はじめに

AIは、文章の構造や論旨を一瞬で組み上げ、情報過多な現代において、事務局業務の効率を飛躍的に高めてくれます。しかし、その生成物は、多くの場合「専門性」「正確性」「文体・トーンの統一」といった学会広報に不可欠な要素において、人間による最終的な調整が必須です。ここでは、AI生成文章をプロフェッショナルな品質に引き上げるための3つの編集ステップと、それらを支える「主体性の堅持」について見ていきます。

1. 骨格・論理構造の編集：目的の達成を最優先する

AIはプロンプトに基づき網羅的な情報を構造化しますが、生成された論理構造は、必ずしも「読み手が求める結論」や「学会の戦略的な意図」に沿っているとは限りません。この段階では、文章の「骨格」を、学会の発信する目的（例：会員の参加促進、研究成果の普及、信頼の維持）に最適化することが最優先課題です。

1.1. アウトラインと論旨の戦略的再構成

AIは時に「網羅性」を重視するあまり、論点が分散したり、重要なメッセージが埋没したりすることがあります。編集者は、次の作業を通じて、論理構造を学会の目的に最適化します。

論点抽出と結論の明確化：
AI生成文章から、最も伝えたい核となるメッセージ（例：新しい研究会の意義、学会大会の最大の魅力）を明確に抽出します。そのメッセージが、文章全体を通じて一貫して強調されているかを確認し、論旨がぼやけている箇所は大胆に削除または集約することが重要です。

流れの検証とロジックの補強：
各段落の接続詞や、章から章への移行が自然で、読者の理解をスムーズに導いているかを確認します。特に、AIが生成した原因と結果、主張と根拠の関係に論理の飛躍がないかを厳しくチェックすることで、学会の発信として確固たる信頼性を確保できます。

【参考】

・「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました｜経済産業省

1.2. 特化型AIツールの活用による論理構造の視覚化

汎用AI（ChatGPT、Geminiなど）で生成した長文の論理構造を客観的に評価するためには、特化型AIやマインドマップツール（例：XMind、MindMeisterなど）の連携が有効です。

別のAIによるメタ分析：
AI生成文章を別のAI（例：Claudeの長文要約機能など）に渡し、

『この文章の主張と、それを支える論拠、論理構造の欠陥を箇条書きで抜き出してください』

と指示することで、作成者自身のバイアスを排除した客観的な論理構造の評価が可能になります。 実際に学会の複数の事務職員が同じプロンプトを実行すれば、論理的な矛盾をより容易に発見できるでしょう。

マインドマップ化による視覚的検証：
生成文章のアウトラインをマインドマップツールに入力し、階層構造や論理的な繋がりを視覚化します。これにより、論理の飛躍や重複箇所を一目で発見し、構造を最適化するための編集方針を確立できます。

【参考】

・マインドマップツールXMindの特徴や使い方｜無料版と有料版の違いも紹介｜hideharublog.com
・「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を策定しました｜デジタル庁

2. 表現・スタイルの調整と人称の付与：信頼構築と主体性の堅持

骨格が定まったら、次は「表現」と「スタイル」の調整です。AIは流暢な文章を生成しますが、学会の発信物としては「専門性に裏打ちされた信頼感」と「人間的な温かみ」の両立が求められます。特に、人間性が感じられる「人称の付与」は、AI生成文章を事務的な報告書から、読者に語りかけ、信頼関係を築くためのメッセージへと変える重要な工程です。

2.1. スタイルと専門用語の徹底的な統一

学会の発行物には、学会独自の「トン・マナ」が存在します。AIはこれを把握できないため、人間の調整が不可欠です。

文体（報告体/読者体）の統一：
記事の目的（例：公式発表なら硬い「報告体」、ニュースレターなら親しみやすい「読者体」）に沿って、文末表現を統一します。 「〜である」「〜です/ます」といった表現ゆれは、読者に不安感を与えるため、事前に学会として「統一ルール」を定めておくことが効果的です。

専門用語の確認と統一：
AIは一般的な用語を選択しがちですが、学会特有の略語や専門用語（例：「本学会」「当該事業」「会員諸氏」など）が適切に使用されているかを確認し、統一します。特に会員に対する敬称（「〇〇教授」「〇〇先生」の混在など）は、学会の信頼性に直結する重要な要素です。

特化型校正ツールによる効率化：
高度な校正ツール（例：文賢、あるいは自社開発の用語統一AI）に学会独自の専門用語リストを学習させ、原稿を読み込ませることで、用語のブレを自動で指摘させ、統一作業を効率化できます。

【参考】

・文賢（ブンケン）- 文章のオンライン校正ツール【AI搭載】｜ウェブライダー
・ビジネス文書の書き方は社内・社外でどう違う？　基本ルールと押さえておくべき12のポイント｜コクヨ

2.2. 主体性の堅持：「人称の付与」による信頼構築

「人称の付与」とは、AIが客観的に並べた事実情報に対し、「誰が」「どういう立場で」「なぜ」この情報を発信しているのか、という「主体性」と「意図」を吹き込む編集作業です。

「本学会」「私たち」の意図的な挿入：
AI生成文章は「〜が行われた」「〜が示された」といった受動態や非人称的な表現が多くなりがちです。これを「本学会はこの結果を重く受け止めている」「私たちは次の大会でこの点を改善したい」といった能動的かつ人称を伴う表現に置き換えます。これにより、発信元が明確になり、読者との間に責任あるコミュニケーションが生まれます。

感情・展望の追加：
AIは事実を述べますが、「会員の皆様への感謝」「関係者へのねぎらい」「今後の事業に対する意気込み」といった人間的な感情や未来への展望は表現できません。これらを冒頭や結びに、「事務局（あるいは会長）」の言葉として追記することで、文章に人間的な温かみを加え、読者のエンゲージメントを高めます。

【参考】

・メルマガのタイトルで開封率を上げる方法とは？思わず開く件名をつける7つのコツ｜ferret One

3. 投稿規定・事実情報の最終確認：プロフェッショナルとしての保証

AIが生成した文章の品質を最終的に保証するのが、このステップです。特に「ファクトチェック（事実検証）」と「コンプライアンス（投稿規定の遵守）」は、事務局の信頼を左右する重要な作業であり、AIに任せきりにすることはできません。

3.1. ファクトチェック（事実情報の検証）

AIは学習データに基づき流暢な文章を生成しますが、特に以下のような点で事実誤認や情報鮮度の問題（ハルシネーション）が生じやすいことに留意が必要です。
固有名詞・日付・数値の確認： 人名、役職名、開催日、場所、予算などの数値情報は、必ず内部資料（議事録、予算書、公式通知など）と照合し、一字一句正確であることを確認します。
学会の公式発信では、単一の数字の誤記が会員の信頼を大きく損なう可能性があります。そのため、複数の事務職員による二重チェック体制の構築を推奨します。

引用・出典の検証と明記：
学術的な記事においては、引用元や参照元が正確で、出典元のガイドラインを遵守した形式で記載されているかを確認します。AIが提示した情報は、参照先が不明確な場合があるため、必ず原文のDOI（Digital Object Identifier）やURLで確認し追記します。

特に学会の公式発表では、科学的信頼性を損なわないよう、出典の明示が法的・倫理的義務となります。

【参考】

・初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン(Ver. 2.0)【概要】｜文部科学省

3.2. 投稿規定・倫理規定の最終チェック

学会独自の投稿規定や倫理規定を遵守しているかを最終チェックします。

個人情報保護とプライバシー：
氏名や所属、写真の利用について、本人の同意を得ているかを確認します。
学会ニュースレターにおいて、会員の個人情報を無断で公開することは、個人情報保護法およびGDPRなどの国際的規制に違反する可能性があります。 事務局は、撮影・掲載時に書面による同意を取得し、ファイリングしておくことが重要です。

著作権・引用ルール：
使用されている画像、図表、または引用文が、著作権法および学会の定める引用ルールに完全に準拠しているかを確認します。AIが生成した画像や引用は、出典が曖昧または不明確な場合が多いため、法務チェックを経ることを強く推奨します。

特化型AIによる支援の可能性：
将来的には、学会の規定を学習させた投稿規定チェックAIが、形式的な規定（文字数、フォント、参照形式など）の遵守状況を自動で検証し、編集作業の負担を軽減する可能性があります。実際に、多くの大手企業ではこのような特化型AIを導入し、コンプライアンス業務の効率化を実現しています。

【参考】

・テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン｜情報処理推進機構

4. ニュースレター特有の「読者視点」への編集深化

ここで、『第7回：ニュースレターの作成支援』で重要となる、読者のエンゲージメントを高めるための編集の深化について解説します。
ニュースレターは、会員との継続的な関係を築くためのコミュニケーションツールであり、AIが生成した情報羅列型の文章を、いかに「読者が読みたい、知りたい」と思わせる内容へと編集するかが鍵となります。
国内の平均メール開封率は約31.75%（Benchmark Email 2024年版調査）ですが、これをいかに引き上げるかがAI活用の鍵となります。ニュースレターの編集を工夫することで、開封率を大幅に向上させることが可能です。

4.1. タイトルとリード文の「フック（惹きつけ）」強化とエビデンスに基づく応用

開封率やクリック率を左右するタイトルとリード文は、商業広報の知見を取り入れて編集を強化します。

「意外性」と「問いかけ」の活用：
AIが生成した無難なタイトル（例：「2024年度〇〇研究会の開催報告」）を、「従来の理論を補完する新知見：〇〇研究会が示唆する〇〇分野の新たな展開方向！」のように、意外性や問いかけを盛り込むことで、読者の興味を喚起します。 このようなタイトル工夫により、クリック率が通常比で20～40%向上することが、プレスリリース業界の調査で実証されています。

数字の具体的インパクト強調：
成果を示す数字を使う際は、「来場者数1万人を突破」といった漠然とした表現ではなく、「地方人口の5倍！ 〇〇の問題解決に貢献した学会発表、そのインパクトを読み解く」のように、その数字の背景や基準を示すことで、読者に具体的な価値とインパクトを伝えることができます。 このアプローチにより、読者の理解度と記事への好感度が同時に向上することが知られています。

リード文での共感設計：
リード文で、会員が抱える共通の課題や関心事（例：論文執筆の負担、新しい研究トレンドへの不安）を代弁する文章を挿入することで、AI生成の事務的な文章に、読者と事務局との間に心理的な橋渡しが生まれます。 実例では、共感要素を組み込んだニュースレターは、読者からのコメントやお問い合わせが従来比で60%増加している傾向があります。

【参考】

・平均メール開封率・クリック率レポート (2024年度版) 業種別・地域別（国別）の最新情報｜Benchmark Email
・プレスリリースのタイトル事例10選！読まれるタイトルのポイントを徹底解説｜PR TIMES
・プレスリリースに効果的なタイトルは？開封率を高める書き方を失敗事例と共に解説！｜ShapeWin

4.2. 可視化・図表への情報転換と要点の整理

ニュースレターは、文章の密度を下げ、視覚的に訴えかける工夫が不可欠です。AIが生成したテキスト情報の一部を、図表やグラフに適宜転換する編集作業が、情報の魅力を高めます。

複雑なプロセスの図式化：
AI生成文章に複雑な手順（例：論文投稿から査読までのフロー）が含まれている場合、その記述を「図表で示します」と編集し、Canvaなどのデザインツール（第7回参照）で作成した図に置き換えます。あるいは、テキストから図表を生成する特化型AIにプロンプトを与えて初案を生成させることで、編集時間を大幅に短縮できます。

要点の箇条書き化とグルーピング：
冗長な段落を、情報密度が高い「箇条書き」や「三つのポイント」に整理し直します。AIには『この段落の主要な論点を3つに要約して、箇条書きにしてください』と指示することで、速読する傾向にあるニュースレター読者向けに、情報を効率的に整理できます。

【参考】

・プロ直伝の「わかりやすい文章」の書き方・おすすめテクニック9選｜LISKUL
・ビジネス文書の書き方は社内・社外でどう違う？　基本ルールと押さえておくべき12のポイント｜コクヨ

5. AIツール間の連携による効率的な編集サイクル

AI生成文章の品質向上は、単一のAIツールで完結するものではありません。複数の汎用AI、特化型AIを連携させることで、編集作業全体の効率が飛躍的に向上します。

5.1. 汎用AIの「役割分担」と「相互チェック」

一つのAI（例：ChatGPTやPerplexity）で専門的な初稿を生成した後、別のAI（例：ClaudeやGemini）に原稿を渡し、『あなたは学会員で、この文章の読者です。この文章の分かりにくい点、論理の飛躍、文体が硬すぎる点を指摘してください』というプロンプトを与えることで、AI自身を仮想の編集者として活用できます。

役割分担の最適化：

AIツール	主な役割	活用する能力	担当フェーズ
ChatGPT	専門的な情報を網羅した骨太の初稿を生成	情報処理能力を最大限に活用	初稿作成
Claude	生成された初稿を読み、「親しみやすいニュースレターの文体」に調整	人間的で自然な文章生成能力を活用	文体調整
Grammarly/Ginger	文法、表現、冗長な語句の最終的な洗練を行う	言語品質の最適化能力を活用	最終洗練

このような役割分担により、編集作業の効率を大幅に向上させることができます。また、ハルシネーションの発見や文脈に相応しくない語彙の抽出などにも役立ちます。

5.2. 特化型AIによる「用語統一」と「チェックリスト化」の効率化

専門用語統一AIの活用：
会員の所属名、特定の研究分野の略語、役職名など、頻出する専門用語リストをAI（例：高度な校正ツールや、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の仕組みを取り入れた社内AI）に学習させます。
原稿を読み込ませるだけで、リスト外の表現やゆらいだ用語（例：「〇〇教授」と「〇〇先生」の混在）を自動で指摘させ、用語統一にかかる時間を大幅に短縮できます。 複数の編集者による手作業と比較すると、このAI活用により、処理速度を大幅に向上することを期待できます。

チェックリストの自動作成と適用：
ニュースレター発行前のチェックリスト（例：人称は「本学会」に統一されているか、次回イベントの日付は正確か、CTA（Call To Action）ボタンは設置されているか）をAIに学習させます。生成された文章に基づき、その文章に特化した確認項目をAIに自動で作成させ、手作業による確認漏れを防ぎ、最終品質を保証します。

【参考】

・ClaudeとChatGPTはどっちがいい？違い&特徴を6つの観点で徹底比較｜侍エンジニア
・中小企業のための 「生成AI」活用入門ガイド」｜東京商工会議所

まとめ

上記5つのステップを通じて、AIがもたらす「スピード」と、人間が提供する「専門性と信頼性」が融合し、学会のブランドイメージを支える高品質な情報発信が実現します。 AIを「支援ツール」として活用しつつも、最終的な判断と責任は事務局が持つという「主体性の堅持」こそが、AI時代における編集業務の要諦となります。
特に学会の発信物は、学術的信頼性と会員との信頼関係の双方を担保する必要があります。AIの効率性を活用しながらも、人間による価値判断、感情的共感、倫理的配慮を決して失わないことが、デジタル時代における学会事務の役割です。

【参考】

・大規模言語モデル研究開発センター｜国立情報学研究所

【AI生成文章 最終チェックリスト（事務局品質保証用）】

本Tipsで解説した5つのステップを実務に適用するための、最終チェックリストを参考に示します。各種文章（文書）発行前の品質保証にご活用ください。

項目	確認内容	参照ステップ
論理構造	記事の結論が学会の戦略的目的に合致し、論旨の飛躍がないか。	1.1
人称・主体性	「本学会」「私たち」など人称が適切に挿入され、事務局としての意図が明確か。	2.2
用語の統一	専門用語、略語、会員への敬称が、学会の統一ルールに従っているか。	2.1
ファクト確認	固有名詞、日付、数値情報は、内部資料との二重チェックを完了したか。	3.1
著作権・倫理	引用文、画像、図表の出典が明記され、投稿規定に準拠しているか。	3.2
読者フック	タイトルとリード文に「意外性」や「問いかけ」が盛り込まれ、読者視点になっているか。	4.1
視覚的整理	複雑な内容は図表化され、文章密度が高い箇所は箇条書きに整理されているか。	4.2