自分の指摘の本質を AI に言語化させ、2 回目から規則にする── 同じ指摘を 2 回したら、何が変わるかとなぜかに割って AI に一文の規則を書かせ、毎回読み込まれる場所に残す

01運営者は、書き直しの指示と一緒に、指摘そのものの分析を AI に頼んだ

2026 年 9 月、運営者は AI が下書きしたコラムを読み、書き直しを指示した。理由は二つあった。文が冗長であること。そして、AI の話に入るまでの前置きが長すぎることである。

指示には、直し方の注文が並んでいた。最初に本質的な問いを立てる。意味づけをしてから、何が・どこで・なぜ・どう、の順に組み立てる。持ち帰る要点を三つにまとめ、最後に結論を置く。その骨組みは読者に見せない。図形を組み合わせた流れの図を三つ入れる。題をもっと具体的にする。

ここまでは、普通の差し戻しである。違ったのは最後の一文だった。運営者は、自分のこのコメントの本質を AI に言葉にさせ、同じ指摘を二度受けないための振り返りをして、それを記憶に残すよう求めた。

結果として、この指摘は一回きりの直しで終わらなかった。後のコラムの下書きが必ず従う書き方の決まりの、最優先の節として書き残された。この連載の各回が、最初の 2 文で AI の出来事と問いに入るのも、その決まりに従っている。

ここで確かめたいのは、指摘を規則に変えるこの一手が、誰でも繰り返せる型なのかどうかである。

02直しは一件で終わり、規則は次の作業に先回りする

指摘への対応には二つの終わり方がある。目の前の原稿を直して終える方法と、指摘を規則にして終える方法である。

前者は早い。AI は言われた箇所を直し、その原稿は良くなる。ただし、次の原稿は同じ癖を持ったまま生まれる。後者は一手間かかる。そのかわり、次の原稿は指摘を受ける前から規則に沿って書かれる。

規則にするとは、指摘の宛先を「この原稿」から「これから書かれる原稿」に変えることである。

03同じ指摘を繰り返すたびに、指摘する人の時間が減っていく

同じ指摘を何度もするのは、思うより高くつく。一回ごとに、原稿を読み、違和感を探し、言葉にし、直った原稿をもう一度読む。直す量が同じでも、指摘する人の時間は回数の分だけ使われる。

もう一つの損は、言葉が回ごとにぶれることである。「冗長」と言った日と「前置きが長い」と言った日で、AI が受け取る中身は少し違う。指摘のたびに表現が変わると、AI はそれぞれを別の注文として扱う。

この連載の第 1 回から第 8 回では、もやもやした違和感を、AI が直せる言葉に変える方法を扱ってきた。字の間隔、段の並び、読者の水準、語の意味である。どれも一回の指摘を正確にする工夫だった。今回の主題は、その正確になった言葉を一回で使い捨てにしないことにある。

04規則とは、いつ・何をするか・なぜか、の三つを持つ一文である

指摘を規則に変えるには、指摘を二つの問いで割る。一つは「この指摘で、次の原稿の何が変わるのか」。もう一つは「なぜそう変えるべきだと言えるのか」。前者が規則の中身になり、後者が規則の理由になる。

規則にしなくてよい指摘もある。その原稿にしか当てはまらない事実の誤り、一度だけの好みの変更などである。目安は二つある。同じ指摘を 2 回したとき。あるいは、その指摘が今後の原稿にも当てはまると分かったときである。

規則は、条件と行動と理由を一文に収める。条件が無いと、当てはまらない場面にまで広がる。理由が無いと、書いていない場面で判断がつかない。

05資材審査では、差し戻しの理由を規則にすると次の資材で効く

資材審査の現場は、同じ指摘を繰り返しやすい場所である。効能の書き方、比較の示し方、副作用の扱いなど、指摘の多くは資材をまたいで似た形で出る。審査の担当者が AI に資材の下書きや見直しを任せ始めると、AI に対しても同じことが起きる。

例として、AI が書いた下書きに「この形容は誇張に読める」と三度返したとする。三度目で止まり、AI にその指摘を分析させる。次の原稿で何を変えるのか。程度を表す形容は、根拠となるデータの範囲に合わせる。なぜか。根拠を超える表現は、読み手に効果を大きく見せるからである。この形にすると、次の資材の下書きは、指摘の前に規則に照らして書かれる。

製薬企業の品質の仕組みには、もともとこの考え方がある。医薬品の品質システムの国際指針である ICH Q10 は、苦情や逸脱の調査から是正措置と予防措置を導く仕組みを求め、調査では根本原因を見つけることを目的にせよと書いている。指摘を規則にするのは、AI との仕事に同じ順序を持ち込むことである。

ただし、規則にした後も、最後に判断するのは人である。規則に沿って書かれた原稿でも、規則が想定していない表現は出てくる。規則は見直しの手間を減らすが、見直しそのものを消しはしない。

06AI は指摘を次の会話へ持ち越さず、理由のない規則は場面が変わると外れる

同じ指摘が繰り返される理由は、AI の仕組みにある。Anthropic の Claude Code の説明書によれば、作業の会話は毎回、何も覚えていない状態から始まる。前の会話で受けた指摘は、どこかに書き残されていない限り、次の会話には届かない。

同じ説明書は、会話をまたいで知識を運ぶ方法として、利用者が書く指示のファイルと、AI が利用者の訂正から書き残す記録の二つを挙げている。どちらも毎回の会話の始めに読み込まれる。そして、指示が具体的で短いほど、AI はそれに一貫して従う、と書いている。

理由を添えることにも根拠がある。Anthropic のプロンプトの指針は、指示の背景や理由を説明すると、AI が目的を理解しやすくなると書いている。例に挙がっているのは、省略記号を使うなという指示である。回答が読み上げ用の音声に変換されるので省略記号は読めない、と理由を添えた形のほうが効く。AI はその説明から一般化できる、とも書いている。

研究でも同じ方向の結果が出ている。2023 年の Reflexion という研究では、言語モデルの作業者が失敗の後に振り返りを文章で書き、それを記憶に残して次の試行で読むようにした。モデル自体は作り変えていない。それでもプログラムを書く課題で、最初の答えの正答率が 91% に達した。比べた GPT-4 の値は 80% だった。

07明日からは、同じ指摘を 2 回したら、AI に分析させて規則にし、置き場所を決める

手順は四つある。

1. 2 回目で止まる。同じ種類の指摘を 2 回したら、原稿を直させる前に、指摘そのものを分析させる。
2. 二つの問いで割らせる。「この指摘で次の原稿の何が変わるか」と「なぜそう言えるか」を、AI に書かせる。
3. 一文の規則にさせる。いつ・何をするか・なぜか、の三つを入れる。読み返し、自分の意図とずれていれば直す。
4. 置き場所を決める。毎回読み込まれる指示のファイルや、作業の決まりを書いた文書に書き足させる。会話の中に残しただけでは、次の会話に届かない。

規則は増やしすぎない。説明書も、指示のファイルが長くなるほど従われにくくなると注意している。同じ趣旨の規則が増えたら、一つにまとめさせる。守られない規則があれば、条件か理由が足りないかを確かめる。