AIエージェントでの記事制作四苦八苦｜ChatGPT WorkとCowork実験
最近、私はAIエージェントを使って記事を作ることが増えています。
AIエージェント。
名前だけ聞くと、Claude CodeやCodexを使ってプログラムを書く人たちのためのもの、という印象があるかもしれません。
でも、今回の話はそこまで難しくありません。
ネタリエの綿樽 剛です。
はじめましての方は、こちらに自己紹介をまとめています。
今回書きたいのは、「ChatGPT WorkとClaude Coworkのどちらがおすすめか」という比較ではありません。
両方を記事制作に入れてみたところ、むしろ気になったのはAIそのものより、人間側の工程設計でした。
ざっくり言えば、AIエージェントは、一工程ずつ指示するのではなく、ある程度まとまった仕事を渡して進めてもらえるAIです。
普通のチャットなら、
「素材を整理して」
「構成を作って」
「本文を書いて」
「最後に確認して」
と順番に頼むところを、
「この素材とルールを使って、記事を完成させて」
と、ひとまとまりの仕事として渡しやすくなります。
コードを書かなくても使えます。
記事を書く。資料を読む。情報を整理する。下書きを作る。確認する。
ライターの仕事にも十分使えそうです。
私自身、最近はChatGPT WorkとClaude Coworkを記事制作の工程に入れて試しています。
そこで、かなり面白い差が出ました。
ChatGPT Workは10分、Coworkは約1時間だった
同じような記事制作パイプラインを動かしたところ、Claude Coworkでは約1時間、ChatGPT Workでは約10分かかりました。
単純計算では約6倍の差です。
もちろん、ChatGPT Workが常にCoworkより6倍速いという意味ではありません。
あくまで、今回私が試した記事制作で出た結果です。
それでも、仕事として何本も記事を作るなら、この差は無視できません。
最初は、
「これならChatGPT Workでいいのでは」
と思いました。
10分で原稿ができる。
しかも、文章として読めないわけではありません。
むしろ普通に読めます。
ところが、細かく見ていくと少し気になることが出てきました。
速い。でも、いろいろ守っていない。
おい！GPT（涙）
見出しが少しまとめられている。
構成の順番が変わっている。
素材にない一般論が補われている。
指定した文体が薄くなっている。
CTAやFAQなど、細かな条件が抜けている。
そこで思ったのです。
もしかすると、ChatGPT Workは同じ仕事を6倍速く終えたのではなく、いくつかの工程を圧縮して完成まで進んだのではないか。
「記事として読める」と「設計どおりに作られている」は別だった
記事を書く、とひとことで言っても、実際にはかなり細かな作業があります。
私の場合なら、
素材を確認する
必要な情報を調べる
構成を作る
構成がズレていないか確認する
本文を書く
CTAやFAQを整える
校正する
最後にもう一度確認する
だいたい、こんな流れです。
今回使ってみた印象では、ChatGPT Workは、これらを一つずつ長く処理するより、いくつかをまとめて進めているように見えました。
たとえば、調査と構成。
本文とCTA。
そのあとに確認。
もちろん、内部で実際に何をしているかを私が見ているわけではありません。
完成した原稿と処理時間から感じたことです。3分の1くらい工程カットしてそうだった。
この方法なら速くなります。
そして、速いこと自体はありがたい。
問題は、省いてよい工程と、省いてはいけない工程があることです。
構成を守っているか。
本人が言っていないことを書いていないか。
数字や固有名詞は正しいか。
記事として自然に読めても、このあたりが崩れていたら、仕事としては困ります。
ここで改めて、
うまい文章を書けることと、指定された記事を作れることは同じではない
と気づきました。Chat型なら、出力を見てすぐに気づきますが、エージェント型だと間違いの発見に気付きづらいです。
そこで「書くAI」と「疑うAI」を分けることにした
今試しているのが、AIの役割を分ける方法です。
ChatGPT Workには、まず記事を形にしてもらいます。
素材整理。
構成。
本文。
CTA。
FAQ。
内部リンク案。
最初から100点を狙うのではなく、まず完成稿まで持っていく。
ChatGPT Workの速さは、ここで使います。
その原稿を、次にClaude Coworkへ渡します。
Coworkには、もう一度記事を書いてもらうのではなく、検査する側に回ってもらいます。
確認してほしいのは、
元の構成と合っているか
素材から離れていないか
文体が崩れていないか
記事の役割が変わっていないか
CTAやFAQの条件を守っているか
重複がないか
禁止している表現が入っていないか
といった部分です。
つまり、
ChatGPT Workは書く。
Claude Coworkは疑う。
という役割分担です。
ここで一つ決めているのは、Coworkに「もっと良い記事にしてください」と頼まないことです。
それをすると、また最初から書き直し始める可能性があります。
必要なのは全面リライトではありません。
問題のある場所だけ直すこと。
良いところは、そのまま残します。
ChatGPT Workで10分で作ったのに、Coworkでもう一度1時間かけて書き直していたら、あまり意味がありません。
でも、文章を直すだけでは足りなかった
この分業を考えていて、もう一つ穴があることに気づきました。
ファクトチェックです。
ChatGPT Workが、素材にはなかった一般知識を本文へ追加したとします。
Coworkが素材と照らし合わせれば、
「これは元の素材にはありません」
と見つけることはできます。
でも、その説明が本当に正しいかどうかは別問題です。
たとえば、
数字。
年月日。
料金。
制度。
商品仕様。
統計。
企業情報。
こうした内容は、文章を読んだだけでは確認できません。
実際の出典を見る必要があります。
なので、今考えている工程では、Coworkにまず「裏取りが必要な記述」を抽出してもらいます。
そのうえで、必要なところだけWebや一次情報へアクセスして確認します。
全文を最初から調べ直すわけではありません。
数値、固有名詞、事実主張、素材外から追加された説明。
そこだけを狙って確認する。
これなら、制作速度をそれほど落とさずに済みそうです。
分けたいのはAIより「書く側」と「検証する側」
同じAIに、
「記事を書いて」
と頼んだあと、
「今書いた記事が正しいか確認して」
と頼むこともできます。
でも私は、できれば書いた側とは少し距離を置きたいと思っています。
人間の仕事でも、書いた本人ではなく、別の編集者が原稿を見ることがあります。
それに近い感覚です。
だから今回、ChatGPT Workで作った原稿を、別の文脈にいるClaude Coworkへ渡しています。
Coworkから見れば、
「自分が書いた原稿」
ではありません。
「これから検査する原稿」です。
重要なのは、ChatGPTかClaudeかという会社名そのものではなく、
生成する側と検証する側を分けることなのかもしれません。
最終形は「生成 → 検証 → 人間の判断」
今のところ、試したい流れはこうです。
素材
↓
ChatGPT Work
高速で記事を組み立てる
↓
Claude Cowork
構成・素材・文体・導線を検証
ファクトチェック対象を抽出
↓
必要な箇所だけ
Web・一次情報で裏取り
↓
人間
最終判断して公開こうして見ると、AIが二つに増えたというより、小さな編集部を作っている感覚に近いです。
書く担当。
チェックする担当。
最後に公開を決める担当。
一つのAIに全部任せようとすると、どこまで確認されたのか分からなくなります。
それなら、最初から役割を分けておいたほうが、私には扱いやすそうです。
まだ結論は出ていないので、3パターンで比べてみる
とはいえ、まだ仮説です。
これから実際の記事で、三つの方法を比べてみようと思っています。
A：Claude Coworkだけで制作する
B：ChatGPT Workだけで制作する
C：ChatGPT Workで作り、Claude Coworkで検証する
見るのは、単純な制作時間だけではありません。
構成からのズレ。
素材にない情報の追加。
文体の違反。
CTAやFAQの抜け。
ファクトチェックで見つかった問題。
そして最後に、私自身が何か所直したか。
このあたりまで見れば、本当に速い方法が分かるはずです。
10分で原稿ができても、人間が30分直していたら速いとは言えません。
逆に、ChatGPT Workで10分、Coworkで15分ほど確認して、ほぼそのまま公開できるならかなり使えます。
どのAIが一番賢いかより、どの工程に置くか。
AIエージェントを使うようになって、むしろこちらのほうが気になるようになりました。
ほとんど趣味ですが、AIライティングを楽しんでます。
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