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070_講座資料の校正で一番精度が高かったAIは意外にも…
2026-05-27 14:13

070_講座資料の校正で一番精度が高かったAIは意外にも…

✓資料を提出する前にAIで校正していますか?
✓ダブルチェックという仕事がなくなりました
✓講座資料の校正チェックを3つのAIで試してみた結果一番精度が高かったのは意外にも…

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人と組織の問題を仕組みと教育コンテンツで解決する
コンテンツ設計アドバイザーのやまだまきこです。

このチャンネルでは、私がこれまで開発してきたコンテンツのこと、
コンテンツ設計のヒントや現在開発中のコンテンツ、お知らせなどを配信します。

コンテンツ設計とは、想いや考えや手順などを、見える状態、使える状態にして、人の役に立つようにすること、と定義しています。

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サマリー

コンテンツ設計アドバイザーの山田まきこさんが、講座資料の校正をAIで行った結果を報告。ChatGPT、Gemini、Claudeの3つのAIで試したところ、Claudeが最も精度が高く、修正点も見やすかったと評価。AIを活用することで、資料作成の効率化と精度の向上が実感できたと語っている。

自己紹介とコンテンツ設計の定義
人と組織の問題を、仕組みと教育コンテンツで解決する、 コンテンツ設計アドバイザーの山田まきこです。
このチャンネルでは、私がこれまで開発してきたコンテンツのこと、 コンテンツ設計のヒントや、現在開発中のコンテンツ、お知らせなどを配信します。
コンテンツ設計とは、思いとか考えとか手順などを、 見える状態、使える状態にして、人の役に立つようにすること、と定義しています。
準備の重要性と自身の経験
さて、5月の下旬ですね。 突然ですが、皆さんは準備する方ですか?しない方ですか?
何か物事にあたる時に、十分な準備をしてから望むという方と、 まずやってみる、やってから考えるみたいな、そういうタイプの方ね、いらっしゃると思うんですけれど、
私はどっちかというと、準備をしっかりする方です。 本番では、本来の力の50%も出せないということが分かっているからです。
これは、長年研修講師とかをしていて、準備が不十分だった場合にグダグダになるとかね、
すごい恥ずかしい思いをしたり、失敗したなって思うことも何度もありましたので、 私は本番で本来の力を100%発揮できるタイプではないので、準備します。
先日もPTAの保護者会とか、PTA総会もあったかな。 3回ぐらいPTAでやっていることの活動の紹介をして、挨拶をして、その活動に参加しませんか?という勧誘をする時間をいただいたんですけれども、
まあダメでしたね。準備不足で、言いたかったことの半分も言えませんでした。 3回あったうちの1回は肝心の、次の活動日は何月何日です、ということすらも言えなくて、ああああって思って、がっかりして帰ってきたんですけど、
そこまで優先順位が高くないものだから十分に準備はしなかったんですけど、やっぱり私は準備をしていないと力を発揮できないかなって思いました。自分はできるというふうに信じることも大事なんですけれども、過信しないことも大事だなという、そういうことがね、先日ありました。
AIによる資料校正の導入経緯
講座の設計をしていたり、本番を迎えるときにもここはすごい大事だなと思っていて、例えば最近で言うと研修会社様からお依頼いただいた研修の研修資料を期日までに提出するということで、
研修資料を作りまして、最後構成して、掲載整えて、提出用の状態にして送るんですけど、送るときにこの資料の誤字、脱字とか、あと矛盾がないかとか、そういうことを一旦客観的な視点で冷静にチェックをする必要があるんですけど、
前回の放送でも言った通り、この時期、私本当に集中力が持たない、パフォーマンスが低下しちゃうんですよね、花粉症で。なので、何の確認しても何か違う気がするとか、あれどこまで見たんだかわからなくなっちゃったりとかするんですよ。
なので、これも自分の力でやったらダメだなと思って、AIで最近は構成するようにしてるんですけど、皆さんは何か資料を提出する前にAIで構成とかチェックとかかけていますでしょうか。
私はもうだいたい研修資料もそうですし、クライアントに提出する資料、企画書とか、そういうのは全部書けるようにしました。きっかけがありまして、きっかけは在宅の方の仕事で、在宅事務の方の仕事で、クライアントからチラシの作成依頼がありまして、メンバーが作成してくれたチラシのダブルチェックの依頼があったんですよ。
ダブルチェックしたんです。ダブルチェックは初めてのことではないですし、何度もしていることだから、違和感があれば気づけるっていう自信があったんですけど、全然ダメだったんですよね。
ダブルチェックの精度が低くて、提出してからありえない部分のミスを指摘されるっていうことがあったんですよ。
すごい優しいクライアントなので、すぐ直して納品し直して大丈夫だったんですけど、これってどうして気づけなかったのかなと思って。
オペレーションマネジメントの観点でいうと、ヒューマンエラーっていうのは仕組みで解決するものと考えるんです。
例えばチェックポイントを明確にしてリスト化して複数の目でチェックするとか、そういうことを仕組みとしてやるんですけれど、
もしかしてこのダブルチェックという作業は人がやるよりもAIがやった方が精度が高いし早いかもって思ったんです。
その時に実験的にですね、このチラシのダブルチェックしてくださいと。
矛盾点とか訂正すべき点があれば指摘してくださいみたいなことを、その時はチャットGPTかな、ジェミニーだったかな。
ちょっと忘れちゃったんですけど、構成依頼したらですね、出てくる出てくる。
こんなところ全然気づいてなかったというようなところも出てきて、すごい精度が高いんだなということがわかったので、これはもう人がやる領域ではないかもと思って。
それ以来、私はその提出物は全部AIで構成かけるようにしました。
なので今まであった在宅の方の仕事であったダブルチェックっていう仕事はなくなりました。
AI校正の具体的なプロンプトと検証方法
確認お願いしますって言われたりもするんですけど、まず確認をお願いする前に自分でAIでチェックしてくださいって言うようにしたので、
私のところに来る時にはもうほぼ直すことがないというか、指摘することがないぐらいのクオリティーで出してきてもらうっていうことにしましたので、
そうするとダブルチェックをするっていう工数とか、ダブルチェックのためにチェックポイントを明文化するとか、工程を明文化するみたいな仕事もなくなりましたよね。
で、より早くクライアントに提出することができるという状態になったんですね。
話を戻しまして研修資料なんですけど、研修資料も印刷してから致命的なミスが見つかって、
当日受講者の方にここちょっとミスプリントなのでとか誤植なので直してくださいって結構恥ずかしいですよね。
だから、もうそれは恥ずかしいのでできるだけないようにしたいと思いまして、
先日提出したケーススタディを中心としたリーダーシップ講座の資料は研修会社に提出する前に、
AIで構成をかけたんですけど、どのAIでやったかというと、
まずは設計段階から壁打ちしていたChatGPTにPDF読み込ませて修正しました。
設計段階から壁打ちしているので精度が高いんじゃないかなと思って、よりその講座のことが分かってくれていて、
修正、おかしいところは指摘してくれるんじゃないかなと思ってやりました。
そこで指摘があったのは2、3件かなでした。本当かなってちょっと疑って、
AIも完璧では全然ないですし、たまにやっぱりそんなこと言ってないよねっていうことも返してくるんですよね。
それはプロンプトとか指示の出し方とか、私との関係性がまだできてないっていうこともあるのかもしれないんですけど、
そういうこともあるので本当かなと思って、念のためGeminiとクロードでも同じプロンプトでやってみたんですよね。
どんなプロンプトかというと、紹介すると、講座のテキストを作成しました。段階的に構成をします。
1、目的、ゴール、ケースの設定と内容の整合性。致命的な矛盾や抜け漏れがある場合は絶対に直す。
より良くする観点があった場合は検討した上で直す。
2つ目、誤字・脱字を修正する。
人物名の矛盾。人物名というのはケーススタディなので、AさんとかBさんとかCさんとか、山田さんとか田中さんとか佐藤さんとか、
その人物名が本来は佐藤さんって書かなきゃいけないところを田中さんって書いてあったらストーリーとしておかしくなっちゃうじゃないですか。
そういう人物名の矛盾があったら混乱するため絶対に直す。
漢字変換や送り仮名ミスは直す。
表記の統一。こっちではアルファベットで書いてあって、こっちではカタカタで書いてあるとか。
大文字と小文字とか、あと全角半角とかの表記の統一は直します。
ただし、それ以外のより良くする、こうしたらより良くなるんじゃないでしょうかのところは検討した上で直します。
まずは位置のチェック。位置は目的とかゴールとかケースの設定と内容の整合性についてチェックをお願いします。
ということをクロードとジェミニですね。
一旦チャットGPTで構成かけて修正したものをもう一度ジェミニとクロードに読み込ませて。
ジェミニとクロードは設計段階で壁打ちには使っていないので初めて、初見でその資料を見ますという状態ですね。
で、やってみてもらいました。
AI校正の結果とClaudeの評価
そしたらですね、クロードがやっぱり精度が高いなという印象でしたね。
だし、修正点がすごく見やすかったです。
その表示の仕方というのかな、私に伝えてくれる伝え方がすごく分かりやすかったですね。
チェック結果、目的ゴールケース設定との内容の整合性に関して、まず問題ないですよっていう、整合してますよっていうところを出してくださって、
その後、絶対に直す致命的な矛盾や抜け漏れについてというところに関しては、
ケースの中に出てくる人数にもしかしたら間違いがあるんじゃないでしょうか。
それは何ページのどこどこって書いてあるところで、
あなたが図解しているのは何人ってなってるんだけれども、文字としては何人と書いてありますが、合っていますか?みたいなこととか、
あと、11ページの役割の説明と、4ページの目的の微妙なズレがありますよみたいな、
目的を説明しているところと役割の説明しているページっていうのがあるんですけど、
そこの説明が微妙にずれてるんじゃないですか?みたいなことと、
もちろんこういうふうに直したらいいんじゃないでしょうかっていうことも書いてありました。
絶対に直すところ。あとは検討した上で直す。
より良くする提案としてはこういうことがありますよっていうのも何ページのこの部分で、
こういうところがおかしいと思うので、こうしたらどうでしょうか?みたいなことも書いてくれています。
そしてまとめると、絶対に直すのはこことここ。検討してから直すのはこことここ。
このまとめっていうのもすごくありがたかったですね。
それが出てきました。
こんな感じで、もし人の目でやっていた場合にはもっと時間がかかっていたと思いますし、
会社でやってたときには一旦印刷をして、チェックポイントに沿って赤字を入れていって、
一個ずつそれをチェックして修正していくみたいなことをしてたんですけど、
紙も無駄になりませんし、一瞬で修正すべきところも出てきて、修正し直して、
修正し直したものをもう一回これで直したけど大丈夫ですかっていうのを読み込ませて、
大丈夫ですっていうのをもらって提出しました。
こんなふうにAIをうまく使えると精度の高い資料ができてくるんだなっていうことを実感しました。
AI活用への期待とエンディング
私が今使っているAIはChatGPTとGeminiとCloudなんですけど、
もっとこういう使い方があるよっていう、いい構成の仕方っていうのかながあれば教えていただきたいなと思います。
では今日はここまでにします。
考えを形に、仕組みに、そして力に、今日も聞いてくださってありがとうございました。
コンテンツ設計アドバイザーの山田真希子でした。
ありがとうございました。
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