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「今年」とは書かない——時間が経っても腐らない記事の書き方

記事を書いた直後は問題ない。でも、年を経て読むと少し混乱する表現があります。

「今年」「昨年」「先月」「最近」「現在」——。

こうした時限的表現は、書いた時点では正確です。でも、記事は公開後も検索でヒットし続けます。3年後に読んだ読者には、「今年」がいつのことか、まったくわかりません。

これが、時制の絶対値表記のルールが必要な理由です。

AIに「やっぱり〜」「しっかり〜」の言い換えを教える―口語表現の書き言葉への変換

アンジーでは、AIやAIエージェントと人が協働する記事制作ワークフローを実践しています。その知見を、伴走型支援サービスとして提供しているのが「KIJI Base（記事ベース）」。現在、インタビューや講演レポート記事などの草稿制作のためのAIへの指示をまとめた「CLAUDE.md」を無償配布しています。この記事は、その中身の解説シリーズです。

前回は、AIが発言を捏造してしまう問題と、それを防ぐためのルールについて解説しました。今回は、もう一つの頻出課題である「口語表現の書き言葉への変換」に関するルールを紹介します。

「それ、言ってないけど？」——AIが引用を捏造・合成するという問題

アンジーでは、AIと人が協働する記事制作ワークフローを実践しています。その知見を、伴走型支援サービスとして提供しているのが「KIJI Base（記事ベース）」。現在、草稿制作のためのAIへの指示をまとめた「CLAUDE.md」を無償配布しています。この記事は、その中身の解説シリーズです。

さて前回は、引用率15〜30%というルールについて解説しました。「引用は印象的なものに絞って、記者の地の文の解説を増やして読みやすくする」という話でした。

ところが、引用においては、別の問題が起きることがあります。

AIが、言っていないことを書いてくるのです。

なぜAI記事は「薄い」のか——引用率15〜30%というルールの理由

生成AIを使ったインタビュー・講演レポートなどの記事の作成は、文字起こしデータと資料を渡して「記事を書いてください」と指示するところから始まります。（文字起こしのAIワークフローについては別記事で詳しく解説します）

ところが、たいていこういう記事が返ってきます。

発言者の言葉がほぼそのまま並んでいる。読めないわけではない。でも、なんとなく薄い。だらだらと発言を羅列して、トピックの強弱がない。記者が書いた記事というより、発言した内容の書き起こしに近い。

これは、AIが悪いのではありません。指示がないから、AIは「発言をまとめる」という最短ルートを選んでいるのです。

AIやAIエージェントへの「業務指示書」——CLAUDE.mdとは何か、なぜ必要か

生成AIを使って記事作成を試みたことがある方は、こんな経験をしたことがないでしょうか。

「それっぽいけど、なんか薄い」「毎回トーンが違う」「口語表現が残っていて使えない」「同じ指示を毎回入力するのが面倒」——。

これらはすべて、AI／AIエージェントへの指示が「その場限り」になっていることから生じる問題です。その解決策が、CLAUDE.mdです。

AI記事制作の6年間——3500本の記事制作から生まれたワークフローとCLAUDE.mdファイル

「AIを使えば、記事制作が楽になるんじゃないか」と試してみたものの、うまくいかなかった——という声をよく聞きます。出てきた文章はそれっぽいけど薄い。品質が安定しない。結局、直すほうが時間がかかる。

なぜか。ツールを入れただけでは変わらないからです。

KIJI Base(記事ベース)は、AIを使ったコンテンツ制作を実際に運営してきた株式会社アンジーが立ち上げた記事制作内製化支援サービスです。

30年以上のキャリアを持つ編集者・取材記者である私（代表取締役　森英信）が、AIとの協働を始めて6年。3500本以上の制作現場から積み上げてきたノウハウが土台になっています。この記事では、そのワークフローの進化と、再現性を生んでいるAIへの指示書としての「CLAUDE.md」について説明します。

AIと人が協働するコンテンツ制作の仕組み——KIJI Base（記事ベース）について

コンテンツマーケティングに取り組む企業が増えています。自社サイトにブログを開設し、オウンドメディアを立ち上げ、採用広報にも記事を活用する。その流れはここ数年でさらに加速しました。

一方で、「始めたはいいが続かない」という声も多く耳にします。担当者が忙しくなると更新が止まる。外注するとコストがかかるうえにノウハウが社内に蓄積されない。生成AIを使ってみたら、なんとなく読めるけれど薄い記事しかできない——。

こうした課題を解決するためにつくったのが、記事制作の内製化伴走支援サービス「KIJI Base（記事ベース）」です。この記事では、KIJI Baseがどのような考え方で設計されたのかをお伝えします。

事例記事に必要なアイテムとは：AIが作った草稿に肉付けして記事を完成させよう

B2B取引において、事例記事はまさにキラーコンテンツです。そしてAIを活用すれば、一定の品質の記事を短時間で作ることができます。本連載では、企業が自社で事例記事を制作できるようになるための「セルフサービス型の事例制作」を支援することを目的としています。

前回は、事例記事の基本構造（6要素）に沿って、アンジー社内の課題解消事例を題材に、箇条書きから基本的なストーリー（草稿）を作成しました。

今回はその続編として、事例記事を完成版に近づけるために欠かせない「アイテム」を解説します。各アイテムの役割や作り方、本文の補強方法をステップごとに紹介し、最終的に「読者に読まれる事例」へ仕上げていく流れをお見せします。

事例記事制作のスピードアップ：6つの構造を押さえてAIで草稿にしてみた

事例記事はBtoBの最強コンテンツです。アンジーでも毎月複数本の事例を受託制作しています。多くの企業は私たちのような制作会社に依頼するのが一般的ですが、簡単なものであれば、自社の材料を整理するだけで、AIを活用して短時間で草稿にたどり着けます。これは、事例記事には再現性のある「型」が存在するからです。

私たちは、企業のセルフ事例制作を支援することで、より多くの魅力的な事例を展開できると考えています。本稿では、事例記事の目的とステークホルダーを整理したうえで、基本構造を解説し、アンジー社内の課題解消事例を題材に、草稿ができるまでのプロセスを紹介します。

「フリーランチはどこにある？」──AIによる効率化の先に見える編集の未来

こんにちは。アンジーの森です。
以前、生成AIがもたらす編集制作の変化について書きました（生成AIは取材記事をどう変える？―人とAIのハイブリッドワークフローを考える）。
　作業を効率化するだけでなく、発想や構成といったクリエイティブな部分においても、AIは私たちのパートナーになりはじめています。

では、こうした変化の中で、編集プロダクションはこれからどんな価値を発揮できるのでしょうか。そして、記事を「作る側」と「頼む側」は、どんな新しい関係性を築けるのでしょうか。