この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Debugging the Draft
「書き始め」が苦手なすべての人へ──AIが与える“突破口”
白紙の前に座り、何も書けず時間だけが過ぎていく──。
多くの人が経験したことのあるこの“書き始めの恐怖”は、プロのエンジニアでありブロガーである著者にも共通の悩みでした。
今回ご紹介するのは、その「突破口」としてAI（大規模言語モデル、LLM）がどう役立つかを語る記事です。
「ブログ記事の執筆において、ChatGPTのようなLLMをいかに活用しているか」という、まさに今私たちが直面している課題への生々しい解答が詰まっています。
「編集者タイプ」の視点――LLMのドラフトがもたらす恩恵
著者は「白紙から何かを生み出す」よりも、「既存のものを磨き上げる」ことを得意とする“編集者”タイプです。
こう述べています。
“Give me something that already exists – no matter how messy and wrong – and I can immediately start patiently refining it until perfection. Give me a blank page, on the other hand, and I’ll experience writer’s block and start crossing all the other tasks off my to-do list.”
「既に存在するものがあれば、どれほど雑で誤りがあっても、私はそれをすぐに徹底的に磨き上げることができる。一方、白紙を渡されると、途端に書けなくなり、他のTODOリストのタスクを急に片付け始めてしまう。」
著者にとって「編集・改善」は本来的な強みであり、これはエンジニアとしても同様だと述べています。
イチから構築する“ビルダー”型エンジニアへの憧れを語りつつも、自身は問題点の特定や既存システムの修正にこそ力を発揮してきました。
この「既にあるものに手を加えて完成度を高める」喜びこそが、文章執筆でもAIのドラフト活用につながる核心です。
LLMは「下書き生成の自動販売機」？──執筆体験を再構築する
興味深いのは、著者がChatGPTなどのLLMを、まさに「編集前のドラフト生成機」として使いこなしている点です。
“ChatGPT provides me with an instant first draft that I can edit. I won’t publish that draft – honestly, not even close – but it gives me something to refine, and refining is much easier for me.”
「ChatGPTはすぐに編集可能なドラフトを提供してくれる。それをそのまま公開することは絶対にないが、磨き上げる対象が手に入ることで、私の作業は格段に楽になる」と主張しています。
──つまり、AIが生み出す「粗い下書き」は、決してゴールではありません。
むしろ「ゼロ」を「イチ」にする厄介さから執筆者を救い、「イチ」を「十分」に高める“編集者”としての力量を発揮させてくれる、そのスタート地点になるのです。
LLMが出す最初のドラフトの質はモデルの進化で大きく変化していますが、
“With the GPT-4 family of models, the drafts have become good enough to serve as a helpful starting point.”
「GPT-4系になってやっと、初稿として十分役立つ水準になった」
と指摘されます。
これはAI生成物の現状と進化を冷静に見極める示唆と言えるでしょう。
長いプロンプトは苦にならない？――“伝える”ハードルの劇的低下
記事でも特に興味深いのが、
「際限なく長文プロンプトを書けるのはなぜか」という問いかけです。
“Oddly, unlike writing a draft, writing a long prompt to ChatGPT is easy. I know that it’s just a prompt, and I can just throw a bullet list of things I want the draft to include.”
ドラフトの文章は筆が止まるのに、プロンプト作成だけは平然と箇条書きできるという状況。
これは多くの人にも実感がある現象でしょう。
「プロンプト＝自分や他者へのメモ」として“雑”にまず投げることが可能である一方、「本番文章」は表現の完成度や文脈を気にして躊躇する心理的負担が高いのです。
ここに、AIと人間のコラボレーションによる文章生成の新たな作法、いわば“アウトラインからのリファイン文化”の可能性が感じられます。
実例分析――プロンプトとAI生成ドラフトの進化
著者は実際に「死」に関する過去記事でどんなプロンプトを与え、AIがどんなドラフトを出力したか全文を公開しています（ぜひ原文で確認を）。
興味深いのは、「220ワードのプロンプト→550ワードのドラフト→最終的には1,200ワード超の完成形」という流れです。
“Some sentences survived the evolution from the draft to the final text entirely. Yet, there are also very significant differences. The initial draft is only 550 words (from my 220-word prompt), and the final text is over 1200 words. I added more personal details and stories, and removed some sentences that didn’t align with how I want to co…”
最終稿では個人的な逸話や感情的な深みが大幅に加筆され、逆にAIドラフト由来の“自分らしくない”センテンスは削られます。
このプロセスはあたかも
– 粗い設計書（＝AIドラフト）から詳細設計・実装（＝執筆者の肉付け）が生まれる
– コードの「リファクタリング」や「独自化」と徹底的に似ている
という現場感があり、「人間とAIの強みの組み合わせ」を強く示唆しています。
「自分の脳の癖」と“AI補助型ワークフロー”の親和性
記事後半では、なぜ著者が「スクラッチ開発」でなく「編集・改善」を好むのか、その心理的背景に踏み込んでいます。
“This editor-over-inventor bias is likely connected to my borderline-autistic tendencies. I prefer structure, am comfortable with routines, and enjoy loading a system into my head and probing it for errors. It feels like the same wiring: debugging suits me, editing suits me, and inventing from nothing suits me less so. The trick is to accept my strengths and build a workflow that respects my brain chemistry instead of fighting it.”
「自分の気質に合わせてワークフローそのものを設計すべきだ」という姿勢は、現代の生産性論において非常に本質的です。
ツール（AI）ありきでなく、「自分の得意なモード＋ツール」という二重構造で効率と創造性を最大化する。
──この発想こそが今後の知的生産を最適化するヒントとなるでしょう。
独自の考察――AIと創作の関係に見る本質
私自身、AIが「完全自動化ツール」としてでなく、「弱点を補完するパートナー」として機能する使い方に、この記事の最大の価値を感じています。
エンジニア的観点から見れば、「バグ修正は得意だが設計は苦手」「誰かのサンプルコードなら手早い」といった実感は多く共有されるものです。
また、AIドラフトの「質」は問いません。
たとえば「8割正しいけど2割おかしい」文章で十分。
むしろ、ツッコミどころが明確なほうが、編集者的な性格の人にとっては“やる気”に直結することすらあるでしょう。
一方で、いつでもAIが「最も自分らしい」文章を自動生成できる時代が仮に来てしまったら…
個性やクリエイションに意味はあるのか？という新たな課題にも突き当たります。
しかし現状では、AIは「自分の声・魂を込められる土台」にはなりえても、「自分そのもの」にはなりきれていません。
その「差分」を見抜き、主体的に磨き上げるプロセスが今後しばらくはクリエイティビティの中核となるでしょう。
まとめ：AIライティングの本質は「助走力」と「自己理解」にある
この記事が示す最大の示唆は、LLMが「代わりに書いてくれる」のではなく、「自分の創造力へのアクセル」として機能する点です。
──ゼロから始めると動けない、だが既存の何かがあれば動ける。
このタイプの思考特性を持つ人は相当な割合で存在します（むしろ多数派かも）。
彼・彼女らにとって、LLMは「書き始めの呪い」を大幅に軽減する“発火材”となります。
一方で、「AIに書かせておしまい」では決してクリエイティブな満足や成長は得られません。
「自分だけが手を加えられる部分」にこそ価値があり、そこがこれからも人間の活躍領域であり続けるはずです。
つまり、AIライティングは「あなた本来の強みを活かす補助輪」。
試してみて、うまくいったこと・いかなかったことを“リファクタリング”していく。
それ自体が今後の知的生産において欠かせない新しい学びのスタイルになると私は考えます。
categories:[technology]
コメント