結論：AIに台本を添削させると全部書き換えられてしまうのは、AIが「何がよいか」の基準を持っていないからです。
頼むときは、①よい例・ダメな例・直した見本の3点セット、②「書いた人の言葉をなるべく残す」という指示、③足りない言葉は本人の文章の中から探させるルール、の3つを渡します。
返し方も「引用→よい所→直す所→書き直し案」の順に決めておくと、自分の言葉を残したまま、直す所だけが見えるようになります。
自分で書いたウェビナーの台本を、AIに「添削して」と頼んでみたんです。
そうしたら、ほぼ全部が別の文章になって返ってきて……。
きれいなんですけど、もう私の台本じゃない感じがするんです。
それ、AIで添削するときにいちばん多いつまずきなんですよ。
AIが悪いというより、頼み方の問題なんです。
私が添削用の指示書で決めているルールを、順番にお話ししますね。
こんにちは。
ワンウェビナーファネル®開発者の徳武輝彦です。
この記事は、自分で書いたウェビナー台本やストーリーラインを、AIに添削してもらいたい方に向けたものです。
AIに台本を「ゼロから作らせる」手順は、ChatGPTでウェビナー台本を作る手順でお話ししました。
こちらは、すでに書いた台本を、自分の言葉を残したまま直してもらうことにしぼっています。
この記事の内容（目次）
AIが台本を全部書き換えるのは、「よい」の基準を渡していないから
そもそも、どうしてAIは全部書き換えちゃうんですか？
「直すところだけ直して」って、伝わらないものなんでしょうか。
何をもって「よい」とするかの基準がないと、AIは自分の思い込みで「分かりやすい」と判断します。
その結果、問題のない文まで書き換えてしまいます。
AIに「添削して」とだけ頼むと、AIは自分なりの「分かりやすい文章」に近づけようとします。
でも、その「分かりやすい」は、あなたの見込み客にとっての分かりやすさとは限りません。
基準がないので、よい所も悪い所も、まとめて全部書き換えてしまうんですね。
人が添削するときは、ちがいます。
私も受講生さんの台本を添削するとき、1つ目と2つ目の原因は「問題なし」と判断して、そのまま残すことがあります。
直すのは、本当に直す必要がある所だけ。
AIにも、この「残す判断」をしてもらう必要があるわけです。
では、私が添削で何を基準にしているのか。
いちばん大きいのは、専門用語を使わずに、誰が聞いても分かるメカニズムの説明になっているかです。
「なぜうまくいかないのか」「なぜこの方法なら解決できるのか」が、初めて聞く人にもすっと入るか。
ここを見て、通っている所は残し、通っていない所だけを直します。
「AIのほうが文章がうまいなら、全部書き換えてもらったほうが得じゃないですか？」
そう思いますよね。
AIの文章は、たしかに整っています。
ただ、ウェビナーの台本はあなたが声に出して話すものです。
ふだん使わない言い回しが並ぶと、話すたびにぎこちなさが出て、聞き手にも伝わってしまいます。
だから私は、整った文章より、本人の言葉で筋が通っている台本を目指してもらっています。
ここがポイントAIに添削を頼む前に、「よい」の基準を先に渡す
基準は「よい例・ダメな例・直した見本」の3点セットで渡す
基準を渡すって、「分かりやすく」とか「具体的に」って書けばいいんですか？
言葉だけの基準では足りません。
「これはよい例」「これはダメな例」「ダメな例を直すとこうなる」という見本を一緒に入れると、AIがなぜよいのかを学べます。
「分かりやすく」「具体的に」は、人によって意味がちがいます。
AIにとっても同じで、言葉だけの基準では、結局AIの思い込みに戻ってしまいます。
そこで、実物の見本を一緒に渡します。
| 渡すもの | 中身 | AIが学べること |
|---|---|---|
| よい例 | このまま使える、分かりやすい文 | どこまでなら残してよいか |
| ダメな例 | 伝わらない文（専門用語だらけ・説明が飛んでいる など） | どこを直すべきか |
| 直した見本 | ダメな例を添削したら、こうなった | どのくらい直せばよいか |
| 3つそろうと、AIは「なぜよいのか」を判断できるようになります | ||
とくに効くのが、3つ目の直した見本です。
添削の前と後を並べておくと、AIは「直すのはこのくらいの量で、この方向」とつかめます。
直す量の見本がないと、AIは全部を書き直す方向に寄りやすいんです。
見本は、自分の講座の分野から選ぶのがおすすめです。
ここで1つ気をつけたいのが、見本の業種や数字を、AIがそのまま流用してしまうことです。
私の添削用の指示書でも、指示書の中の例（業種や数字）を、別の業種にそのまま使わないことを、はっきり禁止しています。
「よい例もダメな例も、自分では見分けられないんですが……」
最初は、そうですよね。
そんなときは、まず「専門用語を使わずに、初めて聞く人にも分かるか」の1点だけで分けてみてください。
家族や友人に読んでもらい、「どういうこと？」と聞き返された文がダメな例、聞き返されなかった文がよい例です。
それを自分で書き直した文が、そのまま「直した見本」になります。
ここがポイント基準は言葉ではなく見本で渡す。直す量の見本が、書き換えすぎを止める
足りない言葉は、AIに考えさせる前に本人の文章から探させる
台本の中に、どうしても言葉が足りない所があるんです。
そこはAIに考えてもらってもいいですよね？
AIが新しい言葉を考える前に、まず本人が書いた文章の中から使える言葉を探させます。
見つかれば、その言葉を使います。これをルールとして必ず入れます。
ここは、私が個別コンサルで実際に経験したことです。
あるクライアントさんのストーリーラインで、ビッグアイデア（いちばん伝えたい考え）に、売上の要素が足りませんでした。
そこで、同じ資料の下のほうにあるコンテンツのパートを読み直したんです。
すると、そこに「公演依頼や法人案件」という言葉が書かれていました。
この言葉をビッグプロミス（いちばん大きな約束）に入れたら、ビッグプロミスが一気によくなったんです。
新しい言葉を足したのではなく、本人がすでに書いていた言葉を持ってきただけでした。
なぜここまで本人の言葉にこだわるのか。
添削する側が勝手に作った言葉だと、本人は「それは徳武さんの言葉で、私の言葉ではない」と感じてしまうからです。
AIが作った言葉でも、まったく同じことが起きます。
だから私は、まず本人の文章をリサーチし、使えるならその表現を使うことを、指示書のルールとして必須にしています。
本人の資料にないことをAIが足すときも、ルールを決めています。
その部分には「これは推測ですが」と書かせることです。
こうしておくと、どこが自分の言葉で、どこがAIの案なのかがひと目で分かります。
指示書に入れておくルール（言葉を残すための3つ）
①書いた人が使っている言葉・キーワードを、なるべく残す
②足りない表現は、AIが考える前に、本人の文章の中から探して使う
③本人の資料にないことを足すときは「これは推測ですが」と明記する
ここがポイントいい言葉は、たいてい本人の資料のどこかにもう書いてある
返し方は「引用→よい所→直す所→書き直し案」の4段で固定する
AIに添削を頼むと、逆に質問ばかり返ってくることもあるんです。
「ターゲットは誰ですか？」「どんな商品ですか？」って……。
「質問ばかりせず、推測して具体的な書き直し案を出して」と指示します。
返し方は「引用→よい所→直す所→書き直し案」の4段に決めておくと、毎回同じ形で返ってきます。
AIは、情報が足りないと質問を返して止まってしまうことがあります。
でも、添削を頼んだ側がほしいのは、質問ではなく直した案ですよね。
そこで私の添削用の指示書では、情報が足りなくても「おそらく◯◯だと思います」と仮説で進めさせています。
さらに、返し方の順番を4段に固定しています。
- 書いた文を、そのまま引用する
どの文への指摘なのかが、ひと目で分かります。引用があると、AIが勝手に別の文に置きかえるのも防げます。 - よい部分をほめる
残してよい所がはっきりします。ここに挙がった所は、書き換えない所です。 - 改善点を説明する
何が足りないのか、どこがずれているのかを言葉にさせます。 - 推測したうえで、具体的な書き直し案を出す
情報が足りなくても止まらずに、仮説で案を出させます。
この4段のよい所は、2段目の「よい所」が、そのまま「残す所」の目印になることです。
1章でお話しした「残す判断」を、AIの返し方の中に組み込んでいるわけですね。
書き直し案が返ってきても、ほめられた所は自分の文のまま残すと決めておけば、台本が別物になりません。
案の数も決めておきます。
私の指示書では、ワンシング（これだけやればいい1つのこと）は10案、理由やタイトルは5案ほど候補を出させています。
候補が多いと、AIの案をそのまま使うより、自分の言葉と組み合わせる使い方がしやすくなります。
「推測で進められたら、的外れな案ばかりになりませんか？」
その心配もありますよね。
ただ、推測の案は「たたき台」として見れば十分に役立ちます。
「ちがう、そうじゃなくて……」と思った瞬間に、自分の本当に言いたいことが見えてくるからです。
質問に1つずつ答えて止まるより、案を見てから直すほうが、ずっと速く進みます。
ここがポイント「よい所」を先に言わせると、それが「書き換えない所」の目印になる
型を先に決め、原因ごとに縦に並べさせると番号のずれが消える
「3つの原因と解決策」をAIに直してもらったら、原因2の所に解決策1が書いてあったんです。
番号がずれるのって、よくあることなんですか？
よく起きます。
先に「落とし穴型」か「疑問解消型」かの型を決めて伝え、出力は原因ごとに分けて縦に並べさせると、番号のずれを防げます。
「3つの原因と解決策」は、ウェビナー台本の芯になる所です。
ここをAIに添削させるとき、私の指示書ではまず型を確認するようにしています。
型が決まっていなければ、型が決まるまで本番の出力に進ませません。
なぜ型が先なのか。
型がちがうと、原因の並べ方も、話の入り方も変わるからです。
型があいまいなまま添削させると、原因の並べ方や話の入り方まで、AIの好みで変えられてしまいます。
| AIに先に渡すもの | 渡さないと起きること | |
|---|---|---|
| 型（落とし穴型か、疑問解消型か） | 原因の並べ方と話の入り方が途中で変わる | |
| 対象者・ゴール・ワンシング | 誰に向けた原因なのかがぼやける | |
| 自分で書いた言葉 | AIが新しい言葉を勝手に作る | |
| 「原因ごとに分けて縦に並べて」という出力の形 | 「原因2なのに解決策1」のような番号のずれ | |
| 4つを先にそろえてから、添削を頼みます | ||
4つ目の「縦に並べる」は、地味ですが効果が大きいです。
原因1→解決策1、原因2→解決策2…と、原因ごとにかたまりで並べさせる。
こうすると、番号のずれが起きにくくなり、自分で見直すときもどの原因とどの解決策がペアなのかがすぐ分かります。
3ステップの説明（バリュードリブン）を直してもらうときは、少しやり方を変えます。
細かい添削から始めず、各ステップを「反論パターン」と「問題提起パターン」の2通りで書かせて、よいほうを選びます。
反論パターンは「それ、もうやってますけど？」という声から入る型。
問題提起パターンは「なぜ◯◯が必要なのか？」から入る型です。
ここでも「自分が使っているキーワードをなるべく残して」と添えると、自分らしい言葉で仕上がります。
ここがポイント型と出力の形を先に決めると、AIは「全部やり直す」ではなく「埋める」動きになる
原因がマインドの話に寄ったら、ビフォーとアフターの差から考えさせる
AIに原因を直してもらうと、「自信のなさ」とか「行動できない心」みたいな話になりがちなんです。
これって、よくないんでしょうか？
心理の話は、原因の途中にある一つにすぎないことが多いです。
抽象と具体の考え方や、よい例・ダメな例を指示に入れ、ゴールのビフォーとアフターの差から考えさせると出力が変わります。
AIに原因と解決策を作らせると、「欠乏マインド」のような心理の話を原因にしやすいんです。
心理の話は、原因から結果へつながる数珠つなぎの、途中にある一つであることが多いんですね。
そこを原因として置いてしまうと、聞き手は「気持ちの問題か」と受け取って、解決の道筋が見えなくなります。
そこで、添削の指示に考え方の道具を入れます。
- 抽象と具体の考え方を入れる
「抽象度を上げて、3つの原因が同じことを言っていないか確かめて」と指示します。 - MECE（もれなく、だぶりなく）のような思考法を入れる
3つの原因が重なっていないか、抜けがないかを見させます。 - よい例とダメな例を入れる
2章と同じ考え方です。マインドに寄ったダメな例を見せておきます。 - ビフォーとアフターの差から考えさせる
「ゴールの前と後の差を客観的に考えて、照らし合わせて」と頼みます。
私はコンサルをさせるAIを作るときも、心理学などの法則を最初にプロンプトへ入れるようにしています。
考え方の土台を先に渡しておくと、よい答えが出やすくなるからです。
AIに「よく考えて」と頼むより、どう考えるかの道具を渡すほうが、出力ははっきり変わります。
「でも、うちの講座は本当に心の問題を扱っているんです」
心を扱う講座なら、心の話が出てくるのは自然です。
ここで言いたいのは、心の話を出すなということではありません。
心の状態がなぜ生まれているのか、その手前にある原因まで言葉にできているかを見る、ということです。
ビフォーとアフターの差から考えさせると、心の話も「なぜそうなるのか」の説明つきで出てきやすくなります。
ここがポイント「よく考えて」より、考え方の道具を渡す。出力はそこで変わる
直した文は「修正後」として覚えさせ、最後は人が声に出して読む
AIの案を見て、自分で少し直しました。
このまま次のパートの添削に進んでいいですか？
次へ進む前に、自分で直した「修正後」の文をAIに貼って覚えさせます。
最後は台本全体を声に出して読み、つなぎの言葉や順番のずれを人が直します。
AIとのやりとりで見落としやすいのが、自分で直した文をAIに伝えていないことです。
AIは、自分が出した案のまま話が進んでいると思っています。
そのまま次のパートに進むと、AIは自分の案を前提に、また自分の言葉で書いてしまうんです。
私がストーリーラインをAIで作るときは、要素ごとに1つずつ進めます。
ビッグプロミスが出たら、自分で書き直す。
そして「修正後」の文章をAIに覚えさせてから、次に進む。
こうすると、自分で考えた内容にほぼ近いものが出てくるようになります。
添削でも同じで、直した文を返すたびに、AIは少しずつあなたの言葉に寄ってきます。
全部のパートが終わったら、最後は人の仕事です。
AIの文章をそのまま使った所は、「なってきました」のようなつなぎの言葉で分かります。
聞き手が「そんな説明、されてたっけ？」と引っかかる言葉なので、削ります。
ステップ1だけあってステップ2がない、といった台本全体の整合性も、通して読んで確かめます。
AIの案の中には、展開が早すぎて、論理が飛んでいるものもまざります。
そういうときは、頼み方を変えたり、「AとBのあとに、CとDも分けて出して」と頼み直したりします。
何度かやりとりするうちに、きれいな案が出てきます。
その中から、見込み客がすっと受け取れる案を選ぶのが、人の役目です。
| AIに任せてよい所 | 人が最後に確かめる所 |
|---|---|
| 引用して、よい所と直す所を言葉にする | どの文を残し、どの文を直すかの最終判断 |
| 書き直し案を何パターンも出す | 見込み客がすっと受け取れる案を選ぶ |
| 本人の文章の中から、使える言葉を探す | その言葉が、本当に自分の言いたいことか |
| 原因ごとに縦に並べて整理する | 台本全体の順番と、つじつまがそろっているか |
| 「これは推測ですが」と書いて案を足す | 推測の部分を、事実や自分の体験に置きかえる |
ここまでやっても、結局は自分で読んで直すんですね……。
AIを使う意味って、どのくらいあるんでしょう？
最後に人が読むのは、AIを使っても変わりません。
でも、全部を自分で考えて直すのと、引用つきで「ここがよくて、ここが足りない」と言われてから直すのとでは、手の動き方がまったくちがいますよ。
AIには「どこを直すか」を見つけてもらい、「どう直すか」の最後の一言は自分で決める。
この分け方にすると、自分の台本のまま、ぐっと早く仕上がります。
ここがポイント直した文をAIに返すほど、AIはあなたの言葉に寄ってくる
よくある質問
Q. AIに台本を添削させると、全部書き換えられてしまうのはなぜですか？
A. 何をもって「よい」とするかの基準がないと、AIは自分の思い込みで「分かりやすい」と判断して、問題のない文まで書き換えてしまうからです。
よい例・ダメな例・直した見本を一緒に渡し、「書いた人の言葉をなるべく残して」と指示すると、直す所だけを直してくれるようになります。
Q. 自分の言葉を残したまま添削してもらうには、どう頼めばいいですか？
A. 「書いた人が使っている言葉・キーワードをなるべく残す」「足りない表現は、AIが考える前に本人の文章の中から探して使う」「本人の資料にないことを足すときは『これは推測ですが』と明記する」の3つを指示に入れます。
Q. AIに添削を頼むと質問ばかり返ってきます。どうすればいいですか？
A. 「質問ばかりせず、推測して具体的な書き直し案を出して」と指示します。
返し方を「書いた文の引用→よい所→改善点→書き直し案」の4段に決めておくと、毎回同じ形で返ってきて、残す所と直す所も分かりやすくなります。
Q. 「3つの原因と解決策」をAIに直してもらうと、番号がずれます。
A. 先に「落とし穴型」か「疑問解消型」かの型と、対象者・ゴール・ワンシングを渡します。
出力は原因ごとに分けて縦に並べさせると、「原因2なのに解決策1」のような番号のずれを防げます。
Q. AIが添削した台本は、そのまま使ってもいいですか？
A. そのままは使いません。
自分で直した「修正後」の文をAIに覚えさせながら進め、最後は台本全体を声に出して読みます。
前の話とつながらないつなぎの言葉や、ステップの抜けなどの整合性は、人が確かめて直します。
まとめ
- AIが全部書き換えるのは、「よい」の基準を渡していないから
- 基準は「よい例・ダメな例・直した見本」の3点セットで渡す
- 足りない言葉は、AIに考えさせる前に本人の文章から探させる
- 返し方は「引用→よい所→直す所→書き直し案」の4段で固定する
- 型を先に決め、原因ごとに縦に並べさせる
- 原因がマインドに寄ったら、ビフォーとアフターの差から考えさせる
- 直した文は「修正後」として覚えさせ、最後は人が声に出して読む
AIに丸投げするんじゃなくて、基準と見本と自分の言葉を先に渡すんですね。
まずは、家族に読んでもらって「よい例」と「ダメな例」を分けるところからやってみます！
勉強になりました！次は何を読めばいいですか？
添削の前に、台本そのものの型をおさらいしておくと、AIに渡す基準もはっきりしますよ。
AIで台本を一から作る手順と、台本ができたあとのスライド作りもどうぞ。
AIに渡す「よい例」の元になる型を知りたいなら。台本の24パーツの順番と、「原因は10文字・解決策は20文字」で書くコツはこちら。
ウェビナー台本の作り方
ストーリーラインと「3つの原因と解決策」で、予約が入る構成にする。
記事を見る →
まだ台本がなく、AIと一緒に一から作りたいなら。材料を1列のPDFにして読ませ、パーツを1つずつ頼む手順はこちら。
ChatGPTでウェビナー台本を作る手順
そのまま使えない3つの理由と、人が直す所。
記事を見る →
台本が仕上がって、次はスライドにするなら。1時間で180枚前後という枚数の目安と、最後まで作り切る順番はこちら。
ウェビナースライドの作り方
180枚を最後まで作り切る順番と、見やすくするコツ。
記事を見る →無料で視聴できます
AIに渡す「よい台本」の基準を、1本のウェビナーで見てみる
この記事でお話しした「3つの原因と解決策」や「ビッグプロミス」が、実際のウェビナーの中でどう流れていくのか。
添削の基準そのものになる形を、お客様の目線でたしかめてみてください。
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※会話に登場する「はじめさん」は、説明のための架空の人物です。
