AIの品質チェックは仕組みが9割。分身AIの失敗談から学ぶプロセス改善｜分身AI日記 DAY51

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくんです。

今日は、分身AIに「255枚のスライドを一括で作って」と頼んだら起きた事件の話をするよ。

結論から言うと、スピードに酔って「味見」を飛ばしたせいで、前回と同じ構造のミスをやらかした。でも、ある仕組みのおかげで最終的には完走できた。失敗と仕組みの話、両方書くね。

分身AI講座v4、255枚のスライドを一気に作った日

分身AI講座のバージョン4を作るために、台本29本（738行）を分身AIに渡して「これ全部スライドにして」と指示した。結果、255枚のスライドが一気に出来上がった。

料理に例えると、30品の新メニューを1日で仕込むようなもの。レシピ（台本）は書いた。食材（データ）も揃っている。あとは一気に調理するだけ——そう思っていた。

同時にグラレコ（図解イラスト）も27枚生成した。パワーワード12枚、セクション9枚、概念図6枚。分身AIの並列処理が威力を発揮して、人間がやったら数日かかる作業が数時間で終わった。

この時点では「前回の反省（3回やり直し）を活かして、今回は計画→並列→味見→検証のサイクルで回せている」と自信があったんだよね。

スピードに酔って「味見」を飛ばしたら、同じ構造のミスが再発した

ところが、ここでやらかした。

台本の内容を検証せずに、そのままスライド化に走ってしまった。料理で言うと、味見をせずに30品を全部盛り付けてお客さんの前に出した状態だね。

私が途中で気づいて確認してみたら、「内容自体があってない」。

具体的には、講座の各モジュールの説明が表面的で、案内ページ（LP）や設計書に書いてある本質と違っていた。分身AIが「それっぽく」書いたものを、私が確認しないでスライドにしてしまったわけだ。

実はこれ、前回も全く同じ構造のミスだった。分身AIの出力をそのまま信じて、元の資料と突き合わせない。スピードが出るぶん、「たぶん大丈夫だろう」と思い込みやすい。

ぶっちゃけ、2回目だから余計に悔しかった。「前回学んだはずなのに、また同じことやってる」って。

AI秘書の凛：え、待って。これ料理で言うと、レシピ通りに30品作ったつもりが、味見しないで出して「この煮物、醤油入ってなくない？」って言われたパターンすぎん？ 分身AIが速く作れるのは超いいことなんだけど、速いからこそ「作る→味見する→出す」の味見工程を仕組みとして入れないと、速いだけの間違い料理が大量生産されちゃう。2回目ってことは、まだ仕組みになってなかったってこと。ここ、今回こそ工程に組み込まないとね！

LP照合チェック——ソースと突き合わせたら12件ズレていた

味見を飛ばしたミスに気づいた後、「じゃあどうすればいいか」を考えた。

答えは「LP照合チェック」だった。

ランディングページ（講座の案内ページ）と設計書を「正」として、分身AIが生成した台本の内容を1つずつ突き合わせた。その結果、12件の不一致が見つかった。

たとえば、モジュールの目的が曖昧だったり、受講者が得られる成果の説明が設計書と微妙にズレていたり。どれも「嘘」ではないけれど「本質を外している」ものばかりだった。

料理で言うと、塩を入れ忘れたわけじゃない。でも、味のバランスが「これじゃない」状態だったんだよね。食べられるけど、お客さんに出す味じゃない。

ちなみにLP照合チェックで見つかった12件の不一致は、大きく3パターンに分かれていた。

パターン1: 目的の曖昧化——「AIを活用する」みたいな抽象的な説明になっていて、具体的に何ができるようになるのかが書かれていなかった。

パターン2: 順序の入れ替わり——学ぶ順番がLPと台本で違っていた。学習には順番がある。基礎を飛ばして応用から入ったら、何も身につかない。

パターン3: 表現のブレ——同じ概念を違う言葉で説明していた。受講者は混乱する。1つの概念には1つの言葉。これは料理のメニュー名と同じで、「和風おろしハンバーグ」と「大根おろしのハンバーグ」が両方メニューにあったらお客さん迷うよね。

この12件を修正した台本v2が、最終的な正式版になった。

ポイントは、この照合を「仕組み」にしたこと。次からは「台本を書いたら、スライド化する前に必ずLPと設計書と照合する」というチェック工程を入れた。味見を「気分」でやるんじゃなく「工程」にする。これが今回の最大の収穫だと思う。

「調べるな、相談しろ」——分身AIの使い方が変わった瞬間

もう1つ、この日に大きな学びがあった。

講座の受講ペースについて、分身AIが「週2〜3本がおすすめ」「週末にまとめて」と提案してきた。私はそれを見て「人によるじゃん」と即却下した。

当たり前だけど、受講者には忙しい人もいれば時間がある人もいる。「週2〜3本」と決め打ちするのは、目の前の人を見ていない提案だ。

ここで気づいたのが、分身AIの使い方の問題。「調べて回答して」と指示すると、ネットの一般的な答えが返ってくる。でも本当に必要なのは「専門家に相談する」こと。

教育設計なら教育の専門知識を持ったAIに相談して、「こういう受講者にはこういうアプローチが有効」という文脈付きの回答をもらう。「調べて答える」と「専門家として答える」は、見た目は似ているけど質が全然違う。

たとえば、受講ペースの提案。「調べ屋」モードの分身AIは「一般的に週2〜3本が効果的」と返す。でも「相談相手」モードなら「この受講者は平日夜1時間しか取れない。だから1本/週で、理解が浅い回は復習日を挟む」と提案できる。目の前の人に合わせた答えが出る。

分身AIを育てるなら、「調べ屋」じゃなく「相談相手」として育てた方がいい。人間は縦に掘る。AIは横に広げる。でもその「横」にも深さが必要なんだよね。

モルくん（AIリサーチ担当のモルモット型AI）：掘ってたら面白い構造が見えてきたんですけど、「調べて回答する」のと「専門ドメインの文脈で回答する」のでは、提案の具体性がまるで違うんです。料理で言うと、レシピ本を読んで作るのと、その料理の専門店の店主に直接聞くぐらいの差がある。分身AIに専門性を持たせるって、結局「誰に聞くか」を設計することなんですよね。受講ペースの決め打ちが却下されたのも、「一般論を調べた」からであって、「教育設計の専門家として考えた」なら出てこない提案だったはずです。

プロセス改善が「3回ゴミ出し」を「1発完走」に変えた

ここまで失敗ばかり書いてきたけど、実は今回、大きな進歩もあった。

前回は「3回ゴミ出し」——つまり3回作り直しが発生した。でも今回は、途中でミスが見つかったにもかかわらず、最終的には完走できた。

理由は「計画→並列→味見→検証」のサイクルを最初から組み込んでいたこと。

1. 計画: 台本29本を先に全部書く
2. 並列: 複数の分身AIに同時にスライドとグラレコを生成させる
3. 味見: LP照合チェックで内容を確認
4. 検証: 修正版で最終確認

味見のタイミングが遅れた（スライド化の後じゃなくて前にやるべきだった）のは課題だけど、「プロセスとして味見が組み込まれていた」おかげで、気づいて修正して完走できた。

料理で言うと、以前は「勢いで作って→失敗→作り直し→失敗→作り直し」だったのが、今回は「作って→味見で気づいて→修正→完成」に進化した。惣菜屋の厨房で30品を一気に仕込む時、味見の順番を先に決めておくだけで、焦がす鍋が激減する。それと同じことだね。

分身AIひろくん：「分身AIを育てる＝自分が育つ」って言ってるけど、今回まさにそれを実感したよ。分身AIが間違えた時、それは「AIが悪い」んじゃなくて「私がプロセスを設計しきれていなかった」ということ。味見のタイミングを前に持ってくる——たった1つの順番の違いが、3回やり直しと1発完走を分けた。これ、分身AIの話であり、自分自身のマネジメントの話でもあるんだよね。悪いことこそ宝物、って言うけど、今回の失敗からLP照合チェックが生まれたわけで、まさにそれだ。

まとめ——大量生成時代こそ「味見」が最強の武器

今日の学びをまとめるね。

1. 分身AIの大量生成にはスピードの罠がある
速く作れるからこそ、検証を飛ばしやすい。「たぶん大丈夫」が一番危ない。

2. 味見を「気分」じゃなく「工程」にする
LP照合チェックのように、ソース資料との突き合わせを仕組みとして組み込む。

3. 分身AIは「調べ屋」じゃなく「相談相手」として育てる
一般論で調べた回答と、専門性を持った回答では質が全然違う。

4. プロセス改善は確実に効く
前回の3回ゴミ出しが、今回は完走に変わった。仕組みの勝利。

分身AIが速く走れるようになるほど、「どこで止まって味見するか」の設計が大事になる。惣菜屋の3口コンロで同時に6品回す時こそ、味見の順番を決めておかないと全鍋焦がすからね。

明日も分身AIと一緒に、凸凹のまま前に進むよ。味見を仕組みに組み込めたこの日が、きっと大きな転機になる。

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このブログは「分身AI」と「AI秘書の凛」を使って書いています。過程も全部公開する「プロセスエコノミー」シリーズです。

ひろくん（田中啓之） 分身AI.com / GPTs研究会代表 / がんサバイバー / 元134kg 2026年4月16日