AIに書かせると、どれも同じ顔になる——「一個前とあまり変わらない」と言われて作った仕組み

私たちは、土木・建築・設備の3業種、約110名の建設会社を経営しています。建設業は20年以上やってきて、この1年ほどは、社内で使うAIツールを自分たちで作りながら回しています。

今日は、うまくいかなかった話です。

自社のブログ記事を、AIを使いながら書き溜めていた時期があります。本数はそれなりに増えました。ところがある日、書き上がったものを読んだ社内から、こう言われました。

「これ、一個前とあまり変わらないね」

読み返してみたら、確かにそうでした。テーマは違うのに、読み終わったあとの感じが同じなんです。

なぜ、AIに書かせると似てくるのか

しばらく考えて、腑に落ちた説明があります。

AIは、たくさんの文章を読んだうえで「こういうときは、だいたいこう書く」という真ん中を出してきます。真ん中なので、破綻しません。読みやすいし、それなりに整っています。

でも、真ん中を出し続けると、全部が真ん中になります。

しかも厄介なことに、1本ずつ読んでいる限りは気づきません。どれもそれなりに読めるからです。並べて初めて、「同じ顔をしているな」と分かる。私たちが気づくのが遅れたのも、1本ずつ確認していたからでした。

まず、機械で測る仕組みを作りました

そこで、書き上がった原稿と、これまでに公開した記事を全部つき合わせて、文章がどれくらい似ているかを数字で出す仕組みを作りました。

これは効きました。似すぎているものは、レビューに出す前に自分で気づけます。

ただ、しばらく使ってみて、限界も分かりました。この数字は、文字面しか見ていないんです。

実際にこういうことがありました。数字の上では「まったく問題なし」と出た原稿があったのですが、読んでみると、前の記事と話の運び方がそっくりでした。

「この仕事にAIは使えるか」→「丸ごとはまだ無理」→「下ごしらえなら使える」→「まず自社のやり方を言葉にしよう」

この流れです。テーマは図面と見積もりで別なのに、進み方が同じ。使っている単語が違うので、機械は別物だと判定していました。でも読者からすれば、同じ記事を2回読まされたことになります。

「話の型」を1行で書き出して、台帳に並べました

なので、二層目を足しました。

記事ごとに、話の進み方を1行で書き出しておくんです。「問いを立てる→自社の失敗→分かったこと→最初の一歩」といった具合に。それを台帳に並べておいて、新しく書くときは必ず突き合わせます。

型が既存とかぶっていたら、テーマが新しくても書き直す。これで、機械が見逃す「同じ顔」をかなり止められるようになりました。

面白かったのは、書き出してみると自分の癖がはっきり見えたことです。放っておくと、私たちは何でも「失敗談→教訓→小さく始めよう」の形に流れていました。書いている本人が一番気づいていなかった部分です。

それでも、機械では止められないものが残ります

正直に書いておくと、二層にしても止まらないものがあります。

中身が薄いときです。

同じ主張を、見出しを変えて4回言い換えているだけ、という原稿を書いてしまったことがあります。重複はしていないし、型も新しい。数字も台帳も通ります。でも読むと、何も言っていない。

これは結局、素材が足りないまま書き始めたのが原因でした。だから今は、書き始める前に「この話に、山場が一つでもあるか」を確かめることにしています。無ければ書きません。

道具で防げるのは「同じもの」までで、「薄いもの」は人が止めるしかない。ここは割り切りました。

素材は、過去に自分たちが書いたものの中にありました

では、その「山場」をどこから持ってくるのか。

私たちの場合は、過去に書いた文章の中にありました。以前、代表が自分の言葉で書き溜めていた文章が残っていたので、それを全部集めて保管し、一本ずつ分解して台帳にしました。この失敗談はここで使える、この言い回しは残しておきたい、という具合にです。

読み返してみると、当時の生々しさが残っているんですよね。うまくいかなかった話、途中でやめた話、思っていたのと違った話。こういう部分は、AIには絶対に出せません。その会社で実際に起きたことだからです。

台帳にしたうえで、一つのエピソードは一回しか使わないと決めました。使ったら印をつけて、次からは選ばれないようにする。これをやらないと、同じ話を手を変え品を変え出すことになり、結局また同じ顔に戻ります。

この「在庫」は、どの会社にもあると思います。日報、報告書、現場の写真、社内の伝達。すでに社内にあるものが、そのまま素材です。図面が会社の記憶であるのと同じで、日々の記録も、探せる形になっていれば資産になります。

建設会社が文章にAIを使うときの勘所

自社の話が長くなりましたが、これは記事に限った話ではありません。

たとえば、求人票。人手不足の中で採用に困っている会社は多いと思いますが、AIに書かせた求人票は、どこの会社もよく似た文章になります。「アットホームな職場」「未経験歓迎」「風通しの良い社風」——読む側からすると、区別がつきません。人手不足を採用だけで解決しようとするのが難しいのと同じで、他社と同じ文章では選ぶ理由になりません。

同じことが、会社案内、現場ブログ、お客様への案内文にも言えます。

ではどうするか。私たちがやっているのは単純で、AIには整えてもらい、中身は自分で入れるという分け方です。

求人票なら、「先月入った人が最初の1週間で何をしたか」を自分で書く。現場ブログなら、「その日の現場で実際に困ったこと」を自分で書く。その素材をAIに渡して、読みやすく整えてもらう。

逆にやってはいけないのは、素材を渡さずに「建設会社の求人票を書いて」と頼むことです。真ん中しか出てきません。AIに何を頼めるかの感覚は、このあたりから掴めてくると思います。

よくある質問

Q. AIで書いた文章は、読む人に分かってしまいますか？

A. 1本だけなら、たいてい分かりません。分かるのは、同じ会社の文章を続けて読んだときです。似た形が並ぶと、読み手はなんとなく気づきます。だから私たちは、1本ごとの出来より、並べたときの違いを気にするようにしています。

Q. 記事の類似度を測る仕組みは、どんな会社でも作れますか？

A. 自分たちで作らなくても、まずは「前に書いたものと並べて読む」だけで、かなりの部分は防げます。私たちが仕組みにしたのは、本数が増えて人の目で追えなくなったからです。数本の段階なら、並べて読むので十分です。

Q. 結局、AIに書かせない方がいいのでしょうか？

A. そうは思っていません。整える力は本当に高いので、素材さえこちらで用意すれば、書く時間はかなり短くなります。問題はAIではなく、素材を用意せずに丸投げする使い方の方だと思っています。

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