AIの「問題なし」、結局読み直してない？ AI校正Shodoの清原さんに聞く、根拠を並べるAI

書いた文章をChatGPTやClaudeに貼りつけて、「誤字はない？」と聞く。返ってくるのは「大きな問題は見当たりません」。

……で、そのあと結局、もう一度自分で読み直していませんか。

私はしています。AIが「大丈夫」と言っても、どこを確かめて大丈夫と言ったのかが分からない。だから最後は、自分の目で見るしかないんですよね。

ブログの誤字なら、それでもまだ何とかなります。では、1文字の違いが損害になる印刷物ではどうでしょう。

たとえば、通販のカタログです。何百もの商品の値段や品番を、Excelの商品の一覧（商品マスター）と1つずつ見比べる。自治体の広報誌なら、何十ページもの文章を、表記のルールに沿って通しで読む。印刷して配ってしまえば、もう直せません。この「見比べる」「通して読む」仕事は、今も人の目に頼るところが大きいんです。

AIは、この確かめる仕事をどこまで引き受けられるのか。そして、人には何を残すべきなのか。

この問いに、日本語の校正の現場から取り組んでいるのが、埼玉県朝霞市の株式会社ゼンプロダクツです。

そして今回、Shodoを自らプログラムを書いて作ってきた代表の清原弘貴さんに、直接お話を伺えることになりました！

清原さんの答えの芯は、AIの賢さより「人がもう一度確かめなくて済むか」にありました。

• AIの「OK」に、根拠を並べる
  紙面の値と商品マスターの値を2列で並べ、どこが一致し、どこが違うかを見せる。人がExcelを開いて確かめ直す必要がなくなります。
• 決めきれないことは、AIが聞き返す
  略し方や表記のルールは、会社や業界でばらばらです。人にも判断できない箇所は「どっちですか？」と尋ね、決まったルールはチームでそろえて使えるようにしています。
• 楽しいところは、人に残す
  取材、企画、デザインのような表現の仕事に人が集中できるように、AIには「目で見比べる」確認を任せる。それが清原さんの出発点です。

WHO IS

清原 弘貴Hiroki Kiyohara

株式会社ゼンプロダクツ代表取締役社長

「AIには、だるいチェックをやってほしい。楽しいところは奪わないで、というのが本音です」── 清原 弘貴（本記事の取材より）

1. 14歳プログラミングを始めるフリーゲームやゲーム作りに憧れて高専へ進み、プログラミングに没頭する
2. 卒業後Pythonの開発会社へ当時はまだ珍しかったPythonで受託開発に携わる。Pythonのオンライン学習サービス「PyQ」を企画・開発
3. 2017〜2020年Pythonの本を共著で3冊『Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版』『自走プログラマー』など。Djangoの国内カンファレンス「DjangoCongress JP」の代表も務める
4. NOWゼンプロダクツ 代表取締役社長2020年8月に埼玉県朝霞市で創業。AI校正「Shodo」と、印刷物向けの「Shodoプリント」を自ら開発する

よろしくお願いします。もともとプログラミングが大好きで、ものづくりをしていました。卒業研究でも、AIを使ったプロダクトを作っています。

そのあと、プログラミング言語のPythonを使う受託開発の会社に入って、修行させてもらいました。当時のPythonは、すごくマイナーな言語だったんですよ。それがいつのまにか、知らない人のいない言語になってしまった。私はずっとPythonなので、勝ち馬に乗り続けているだけかもしれません笑

その会社で、Pythonの学習サービスの立ち上げをやりまして、それがしっかり当たったんです。事業はチームのメンバーにお願いして、私は独立しました。

前の会社で、広報やマーケティングを回していたときに感じたんです。内容を考えたり、お客さんのことを考えたりする以外の時間が、すごく多いんじゃないかと。

たとえば、今こうして取材していただいている時間は、すごく大事な時間ですよね。でも、そのあとの構成を整えたり、共有したりする時間は、大変なわりに、取材の大事な素材の部分ではない。

そのころ、趣味で校正のツールを作っていたんです。それをもとに起業して、校正のサービスとして出したのがShodoです。それを印刷向けに特化させたのが、新しいプロダクトのShodoプリントですね。

印刷物を作るとき、取材をしたり、お客さんが読みたいことは何だろうと企画したり、カタログのデザインをしたり。そこはすごく大事だと思うんです。

でも、デザインの中に入った情報が、本当に元のデータ（マスター）と一致しているかを目で見る作業は、正直、人間がやる必要はないんじゃないかと。それをAIにやらせちゃおう、というのがShodoプリントです。

表現している人たちも、表現じゃない仕事が多くないか。そこが出発点なんです。今の時代、逆にAIが表現の仕事のほうを取ってきちゃっているのは、私はよくないと思っていて。人間は表現や取材、お客さんと会って話すことに注力して、目視のチェックをなくせるようにしたい。それが根っこにある気持ちです。

いちばん変わったと感じるのは、Webの業界ではない現場の方も、焦りというか、本当に必要なものとしてAIのプロダクトを見ていることです。

たとえば、市区町村の広報の方。すごく少ない人数か、担当が1人だけの「一人広報」になっていて、広報誌を自分だけで作るのはもう無理じゃないか、という状況になっている。

これは、AIを試してみたいという話より、人口の変化や人件費のほうが大きいと思うんです。AIとは関係のないところで苦しくなっていたところに、AIが来てくれて、むしろ良かった。これで解決できます、という面が大きいんじゃないかと。

カタログを作っている方ですね。カタログを定期的に出す中で、チェックの時間がすごくかかってしまう。

一人広報の方だと、誰に見てもらえばいいのか分からない、という悩みもあります。チェックの仕事ばかりで、何を伝えたいのかも分からなくなってしまう。それはよくないよね、というところは、自分の中でかなり解決したいと思っています。

そこがまさに大事なところです。チャットAIに任せると、OKを出したときに、その根拠がはっきりしないことが多いんです。指摘をもらっても、結局は元のテキストに戻って、人間がもう一度見ないといけない。

Shodoプリントでカタログを確かめる場合は、紙面の商品とExcelの商品マスターを結びつけて、2列できちんと並べて表示します。これは正しいですよ、とマスターとの突き合わせの根拠まで出すので、人間がもう一度見に行く必要がないんですね。

画像と文章の食い違いも見つけます。たとえば、半袖シャツの説明なのに、写真は長袖になっている。そういうものも、ここのテキストがこうだから、と根拠つきで示します。

それから、何百ページもある資料をチャットAIに入れても、指摘はたぶん10個ぐらいしか返ってきません。Shodoプリントは、1ページ1ページ、すべてを見るように作っています。

そうです、そうです。その危うさに、みんなが気づき始めていますよね。

校正や校閲の現場は、とても厳密な世界です。だから、根拠をはっきり出して突き合わせる作業にAIを使っています。いちいちExcelを開いて参照しなくても、「OKです。なぜならば」と、両方が並んで出てくる。AIのプロダクトとして違いを出すのは、そういうところだと思います。

マスターを強く参照させるのが一つです。もう一つが、PDFの中身ですね。人間が目で見ているPDFも、データの構造としては、内側は結構汚いものなんですよ。文字の場所や座標が、見かけほどきれいに並んでいるわけでは全然ない。

なので、紙面の情報の解析、縦書きと横書きの解析、画像のレイアウトの解析も、AIでやっています。PDFを入れたらなんとなく返ってくる、ではなくて、いくつものAIの処理を組み合わせて、AIエージェントに一段ずつ順番にやらせている。だから精度が出るんです。

ありますよね。結局、PDFってそういう世界なんです。PDFに入っているのは、文字とその位置の情報くらいで、どこからどこまでが1つの段落か、どの順番で読むかという情報は、ほとんど入っていません。

たとえば2段組みの論文をそのまま取り出すと、左右の段の文字が交互に混ざって、「1すはを.失高、るはう齢自こじ……」のような文字列になってしまう。これでは、正しい文に誤りの指摘が出たり、逆に本当の誤りを見落としたりします。

Shodoのほうでも、PDFの校正に、ページの見た目からAIで段落と読み順を認識する解析を入れました。縦書きの小説や2段組みの論文、契約書など5つのPDFで比べると、文を正しく読み取れた割合が68.8%から98.9%に上がっています。文字そのものはPDFに埋め込まれた文字を使うので、AIの読み間違いで字が変わることはありません。逆に言うと、この読み取りの部分も、私たちの売りの一つですね。

その通りですね。商品マスターと言っても、縦の列にきれいに並んでいるのか、シートごとに分かれているのか、それこそ方眼紙のように書かれているのか、いろいろあります。それも、AIが「こういうパターンだな」と認識して読むようにしています。

全体として、AIに読ませてどういう結果が出るか、ではないんです。AIを使って、どうプロダクトにしていくかを頑張っている、という感じですね。

そこは非常に難しいです。もはや人間ですら判断できないところもあるので、そういうときは「どっちなんだい？」とAIが聞いてくれるようにしています。

たとえば、PDFでは紙面の都合で略しているのに、マスターでは長々と書いてある。「〇〇ほか」で略されている。1対1でデータを見比べるだけではできないところを、AIに判断させているのが大きいですね。

よく言われるんですよ。PDFがマスターから作られているなら、そもそもチェックはいらないんじゃないかと。でも実際の紙面は、デザインのソフトで、紙面の幅やデザインの都合に合わせて作ります。マスターのとおりになっているわけがない。だから、もう一度ちゃんと突き合わせることが大事なんです。

それと、AIで柔軟に対応するだけでなく、かっちりしたルールを決めることもできます。お客さんからいただいた表記のルールブックを読み込んで、ルールに落とし込むこともできる。そうすると、曖昧さのない世界で「こっちの書き方だよ」と運用できるようになって、チームの品質や、ブランドを守ることにもつながります。そこは、チャットAIではできない領域だと思っています。

まさにその通りです。AIでどうプロダクトを作るか、皆さん結構悩んでいると思うんですよ。プロダクトにしたところで、すぐAIの側に取り込まれたら意味がないじゃないか、と。

でも、AIでコードを書く道具を見ても、あれはAIそのままの動きではないと私は思うんです。いろいろなスキルがあって、プログラム的なところもうまく組み合わせて、ものすごくうまく動くように作ってある。ただのLLM（大規模言語モデル）があればできてしまう、というものではないんですよね。私たちも、そういう観点で作らないといけない。

まあ、いつ淘汰されるかは、やっぱり分からないです。だからこそ、どこをやるのかが重要だと思っています。

それは非常にあります。というより、いちばんチャレンジングなところだと思っています。

AIのプロダクトで、たとえば「ここに入力できますよ」というチャット欄だけを置いたとすると、多くの人には「じゃあ、何て入力すればいいんだろう？」が伝わりにくい。とくに、契約したい人と、実際に中で使う人は全然違いますから。どれだけ使いやすいかを、私たちはすごく重視しています。

最近は、MCP（AIと外部の道具をつなぐ仕組み）で連携して、手元のClaudeから使えばいい、という方向もありますよね。私もすごいと思うんですが、それができる人は意外と少ないんです。導入しましょうとなったときに、チームの15人に使い方を説明して、毎日使ってもらえるか。導入を決めた人が説明しきれるのか、という話になってしまう。

スタートアップや先進的なマーケティングのチームなら回せると思うんです。でも私が関心があるのは、最先端を追いかけていない人にも、AIの恩恵を受けられるようにすること。悩みそのものをなくしたいので、Shodoプリントも、PDFを入れて「開始」を押せば終わり、というところまで簡単にしたいんです。

説明会の開催は、いつでもお受けしています。無料で、私が立ちます。そこでご質問やご要望をいただければ、すぐに私が開発に反映できるようにしているので、むしろそこはすごく大切にしています。

ネット上には、新しいWebアプリが1日でできた、という話がいくらでもありますよね。でも、それが本当にたくさん売れている現場を、私は見たことがないんですよ。何が違うのかというと、できたあとに使っていってもらうことが、いちばん難しい。

作れるようになったんだから、この1年で起業の数が10倍になった、というニュースがあってもおかしくない。でも、聞いたことがないですよね。人に使ってもらうのは、いつの時代も大変なんです。

メディアも同じだと思います。記事を書けるようになった、構成ができるようになったといっても、取材をする部分や、情報を見極める部分、いい企画を出す部分は変わらない。そこがだめなら、記事をいくら書いてもだめなので。

お問い合わせは、私が全件見て、全件対応しています。怒られている部分も、お褒めいただく部分も含めて、すべてです。

負荷はかなり高いので、なんとかしたいとは思っているんですけどね。でも、お客さんの問い合わせには、フィルタリングしたら見えなくなるような、ちょっとした口調や、ビックリマークの数みたいなものがあるんですよ。それで受け取れる情報の量が、だいぶ変わってくる。効率化はしたいですが、そこは大事にしたいですね。

私の中では、時間を短くすることを大きく考えていたんです。効率よく回していこう、と。

でも、お客さん対応の中でShodoを使ってくださる方がいて、たとえば謝罪文のような、誤りがあってはいけない文章をチェックしてくれると、安心感がだいぶ違う、と。自分ひとりでやっていると、二重、三重にチェックしても、この言い方でいいのかな、と不安になる。気持ちの面で安心できたという声をいただいたときは、こういう観点も大事なんだと思いました。

Shodoから Shodoプリントが生まれたのも、紙面の悩みは、テキストの校正とはまた全然違うと分かったからです。商品のマッチングもそうですし、ただの文字列を見て直せばいい世界だけではない。校正・校閲って、思っている以上にめちゃくちゃ広い世界なんですよね。

人間のチェックも、私はもちろん大事だと思っています。人はさっと見ているようで、ものすごくいろいろな知識を動員して見ている。その負荷はなるべく下げたいですが、人間のチェックにしかできないところは絶対にあります。

だからこそ、校正・校閲の会社の方にこそ、Shodoプリントを使っていただきたいんです。校正者の長年の経験で培った目は、代えがきくものではありません。機械的にできる部分はAIに任せて、校正者の目の部分をどんどん回していく。そこを、もっと売りにしていただけたらいいなと思っています。

もっと大きく捉えると、会社の情報や過去のテキストを全部AIに学習させておけば、すべての広報物や媒体を勝手にチェックする、というふうにしたいんです。

今はテキストの校正、印刷物の校正と、個別に分かれています。でも理想は、会社のページや会社のドキュメントを設定すれば、全部を洗いざらい勝手に読み込んで、勝手にルールにまとめて、勝手に仕様書にまとめる。それをもとに、CSRの報告書だろうが、会社の広報誌だろうが、そのブランドのすべてに対してチェックをかける。

テキストや画像も含めた、情報としてのブランドの正しさを、すべて保証したい。Shodoプリントは、その第一歩だと思っていただけたらうれしいです。そう考えると、チャットAIにできるわけがないじゃないですか。だから、AIのプロダクトが頑張らないといけないんです。

かなり聞かれます。AIに学習されないか、海外のサーバーで大丈夫か、というのは確実にあります。もちろん、絶対に対応すべき点だと思っています。

Shodoプリントは、AIも含めて国内のサーバーでしか動かしていません。お客さんのデータで学習することも、一切しません。最適化するとしても、そのお客さんの中だけです。チャットAIに放り込んで困った、ということが絶対にないようにしたいですね。

AIのモデルは、いくつかを組み合わせて使っています。以前は、BERTという言語モデルを自分たちでファインチューニング（追加で学習させて調整すること）して、AWSのAI専用チップのサーバーで動かしたりもしていました。ハイパーパラメーターを調整するツールのダッシュボードを見ながら、ここで学習の誤差がこうなったか、とめちゃくちゃやっていたんです。

ファインチューニング、すごく得意だったんですよ。でも最近のLLMは、もうそういう世界じゃなくなってしまった。その知識をあまり活かせないのは、ちょっと悲しいですね笑

私はかなりポジティブに捉えているほうです。

エンジニアの仕事は大丈夫かしら、という話はすごくありますよね。Claudeが一瞬でコードを作ってくるのを見ると。私も、14歳ぐらいからやっていて、プログラミング歴20年みたいなレベルなんです。めちゃくちゃプログラミングをやって、本も出した人間が言うんですけど、ポジティブには捉えています。……捉えようとしているのかも。

悲しみはありますよ。20年費やしたものが、という悲しみは。でも、今までのは助走だったと思えばいい。自分たちが学んできた知識や経験を生かして、より多くの問題を解決できると思えば、むしろポジティブに捉えられるんじゃないかと。

今のAIでも、指示やコンテキストによっては、どれだけ賢くなっても「それは悪手じゃないか」というところがありますよね。漫画の『HUNTER×HUNTER』でいえばネテロ会長みたいなもので、こっちは経験を生かして戦う。まあ、最後は負けるんですけど笑 まだギリギリ大丈夫なので、時間を稼ぎつつ、より大きなところを見られるようになったほうがいいと思います。

本音は、マジで半々です。かっこいいことを言わないでおこうと頑張っているんですけど笑 「わあ、解決できた、やった」と「わあ、解決できちゃった……」が、本当に同時に来ている。これは皆さん、同じ感想だと思います。

イラストレーターも、作曲家も、映像の制作者も、ライターも。すべての制作者が、そう思っているかもしれないですね。

たまに思うんですよ。AIに対してこの気持ちが湧くのは、ただの老化なのでは？と。昔の人が新しいものに「何だそれ」と言っていたのと同じで、それの強烈版なのかもしれない。自分の老いの成分は除外できないので、気にしすぎないようにしています。時代は変わる、とボブ・ディランも歌っていますしね。

AIの情報ばかりの時代で、エンジニアどうしで話しても、みんなこの話題になるんですけど、あまり気にしすぎないのも大事なんじゃないかと。なので、皆さん大丈夫ですよ。そんなにつらい思いをすることはない、という福音として受け取っています笑 自分に言い聞かせているみたいですけど。

出版業界の縮小や雑誌の縮小は、もう何十回も聞いている話だと思うんです。データとしても出ていますし。

でも、情報をデザインのある形にまとめて、ただのテキストではなく、PDFや紙にして人に出す。それは本当になくならないと思っています。カタログを見るのって、楽しいじゃないですか。購買につながるからでもありますけど、ある種のアート性というか、楽しみの部分が大事なんだと思います。

動画もそうですよね。情報を見るだけなら、テキストのインタビュー記事のほうが圧倒的に速いのに、なぜかみんなポッドキャストや動画で見たがる。それは、楽しいからだと思うんです。

業界の規模がどうなるかを予想する占いは、私は苦手なんですよ。でも、自分の表現を入れ込みたいという人間の欲は、あまりなくならないんじゃないかと思います。

AIが嫌われるのは、人の琴線に触れないからだと思うんです。自分たちが心に訴えかけてきたものを、踏みにじられるように感じるから、人が嫌がるんじゃないかと。

だから、AI時代こそ、そこは大事にしたい。それなのに、AIがなぜか画像生成のほうに来て、「いや、お前はそっちじゃないだろう」という気持ちも、すごくよく分かるんです。

私が校正を頑張りたいのは、そういうモチベーションなんです。「作りましたよ」じゃなくて、チェック。だるいところをAIがやって、楽しいところは奪わないで、と。

あ、それいいですね！ 今の、私の琴線に触れました。タイトル、出ましたね笑

そういうことをしたいんです、私たちは。小笠原さんも、映像や対談の動画を作る中で、楽しみの部分を大事にされていると思うんです。だからこそ、正しさを保証する部分は、AIにやらせたい。話が一周しましたけど、それが私の考えです。

AIを仕事に入れるとき、つい「どれだけ正しく答えるか」を比べたくなります。でも、エルテスの調査で、AIの間違いに気づいた人の多くは自分で確かめ直していました。正解率が高くても、人が毎回Excelや原稿を開き直すなら、仕事の時間はほとんど減りません。

Shodoプリントは、紙面とマスターの値を2列で並べ、どの記載と照合したかまで返します。確信の低い箇所は隠さず「要確認」にして、レポートに載せるのは校正者が採用した指摘だけ。AIは拾い上げに徹し、決めるのは人です。

AIの道具を選ぶとき、作るときに見るべきなのは、人がもう一度見に行く回数をどれだけ減らせるかだと思います。エンジニアなら、答えの横に、照合した元のデータを並べる画面を最初に設計する。それだけで、同じAIでも使われ方が変わるはずです。

清原さんが「この1年で起業の数が10倍になったニュースは聞かない」と話していたのが気になって、確かめてみました。東京商工リサーチの集計では、2025年に全国で生まれた新しい会社は15万7,011社。過去最多ですが、前の年からの増え方は1.9%でした。AIでものを作る速さは何倍にもなったのに、会社の数はほとんど変わっていません。

差がつくのは、できたあとです。チームの15人が毎日使えるか。導入を決めた人が説明しきれるか。だから清原さんは、PDFを入れて「開始」を押すだけの画面にこだわり、無料の説明会に自ら立ち、問い合わせを全件読む。ビックリマークの数まで受け取ろうとしています。

DATA TIMESが以前読んだ、AIを現場に入れるエンジニア「FDE」の求人でも、求められていたのは「使われるまで作り切る人」でした。代表自らがその役を担う姿は、AIの会社がいちばん人手をかけるべき場所がどこかを示しているように見えます。

AIが嫌われるのは、人の琴線に触れないから。清原さんのこの言葉は、AIの使い道の順番を考えるときの物差しになると思います。

文章を書く、絵を描く、企画を練る。人が楽しいと感じる仕事からAIに渡すと、受け取る側も作る側も、どこか寂しくなる。逆に、目で見比べる、何百ページを通して読む、ルールに合っているかを確かめる。そういう「だるいところ」から渡すと、人は浮いた時間を表現に回せます。

広報やカタログの仕事をしている人なら、自分の1週間のうち、ただ「見比べている」時間がどれだけあるかを一度数えてみる。エンジニアなら、AIに作らせる機能より、人の確認を肩代わりする機能から考えてみる。学生やクリエイターなら、自分がいちばん楽しいと感じる工程を、AIに渡さず握っておく。楽しいところを奪わないAIの助け方は、使う側の私たちが、どこから渡すかを決めることから始まるのだと思います。