テクニカル ライティングにおける AI の活用
AI の影響は各分野に波及しており、テクニカル ライティングも例外ではありません。基本的なスペルチェッカーから洗練されたコンテンツ最適化エンジンまで、私たちは長い道のりを歩んできましたが、ライティングに対するアプローチに変革の兆しが見えています。
最近注目を集めているのは、ChatGPT に代表される生成 AI です。Grammarly や QuillBot などのツールはすでに幅広く利用されていますが、ChatGPT はライティング プロセスを合理化し、充実させる機能を提供することで、さらなる進化をもたらします。
日常生活への生成 AI の統合が進む中、テクニカル ライターとして、どのようにしたらこの新しいツールをコンテンツ作成の効率化に役立てることができるのでしょうか?
MadCap Central の AI Assist 機能は、情報アーキテクチャと生成 AI の画期的な融合であり、テクニカル ライティングに革命をもたらします。この新機能は、テクニカル ライターがクラウドベースの MadCap Central プラットフォーム内で ChatGPT を直接使用できるようにし、企業ポリシーに準拠しながら、テクニカル コンテンツの作成と配信を効率化します。
初期バージョンでは、Central のインターフェイスに ChatGPT が統合され、安全性と生産性を高めるための取り組みが引き続き行われています。次の目標の 1 つは、ツールがインターネット ネットワークに組織の IP を送信しないように、組織の内部コンテンツで LLM を訓練できるようにすることです。
人的要因
テクニカル ライティングにおける AI の必要性
今日のテクニカル ライターは、厳しいスケジュール、複雑な主題、絶え間ない技術進歩など、さまざまな課題に直面しています。このような厳しい環境において、AI は単なる拡張機能ではなく、強固なテクニカル ライティング戦略に不可欠な要素になりつつあります。
進化するテクニカル ライターの役割
ChatGPT のような AI ツールは、ライターの仕事を奪うのではなく、彼らの能力を増幅させ、より戦略的で知的負荷の高い仕事に取り組めるようにします。
バランスが重要
自動化と人間の創意工夫を調和させることが重要です。AI は反復的で時間のかかるタスクの処理に秀でていますが、熟練したライターのニュアンス理解や文脈洞察は、依然としてかけがえのないものです。
コンテンツ戦略を戦術的に実現
AI は単なる啓蒙的な概念ではなく、コンテンツ戦略の戦術的な実現手段です。たとえば、機械学習アルゴリズムは、コンテンツ リポジトリをふるいにかけてパターンやテーマ要素を特定し、情報アーキテクチャを合理化できます。
500 を超える PDF 形式の技術文書を想像してみてください。重複や冗長なコンテンツを手作業で特定するのは途方もない作業ですが、AI がこれらのドキュメントをスキャンし、重複や類似のセクションにフラグを立てることで、作業時間を軽減して一貫性を確保できます。
情報の識別と分類
コンテンツは単なる段落や画像ではなく、メタ データや分類法などのさまざまな属性を持つ資産です。AI は、この非構造化データを分類し、入力し、検索可能または再利用可能にする手助けをします。
たとえば、カスタマー サポート データベースに多数の記事があるとします。AI は各記事を自動的に分析し、それがどの製品に関連し、どのような問題を解決し、どのような読者を対象としているかを判断し、適切なタグ付けを行うことができます。これは、特に CCMS のようなダイナミックな環境において、検索性と実用性を劇的に向上します。
別の使用例として、コンテンツ管理システム内のすべての「タスク トピック」を特定できます。構造化されたライティングでは、タスク、コンセプト、リファレンス、用語集など、さまざまなタイプのコンテンツを識別し、DITA XML モデルのタイプに従って分類する必要があります。AI を使用してナレッジベースを精査し、誤入力された情報を特定して修正することは、大きな変革をもたらします。これらの情報タイプを正しく識別し、タグ付けすることで、コンテンツをより有効に活用できます。メタ データを追加して、コンテンツをより適切にパーソナライズし、改善点を特定し、コンテンツを効率良く管理することが可能です。
現在どのような種類のコンテンツがあるのかを理解し、ドキュメントに不足している情報タイプを補足できるため、コンテンツ戦略の作成と修正が容易になります。
ナレッジベースを動的に保つ
ナレッジベースは静的ではありません。静的である場合は、進化させるための取り組みを開始する必要があります。AI はデータを継続的にスキャンし、更新を提案したり、ギャップを特定できます。
AI は常に監視し、記事をスキャンして古い情報やリンクの欠落がないかを確認し、必要な更新について警告します。これにより、ナレッジベースを正確かつ最新の状態に保ち、ユーザーの信頼を高めることが可能です。
他の品質管理システムやナレッジベースと連携することで、AI はエンジニアリングの変更要求、規制の変更、または既存要件の変更により影響を受ける、文書内の他の領域を特定するのにも役立ちます。
再利用の提案
コンテンツの再利用は、効率良くドキュメントを作成するための根幹です。AI は、既存のコンテンツを再利用できる箇所を提案し、書き直しや再フォーマットにかかる時間と労力を軽減します。
AI は、DITA XML や トピックベースのオーサリングにおいて特に効果的です。既存のトピックをスキャンして、新しいユーザー ガイドや別の資料でトピックを再利用できる場所を提案し、ワークフローを最適化します。コンテンツ内の再利用を特定するサービスがありますが、これは通常、遡及的に、またはある形式から別の形式へのコンテンツの移行中に行われます。AI を使用すると、コンテンツの作成時にライターがこれを行うことができます。
メタ データのキュレーションと分類法の構築
適切なメタ データと分類法を選択することは容易ではありませんが、AI がコンテンツを分析し、適切なタグやカテゴリを提案することで簡素化できます。
これまで積極的なメタ データ管理には、まず適切なメタ データを決定し、次に不要な亜種の作成を避けるため、細心の注意が必要でした。AI は既存のコンテンツを能動的にスキャンし、統一された分類法を提案することで、多様なコンテンツ形式でシームレスなユーザー体験を保証できます。
生成 AI の使用における現在の傾向
ライターズ ブロック (執筆の行き詰まり) の解消
ライターであれば誰でも、真っ白な画面の恐ろしいまぶしさに直面したことがあるでしょう。ChatGPT はクリエイティブなコラボレーターであり、トピックを提案し、アウトラインを生成し、執筆活動を開始するためのコンテンツ スニペットも提供します。ChatGPT を活用することで、複雑な工学原則をわかりやすいガイドにまとめ、ライターズ ブロックの恐怖を効果的に中和できます。
コンテンツ作成の加速
強固な基盤を利用できるのに、ゼロから始める必要はありません。ChatGPT は、指定されたトピックに基づいてコンテンツを自動生成できるため、ライターは微調整とカスタマイズに集中できます。
データの分析と解釈
データのジャングルを探索して関連する情報を発掘することは、テクニカル ライターの作業の中核と言えます。しかし、この作業は複雑で時間を要します。ChatGPT のデータ分析機能を使用すると、重要な情報をすばやく特定し、情報の要約を作成し、複雑な情報を簡素化して、より正確でデータ駆動型のドキュメントを作成できます。
品質と正確性の確保
複数のライターによって作成された大規模なドキュメント セットを分析して調和するには、手動では数か月または数年を要しますが、ChatGPT でドキュメント セット全体をスキャンすることで、この作業を軽減できます。また、ChatGPT の洗練されたアルゴリズムにより、コンテンツ全体の品質を高めることができます。
コンテンツの最適化と分析
ChatGPT は、執筆を補助するだけでなく、ユーザー エンゲージメントとコンテンツの有効性に対する洞察を提供し、将来のプロジェクトに役立つ情報をもたらします。ユーザー エンゲージメントや検索などの分析を行うことで、社内で戦略的に策定されたコンテンツではなく、よりエンド ユーザーのニーズに合った、優れたコンテンツを作成できます。
機密情報の保護
AI ツールを利用する際の主な懸念は、組織の知的財産の保護ですが、これに対応した新たなソリューションが登場ています。社内のナレッジ マネージメント システムと同期するツールやシステムを作成することで、パブリック サーバー インスタンスに IP を送信することなく、ChatGPT を社内で使用することができ、機密データを組織のセキュアな環境内に留めることができます。
ChatGPT は社内データベースから学習できるため、社内の文書化や知識の普及に非常に役立ちます。
今後の展望
AI が成熟するにつれ、テクニカル ライティングにおける AI の利用は拡大する一方です。自動化が進み、ライターと AI が共生する未来が待っています。
時代を先取りするため、テクニカル ライターはこうした新たなテクノロジを積極的に学び、既存のワークフローへの潜在的な影響を理解する必要があります。
ライターズ ブロックの解消からデータ セキュリティの強化に至るまで、ChatGPT を使用した MadCap Central の AI Assist 機能は、テクニカル ライターにとって転機となります。
AI が進化するにつれて、テクニカル ライティングにおける AI の役割も進化します。私たちが足を踏み入れようとしている未来は、単に自動化されているだけではなく、インテリジェントに連携したものです。テクニカル ライターは、これらのツールを採用し、その機能を理解し、ワークフローに統合する先駆者になる必要があります。
変化を受け入れ、慎重に取り組んでください。AI の長所と制限の両方を認識し、独自のスキルに取って代わるものとしてではなく、強化するツールとして AI を採用してください。
関連情報とツール
MadCap Central の概要、新機能、価格、評価版については、こちらを参照してください。
MadCap Central と連携して、技術文書、eラーニング教材、ナレッジベースなど、複数の出力をシングルソースで実現する MadCap Flare の概要、価格、評価版については、こちらを参照してください。
この資料は、MadBlog で 2023 年 11 月 22 日に公開された「Do More with Less: Unveiling MadCap Central’s New AI Assist」の日本語参考訳です。
This blog first appeared on the MadCap Software website. MadCap Software is the leading software provider for end to-end documentation solutions.
