
## 実行してみた結果
地域食品ブランドの新商品紹介記事をテーマに試した。
読者整理、記事構成、本文ドラフト、未確認事項の抽出まで出力できた。
## うまくいった点
・記事を書く前の構成作成が楽になった
・未確認情報を要確認として出せた
・Google Docsに貼り付けやすい形で出力できた
## 課題に感じた点
・商品写真や価格など、資料にない情報は人間が確認する必要がある
・企画案が少し一般的に感じる部分があった
・文体をもっとブランドらしく調整したい
## 今後改善したい点
・企画案の評価基準を追加したい
・SNS投稿案やLP見出し案にも展開したい
・Difyやn8nを使って、フォルダ投入型に発展させたい
期待される出力例
# AIワークフロー発表・改善資料
## 1. 作成したAIワークフローの概要
今回作成したのは、初心者向けの記事作成AIアプリです。
記事テーマや参考資料を入力すると、読者整理、資料要約、企画案作成、記事構成、本文ドラフト、品質チェック、Google Docs用出力までを順番に行います。
## 2. 解決したい課題
記事作成では、本文を書く前に読者整理や構成作成が必要です。
しかし、毎回ゼロから考えると時間がかかります。
このAIワークフローは、記事作成の下準備と下書き作成を効率化するために作成しました。
## 3. 入力・処理・出力
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| 入力 | 記事テーマ、参考資料、想定読者、目的、文字数、文体、注意点 |
| 処理 | 読者整理、資料要約、企画案作成、構成作成、本文生成、品質チェック、出力整形 |
| 出力 | 記事構成案、本文ドラフト、品質チェック結果、Docs用本文、保存先案 |
## 4. AIに任せる部分
・参考資料の要約
・読者の悩みの整理
・記事企画案の作成
・記事構成案の作成
・本文ドラフトの作成
・表現のリライト
・Google Docs用の整形
## 5. 人間が確認する部分
・商品情報や価格などの事実確認
・未確認情報を公開してよいかの判断
・ブランドらしい表現になっているか
・顧客や読者に見せてよい内容か
・最終的に公開するかどうか
## 6. 実行結果
地域食品ブランドの新商品紹介記事をテーマに実行したところ、記事構成案、本文ドラフト、未確認事項、Google Docs用本文まで出力できました。
特に、発売日や価格を「要確認」として出せた点は有効でした。
## 7. 良かった点
・記事作成の下準備が短時間でできた
・構成案から本文まで流れを作れた
・人間が確認すべき項目を出せた
・Google Docsに貼り付けやすい形で出力できた
## 8. 改善点
・企画案が一般的になりやすい
・ブランドの個性を反映するには追加情報が必要
・写真や価格など、外部資料がない情報は確認が必要
・SNSやLPへの展開は別工程として追加したほうがよい
## 9. 改善案の優先順位
1. 企画案の評価基準を追加する
2. ブランドトーンを入力項目に追加する
3. SNS投稿案とLP見出し案を出力に追加する
4. Google Driveとの連携を想定した保存ルールを整える
5. 将来的にDifyやn8nで自動化を拡張する
## 10. 発表構成案
1. 作ったAIアプリの概要
2. 解決したい課題
3. 入力・処理・出力の説明
4. 実行結果の紹介
5. AIに任せる部分
6. 人間が確認する部分
7. 改善点
8. 今後の発展案
## 11. 発表原稿
私が作成したのは、初心者向けの記事作成AIアプリです。
このアプリでは、記事テーマや参考資料を入力すると、読者整理、資料要約、記事構成、本文ドラフト、品質チェック、Google Docs用出力までを順番に行います。
このワークフローで解決したい課題は、記事作成のたびに構成や本文をゼロから考える負担です。
AIに本文だけを書かせるのではなく、記事作成の工程を分けることで、出力内容を確認しやすくしました。
AIに任せる部分は、資料要約、構成作成、本文ドラフト、リライトです。
一方で、価格や発売日などの事実確認、公開判断、ブランドらしさの確認は人間が行う必要があります。
実際に使ってみると、下書き作成はかなり楽になりました。
ただし、企画案が一般的になりやすい点や、ブランドらしい表現には追加調整が必要だと感じました。
今後は、SNS投稿案やLP見出し案にも展開し、さらにDifyやn8nを使った自動化も検討したいです。
## 12. 想定質問と回答
### 質問1
AIが作った文章をそのまま公開できますか？
回答：
そのまま公開する前提ではありません。事実確認、表現確認、ブランドらしさの確認は人間が行います。
### 質問2
どの作業が一番楽になりましたか？
回答：
記事構成案を作る作業と、本文ドラフトを作る作業が楽になりました。最初のたたき台があることで、修正から始められるようになります。
### 質問3
今後どのように改善したいですか？
回答：
企画案の評価基準を追加し、記事だけでなくSNS投稿やLP見出しにも展開できるようにしたいです。
## 13. 次に発展させる方向
・SNS投稿案への展開
・LP見出し案への展開
・Google Drive保存ルールの整備
・DifyによるRAG活用
・n8nによる外部ツール連携
サンプル入力2：ES作成AIアプリを発表する
記事作成以外の事例も用意しておくと、教材として理解が深まります。
# サンプル入力2
## 作成したAIワークフローの名前
エントリーシート作成支援AIアプリ
## 解決したい課題
履歴書や経験メモはあるが、自己PRや志望動機の文章にまとめるのが難しい。
## 入力項目
・履歴書の内容
・経験メモ
・応募職種
・応募企業の情報
・文字数
・注意点
## 処理の流れ
1. 履歴書から経験を整理する
2. 強みを抽出する
3. 応募職種との接点を整理する
4. 自己PRの構成を作る
5. 志望動機の構成を作る
6. 文章案を作る
7. 経歴を盛っていないか確認する
8. 本人が確認すべき点を出す
## 出力される成果物
・強みの整理
・自己PR案
・志望動機案
・本人確認リスト
## 実行してみた結果
接客アルバイトと地域イベント運営の経験をもとに、企画職向けの自己PR案を作成できた。
## うまくいった点
・経験を整理しやすくなった
・応募職種との接点を考えやすくなった
・誇張しないための確認リストが出た
## 課題に感じた点
・本人らしい言葉にするには、追加修正が必要
・企業ごとの情報確認は人間が行う必要がある
## 今後改善したい点
・企業研究の入力欄を増やしたい
・面接想定質問にも展開したい
このサンプルでは、「AIに文章を盛らせない」ことが重要になります。
発表で使うチェックリスト
発表前に、次のチェックリストを使います。
| 確認項目 | OK |
|---|---|
| 作ったAIワークフローの目的を説明できる | |
| 入力項目を説明できる | |
| 処理の流れを説明できる | |
| 出力される成果物を説明できる | |
| AIに任せる部分を整理できている | |
| 人間が確認する部分を整理できている | |
| 実行結果を見せられる | |
| 改善点を説明できる | |
| 今後の発展案を説明できる |
このチェックリストを使うと、発表が「作りました」で終わらなくなります。
改善の考え方
AIワークフローは、1回作って完成ではありません。
使うたびに改善します。
flowchart TB
A[作る] --> B[試す]
B --> C[発表する]
C --> D[指摘を受ける]
D --> E[改善する]
E --> B
改善するときは、次のように分けて考えます。
| 改善対象 | 見直すこと |
|---|---|
| 入力 | 入力項目は足りているか |
| 処理 | 工程が多すぎないか、少なすぎないか |
| 出力 | 使いやすい形式になっているか |
| 品質 | 事実確認や表現リスクを確認できているか |
| 運用 | 誰が確認するか決まっているか |
| 拡張 | Difyやn8nに進む必要があるか |
人間が判断する部分を明確にする
AI活用で一番危ないのは、責任の場所が曖昧になることです。
そのため、発表では必ず次のように説明します。
AIは下書きや整理を担当します。
最終判断は人間が行います。
具体的には、次のように分けます。
| 人間が判断すること | 理由 |
|---|---|
| 公開してよいか | 内容に責任を持つ必要がある |
| 顧客に見せてよいか | 関係性や文脈がある |
| 事実として正しいか | AIが誤る場合がある |
| 表現が適切か | 相手への配慮が必要 |
| 会社や学校のルールに合うか | 内部ルールがある |
| 個人情報を含まないか | 取り扱いに注意が必要 |
ここを曖昧にしないことが、AI活用の信頼性につながります。
この節のまとめ
この節では、作成したAIワークフローを発表し、自動化できる工程と人間が確認すべき工程を整理しました。
ここまでの章では、AIを使った文章生成を、単発の作業ではなく、ワークフローとして学んできました。
flowchart TB
A[素材を入力する] --> B[AIが要約する]
B --> C[AIが企画案を出す]
C --> D[AIが構成を作る]
D --> E[AIが本文を作る]
E --> F[AIが品質チェックする]
F --> G[人間が確認する]
G --> H[必要に応じて改善する]
AIに任せるべきなのは、整理、下書き、案出し、形式変換です。
人間が担うべきなのは、確認、判断、責任、最終調整です。
この分担を説明できるようになると、AI活用はかなり実務に近づきます。
次の節では、生成した文章を画像・動画・Web制作へ展開する流れを学びます。