研修動画300本の制作計画、文章校正AIで字幕とスライドの確認を現場で完結

効いたのは、表現の可否を決める基準を社内の感覚から切り離し、新聞社のレギュレーションという外部の物差しに置き換えた点だと考えられます。炎上リスクを指摘する機能は、人によってばらつく線引きを一つの基準へ収束させる役割を果たします。この置き換えには副次的な効果もあり、監修者が修正に納得しない場面でも、マスメディアの線引きとして示せば、制作側が個人の見解で説得する必要がなくなります。基準を外部化する設計は、品質の均一化と社内調整の摩擦低減を同時に引き受けている構図です。

次に注目したいのは、生成AIと校正専用システムに別々の役割を割り当てた判断です。シナリオ初稿のアイデア出しのような制作の上流には生成AIを使い、言葉の最終確認は、事実と異なる内容を生成しうる仕組みには委ねない。校正を生成AIにやらせるには膨大なプロンプト（AIへの指示文）を書き込まねば精度が上がらず、その時間は別の業務に回したほうがよいという時間配分の判断も、この線引きを支えています。AIをどこにでも当てはめるのではなく、外してはいけない最終工程だけ性質の異なる仕組みに固定する。この割り切りが実運用を成り立たせたのではないでしょうか。

三つ目は、校正を撮影前の上流へ寄せ、現場のファイル形式のまま回せるようにした工程設計です。シナリオはWord、スライドはPowerPoint、LMS登録用の文章はExcel、字幕はsrt、配布資料はPDFと形式が入り乱れる制作現場では、形式を揃える作業そのものが運用の壁になります。多様なファイルをそのまま校正にかけられることで、デザイナーのように文章表現の訓練を受けてこなかったメンバーでも工程に組み込める。基準の外部化と合わせて、校正という行為を専門技能から手順へ変換したところに、この取り組みの要点があります。