AI記事の公開前レビュー12ステップ
この記事で学べること
- 記事作成、機械検査、人の承認を分ける必要性
- 主張抽出、引用確認、URL・数値・構造検証を含む12ステップの進め方
- 作成したAIが自分の原稿を公開承認済みにせず、人が公開可否を判断する仕組み
AI記事の公開可否を決める段階的な確認
AIに下書きの作成を依頼した記事を安全に公開するには、構造とリンクの自動検査、事実と日英対応の編集確認、公開に責任を持つ人の承認を別々の段階に分けます。形式が整っていても、事実や著者の体験の確認、公開してよいかの判断が済んでいないことがあるためです。このサイトでは、作成したAIが自分の原稿を合格にせず、12段階の確認を通して公開可否を決めます。
引用や数値を確認する工程から、日英対応と公開承認までを順に説明します。自動検査で確認できる項目と、著者や編集者が判断する項目を分けることで、誰の確認がまだ残っているかを明確にします。
自動検査・著者確認・公開承認の役割分担
自動検査で形式が整っていると確認できても、本文の意味や根拠が正しいとは限りません。参考文献のページのアドレス（URL）が開くことと、文献が主張を支えていることは別の確認です。著者自身の体験は、著者が事実と一致するか確認します。
| 確認する対象 | 自動検査で確認すること | 人が判断すること |
|---|---|---|
| 記事の形式 | 日付やURLを決める設定情報、見出し、日英の構造 | 読みやすさ、記事の目的との一致 |
| 引用とリンク | URLの存在、本文の引用番号と参考文献の対応 | 出典が主張を支えるか、情報が古くないか |
| 著者の体験 | 確認が必要な記述の抽出 | 著者本人による経験・観察結果の確認 |
| 公開の可否 | 未解決項目や検査結果の一覧化 | 記事の必要性、結論、公開時期、最終承認 |
作成したAIは、自分の原稿を公開承認済みにしません。passedは公開してよいと判断された状態、needs_reviewは人のレビューが残る状態です。この分担は、下書き担当と最終確認者を分ける編集作業に相当します。形式検査が終わっても、意味・体験・公開責任の確認は残ります。
この分担を、次の12段階の順序へ落とし込みます。自動検査で問題候補を絞り、編集者と著者が意味・根拠を確認し、最後に公開承認者へ渡します。
目的確認から公開判断までの12段階
著者による記事の目的・主張・種別の定義
AIにドラフト作成を依頼する前に、誰に何を伝える記事なのか、著者としてどの経験・意見を含めるのか、外部情報をどこまで扱うのかを人が決めます。この段階での決定がドラフトの品質と、その後のレビューの基準になります。
記事がドキュメントページなのかブログ記事なのかを確認します。種別によってレビューの基準が異なります。ドキュメントは根拠の明確さと正確性が最優先です。ブログは著者の体験・解釈を含むため、体験部分と事実部分を区別してレビューします。
記事全体の通読
この段階では編集しません。記事全体の流れを把握し、確認が必要そうな箇所に印をつけます。編集と確認を同時に行うと、確認がもれやすくなります。
確認が必要な主張の抽出
本文から、具体的な数値、統計、外部情報に依拠した説明、誤っていると読者の判断に影響する断定を抜き出します。これらは事実確認が必要な主張です。
引用の必要性の判断
抜き出した主張が、著者の個人的な体験・意見なのか、外部の事実・統計なのかを区別します。外部の事実・統計を根拠にしている場合は参考文献が必要です。著者の体験や意見は引用不要ですが、著者本人の確認は必要です。
参考文献番号と本文の対応確認
参考文献がある記事では、本文中の [1] [2] などの番号が、記事末尾の参考文献リストの番号と対応しているか確認します。番号がずれていると、読者が根拠を追跡できなくなります。
参考文献URLの存在確認
参考文献のURLをブラウザで開き、実際にページが存在するか確認します。AIは存在しないURLを生成することがあります。ページが見つからない場合は、同じ主張を支える正しい出典を探します。確かめられる出典がなければ、参考文献と、その出典に依存する本文の主張を削るか、確認できた範囲へ書き直します。
数値の計算と根拠の確認
記事に数値の計算や元の数値から計算した値が含まれる場合、計算が正しいか確認します。比率・割合の計算は特に確認が必要です。
未確認のURL・数値・体験の削除と主張の限定
主張、引用、参考文献番号、URL、数値の確認で見つかった問題を修正します。確認できないURL、情報を最初に公表した資料が見つからない数値、著者が確認できない体験は、記事から削除するか、断定しない表現に置き換えます。
構造と日英の意味対応の確認
記事先頭の日付やURLなどの設定情報、見出し、引用番号、参考文献、確認状況の表示を自動検査します。問題が見つかれば、該当箇所を直して再検査します。
日本語と英語の版がある場合は、構造の検査に加え、編集者が事実・数値・条件・例外・結論の意味が一致するかを照合します。日本語正本に曖昧さがあれば日本語から直し、英語も同期します。見出しや表の数が同じでも、この意味の確認は必要です。
重複と内部リンクの確認
同じ言語の既存記事と見比べ、内容が似すぎる候補を出します。候補があっても削除を自動決定せず、編集者が記事ごとの目的と固有の説明を確認します。内部リンクは、記事ファイルの存在だけでなく、サイトで実際にページを開けるかを確かめます。
公開承認者へ渡す前の確認
ここまでの検査結果をそろえ、編集者が公開前の最終確認として次の項目を確認します。
- タイトルに命令型・挑発型の表現が含まれていないか
- 未確認の著者の経歴・実績を本文に含めていないか
- Critical（公開停止）レベルのレビュー問題が残っていないか
- 記事作成者とは別の公開承認者と、承認に必要な資料が定まっているか
人による最終レビューと公開判断
未解決項目と検査結果を一覧にし、記事本文、証拠、重複候補、著者体験を人が確認します。承認できる場合だけ、承認台帳に判断理由と証拠を残し、記事を passed に進めます。
まとめ：公開判定は記事の作成者と承認者を分ける
このレビュー手順の狙いは、AIを使った記事作成を止めることではなく、AIに任せる範囲を明確にすることです。構造整合性、リンク、記事先頭の設定情報、記事に記した操作と実際の仕組みの照合は自動化できます。一方で、記事を公開してよいか、著者の体験が正しいか、類似記事を別の記事として残す価値があるかは、人が判断します。
新規記事を needs_review に残すことで、記事作成と公開承認を分離できます。下書きを作るAIが整ったドラフトを用意し、人が公開に責任を持って承認します。この分担が、AIに構成や下書きの作成を依頼して記事を増やすときの品質管理の基本になります。
まず、12段階の各確認について、自動検査、編集者、公開承認者のどれが担当するかを決めます。自動化できる項目が増えても、著者経験の正しさ、類似記事を残す価値、公開責任は機械判定だけで完了させません。