Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話
Search
アキキー
May 31, 2025
Technology
0
39
AI生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話
アキキー
May 31, 2025
Tweet
Share
More Decks by アキキー
See All by アキキー
地獄絵図!CDKプロジェクトを手動更新して生まれた大量のプロパティ差分を解消する方法
akihisaikeda
4
810
AWS CDK初期設定のプラクティス集 with Projen
akihisaikeda
2
330
AWS CDKの推しポイント 〜CloudFormationと比較してみた〜
akihisaikeda
3
470
スモールスタートで始めるためのLambda×モノリス(Lambdalith)
akihisaikeda
2
770
Amazon Q Developer CLIと一緒に最小権限の原則を守ったIAMポリシーを作ろう!
akihisaikeda
1
700
Amazon Bedrockマルチエージェントコラボレーションを諦めてLangGraphに入門してみた
akihisaikeda
1
540
JAWS_DAYS_2025_アーキテクチャ道場発表資料_ブラックサンダーズ
akihisaikeda
0
790
Amazon Bedrock Agentsで始める サーバーレスAIエージェント
akihisaikeda
0
160
Other Decks in Technology
See All in Technology
OSSで50の競合と戦うためにやったこと
yamadashy
3
990
「最速」で Gemini CLI を使いこなそう! 〜Cloud Shell/Cloud Run の活用〜 / The Fastest Way to Master the Gemini CLI — with Cloud Shell and Cloud Run
aoto
PRO
1
180
.NET 10のBlazorの期待の新機能
htkym
0
110
クラウドとリアルの融合により、製造業はどう変わるのか?〜クラスメソッドの製造業への取組と共に〜
hamadakoji
0
430
GraphRAG グラフDBを使ったLLM生成(自作漫画DBを用いた具体例を用いて)
seaturt1e
1
150
あなたの知らない Linuxカーネル脆弱性の世界
recruitengineers
PRO
3
160
Azure Well-Architected Framework入門
tomokusaba
1
130
Retrospectiveを振り返ろう
nakasho
0
110
個人でデジタル庁の デザインシステムをVue.jsで 作っている話
nishiharatsubasa
3
5.1k
AIとともに歩んでいくデザイナーの役割の変化
lycorptech_jp
PRO
0
880
Linux カーネルが支えるコンテナの仕組み / LF Japan Community Days 2025 Osaka
tenforward
1
130
FinOps について (ちょっと) 本気出して考えてみた
skmkzyk
0
210
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
8.9k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.5k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
640
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
44
7.8k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2.1k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
Transcript
めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 AI 生成記事をリライトし満足度を上げ ようとしたら大変だった話 2025.05.27(火) 池田 晃尚(@akikii__)
1
自己紹介 アキキー(池田 晃尚) ALH 株式会社(SES) AWS エンジニア 記事色々書いてます! 【合格者が監修】AWS 認定資格
SAA とは?試験の 概要と対策、合格するための勉強法も解説 【初心者向け】 Amazon ECS の基本概念をわかりや すく解説してみた [AWS]アンチパターンから学ぶ見やすい構成図の書 き方 AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 2
ALH 株式会社はオウンドメディア『CANTABILE』を運営しています AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 3
AI 生成記事をリライトするのが大変? AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 4
前提:目指したかったこと 『CANTABILE』の閲覧数を増やしたかった 質の良い記事を書く 検索性を上げる → エンジニアの有識者 × SEO に強い広報チームを集めた AI
生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 5
なぜ生成 AI で記事を執筆したの? 生成 AI の生産性に着目し、負担軽減につながると期待した AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT
#27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 6
記事執筆フロー 構成の作成 エンジニア:記事の主題決定 広報:SEO キーワード盛込 a AI:構成作成 骨組みの作成・ 文章の肉付け AI:執筆
レビュー エンジニア:技術レビュー・リライト ← ここが大変! 広報:文体修正・最終調整 AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 7
何が大変だった? 生成された文章に「ないもの」を盛り込むのが難しい 経験が伴っていないので読者に響かない → 記事を初めから書くのと負荷が変わらない AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27
「あなたの苦労話を聞かせてください」 8
ちょっとここで世間の声を聞いてみる AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 9
記事の紹介 ①:みのるんさん 「人間味に欠けるし誠意や気持ちが問題になる場面も多い。」 「自分が他人の面白そうなブログを見つけて、AI 生成と分かると単純にガッカリ する」 引用:『ペロッ…これは AI 生成記事! 見分け方のコツ』
https://qiita.com/minorun365/items/68740e4ba1d81177199b AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 10
記事の紹介 ②:watany さん 「LLM 生成のままで出した記事は大抵の場合、文章量を絞っていないため( ≒ 文字 数至上主義)読み終えるコストが高い。」 「人間より執筆の生産性が高いため、記事が大量に生成され、真偽を検証するコ ストが高まる。」
引用:『なぜ技術記事の LLM 生成は問題になり得るのか』 https://zenn.dev/watany/articles/27022a44ec4382 AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 11
技術記事に求められる要素 情報の信頼性 書き手の経験 情報へのアクセス性 文章の読みやすさ AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27
「あなたの苦労話を聞かせてください」 12
本当に 生成 AI を使うべきなのはどこ? AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」
13
技術記事に求められる要素? 情報の信頼性 ハルシネーションがある 間違いを炙り出すのは得意 書き手の経験 なし 情報へのアクセス性 大量生成して重要情報が埋もれやすい 文章の読みやすさ 自然な文章表現や文章校正は得意
生成 AI くさい文章になる AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 14
生成 AI に任せられる? 構成を作成・ 骨組みを作成 任せるべきではなさそう 書き手の意図が伝わりづらくなる 文章の肉付け ある程度任せてもよさそう ざっくり書いた骨組みを文章に昇華してもらう
文体は直す必要ありそう レビュー ある程度任せてもよさそう 文章校正は得意 技術的にも参考程度には確認できる AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 15
生成 AI を適切に使った記事執筆フロー 構成を作成 エンジニア:主題決定、構成作成 広報:SEO キーワード盛込 骨組みの作成 エンジニア:執筆 文章の肉付け
AI:文章に昇華する エンジニア:文体を修正 レビュー AI:レビュー 広報:文体修正・最終調整 AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話 めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 16
まとめ AI 生成記事をリライトするコストは、初めから書くコストと変わらない AI が全てを生成した記事は敬遠されてしまうので、適切に役割分担すべき 記事執筆のコンテキストでは、生成 AI は副操縦士にとどめておくのが良さそう AI 生成記事をリライトし満足度を上げようとしたら大変だった話
めぐろ LT #27 「あなたの苦労話を聞かせてください」 17