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 | Akihisa Ikeda
May 31, 2025
Technology
66
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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 | Akihisa Ikeda
May 31, 2025
More Decks by アキキー | Akihisa Ikeda
See All by アキキー | Akihisa Ikeda
ECSアプリログをFireLensでコスト削減しようとしたけど諦めた話 in Fargate×Node.js
akihisaikeda
2
4.2k
ECR拡張スキャンでSBOMを収集して サプライチェーン攻撃の影響調査を 爆速で終わらせてみた
akihisaikeda
2
260
AWSはOSSをどのように 考えているのか?
akihisaikeda
1
160
最初からAWS CDKで技術検証してもいいんじゃない?
akihisaikeda
4
240
責任感のあるCloudWatchアラームを設計しよう
akihisaikeda
4
250
AWS CDKの推しポイントN選
akihisaikeda
1
320
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
5
1.1k
AWS CDK初期設定のプラクティス集 with Projen
akihisaikeda
2
490
AWS CDKの推しポイント 〜CloudFormationと比較してみた〜
akihisaikeda
4
790
Other Decks in Technology
See All in Technology
Control Planeで育てるBtoB SaaSの認証基盤 - SRE NEXT 2026
pokohide
1
2k
AIに「使われる」時代のSaaS戦略 〜既存WebAPIのMCPサーバー化における開発ノウハウ〜
ekispert_api
0
300
Baseline対応のDOMの型定義を作った
uhyo
3
720
GuardrailからGovernanceへ~AIエージェント運用の次の課題~
sbspsy
1
240
AIDLC_ヤフーショッピングの取り組み
lycorptech_jp
PRO
0
580
FinOps X 2026 Recap from Engineer Side #JapanFinOps
chacco38
0
270
クラウド上のデータ復旧で見落としがちな制約: 医療系 SaaS の BCP 設計から得た教訓
kakehashi
PRO
0
3k
Claude Codeとハーネスについて考えてみる
oikon48
18
9k
AIと共生する開発者プラットフォーム:バクラクのモノレポ×マイクロサービス基盤
sakajunquality
2
3k
小さいから、全部わかる。— 常駐AI "xangi" のすすめ
sugupoko
0
280
そのタスクオンスケですか?
poropinai1966
0
150
Zoom2Youtube.Claude
kawaguti
PRO
3
480
Featured
See All Featured
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.2k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.2k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.7k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
56k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
170
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.5k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
220
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