生成AIを使って、公式YouTube動画から私目線の記事を4本執筆してもらった話

昨夜、notebooklmの存在を知り、ふと「これを使って記事を書いてみよう」と思い立ちました。結果として、生成AIに4本の記事を執筆してもらいました。

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執筆は、まずAngular公式のYouTube動画（英語）をnotebooklmで読み込み、概要を出力することから始めました。その概要をベースに、Devinが私目線での記事執筆を行い、最後にCursorで内容を微調整したあと、直接推敲を加えています。リライトは1割ぐらいだったかな。

生成AIの可能性と問いかけ

生成AIの能力には、正直驚きました。特に印象的だったのは、英語30秒のショート動画から行間を推測して、指定文字数まで膨らませる能力。英語動画は聞くのに体力がいるし、そもそも動画って見るのに時間がかかるので、これまではあまり積極的に見ていませんでした。それが、情報をまとめて、視座を変えて執筆するのに記事1本10分程度しかかからないのは革命的ですね。

基本的にこうやって生成したものへの価値は、第三者に「こんなこと知ったよ！！」ではないように思います。本質的なところでいえば、生成AIで取得できるデータをプロンプト文で削ぎ落として記事にしてるので、本来的には「みんなも元動画にアクセスして、その人が必要な情報を拾った方がいい」わけです。もともとアクセスする人が少ないところからの情報発信だったら話は別かもしれませんが、Angularの公式動画なわけで。

それよりは、生成AIが「私」として書いた記事は、私にとって価値がありました。元情報を受け取って、私が今までの知識や経験から抽出して言語化するプロセスを「こうしますよね」と仮説を立てて教えてくれる。どんぴしゃなものもあれば、的外れなものもありましたが、ゴーストライターを雇わないとできないことを見事にしてくれる。執筆の効率化というよりも、情報加工のモデルの方が私として関心が深いところです。

ここは、素直に生成AIすげーと思うところです。一方で、生成AIって「本当にお前らに使いこなせるの？」と問いかけてきますね。

初音ミクが「歌い手ができて、誰もが歌動画をつくれる」と一斉を風靡した時に、「けど、曲をつくる知識は必要だよね」とみんな気づきました。生成AIも執筆はしてくれますが、出力されたものをみると「けど、編集者としての能力は必要だよね」を如実に訴えかけてきます。

まとめ

この記事は、私が15ぐらい箇条書きをつくったあと、生成AIが前後の文脈を考えて補完して執筆してくれたあと、それを8割ぐらいリライトしています。事実を書くというわけではなく、現象に対して主観をもって論を展開する力はめちゃくちゃ弱いです。行き着く先がわからないから迷走してるのかも。

結局のところ、出力品をそのまま受け入れるのも、1割ぐらい推敲して終わらせるのも、今回みたいにほぼ書き換えるのも操作者の権利であり、義務ですよね。

それでは、また。