---
title: AIで記事を100本作るとき、レビューは最初の5本に集中してもらう
description: AIで記事を100本以上作る案件で、レビューの見どころを5つに絞り、最初の5本に集中してもらいました。1件の指摘が残り全部に効くルールになる理由、機械に任せる検品、指摘が定義に寄っていく話、ルールの棚卸しまでまとめています。
image: https://cobitologic.com/hubfs/library-eyecatch/ai-article-review-first-five.png
---

[![ロゴテキスト](https://cobitologic.com/hubfs/cobito_logic_header_logo_outlined_v2.svg)](https://cobitologic.com/)

 隣で考えて、一緒に動かす。

- [サービス](https://cobitologic.com/services)
  
  SERVICES
  
  [サービス一覧 →](https://cobitologic.com/services)[課題から探す →](https://cobitologic.com/issues)
  
  どれを頼むか決まっていなくても大丈夫です

    - [B2Bマーケティング伴走何をやるかを決めるところから、隣で動きます](https://cobitologic.com/services/b2b-marketing)
    - [Webサイト制作・CRM構築サイトと問い合わせの受け皿を、ひとつに](https://cobitologic.com/services/web)
    - [サービス資料・ホワイトペーパー制作読み進めやすい骨子とデザインで制作します](https://cobitologic.com/services/documents)
    - [アクセス解析・データ整備効果が分からない状態をなくします](https://cobitologic.com/services/analytics)
- [料金](https://cobitologic.com/pricing)
- [ライブラリ](https://cobitologic.com/library)
- コビトロジックについて
  
    - [代表挨拶なぜ巨人ではなく、コビトなのか](https://cobitologic.com/about)
    - [進め方と、考え方頼んだあと、何が起きるか](https://cobitologic.com/process)
    - [終わりなき交流会松山で続けている集まり](https://cobitologic.com/community/owarinaki-koryukai)
- [お問い合わせ](https://cobitologic.com/contact)

# AIで記事を100本作るとき、レビューは最初の5本に集中してもらう

考え方・ノウハウ2026年10月13日

いま、あるBtoBメディアの記事を、AIと一緒に100本以上作っています。書くのはAIと私で、内容を確かめるのは先方のご担当者です。

レビューをお願いするときに、最初に決めたことが2つあります。見てもらう観点を5つに絞ること。そして、最初の数本に集中して見てもらうことです。理由はひとつで、**レビューの指摘は、その1本を直すためではなく、残りの記事すべてに効くルールになる**からです。

## 1本ずつ直してもらうと、レビューが追いつかない

100本を超える記事を、ご担当者が全部読んで指摘する。1本30分でも、50時間を超えます。本業のかたわらでは、まず回りません。

しかも、指摘をその1本の修正で終わらせると、次の記事でまた同じ指摘が出ます。AIは、前の記事で私が直したことを覚えていないからです。レビューする側からすると、同じことを何度も言う作業になります。

そこで考え方を変えました。指摘は記事を直すためのものではなく、AIに渡すルールを作るための材料にする。そう決めると、お願いの仕方も変わります。

## 最初の5本に、観点を5つに絞って見てもらう

最初の5本の下書きができたところで、レビューをお願いしました。そのとき、見てほしいところを5つに絞って伝えています。

- その会社として言わないほうがよい表現や、トーンのずれはないか
- 言い回しの不自然さや、同じことの繰り返しはないか
- 会社の見解を書いた部分に、違和感はないか（中身の是非は、決める立場の方に判断してもらう）
- 用語の使い方がそろっているか（基準は、先に作った用語集）
- 数値や固有名詞など、事実関係で気になるところはないか

目安は1本30分。全部読み切れなければ、優先する2本だけで十分です、とも添えました。見るところを決めずに「気になるところを全部」と頼むと、レビューは終わりが見えなくなります。

## いちばん効くのは「この会社なら、こうは言わない」

5つのうち、いちばんありがたいのは1つ目の指摘です。依頼文にも、そう書きました。

「この会社なら、こうは言わない」という指摘は、そのままAIへの指示に入れられます。**1件の指摘が、残りの100本以上に効きます**。逆に、細かな好みの部分は打ち合わせの口頭で構いません、とお伝えしました。

最初の5本だけで、90件を超えるコメントをいただきました。すべて反映したうえで、指摘と打ち合わせで決まったことを1本の「執筆ルール」にまとめています。次の記事からはこのルールを物差しにして書き、指摘が出るたびに1行ずつ足しています。

## 機械で拾えるものは、人に回さない

AIの文章には、決まった癖があります。同じ語尾が続く、体言止めが重なる、といったものです。リンク切れや、タイトルが管理表と合っているかといった確認も、機械でできます。

こうしたものは、人のレビューに回す前に機械で検品して落としておきます。人に見てもらうのは、機械では拾えないところ、つまり**読者として読んで、どこで詰まるか**です。校閲をお願いしているわけではありません。

直したものを返すときも、確認する人の手間を減らす形にしています。赤字は直した語句だけにする。指摘どおりに直したところには返信を付けない。直し方に判断が入ったところにだけ、理由を一言書く。こうしておくと、ご担当者は判断が要るところだけを見れば済みます。

## 回を重ねると、指摘は「定義」に寄っていく

ルールが育つにつれて、指摘の中身も変わってきました。最初は表現やトーンの指摘が多かったのが、だんだん言葉の細かなニュアンスや、用語の定義の話に寄っていきます。

文章の読みやすさは、ルールを足していくと、どこかで頭打ちになります。一方で、用語の定義がずれると、記事そのものの信用を失います。いまは、言い回しを追いかけるより、定義の確認に時間を使うようにしています。

たとえば「リード」「リードジェネレーション」「リード獲得」は、記事によって意味が揺れやすい言葉です。書き始める前に、どの言葉をどの意味で使うかを決めました。定義は、一般に広く通じている説明に寄せています。用語を先に固めてから書くと、記事どうしで言葉がぶつからなくなります。

## ルールは、育てるほど見直しが要る

ひとつ注意していることがあります。ルールを足し続けると、指示はどんどん長くなります。長くなりすぎると、AIはかえって指示どおりに動かなくなります。

そのため、ルールはときどき棚卸しします。似たものをまとめ、効かなくなったものを外す。AIのモデルが新しくなると、効く書き方も変わるので、そのたびに見直しが必要です。

## レビューは、会社の判断を言葉にしてもらう時間

前回の記事で、サイトのデザインはコアを人が決め、残りをAIで広げる、という話を書きました。記事も同じです。

AIが書けるのは、文章の形までです。この会社なら何を言い、何を言わないか。どの言葉を、どの意味で使うか。そのコアは、その会社の人にしか決められません。**レビューは、そのコアを言葉にしてもらう時間**だと考えています。

言葉になったコアは、ルールとして残ります。担当者が替わっても、AIのモデルが変わっても、引き継げます。最初の数本にご担当者の時間を集中してもらうのは、そのためです。

コンテンツをAIで作るときの、観点の決め方やルールの育て方から、一緒に考えます。

[前回の記事：デザイナーに頼んだのは、全ページではなくサイトのコアだった →](https://cobitologic.com/library/site-core-designer-ai)

あわせて読む: [デザイナーに頼んだのは、全ページではなくサイトのコアだった](https://cobitologic.com/library/site-core-designer-ai)｜[「HubSpotはノーコードだからAIと相性が悪い」は誤解でした](https://cobitologic.com/library/hubspot-ai-misconception)

「うちの場合はどうなる？」を、一緒に整理しませんか。

マーケティングの悩みを、無料の壁打ちで一緒に言葉にします。

45分・オンラインOK ／ 売り込みはしません ／ 2営業日以内にご返信します

[まず話してみる（無料45分）→](https://cobitologic.com/contact)

[サービス一覧](https://cobitologic.com/services)｜[料金・ご依頼の流れ](https://cobitologic.com/pricing)

- [考え方・ノウハウ](https://cobitologic.com/library/tag/notes)

## あわせて読みたい

- [2026.10.13 デザイナーに頼んだのは、全ページではなくサイトのコアだった](https://cobitologic.com/library/site-core-designer-ai)
- [2026.09.25 実名の導入事例が出せないとき、モデルケースで代わりにする](https://cobitologic.com/library/model-case-without-logos)
- [2026.09.25 フォーム営業の返信率は1%。100社送って1〜2件から設計する](https://cobitologic.com/library/form-sales-one-percent)

[← 前の記事 実名の導入事例が出せないとき、モデルケースで代わりにする](https://cobitologic.com/library/model-case-without-logos)

[一覧に戻る](https://cobitologic.com/library)

[次の記事 → デザイナーに頼んだのは、全ページではなくサイトのコアだった](https://cobitologic.com/library/site-core-designer-ai)

サービス

[サービス一覧](https://cobitologic.com/services)

[B2Bマーケティング伴走](https://cobitologic.com/services/b2b-marketing)

[Webサイト制作・CRM構築](https://cobitologic.com/services/web)

[サービス資料・ホワイトペーパー制作](https://cobitologic.com/services/documents)

[アクセス解析・データ整備](https://cobitologic.com/services/analytics)

知る・調べる

[課題から探す](https://cobitologic.com/issues)

[料金・ご依頼の流れ](https://cobitologic.com/pricing)

[ライブラリ](https://cobitologic.com/library)

[よくある質問](https://cobitologic.com/faq)

コビトロジック

[代表挨拶](https://cobitologic.com/about)

[進め方と、考え方](https://cobitologic.com/process)

[終わりなき交流会](https://cobitologic.com/community/owarinaki-koryukai)

[松山の広告・イベント窓口](https://cobitologic.com/ja-jp/matsuyama)

[お問い合わせ](https://cobitologic.com/contact)

@cobito logic

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "角田和樹",
    "url" : "https://cobitologic.com/library/author/角田和樹"
  },
  "datePublished" : "2026-10-13T07:46:11.000Z",
  "headline" : "AIで記事を100本作るとき、レビューは最初の5本に集中してもらう",
  "image" : [ "https://cobitologic.com/hubfs/library-eyecatch/ai-article-review-first-five.png" ],
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://cobitologic.com/library/ai-article-review-first-five",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "url" : "https://cobitologic.com/hubfs/%E9%80%8F%E9%81%8E%E3%83%AD%E3%82%B4.png"
    }
  }
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Organization",
    "name" : "コビトロジック"
  },
  "dateModified" : "2026-10-13",
  "datePublished" : "2026-10-13",
  "description" : "AIで記事を100本以上作る案件で、レビューの見どころを5つに絞り、最初の5本に集中してもらいました。1件の指摘が残り全部に効くルールになる理由、機械に任せる検品、指摘が定義に寄っていく話、ルールの棚卸しまでまとめています。",
  "headline" : "<span id="hs_cos_wrapper_name" class="hs_cos_wrapper hs_cos_wrapper_meta_field hs_cos_wrapper_type_text" style="" data-hs-cos-general-type="meta_field" data-hs-cos-type="text" >AIで記事を100本作るとき、レビューは最初の5本に集中してもらう</span>",
  "image" : [ "https://244594677.fs1.hubspotusercontent-na2.net/hubfs/244594677/library-eyecatch/ai-article-review-first-five.png" ],
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://cobitologic.com/library/ai-article-review-first-five",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "url" : "https://244594677.fs1.hubspotusercontent-na2.net/hubfs/244594677/%E9%80%8F%E9%81%8E%E3%83%AD%E3%82%B4.png"
    },
    "name" : "コビトロジック"
  }
}
```