AIに記事の下書きを頼む前に、私が必ず決めていること

Claude Codeに記事の下書きを頼むようになってから、自分が一番時間をかけるようになったのは「書く」作業ではなく「指示を渡す」作業だ。

最初の頃は、テーマだけぽんと渡して「良い感じに書いて」と頼んでいた。出てくる文章はそれなりに整っているんだけど、どこかふわっとしていて、自分の言いたいこととズレている。何度も書き直しを頼んでいるうちに、結局手で書くのと時間がほとんど変わらない——ということが何度もあった。

そのうち気づいたのは、指示の粒度が粗いと、AIは粗いなりの汎用的な答えを返してくるということだった。

プログラミングでも、要件定義が曖昧なまま実装を始めると後で手戻りが大きくなる。まったく同じ構造がここにもあった。エンジニアとして当たり前に知っていたはずのことを、文章作成の場面では忘れていた。

渡す前に決めること

今は記事を頼む前に、まず自分の頭の中を整理するようにしている。

• **結論をどこに置くか**
• - **読んでほしい相手はどんな状況にいる人か**
• - **避けたい表現や、絶対に触れておきたい具体例は何か**
• ここまで渡すと、返ってくる下書きの質がまるで違う。
• もう一つ大事なのが、「してほしくないこと」を明示すること。「良い文章を書いて」というお願いより、「この言い回しは使わないで」「結論を先に言い切らないで」という制約の方が、実際には効きやすい。
• ## 指示が書けない時は、自分の考えがまだ固まっていない
• 指示を細かく詰めていく中で、「自分は本当は何が言いたいのか」がまだ固まっていないテーマに気づくことが増えた。
• 指示がうまく書けない時——それは自分の考えがまだ言語化しきれていないサインでもある。そういう時は、無理にAIに投げず、いったんノートに手書きで考えを整理してから出直すようにしている。
• AIへの指示を書くという行為自体が、自分の思考の解像度を測るものさしのような役割を果たしてくれている。使い始めた頃には想像していなかった発見だった。
• ## テンプレート化で時間を短縮する
• うまくいった指示の出し方は、テンプレートとして手元に残すようにしている。毎回ゼロから考えるのではなく、うまくいったパターンを土台に微調整する。この積み重ねが、指示を渡すまでの時間を少しずつ短くしてくれている。
• 副業でブログや記事を書き続ける上で、AIは確かに力強い相棒になった。ただ「任せれば楽になる」わけではなく、任せる部分と自分が握る部分の線引きをどこに引くかが、一番大事な作業だと感じている。その線引きの精度を上げることに、今は一番時間を使っている。
• 元となったnote記事はこちら：[Claude Codeで記事下書きを作るとき、最初に渡す指示の粒度](https://note.com/quick_harte2469/n/ndf94cbf9d3d1
• AIを使った副業自動化のノウハウをまとめたCoconalaコンテンツもあります：[Claude Codeに自動化を任せる前チェックリスト｜向き不向きの判断基準と依頼前の3つの準備](https://coconala.com/contents_market/articles/cmufllea702fpbc0h7lmc7vsm
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