この記事はどうやって作られているか
このサイトの記事制作には、AI（大規模言語モデル）を使っています。隠す理由がないので、どう使っているかを書いておきます。
筆者はAIサービスに月5万円ほど支払っており、日常的な開発と調査の中心に据えています。そのうえで言うと、AIに書かせただけの記事は読む価値がありません。使い込むほどそれが分かります。ここでは、価値のある部分をどう人が担保しているかを説明します。
Googleは生成AIコンテンツに関するガイダンスで、AIの使用そのものを問題視していません。問題になるのは「ユーザーに価値を追加せずに多くのページを生成すること」です。その線をどう守っているかを説明します。
工程
1. ネタを集める（自動）
Hackaday、Make:、Hackster、Adafruit、Reddit、海外メイカーのYouTubeチャンネル、Hacker News から、新しいプロジェクトを自動で収集しています。物理的なものづくりに関係しないもの、まとめ記事、製品広告は機械的に除外しています。
2. 何を書くかを決める（人が判断）
集まった候補のうち、次のいずれかを満たすものだけを記事にします。
- 仕組みを説明できる — 機構・熱・材料・回路・制御のどれかで、元記事より踏み込める
- 国内事情を足せる — 法規制、部品の入手性、価格差、日本での代替品
- 読者の次の行動につながる — 自分でやってみたいと思ったときに必要な物が示せる
3つとも満たさないものは、面白くても書きません。翻訳紹介にしかならないからです。
3. 事実を確認する
元のプロジェクトのページ、公式ドキュメント、メーカーの技術資料に当たって、数値と仕様を確認します。二次情報のまとめサイトの記述は、一次情報で裏が取れない限り採用しません。
記事中の数値には出典を付け、事実と推測を分けて書いています。「〜と報告されている」と「〜だと考えられる」は別のことです。
4. 書く（AIを使用）
確認した事実と、説明すべき原理をもとに、AIを使って文章を構成しています。AIが得意なのは、確認済みの材料を読みやすい順序に並べることです。逆に、材料が無いところから書かせると、それらしいだけの文章になります。だから工程の重心は3（事実確認）に置いています。
次の部分は、AIに任せず人が決めています。
- 何を取り上げるか
- どの原理で説明するか、その説明が正しいか
- 日本の法規制や入手性について何を書くか
- 製品を勧めるかどうか、どこまで断定するか
5. 図を描く
記事の図解はすべて自作です。他所の画像は転載していません。AIに文章を書かせても、仕組みを図にするには理解が要ります。図が描けない記事は、理解が足りていないということなので書き直します。
6. 公開前に点検する
公開前に、次を機械的に検査しています。
- 記事種別（実測／解説／紹介）が明示されているか
- 実測していないのに実体験を装う表現がないか
- オリジナルの図版があるか
- 出典が付いているか
- 見出しが煽っていないか
そのうえで、公開するかどうかは人が読んで判断しています。機械の検査を通ることは必要条件であって、十分条件ではありません。
やらないこと
- 元記事の翻訳転載。事実だけを引き、解説は自分で書きます
- 触っていないものを触ったように書くこと。実測していない記事で「使ってみた」とは書きません
- 検索順位のためだけの記事量産。1日に大量公開することはしません
- 報酬額を理由にした製品の推薦。記事の内容に沿わない商品リンクは置きません
間違いがあったら
事実誤認の指摘は歓迎します。確認のうえ訂正し、訂正した事実を記事に残します。黙って書き換えることはしません。
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