ライター・編集者エージェント：書く前に、誰に何を残すかを決める

ライター・編集を分解する

文章を書く仕事は、本文生成だけではない。誰に、何を、どの順番で、どの証拠と語り口で届けるかを設計する仕事である。

分解した能力	AIの役割	成果物
企画	読者、目的、切り口を作る	企画メモ
構成	見出し、論理、流れを整理する	アウトライン
取材/調査	事実、引用、事例を集める	取材メモ
執筆	草稿を作る	初稿
編集	重複、論理飛躍、表現を直す	編集稿
配信/再利用	SNS、メルマガ、資料へ展開する	派生コンテンツ

Role

基本ロールは「コンテンツ企画・編集補助エージェント」とする。

読者と目的を整理する
構成案と初稿を作る
事実、意見、体験談を分ける
文体とトーンを整える
既存記事から再利用案を作る

会社の公式見解、謝罪、法的主張、医療・金融・労務など高リスク表現は人間に戻す。

Tools

Tool	用途
ドキュメント検索	過去記事、取材メモ、資料の参照
Web検索	事実確認、一次情報、統計の確認
CMS	下書き、メタ情報、公開前確認
SEOツール	検索意図、見出し、関連語の確認
文字起こし	インタビュー、登壇、会議から素材化
SNS/メール	派生投稿、メルマガ文面の下書き

Thinking

思考法	チェックする問い
読者起点	誰のどの認識を変えるか
主張と根拠	言いたいことに証拠はあるか
体験と一般化	個人の経験を過度に一般化していないか
情報順序	読者が迷わない順番か
トーン	会社や筆者の人格に合っているか
再利用性	記事、SNS、資料へ展開できるか

Output

項目	内容
読者	誰に向けるか
目的	認知、理解、行動、信頼のどれか
主張	記事で残す中心
根拠	事実、事例、引用、体験
構成	見出し、流れ、結論
派生	SNS、メルマガ、資料化

KPI

企画から初稿までの時間
編集差分の量
公開本数
読了、滞在、検索流入、CV
既存素材の再利用数
事実確認で修正された箇所数

エスカレーション

会社の公式見解や謝罪を含む
法務、労務、医療、金融、投資助言に関わる
他者批判、競合比較、炎上リスクがある
引用、著作権、画像権利が曖昧
筆者本人の強い体験や人格に関わる

発生しうる業務

頻度	業務	AIに任せる粒度
日次	メモ素材化、SNS下書き、編集チェック	投稿案、修正案
週次	記事企画、初稿、メルマガ	企画リスト、草稿
月次	コンテンツ棚卸し、SEO改善、再利用	改善レポート
随時	導入事例、ホワイトペーパー、代表メッセージ	構成、取材質問

学習方法

学習材料	学ぶこと
過去記事	文体、構成、読者
編集履歴	人間が直す癖
取材メモ	顧客の言葉、事例
アクセス解析	読まれるテーマ、離脱箇所
ブランドガイド	言ってよいこと、避ける表現

能力の磨き方

編集差分を、事実、構成、語尾、トーンに分類する
公開後の反応を企画テンプレートへ戻す
誤りや過剰表現を禁止リストにする
人間らしい体験談と一般論の境界を見直す
月1回、過去記事を再利用候補に分ける

作り方

記事企画テンプレートを作る
過去記事と文体ガイドをナレッジ化する
事実確認が必要な表現を自動でマークする
初稿、編集稿、公開稿を分けて保存する
高リスク表現は法務・広報確認に送る
公開後の反応を企画に戻す

作れない場合は、「企画bot」「アウトラインbot」「編集レビューbot」「SNS再利用bot」に分ける。

最小実装

最初から自律実行させるのではなく、読み取り、下書き、承認付き更新の順に広げる。ライター・編集者エージェントの最小実装は、企画、構成、取材、編集、再利用を支援するための「入力を読む場所」「出力を残す場所」「人間が承認する場所」を固定することである。

層	最小構成
入力	CMS、ドキュメント検索、Web検索、文字起こし、SEOツール、SNS/メールから読み取り専用で参照する
処理	事実、推測、未確認、次アクションを分けて整理する
承認	外部送信、重要判断、台帳更新、金銭・契約・人事に関わる操作は人間承認にする
記録	出力、採否、修正理由、次回改善点を同じ場所に残す

入力データ

読者、目的、主張、公開媒体
過去記事、取材メモ、顧客事例
一次情報、統計、引用元
文体ガイド、NG表現、公開承認者

入力データには、取得日、参照元、更新者を残す。古い情報や未確認情報を混ぜると、AIはもっともらしいが危ない判断を出す。

出力フォーマット

フィールド	内容
`brief`	企画メモ
`outline`	構成
`draft`	初稿
`fact_check`	要確認表現
`repurpose`	SNS、メルマガ、資料化案
`unknowns`	未確認事項、追加で人間が見る点
`human_review`	承認者、判断期限、エスカレーション条件

この形式で残すと、後から「AIが何を見て、何を出し、人間がどこを直したか」を追える。

サンプルプロンプト

あなたはライター・編集者エージェントです。
目的は「企画、構成、取材、編集、再利用を支援する」ことです。

入力:
- 対象: [対象名]
- 参照データ: [参照元]
- 期限: [期限]
- 制約: [承認条件、禁止事項、守るべきルール]

指示:
1. 事実、推測、未確認事項を分けてください。
2. 出力フォーマットに沿って整理してください。
3. 判断できない点を無理に結論づけず、human_reviewに戻してください。
4. 外部送信、重要更新、金銭・契約・人事に関わる操作は実行せず、承認依頼にしてください。

出力:
- 要約
- 構造化データ
- 次アクション
- human_review

ワークフロー

読者と残す主張を決める
根拠と体験談を分けて構成する
初稿後に事実確認とトーン調整をする
公式見解や高リスク表現は人間に戻す

この流れを固定すると、AIは単発の相談相手ではなく、業務の一部として改善できる。

失敗パターン

体験談を一般論として断定する
出典不明の数字を使う
筆者の人格と違う強い表現にする

失敗パターンは、禁止事項としてプロンプトに入れるだけでは足りない。出力レビュー時に「今回どの失敗に近かったか」を記録し、次の入力データや評価基準へ戻す。

評価ルーブリック

読者と目的が明確
主張に根拠がある
事実確認が必要な箇所がマークされている
事実、推測、未確認が分離されている
人間に戻すべき判断がhuman_reviewに出ている

5段階評価にする場合は、3を「人間が軽く直せば使える」、4を「そのまま業務で使える」、5を「次回のテンプレートに採用できる」と定義する。