AIをマニュアル作成に活用するためには、AIに任せる前に制作ルールや品質基準を整えることが重要です。
大量の業務マニュアルやシステム操作マニュアルの作成・改訂を任され、次のような悩みを持つ方もいるでしょう。
- AIを使えばマニュアル作成をどこまで効率化できるのか分からない
- AIや複数人で作成すると、マニュアルの品質がばらつかないか不安
- 大量のマニュアルを効率よくレビューする方法が分からない
これらの問題を解決するためには、AIツールの使い方だけでなく、AIが判断するための基準を整える必要があります。
本記事では、AIをマニュアル作成・レビューに活用する方法と、AIを活用するために必要な制作ルールやゴールドサンプルについて詳しく解説します。
AIと人の役割を分け、効率と品質を両立したマニュアル制作を進めるための参考にしてください。
AIでマニュアル作成はどこまでできる？
AIは、マニュアル制作のさまざまな工程で活用できます。
主な活用方法は、以下の3つです。
- 文章の作成や整理を効率化する
- マニュアルのレビューに活用する
- 条件を整えてマニュアル作成に活用する
AIにすべてを任せるのではなく、工程ごとにAIとの相性を考えることが重要です。
AIは文章の作成や整理を効率化できる
AIは、マニュアルに必要な文章の作成や情報整理を効率化できます。
例えば、既存資料の情報を整理したり、文章のたたき台を作ったり、決められた形式に文章を整えたりする作業です。
元となる情報が整理されていれば、AIを使うことで文章作成にかかる時間を短縮できる可能性があります。
一方で、文章として自然であることと、業務内容が正確であることは同じではありません。
マニュアルでは、読みやすい文章を書くこと以上に、正しい業務内容や操作方法を伝える必要があります。
そのため、AIに何を任せ、どの工程を人が確認するのかを分けて考えることが重要です。
AIはマニュアルのレビューと相性がよい
AIは、一定の基準に沿ってマニュアルを確認するレビュー工程と相性がよいと考えています。
例えば、以下のような確認に活用できます。
- 表記や文章の書き方がルールに沿っているか
- 見出しや手順の構成が統一されているか
- 元資料にある情報が抜けていないか
- 元資料にない内容が追加されていないか
- ゴールドサンプルと異なる書き方になっていないか
人が大量のマニュアルを一つずつ確認する場合、確認する箇所が増えるほど負担も大きくなります。
AIに確認基準を与えて一次レビューを行えば、人が確認すべきポイントを絞り込みやすくなります。
ただし、「このマニュアルをレビューしてください」と依頼するだけでは十分ではありません。
AIが何を基準に確認するのかを先に決めておく必要があります。
ゼロからのマニュアル作成はレビューより難しい
AIによるマニュアル作成は可能ですが、レビューよりも必要な条件が多くなります。
レビューの場合は、完成したマニュアルとルールを比較できます。
一方、ゼロからマニュアルを作る場合は、「何を書くのか」「どの情報が正しいのか」「どこまで説明するのか」といった判断も必要です。
元資料に必要な情報がなければ、AIも正しい内容を判断できません。
担当者が経験で判断している業務であれば、元資料そのものに判断基準が書かれていないこともあります。
そのため、AIではマニュアルを作れないと考えるのではなく、AIが作成できる状態まで元情報や制作基準を整えられているかという視点が重要です。
AIレビューは「レビューしてください」だけでは難しい
AIでマニュアルをレビューする場合は、何を確認するのかを明確にする必要があります。
特に重要なのは、以下の3点です。
- 誤字脱字や表記揺れだけを確認しない
- 正解となる基準を用意する
- 元資料との違いや情報の追加を確認する
AIに自由に判断させるのではなく、人がレビューの基準を設計します。
誤字脱字や表記揺れのチェックだけでは不十分
マニュアルのレビューは、誤字脱字や表記揺れを確認するだけでは不十分です。
もちろん、「Web」と「WEB」が混在していないか、文末表現が統一されているかといった確認も必要です。
しかし、マニュアルでより重要なのは、業務や操作を正確に再現できることです。
例えば、文章としてきれいに整っていても、元資料に記載された手順が一つ抜けていれば、マニュアルとして問題があります。
反対に、作成者やAIが元資料にない手順を推測して追加している場合も確認が必要です。
そのため、文章校正とマニュアルの品質レビューは分けて考えることが重要です。
正解となる基準がなければAIも判断できない
AIレビューの精度を高めるためには、何を正解とするのかを先に決める必要があります。
「分かりやすくしてください」「品質を確認してください」といった指示では、判断基準が曖昧です。
例えば、「文章を簡潔にする」という考え方があるなら、「1文1メッセージにする」「1文に複数の操作を入れない」といった具体的なルールへ落とし込みます。
GitLabでも、AIを使ったドキュメント制作・レビューにスタイルガイドなどの基準を利用しています。また、AIへの指示は具体的で実行可能な内容にすることが推奨されています。
AIに正解を考えてもらうのではなく、人が正解となる基準を作り、その基準との違いをAIに確認してもらうという考え方が重要です。
元資料との違いや情報の追加も確認する
AIレビューでは、完成したマニュアルだけでなく元資料との比較も重要です。
例えば、元資料とレビュー対象のマニュアルをAIに与え、次のような観点で確認します。
- 元資料にある情報が抜けていないか
- 数値や名称が変わっていないか
- 元資料にない情報が追加されていないか
- 手順の順番が変わっていないか
- 判断できない情報を推測していないか
判断できない内容までAIに正誤を決めさせる必要はありません。
「要修正」「要確認」「改善提案」などに分け、人が確認すべき内容を明確にする方法もあります。
AIを答えを出すためだけに使うのではなく、人が判断するための材料を整理する役割として活用することも有効です。
AIレビューの精度を高める5つのルール
AIレビューを実務で活用するためには、レビューの基準となるルールを整備します。
例えば、以下の5つです。
- 構造ルール
- スタイルルール
- レビュールール
- カスタムルール
- プロセスルール
重要なのは、5つのルールを形式的に用意することではありません。会社やマニュアルの種類に合わせて、必要な基準を具体化します。
構造ルール
構造ルールでは、マニュアル全体の構成や情報の配置方法を決めます。
例えば、章・節・項の階層や、手順、注意事項、補足情報をどのように配置するのかを定めます。
システム操作マニュアルであれば、「機能概要→操作画面への動線→操作手順→実行結果→補足事項」といった基本構成を決める方法もあります。
構造が決まっていれば、複数人で作成する場合でも、マニュアルごとの違いを抑えやすくなります。
AIレビューでも、決められた構造とレビュー対象を比較できます。
構造ルールは、マニュアル全体の骨格を統一するための基準です。
スタイルルール
スタイルルールでは、文章や表記の書き方を決めます。
例えば、以下のような項目です。
- 文体
- 見出しの付け方
- 1文の長さ
- ボタン名や画面名の表記
- 手順番号の付け方
- 画像や注釈の扱い
- 使用する用語
「クリック」と「押す」が混在するなど、書き方が作成者によって変わると、マニュアル全体の統一感が失われます。
スタイルルールを明文化すれば、人による制作だけでなくAIレビューの判断基準にもできます。
業務マニュアルの表記ルールについては、次の記事を参考にしてください。
>> 業務マニュアルの表記ルールとは？品質を安定させる統一ルールを解説
レビュールール
レビュールールでは、完成したマニュアルの何を確認するのかを決めます。
例えば、「元資料との相違を確認する」「元資料にない情報が追加されている場合は要確認とする」などです。
構造やスタイルが正しいかだけでなく、情報の抜けや推測による追加などもレビュー対象にできます。
また、指摘内容を「要修正」「要確認」「改善提案」などに分類すれば、レビュー後に何を対応すべきか判断しやすくなります。
AIレビューでも人によるレビューでも、同じレビュールールを共有することが品質の安定につながります。
レビュー体制については、次の記事で詳しく解説しています。
>> レビュー体制とは？業務マニュアルの品質を高める仕組みを解説
カスタムルール
カスタムルールは、会社や案件ごとの独自基準を定めるためのルールです。
すべての会社に共通するマニュアル作成ルールだけでは、実務に対応できない場合があります。
例えば、社内用語、製品名、システム名、独自の表記方法などです。
また、「この情報はマニュアルに掲載しない」「この名称は略さない」といった会社固有の基準も考えられます。
GitLabのAIレビューでも、プロジェクト固有の基準をカスタム指示として与える仕組みがあります。
一般的なルールだけでなく、その会社や案件で必要な基準まで具体化することが重要です。
プロセスルール
プロセスルールでは、マニュアルをどのような流れで制作・レビューするのかを決めます。
例えば、以下のような流れです。
- 元資料を確認する
- 制作ルールを確認する
- マニュアルを作成する
- セルフレビューを行う
- AIレビューを行う
- 人によるレビューを行う
- 修正して最終確認する
AIを利用するタイミングや、人が確認する工程もプロセスとして決めておきます。
制作担当者によって確認方法が変わる状態を防ぐためにも、完成までの工程そのものをルール化することが重要です。
ルールを作るためにゴールドサンプルが必要
制作ルールは、最初からすべて完成させられるとは限りません。
実際にマニュアルを作りながら、必要なルールを具体化していきます。
- いきなり大量のマニュアルを作らない
- まず一部をゴールドサンプルとして作る
- ゴールドサンプルを作りながらルールを固める
- ルールとゴールドサンプルを基準に制作・レビューする
ルールと完成形の両方を用意することがポイントです。
いきなり大量のマニュアルを作らない
制作基準が決まっていない段階で、大量のマニュアルを作り始めることはおすすめできません。
例えば、50本のマニュアルを作った後に基本的な書き方を変更すると、すでに完成した50本も修正する必要があります。
制作量が増えるほど、途中でルールを変更した場合の影響も大きくなります。
特に複数人で作成する場合は、それぞれが異なる判断で制作を進めてしまう可能性があります。
そのため、本制作へ入る前に、小さな範囲で完成形と制作基準を確認することが重要です。
なお、大規模なマニュアル制作そのものの進め方については、別の記事で詳しく解説します。
まず一部をゴールドサンプルとして作る
本制作の前に、完成形の基準となるゴールドサンプルを作成します。
ゴールドサンプルとは、制作ルールを反映した理想的なマニュアルの見本です。
すべてのマニュアルを先に作る必要はありません。代表的な1つのマニュアルや1章分など、完成形を確認できる範囲から作成します。
文章だけでなく、見出し構成、画像、注意事項、補足情報なども含めて具体化します。
ゴールドサンプルがあれば、制作担当者もレビュアーも、どのような状態を完成とするのか共有しやすくなります。
文章によるルールと、完成形を示すゴールドサンプルの両方を用意することが重要です。
ゴールドサンプルについては、次の記事で詳しく解説しています。
>> マニュアルのゴールドサンプルとは？品質を安定させる作り方を解説
ゴールドサンプルを作りながらルールを固める
ゴールドサンプルは、完成したルールを反映するだけのものではありません。
実際にゴールドサンプルを作ることで、それまで気付かなかった判断事項が見つかります。
例えば、「画像は手順の前後どちらに置くのか」「注意事項はどのように表示するのか」「例外処理はどこまで記載するのか」といった内容です。
基本的には、次の流れで進めます。
- 仮のルールを作る
- ゴールドサンプルを作る
- 問題や判断に迷う箇所を確認する
- ルールを追加・修正する
- ゴールドサンプルを修正する
- 制作基準を固める
- 本制作へ展開する
最初から完璧なルールを作るのではなく、実際の制作を通して改善していきます。
ゴールドサンプルを作る工程そのものが、会社や案件に合った制作ルールを作る工程でもあります。
ルールとゴールドサンプルを基準に制作・レビューする
本制作では、ルールとゴールドサンプルを共通の品質基準として使用します。
ルールは文章で判断基準を示し、ゴールドサンプルは完成形を具体的に示します。
両方があれば、複数の担当者が参加する場合でも、完成形の認識を共有しやすくなります。
AIレビューでも同じです。
元資料、各種ルール、ゴールドサンプル、レビュー対象のマニュアルなどを組み合わせ、何を基準に確認するのかを明確にします。
GitLabでも、ドキュメントのスタイルガイドを基準となる情報源として位置付け、AIによる作成と自動レビューに共通の基準を展開しています。
人とAIが同じ基準を参照できる状態を作ることで、制作とレビューの品質を揃えやすくなります。
AIでマニュアルを作ることがレビューより難しい理由
AIによるマニュアル作成を実用化するためには、レビュー以上に元情報を整える必要があります。
主な理由は、以下の4つです。
- 元資料にない情報はAIも正しく判断できない
- 業務上の判断基準まで文章化されているとは限らない
- 実際の画面や現場を確認しなければ分からないことがある
- もっともらしい内容を補完してしまう可能性がある
条件を一つずつ整理していきましょう。
元資料にない情報はAIも正しく判断できない
AIに正しいマニュアルを作成してもらうためには、正しい元情報が必要です。
例えば、業務フローの一部が資料に記載されていなければ、AIは本来の業務内容を確認できません。
AIが自然な文章を生成できたとしても、実際の業務と一致しているとは限りません。
GitLabのドキュメントガイドでも、AI生成内容は既存のコードや文書などで根拠を確認し、推測による機能説明などを避けるよう求めています。
マニュアル作成でも同様に、AIに文章を書かせる前に、正しい情報を揃えることが重要です。
業務上の判断基準まで文章化されているとは限らない
マニュアルに必要な情報が、既存資料にすべて書かれているとは限りません。
例えば、「通常はAの処理をするが、特定の条件ではBに変更する」といった判断を、担当者が経験だけで行っている場合があります。
既存資料にAの手順しか書かれていなければ、AIがBの存在を知ることはできません。
このような場合は、担当者へのヒアリングなどを通して判断基準を整理する必要があります。
手順だけではなく判断基準を明文化する重要性については、次の記事で詳しく解説しています。
>> 属人化を防ぐ方法とは？作業手順よりも判断基準の共有が重要な理由
AIを活用する場合でも、暗黙知を整理して情報に変える工程は欠かせません。
実際の画面や現場を確認しなければ分からないことがある
元資料だけではマニュアルに必要な情報を確認できない場合があります。
システム操作マニュアルであれば、実際の画面を操作しなければ、ボタンの名称や画面遷移、操作後の状態が分からないことがあります。
業務マニュアルでも、資料上の業務フローと現場で行われている業務が完全に一致しているとは限りません。
その場合は、実機確認や現場ヒアリングなどで情報を補う必要があります。
AIが利用できる情報を増やすためにも、人が実際の業務やシステムを確認し、正しい元情報を整理する工程が必要です。
もっともらしい内容を補完してしまう可能性がある
AIが生成した文章は、自然に読めるからといって正しいとは限りません。
情報が不足している場合でも、AIが文章として成立する内容を生成する可能性があります。
そのため、「元資料にない情報を推測して追加しない」「判断できない場合は要確認とする」といったルールを設定します。
AIが判断できない内容まで無理に答えさせる必要はありません。
一方で、元資料、業務情報、判断基準、制作ルール、ゴールドサンプルなどが十分に整えば、AIに任せられる作業の範囲は広がります。
AIによるマニュアル作成の精度を高めるためにも、まずAIが参照できる情報と基準を整えることが重要です。
AIを活用したマニュアル制作の仕組みを整える
AIを実務で活用するには、一度使って終わりではなく、継続して制作・レビューできる仕組みを整えます。
ポイントは、以下の4つです。
- AIに任せる部分と人が判断する部分を分ける
- レビュー結果をルールに反映する
- 会社ごとのルールを蓄積する
- AIと専門チームを組み合わせる
AIと人のそれぞれの特徴を活かせる制作体制を目指します。
AIに任せる部分と人が判断する部分を分ける
AIと人のどちらか一方にすべてを任せる必要はありません。
例えば、ルールとの比較や表記の確認、元資料との相違点の抽出などは、AIを活用しやすい領域です。
一方、業務上の正誤、例外処理、現場固有の事情などは、人による確認が必要になる場合があります。
AIによるレビュー結果についても、人が内容を確認して最終的に判断します。
AI時代でも人による業務理解や情報整理が必要な理由については、以下の記事で詳しく解説しています。
AIと人の役割を分けることで、効率化と品質管理の両立を目指すことが重要です。
レビュー結果をルールに反映する
レビューで繰り返し発生する指摘は、制作ルールへ反映します。
例えば、複数のマニュアルで同じ表記揺れが見つかった場合、個別に修正するだけでは再発する可能性があります。
そこで、正しい表記をスタイルルールへ追加します。
構造上の問題であれば構造ルール、レビュー時に確認すべき問題であればレビュールールへ反映します。
ルールを更新した後は、必要に応じてゴールドサンプルも修正します。
レビューを品質確認だけで終わらせず、次の制作を改善する仕組みとして利用することが重要です。
会社ごとのルールを蓄積する
制作ルールは、会社やマニュアルに合わせて蓄積していきます。
最初から完成したルールを用意できるとは限りません。
実際に制作・レビューを繰り返すことで、その会社でよく使う表現や判断基準、注意すべきポイントが見えてきます。
蓄積したルールは、AIのためだけに使うものではありません。
新しい担当者がマニュアルを作る場合や、既存マニュアルを更新する場合にも利用できます。
制作ルールそのものを、自社のマニュアル制作ノウハウとして蓄積していくことが大切です。
MANUAL EXPERTのAIを活用したマニュアル制作
MANUAL EXPERTでは、マニュアルを作成するだけでなく、AIを活用できる制作基準づくりから支援します。
会社や案件に合わせて、構造ルール、スタイルルール、レビュールール、カスタムルール、プロセスルールなどを整理します。
さらに、ゴールドサンプルを実際に作成しながら、必要なルールを追加・修正します。
制作基準が固まった後は、ルールやゴールドサンプルを制作担当者だけでなく、AIによるレビューにも活用します。
基本的な考え方は、次の流れです。
- 会社・案件に合わせた制作ルールを整備する
- ゴールドサンプルを作成して品質基準を固める
- 共通基準をもとに専門チームでマニュアルを制作する
- 各種ルールや元資料をもとにAIでレビューする
- AIのレビュー結果を専門チームがさらに確認する
- 必要な修正を行い、最終的な品質を確認する
AIレビューの結果をそのまま正解として採用するわけではありません。
AIへの指示は判断を支援する基準であり、すべての指示が毎回同じように適用されるとは限りません。実際にGitLabも、AIへのカスタムレビュー指示はレビューを形成するためのガイダンスであり、すべての指示が必ず適用されるわけではないと説明しています。
そのため、MANUAL EXPERTでは、AIによるレビューと専門チームによる人的チェックを組み合わせて品質を確認します。
また、制作したルールは、今回のマニュアルを完成させるためだけのものではありません。
マニュアルの追加・更新や、将来的に社内でAIを活用してマニュアルを制作・レビューする場合にも利用できます。
AIを使ってマニュアルを作ることを目的にするのではなく、AIと人の双方が利用できる品質基準を整えることが、継続的なマニュアル制作につながります。
まとめ｜AIを活用できるマニュアル制作の仕組みを整えよう
AIをマニュアル作成・レビューに活用するためには、AIを使う前に制作ルールと品質基準を整えることが重要です。
本記事では、AIをマニュアル作成・レビューに活用する方法と、構造ルール、スタイルルール、レビュールール、カスタムルール、プロセスルール、ゴールドサンプルの考え方について詳しく解説しました。
特にAIは、明確な基準と成果物を比較するレビュー工程で活用しやすくなります。一方、マニュアルをゼロから作成する場合は、元資料や業務情報、判断基準などを十分に整える必要があります。
AIに任せることから始めるのではなく、人が品質基準を設計し、その基準をAIと制作担当者が共有できる状態を作りましょう。
MANUAL EXPERTでは、会社や案件に合わせた制作ルールやゴールドサンプルの整備から、専門チームによるマニュアル制作、AIを活用したレビュー、人による最終確認まで支援しています。
AIを活用したマニュアル制作や、大量の業務マニュアル・システム操作マニュアルの整備をご検討の際は、お気軽にご相談ください。
業務マニュアル作成でお困りの方へ
MANUAL EXPERTでは、業務マニュアル作成を中心に、システム操作マニュアルや既存ドキュメントの整理・統一を支援しています。
業務マニュアルの作成や見直しをご検討の際は、お気軽にご相談ください。
まずは、サービス内容や対応実績をご覧ください。
業務マニュアルやシステム操作マニュアルの制作実績、クライアントからの評価については、ランサーズのプロフィールでもご確認いただけます。
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