AIに記事を書かせるだけじゃない。議事録から記事制作までを自動化する「思考OS」を作っています

最近、AIを使ったコンテンツ制作の仕組みを少しずつ作っています。

最初は「AIに記事を書いてもらえば楽になるかな」くらいの発想でした。

ところが実際に作ってみると、どうも違うのです。

記事を書く部分だけを自動化しても、結局その前段階にある、

「何を書くか」

「何を考えているのか」

「どこまでが事実なのか」

「この考え方に穴はないか」

という部分が残ります。

そこで現在作っているのが、単なる記事生成ツールではなく、思考からコンテンツ制作までをつなぐ小さなOSです。

きっかけは「話した方が考えやすい」こと

私は、最初から文章を書こうとすると、考えがまとまりすぎてしまうことがあります。

一方で、Liveで話していると、

「いや、でも……」

「そう考えると、こっちはどうなんだろう」

「あ、今の話ちょっと違うかも」

と、途中で考えが変わります。

この「途中」が、意外と重要でした。

そこで、

話す → 議事録にする → AIに整理させる

という流れを制作工程の入口にすることにしました。

AIに最初から完成記事を書かせるのではなく、まず自分の考えを素材として残すことにしたのです。

そこで作ったのがResearch Organizer

最初の工程では、Live議事録をAIに渡します。

ここでAIに記事を書かせません。

AIの役割は「知識整理」です。

たとえば、

・全体要約  

・得られた知見  

・キーワード  

・前提  

・新しく生まれた考え  

・仮説  

・検証が必要なこと  

・次に考えたいテーマ  

・知識カード

などに分解します。

特に重視しているのが、

事実と推測を分けること。

「議事録に書いてあること」と「AIがそこから推測したこと」を混ぜないようにしています。

この設計は、現在作っている　Research Organizer　の基本方針にもしています。

次にArticle Builder

整理された素材ができたら、初めて記事にします。

ここでもルールがあります。

Research Organizerに存在しない事実を勝手に追加しない。

数字、統計、専門知識、研究結果、引用などをAIが「それっぽく」補完することを禁止しています。

素材が足りなければ、「記事を書けません」という判定も許容します。

実際、この仕組みをテストしている途中で、まさにこの状態になりました。

AIに無理やり1000文字を書かせるより、「今の素材では記事にするには足りない」と止まってくれた方が、制作システムとしては安全です。

そしてDevil's Advocate

記事を書いたら、別のAIに査読させます。

名前は「Devil's Advocate（悪魔の代弁者）」。

議論をより深くするため、みんなの意見や多数派の考え方に対し

あえて反対の意見や批判を言う機能です。

役割は、記事を否定することではありません。

「この文章を公開したら、どこを突かれるだろう？」

という視点からチェックします。

たとえば、

・論理の飛躍  
・根拠不足  
・一般化しすぎている表現  
・仮説を事実として扱っていないか  
・読者から想定される反論  
・誤解される可能性
・外部検証が必要な部分

などを確認します。

AIに記事を書かせるだけではなく、
AIに記事を書かせて、別のAIに疑わせる

という構造です。

ただし、ここでも最終判断は人間に残します。

 最後にMedia Converter

記事が完成したら、それを媒体ごとに変換します。

現在は、

note  

Substack  

X  

YouTube  

ブログ

への展開を想定しています。

同じ内容を、それぞれの媒体に合わせて表現だけ変える。

ここでも「新しい情報を勝手に足さない」というルールを入れています。

つまり、

1つの思考 → 1つの記事 → 複数媒体

という形です。

ここまでを一つにつなぐ

現在の制作フローは、ざっくり言うとこうです。

Liveで話す

↓

議事録

↓

Research Organizer

↓

知識・仮説・検証項目に分解

↓

Article Builder

↓

マスター記事

↓

Devil's Advocate

↓

査読

↓

Media Converter

↓

note / Substack / X / YouTube / ブログ

そして、この一連の処理をGoogleスプレッドシート＋Apps Scriptから動かせるようにしています。

JOB_IDを使って処理対象を指定し、

READY

↓

PROCESSING

↓

完了・停止

という状態管理も入れています。

実際にテストして分かったこと

最初から全部うまくいったわけではありません。

たとえば当初は、処理対象の行を固定していたため、すでに執筆完了していた行が上書きされてしまったので

処理対象の行を固定していた部分をJOB_ID指定に変更しました。

つまり「3行目に追加したから3行目を処理する」ではなく、

「TEST-005を処理する」という形に変えたのです。

これは小さい変更に見えますが、自動化する上ではかなり大事でした。

また、素材不足の場合に後工程へ進まない仕組みも確認できました。

実際に次の「TEST-006」では、Article Builderが「INSUFFICIENT」と判定。

そのままDevil's Advocateへ進めず、自動処理を停止する動作まで確認できました。

これは表向きには「エラー」ですが、AIが勝手に話を膨らませず止まったという意味で、むしろ欲しかった挙動です。

自動化したいのは「判断」ではない

今回作っていて、ひとつ大きな方針が見えてきました。

自動化したいのは、「何を考えるか」ではありません。

まして、「何を公開するか」でもありません。

自動化したいのは、

考えたことを整理する作業、文章に変換する作業、媒体ごとに展開する作業。

一方で、「この考えは面白いか」「自分の名前で公開したいか」「この表現で本当にいいか」という部分は、人間が残す。

この境界を残したまま、面倒な部分だけAIに渡していく。

今のところ、これが一番しっくりきています。

目指しているのは「記事生成AI」ではありません

最終的に作りたいのは、記事を自動で大量生産するシステムではありません。

自分が話す。
AIが整理する。
AIが記事にする。
別のAIが疑う。
AIが媒体展開する。
そして最後は自分が判断する。

この循環です。

「書くためのAI」ではなく「考え続けるためのAI環境」を作っているのです。

まだVersion 1.0の途中です。

これから実際の壁打ちを入れて、一本通しで動かしてみます。

その結果を見ながら、「どこまで自動化していいのか」「どこに人間のチェックを残すべきか」

を詰めていく予定です。

AIを使って何かを自動化したいけれど、

「結局、自分で確認するなら意味がないのでは？」

と思う方もいるかもしれません。

私は逆だと思っています。

全部をAIに任せるのではなく、

AIに任せる部分と、人間が判断する部分を分ける。

そのための仕組みを作ること自体が、これからのAI活用の一つの形になるのではないか。

そんな実験を、現在進めています。