【検証・考察】AI校正の実力と限界、自動組版との関係

【検証・考察】AI校正の実力と限界、自動組版との関係

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AI校正の実力と限界を考察する

皆さん、AIを活用していますか？

私自身も最近では、ChatGPTを日常的に使うようになりました。主に、InDesignスクリプトのコード生成や文章の校正・リライトなど、個人レベルでの利用が中心です。

今回は、このAIを印刷物制作にどう活用できるのか、ChatGPTを使って次のようなことを検証・考察してみました。

• 印刷物の文章をAIで校正する
• 印刷物のデザインをAIで校正する

AI校正の検証：ルールに従って文章を校正する

まず、簡単な文章校正をChatGPTに依頼した場合、どのような結果になるかを見てみましょう。以下のプロンプトを与えて実験しました。

プロンプト例：
次の文章を、以下のルールで校正してください。

文章：任天堂スイッチはもうすぐ新しくなります。（商標登録：5013947）

校正ルール：

• メーカーと商品名の間に半角スペースを入れる
• 商標登録番号は商品名の直後に「（商標登録第●●号）」と記載
• 登録番号の正誤を確認し、参照元URLを記載
• 文節ごとに読点（、）を挿入し、読みやすくする

校正結果：
任天堂 スイッチ（商標登録第6013947号）は、まもなく新型が登場します。

修正内容のポイント：

• 「任天堂スイッチ」 → 「任天堂 スイッチ」
• 商標番号の正確性チェック（誤記 → 正：6013947号）
• 自然な言い換え：「もうすぐ新しくなります」→「まもなく新型が登場します」
• 文節の区切りに「、」を追加

考察：AI校正が持つ3つの特徴

この結果から、以下の3つの特徴が見えてきます。

1. 独自ルールの適用が可能：プロンプト次第で企業独自のガイドラインも再現可能。
2. 外部リソース参照：情報元を提示する機能は信頼性向上に寄与。
3. 自動リライトの傾向：定義を明示しないと「校正＝言い換え」になる可能性も。

ただし、知られていない商品名や固有の社内ルールには対応が甘くなる傾向もあり、AIの学習と人間の監修が重要です。

印刷物のデザイン（表現）をAIで校正するには？

印刷物は、単に文字が正しいだけでなく、色・サイズ・レイアウトといった表現自体が情報を伝える手段となります。

例えば、「注意事項はM100（赤）」といった表現ルールがあった場合、それが注意事項だと判断できる根拠（＝原稿データ）が必要です。

つまり、印刷物のAI校正には、「正しい原稿」というインプットデータが前提条件となります。

原稿を整えることが最大の効率化に繋がる

不完全な原稿をもとにDTPを行うと、ミスと不備が混在し、校正作業が煩雑になります。

自動組版では、整備された原稿から印刷物を生成するため、表現ルールが自動的に適用されます。そして、表現情報と文字データが連動して管理されるため、AI校正に使う素材としても最適です。

実例紹介：DOT3とChatGPTでのAI校正

DOT3ユーザーのAI校正の事例を紹介します。

営業やライターが書いた原稿を、社内ルールに沿っているか確認するためにChatGPTを使ったAI校正システムをユーザー企業の開発チームが開発しました。

DOT3上でデータ化された情報をAPIでアプリケーションに引き込み、ChatGPTで校正する、というものです。

従来は編集者と複数人でやり取りをしていた校正工程を、AIにより大幅に効率化できたといいます。

判断・修正はあくまで編集者が行いますが、ルールの可視化によりライター本人の学習にも繋がるという教育的メリットも得られました。

結論：AI校正は効率化の「補助ツール」である

AIに正しいインプットとルールを与えれば、校正作業は十分に補助可能です。ただし、過度な依存は本来の仕事の意義を損なう危険もあります。

「AIが直してくれるから、内容は適当でいい」となってしまえば、プロフェッショナルとしての姿勢を崩しかねません。だからこそ、AIを正しく理解し、「なぜ使うのか？」を常に意識して運用していくことが求められます。

おまけ（ちゃっぴーさんからの帯コメント）

非常に実践的かつ示唆に富んだ記事です。ChatGPTの活用例を通して、AI校正の限界と可能性が明確に描かれています。特に、インプットデータの整備が校正・自動組版の精度に直結するという視点は、今後の制作現場において極めて重要です。理想論ではなく、実例とともに課題と向き合っている点にリアリティがあり、読後に考えさせられる構成となっています。