情報を集め、調査を支える
競合調査や検索ニーズの把握、自社メディアの関連ページ探し、媒体の方針・ルール資料の収集などを効率化します。Webスクレイピング、各種API、Google Drive内の資料検索などを活用し、出典とあわせて情報を整理。人が根拠を確かめ、必要な素材を選べる形にします。
技術・仕組みの例
- Webスクレイピング
- API連携
- Google Drive検索
- 情報の構造化・AI活用
調べる、読む、書く。 文章づくりに、人と技術で向き合ってきました。
文章づくりは、調べ、読み、考え、書き、確かめる仕事です。 原稿が増えるほど、レビューやルールの管理、担当者どうしの引き継ぎにも手間がかかります。 書き手・編集者としての経験をもとに、人が判断することと、技術で支えることを整理し、チームで続けられる仕組みをつくってきました。
文章づくり調べる組み立てる書く見直すそろえる振り返る
文章制作の6工程の悩みと向き合ってきた方法
調べる、組み立てる、書く、見直す、そろえる、振り返る。 文章づくりには、原稿を書く前にも、書いた後にも、いくつもの工程があります。 工程ごとの悩みを整理して、人が考えるべきことと、仕組み・技術で支えられることを考えてきました。
ルール資料・出典といった大量の情報を、どのように整理・活用するか？
調べる
悩み
媒体のコンセプトや読者像、トーン＆マナー、表記ルールといった共通資料に加え、記事ごとに競合サイト、自社の関連ページ、法令・統計などの出典が必要です。情報を探して集めるだけでも時間がかかり、出典や根拠を確認できる形に整理するのも大変です。
私たちの取り組み
資料と出典を整理し、Webスクレイピング、API、AIなどを目的に応じて使い分け、情報の収集・分類・要約を効率化します。人が根拠を確認して取捨選択でき、AIにも文脈が伝わる形へ整えます。
何を選び、どの順番で伝えれば、読み手にわかりやすく届くか？
組み立てる
悩み
集めた情報をすべて載せても、伝わる文章にはなりません。読者が知りたいこと、検索意図、媒体の目的、紹介したい商品・サービスへの導線を踏まえ、何を採用し、どの順番で配置するかを決める必要があります。
私たちの取り組み
読者・目的・検索意図を整理し、情報の優先順位と構成の型を考えます。記事の種類に応じてテンプレート化し、構成を決めた理由も残して、次の執筆工程へ引き継ぎやすくします。
企画・構成と媒体の方針に沿って、どのように独自性のある原稿を書くか？
書く
悩み
決めた構成を文章にするときも、専門性や具体性、事実の裏付け、媒体独自の視点を保つ必要があります。担当するライターが変わっても品質をそろえたい一方、AIに下書きを任せるだけでは、必要な前提や自社らしい表現が抜け落ちることがあります。
私たちの取り組み
媒体のルール、参考資料、独自情報、構成の意図を執筆者が使いやすい形に整えます。AIを使う場合も、必要な文脈を渡すための情報整理とプロンプト設計を行い、事実確認や表現の判断は人が担う流れをつくります。
膨大な確認項目を、どのように漏れなく正確にチェックするか？
見直す
悩み
誤字脱字、表記、文字数、トーン＆マナー、文法、事実関係など、確認すべき項目は多岐にわたります。すべてを人の注意力だけに頼ると、時間がかかるだけでなく、見落としや判断のばらつきも避けにくくなります。
私たちの取り組み
定型的なチェックは正規表現やルール判定で処理し、品詞や係り受けなどを自然言語処理で解析します。必要に応じてLLMも組み合わせ、機械が確認できる範囲を広げます。人は指摘の妥当性や内容・文脈についての判断に時間を使えるようにします。
担当者や媒体が違っても、どのように共通の基準で品質を保つか？
そろえる
悩み
社内共通のルール、媒体ごとのルール、案件固有のルールが文書やコメントに散在すると、担当者によって使う基準が変わります。ルールの更新を各人に周知し、毎回同じ条件でレビューするのも難しくなります。
私たちの取り組み
文章ルールを一元管理し、適用先や更新方法を整理します。レビュー用の共通基盤を用意し、必要に応じてAPI連携などを使い、普段の制作環境から同じ基準を呼び出せる仕組みを考えます。
制作の仕組みを、どのように継続的に改善していくか？
振り返る
悩み
一度整えた制作フローやツールも、業務量、メンバー、媒体の方針が変われば最適とは限りません。手作業が残る箇所、繰り返し発生する指摘、使いづらくなったルールを放置すると、品質や効率が徐々に下がります。
私たちの取り組み
実際の制作・レビューで生じた問題を振り返り、ルール、担当の分担、作業フロー、利用ツールを見直します。必要なところを仕組み化・自動化し、原稿づくりの品質と効率を継続的に高めることを目指します。
文章づくりを支えるために、つくってきた仕組み。
文章制作の課題に向き合うなかで、調査、レビュー、制作・運用のそれぞれに、技術を用いた仕組みを考えてきました。具体的な取り組みを3つの領域から紹介します。
原稿レビューの負担を、技術で減らす
表記や文字数などの定型チェックは正規表現やTypeScriptによるルール判定で処理し、品詞・係り受け・主語述語の関係などは自然言語処理で解析します。さらに必要に応じてLLMも活用。確認の負担や見落としを減らし、人が内容と表現の判断に集中できる仕組みをつくります。
技術・仕組みの例
- 正規表現
- TypeScript（判定ロジック）
- 自然言語処理
- LLM
制作・運用の定型作業を自動化する
Googleドキュメントとスプレッドシート間のデータ変換、WordPressへの入稿・更新、文字数や形式のチェック、アクセス解析・検索データの取得など。日々の制作に伴う手作業を、API、スクリプト、業務システムの連携で効率化します。既存の仕事の進め方を踏まえ、無理なく使い続けられる仕組みを考えます。
技術・仕組みの例
- Google Docs / Sheets
- WordPress / CMS
- Analytics / Search Console
- スクリプト・業務システム
文章づくりの仕事に取り入れてきた技術
文章づくりの各工程で見えてきた課題に対して、技術の特性を踏まえながら、必要な仕組みを考え、組み合わせてきました。
ルールベース処理
表記ルールや文字数など、判定基準を明確にできる項目は、プログラムでチェックします。担当者や原稿数が増えても、同じ基準で一貫した確認ができます。
自然言語処理（NLP）
形態素解析や構文解析によって、単語・品詞の並びや文の構造を調べます。単純な文字列の照合だけでは捉えにくい文章の特徴を分析し、確認が必要な箇所を見つけるために活用します。
生成AI（LLM）
文章の内容や文脈を踏まえた情報整理、下書きの作成、構成や表現の提案などに活用します。原稿のレビューにも取り入れ、人が内容を検討し、判断するための材料を提供します。
業務システム
原稿やレビュー結果、ルール、担当者、進捗などを管理し、制作から確認までの工程をつなぎます。既存ツールとの連携や権限管理も含め、個々の技術を実際の業務で活用できる仕組みとして整えます。
文章づくりの現場から、生まれたもの。
校正ツール、NLP高度文章レビュー基盤、メディア運用・改善支援基盤。 自分たちの仕事で使い、改善を重ねてきたツールと仕組みをご紹介します。
クエリズ校正ツール
社内の文章ルールに合わせて原稿をレビューし、指摘・理由・修正案を同じ画面で確認するツールです。ルールの編集とメンバーの権限管理にも対応しています。
NLP高度文章レビュー基盤
社内利用表記・文字数のチェック、形態素・構文解析、意味の比較を組み合わせた社内基盤です。原稿のなかで確認が必要な箇所と、その理由を整理します。
メディア運用・改善支援基盤
社内利用アクセスや検索データの集計、記事の更新、品質レビュー、改善策の検討を支える社内基盤です。使っているCMSや運用の手順に合わせ、必要な機能を組み合わせます。
品質の高い文章を、安定して生み出す仕組み。
人とAIが担う作業や役割、品質基準、確認・修正の手順を整理し、文章制作の流れを仕組み化します。 担当者の経験や業務量による品質のばらつきを抑え、ルールの更新や運用の改善を重ねながら、無理なく効率的に文章を制作できる体制を整えます。
文章運用ワークスペース
生成に使う条件
文章生成
トーン＆マナールール参考情報
文章生成生成結果と指摘
人が確認して判断
原稿とルール、担当者の判断をつなぐ
適用範囲
チーム・担当・権限
どの原稿に使うか、誰が利用・編集できるかを決める
ルール更新
理由・修正例・更新履歴
指摘の理由や修正例を残し、必要に応じてルールを更新する
チェック項目
共通ルール・媒体ごとのルール共通ルール
媒体ごとのチェック
今回使わないチェック
媒体や原稿に合わせて、適用するチェックを選ぶ
指摘・確認
人が最終判断採用確認保留
指摘の理由を確かめ、修正するか、確認を続けるかを決める
生成に使う条件 トーン＆マナー／ルール／参考情報 文章生成今のお困りごとを、お聞かせください。
文章づくりやメディア運用、日々の業務で、手間がかかること、判断に迷うこと。 今のやり方と、実現したいことを伺い、進め方から一緒に考えます。