AIは記事は書けるが、自分の好みは書けない：10月3日開催「AIコンテンツ制作システムワークショップ」の受付を開始
8月30日の朝9時過ぎでしたが、教室はすでに生徒でいっぱいでした。 私は完全な 5 層のコンテンツ制作構造を教室に移し、3 時間教えました。
最初の単元では、コンセプトと環境設定について説明します。 2 番目のユニットでは、単純なアイデアから最初の草稿を作成するまで進みます。 3 番目のユニットでは、最初のドラフトを改良し、6 つのプラットフォーム形式に変換します。真ん中に質問があり、長い間考えました。 AI がすでに情報を確認し、草案を作成し、形式を変更できるのであれば、この授業では他に何を教えるべきでしょうか?
私の答えは、AI にできない 3 つのことを教えることです。
味覚、判断力、温度、AIは短期間では学習できない
ChatGPT を使用して記事を書いたことがある人なら、この感覚をよく知っているはずです。文法は正しく、ロジックはスムーズですが、読んだ後は何か違和感を感じます。 まあ、AIが間違って書いたわけではなく、単にあなたの好みではないだけです。
問題は、ツールが十分に賢くないことではなく、1 回限りのプロンプトをすべての書き込みとして扱うことです。 AIには記憶力がないので、あなたがどの言葉を嫌っているのかわかりません。センスがないので、この文章をどこに入れていいのかわかりません。また、判断力がないため、この段落を保持するか削除するかわかりません。 これらのことは短期間で習得できるものではありません。
解決策は、より強力なモデルに変更することではなく、まず AI 用のスタイル ファイルを構築することです。過去に書いた最も満足のいく記事をいくつか放り込んで、AI にあなたの口調、文構造、言葉遣いを学習させます。 次に、最初に AI にドラフトを実行させ、その後自分で修正します。私自身もテストしてみました。 これを実行すると、記事の AI フレーバー インデックスが 7 ポイントから 2 ～ 3 ポイントに下がります。
私は、判定ファイルとスタイルファイルに関するこの議論の 43 秒の教室での記録を保管しています。 全文はこちらからお読みいただけます: AIが書いた記事はなぜあなたらしくないのか? （新しいタブで開く）
コンテンツに時間がかかる本当の理由は、コンテンツが下手だからではなく、システムがないからです。
コンテンツは実際には集合名詞です。 グラフィック、テキスト、ビデオ、ショートビデオ、長編映画、すべてが含まれています。多くの人は、自分の文章が遅いのは文章力が低いためだと考えています。実際、その理由のほとんどは、プロセスが体系的ではないことにあります。 何かを思いついたときに空のファイルを開いたり、情報を検索している途中で最初に書きたかった内容を忘れたり、書いた後、プラットフォームごとに再カットしなければならないことがあります。
ワークショップで教えられる 5 層アーキテクチャのロジックは非常にシンプルです。入力層は、頭の中に散らばった思考を構造化されたマテリアルに整理します。研究レイヤーでは、AI による検証、コンパイル、相互参照が可能です。 制作レイヤーは、物語のフレームワークを使用してドラフトを作成します。洗練レイヤーは AI の風味を取り除き、独自のストーリーを注入します。ディストリビューション層は、マスター マテリアルを 6 つのプラットフォーム バージョンに自動的に変換します。
5 つのリンクを接続する方法をより明確に描くことができます。
写真で赤くマークされたものは仕上げレイヤーであり、ランダムに選択されたものではありません。 前述のスタイル プロファイルと AI テイスト インデックスは 7 ポイントから 2 ポイントまたは 3 ポイントに減りました。 これはまさに彼らのやっていることです。最初に AI が 1 ラウンドを実行し、人間がそれを再度編集して、最終的に記事があなたらしく聞こえるかどうかを判断します。 入力層と調査層がないと速度が遅くなります。 しかし、洗練層がなければ、魂が存在しないほど高速になります。
プロセス全体を通しての原則は 1 つだけです。図面を監査して結果を検証するのは自分の責任であり、実装は AI に任せ、出力が自分の声であることを確認するためにスタイル ファイルを照合することです。
見てみると違いは明らかです。ワンタイムプロンプトの書き方は、頭の中でインスピレーションを思い出し、情報を確認して十数ページ開いて読み、下書きするたびに構成を一から考え直し、プラットフォームが変わったらまた書き直す、というものです。 1記事あたり4～6時間かかります。 5 層のアーキテクチャは次のとおりです。ボイスメモは構造化資料に変換され、AI が研究概要を自動的に組み立て、固定された物語フレームワークを使用して草稿が作成され、1 つの主要資料が 6 つのプラットフォーム形式に変換され、1 つの記事が 40 分から 1 時間に圧縮されます。違いは誰がより速くタイピングできるかではなく、分業があるかどうかです。
このロジックを完全にデモンストレーションするために、1 分半の授業記録も残しました: インスピレーションからマルチプラットフォーム配布までの完全なワークフロー（新しいタブで開く）
本当に速くなった人は、タイピングの速度を変えません。
ある学生が私に尋ねたことがあります。「11 時間前の記事を書くのに 30 分しかかからなかったとしたら、実際に何が変わりましたか?」
その答えは、タイピングが速くなったということではなく、本来自分たちでやらなければならなかった、情報の確認と製図という二つの連携をAIに任せることができるようになったということです。 学生の Liu Jing はより具体的に、「Claude Code を使用した後、以前はやらなければならなかった検証作業がはるかに速くなりました」と述べました。 このクラスにより、彼女は AI とのコラボレーションをより完全な観点から見ることができるようになりました。 林君儀さんは、クロード・コードさんは月600元で雇った友人だと語った。
最初のはしごに参加した生徒の中で、ベンゴ・リーが最も感銘を受けたのは、5 つの自動化されたプロセスではなく、まさに最初のステップ、つまり自分のスタイル プロフィールを確立することでした。 Peng Zhiwei 氏は、これは 5 人のアシスタントのチームを持つことに相当すると述べました。 Josh Chao は、AI エージェントがどのように機能するか、つまりプリセットされたスキルを通じてワークフローを接続する仕組みを初めて自分の目で見ました。 Ma Shaoen 氏は、スキルは単なるプロンプトではなく、トリガー ワードによってアクティブ化できるワークフロー モジュールであることに気づきました。
これらの言葉は私が言ったものではなく、ワークショップ後に私に共有されました。
このコースを教えるべき理由は何ですか?
私はデジタルコンテンツ業界に20年以上携わっています。 『Wind Media』のプロダクトディレクターと『Digital Times』の編集長を務めていました。 『基礎ゼロから学ぶVibeコーディング』、『ChatGPT質問講座』、『秒で理解する速読』など、21冊の著書を執筆。彼は、AI をテーマにした講演を 200 回以上行い、企業内研修を 100 回以上主導してきました。 「Vistaニュースレター」の購読者数が19,000人を突破しました。
印刷メディアやデジタル メディアの編集デスクにいた人なら誰でも、コンテンツ制作能力の問題が決して新しいものではないことを知っています。 AI が登場する前、私たちは納期、クロスプラットフォームの改訂、資料の検索不能などに悩まされていました。しかし、当時は作業を分業するツールがなかったため、人力に頼るしかありませんでした。 タイトルは何年にもわたって何度も変わりましたが、決して変わっていないのは、「コンテンツをアイデアから出版可能な記事にどのように変換できるか」という私のこだわりです。 AIの登場後、この一連の判断を捨てるのではなく、AIが得意とする実行はAIに任せ、センスや判断、ストーリーは人間に任せるという一連のプロセスに再編成しました。
これは、私が他の業界から飛び降りて AI を教えるというトレンドに従って行ったクラスではありません。 これは私が毎日使用し、皆さんに教えているシステムです。
10月3日、台北、16議席
AIコンテンツ制作システムワークショップ
1つの素材を6つのフォーマットで入力からマルチプラットフォーム配信まで一括で自動制作します。
- 日時：2026年10月3日（土）9:00～12:00
- 場所: 台北市 (登録後に通知されます)
- 人数：16名まで
- 料金: NT$5,500、早割 NT$5,000 (9 月 12 日までに登録)
授業を終えると、5 層アーキテクチャのブループリント、6 つのフォーマット変換テンプレート、個人スタイル プロファイル プロンプト、リサーチ自動化プロセス、MCP 統合ガイド、およびコンテンツ スケジュール テンプレートの 6 つが削除されます。クラスの前に準備する必要があるものは 2 つだけです。 Claude Pro アカウントと、スタイル プロファイルを作成するために過去に書いた 2 ～ 3 つの記事です。
プログラミングの仕方をまったく知る必要はありません。 Claude Code は中国語の自然言語を使用して動作し、クラスをゼロから教えることができます。
ChatGPT の使用方法をすでに知っている場合でも、このクラスを受講する必要がありますか?私の答えは、このコースでは体系的な方法を教えるものであり、ツールに関する質問スキルを教えるものではありません。 プロンプトについてはすでに学習しました。このクラスで学ぶ必要があるのは、タイピングのスキルではなく、分業です。
早期登録は明日で終了となります。
結論: あなたはすでに書き方を知っていますが、これからはより速く書く必要があります
そのクラスが終了する前の最後の 10 分に戻ります。 このシステムを学ぶと、自分で考える必要がなくなるのですか？と質問する学生もいました。
私はノーと言った。 AIがあなたに代わってやりたいことは、あなたが今一生懸命やっている、情報の確認、草案の作成、フォーマットの変更です。 あなたがすべきことは、AIにはできないこと、判断を下し、ストーリーを語り、この記事が何を言いたいのかを決めることです。
書くことができます。 今だけ、より速く書くことができ、しかも自分のやり方で書くことができます。
10月3日、台北、16議席。 登録したいです。
多読
