最近、猿人の「メソッド」コンテンツを読んでいて、こんな風に感じた方はいらっしゃいませんか?
「なんか、少し雰囲気が変わった(かも)?」
「以前よりも、情報の解像度(密度)が上がった?」
もしそう感じていただけたなら、……鋭いです!
実は現在、猿人のメソッド記事は制作プロセスを大幅に見直し、AIを活用したライティングに取り組んでいます。
今回は、単に「AIを使っています」という事実報告だけでなく、
といった、試行錯誤の舞台裏をお伝えしたいと思います。
職人的な「一点突破型」から、戦略的な「基盤構築型」へ
これまでのメソッド記事(特に初期)は、下記のようなフローを一つひとつ潰していく、オーソドックスな制作フローでした。
- ターゲットとメインキーワードを記事ごとに設定
- サジェストや関連ワードを泥臭く調査・選定
- 骨子(構成案)を作成し、社内レビュー
- 執筆、再校、再々校……
コンテンツとしての質を担保するため、必要な工程はすべて踏むため、初稿チェックの段階で吐きそうでした……。
結果、1本の記事を公開するまでに膨大な工数がかかり、定常的な情報発信が難しくなるという課題が浮き彫りになりました。
現在のスタイル:考える場所を「前」に寄せる
そこで現在は、個々の記事をゼロから設計するのではなく、「全体設計と更新」に重心を置くスタイルへと転換しています。
具体的には、以下のような進め方です。
- 共通レギュレーションの策定
ターゲット設定、トーン&マナー、情報の粒度をあらかじめ定義
- 一括テーマ設計
月単位でキーワード群とテーマを設定
ここまで行った後、執筆に移行します。
結果、記事毎に発生していた細かな確認工程などが大幅に削減されました。
ただし、これは決して「工程を省いた」という話ではなく、考える時間と工数の配分を、前半の設計段階に寄せたという表現のほうが近いかもしれません。
AI導入で変わった、「情報の引き出し方」
最も大きな変化は、AIをプロセスに組み込んだことで、「書き始める前の思考の順序」が変わったことです。
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比較項目
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以前(人的リソース中心)
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現在(AI活用型)
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アプローチ
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経験をもとに「何を書くか」設定
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データを元に「最適なテーマを選定」
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情報の網羅性
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執筆者の知識量に依存
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複数ソースから情報収集を行い、情報を集約
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アウトプット
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コンパクトで読みやすい
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情報密度が高く、専門的
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AIを活用して複数の情報源を横断的に整理することで、見落としがちな視点も含め、網羅性を担保しやすくなりました。
その結果、記事全体の情報量と深さが向上しました。
現在の「課題」と「人の役割」
もちろん、AIを導入したことですべてが完璧となったわけではありません。
効率化を優先し、AIに依存しすぎることには、下記のようなリスクも伴います。
冒頭で触れた「前の記事と雰囲気が違うな」と感じた方がいたとしたら、それは、この情報の濃密化に伴う変化かもしれません。
このため、最終的な編集・確認は、必ず人の手で行う必要があります。
AIは、情報探索と整理を効率化するには大変有力な手段です。
しかし、その中から「読者の心に届く文脈」を選び取り、最終的に「血の通った文章」へと昇華させるのは、やはり人の仕事なのだと思います。
おわりに
猿人ではこれからも、新しいテクノロジーを柔軟に取り入れながら、皆さまに価値ある情報をお届けできるよう、進化し続けます。
もし、
といった方がいらっしゃれば、私たちの持てる知見をできうる限り共有させていただきます。
まずは、ぜひお気軽にお問い合わせください。