記事検品ツール：原稿の表記・構造・見解の境目を機械で先にチェックする

ある記事制作の仕事で、AIと一緒に多くの記事を書いています。書き始めたころは、編集の方から1本にたくさんの指摘をいただくことがありました。読み返すと、同じ型の直しが記事をまたいで何度も出ています。そこで、過去のコメントをまとめて読み直して指摘の型を取り出し、編集の方に届く前に、書く側で同じ指摘を先に潰すための道具を作りました。それがこの記事検品ツールです。

この道具でできること

• 置き換えれば済む言葉は、置き換えた後の文言つきで指摘する
• 文脈しだいで直すかどうかが変わる言葉は、直したほうがよい確率を出して「直す」と「人が見る」に分ける
• 文章の組み立ての癖を行番号つきで出す。章の冒頭で位置づけが書かれているか、図のすぐ下に説明があるか、否定の文や体言止めが続いていないか、など
• 一般論として書く段落に書き手の見解が混ざっていないか、傾向を言い切りすぎていないか、出典のない数字がないかを判定する
• 置き換えを当てた後の本文を、そのままコピーできる

使い方の流れ

1. ブラウザで検品の画面を開き、合言葉を入れる
2. 原稿を貼って「検品する」を押す
3. 指摘の一覧が行番号つきで並ぶ。クリックすると、原稿の該当の行に飛ぶ
4. 直し終えたら、置き換えを当てた本文をコピーして原稿に戻す

私の手元では、同じ検品をコマンドでも回しています。こちらは、観点ごとに役割を分けたAIが5つの観点で原稿を読み、直しを2周で打ち切る「検品ループ」とつないでいます。

仕組み

検品のルールは Python で書いていて、これが正本です。Web版はそのルールを書き出したファイルを読み込み、Cloudflare Workers（Cloudflareの上で小さなプログラムを動かす仕組み）の上で動きます。ルールを直す場所は1か所だけで、書き出し直せば両方に効くようにしています。

言葉や構造の決まりは、機械的に照らし合わせます。文脈で決まるものと見解の境目は、TypeSafe AI の Jev（文章を作らず、決まった問いに確率で答える判定専用のモデル）に聞いています。そのため、判定に使う段落や文は Jev に送ります。検品ループのほうは Anthropic の Claude を使っているので、原稿は Claude にも渡ります。

Web版は無料の枠で動かしているので、1回の処理で外に送れる件数に上限があります。判定の問いは40件ずつに分けて送り、結果を順に画面に書き戻しています。

作ってみて分かったこと

指摘を型に分けてみると、置き換えで済むもの、文脈で決まるもの、文章の組み立ての3つに分かれました。置き換えで済むものは機械が直し、文脈で決まるものは機械が候補を出して人が決める。組み立ての癖は、場所を示すだけにしています。分けたことで、機械に任せる範囲と、人が見る範囲がはっきりしました。

Web版を作ったのは、私の手元の環境がなくても検品を回せるようにするためです。使い始める前に、コマンド版と同じ原稿を流して、同じ行が同じ順で出ることを確かめました。1本の検品にかかるのは2〜4秒です。

指摘のもとになったコメントは、その仕事のために書かれたものです。そのため、ルールの中身はその仕事の中だけで使っています。言い回しの自然さは、別の道具の日本語トーンチェックで見ています。

同じ考え方で、あなたの会社の仕事に合わせた道具も作れます。

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