政経プラスチャンネルのカネさんです。記事や動画の制作では、ChatGPTなどのAIに資料の整理や原稿づくりを手伝ってもらい、私が内容を読み直して編集・公開を判断しています。以前は私の主観が強く入り、記事や動画で非常に強い論調になることがありました。行きすぎた表現を見直すため、AIを「客観的なアドバイザー」として使っています。
字幕の修正、資料や論点の整理、記事の構成づくり。そうした作業を手伝ってもらいながら、何を取り上げ、どう評価し、どの表現で公開するかを自分で判断する、という役割分担です。
今回は、この記事ができるまでのやり取りを例に、AIに任せる作業と、私が担う判断を紹介します。これまでの活用と、これから試したいことは分けてお伝えします。
この記事も、AIとのやり取りから生まれました
きっかけは、GPT-6 AstraというAIについて調べてもらったことでした。性能や機能の説明を読んだあと、私は「自分のような政治・経済の発信者には、どう役立つのか」と聞きました。
返ってきたのは、一次資料の照合、予算の数字の整理、批判に対する反論の検討、動画からブログやSNSへの展開といった提案です。そこで、そのやり取りをもとに、政経プラスでのAI活用を紹介する記事にしようと考えました。
この原稿は、調査した内容と私の依頼をもとに、ChatGPTが構成と文章づくりを補助したものです。最終的には私が読んで直し、公開するかを判断します。
AIの活用案は、実施済みの取り組みと今後試したいことに分けて紹介します。実際にやってきたこと、編集上の方針、今後の期待を、それぞれ明示するようにしています。（自分だけだとついつい一緒にしてしまいがち）
AIに手伝ってもらうのは、資料整理と制作の工程
これまでAIには、字幕や投稿文の整え、既存動画を使った短尺版の準備、記事の構成づくりなどを手伝ってもらってきました。素材があっても、そのまま別の媒体に載せられるわけではないからです。
例えば、動画では口調や間で伝わることも、文字にすると分かりにくくなります。同じ説明を繰り返している箇所もあれば、文章では主語を補った方がよい箇所もあります。そうした部分を整理し、読者が順に理解できる原稿にする作業でAIを使います。
資料を読む場面では、発言の時系列や、誰が何を主張しているのかを整理する補助にもなります。ただ、一覧がきれいにできたことと、その内容が正しいことは別です。
固有名詞や数字は、元の音声や資料との照合が必要です。聞き取れない字幕を推測で埋めたり、資料にない説明を付け足したりすれば、読みやすくなっても内容は変わってしまいます。不明点は確認事項として残し、私が確認してから記事に反映する方針です。
資料が示す事実と、私自身の評価
政治の話では、「誰かがそう言った」という事実と、「言われた内容が本当である」ことを分ける必要があります。行政の説明、当事者の主張、報道、私自身の評価も、同じものとして扱えません。
AIとの資料整理でも、この区別を保ちたいと考えています。ある発言を取り上げるなら、発言日だけでなく、何を聞かれ、どの範囲について答えたのかまで確認する。「説明が変わった」と見える場合も、質問や対象期間が違う可能性があります。
予算や経済の数字にも、同じ注意が必要です。予算に計上された金額と、実際に使われた金額。単年度の額と、何年分かを合計した額。比較条件が違えば、数字だけを並べても判断を誤ります。AIには計算や比較表の作成を補助してもらい、元の資料、単位、対象期間に戻れる形にしたいと思っています。
今後、さらに強めたいのが反論の検討です。自分の批判に対して最も強い反論を考えさせ、相手に有利な事情を落としていないか、証拠から言える範囲を超えていないかを確かめる。反論を踏まえても残る問題点を、はっきり示すためです。
同じAIに賛否を考えさせるだけでは、独立した検証にはなりません。内容に応じて別の確認者や専門家の確認が必要です。AIはその準備に使い、事実認定や法的判断は元の資料と適切な確認手続きに基づいて行う方針です。
一つの調査を、媒体に合わせて届ける
政経プラスでは、YouTube、ブログ、X、noteなどを使っています。媒体が変われば、読者や視聴者が触れる情報の量も変わります。
YouTubeなら背景から順に説明できる話でも、Xでは一つの論点に絞る必要があります。ブログには出典をたどりながら読める説明を置き、noteでは資料の比較や詳しい時系列、分析の過程を深く扱う。こうした作り分けにもAIを活用できます。
ここで気をつけたいのは、短くする過程で意味が変わることです。長い動画では「まだ確認できていない」と話していたのに、短い投稿では留保が消えてしまう。本文では疑問として扱った話が、タイトルだけでは確定した事実に見える。そうした食い違いは避けたいと思っています。
そのため、媒体ごとに別々の結論を作るのではなく、確認した根拠と論点を共有し、表現を調整する方針です。有料記事にする場合も、結論を左右する事実や重要な反論を有料部分だけに隠すことはしません。
AIが作った原稿や投稿文は、公開前の準備物です。作成、確認、公開は別の工程として扱い、最終的な編集と公開の判断は私が担います。
GPT-6 Astraで、これから試したいこと
Astraに期待しているのは、調査から原稿作成、確認までの長い作業を、最初の条件を保ちながら進めることです。OpenAIも、複数の工程をまたぐ調査や文書作成を強みとして説明しています。ただし、これは提供元の説明であり、政経プラスで効果を測定した結果ではありません。OpenAI公式モデルガイド
まず試したいのは、一つのテーマについて、資料の整理、反論の検討、動画原稿、ブログやSNS向けの原稿までをつなげる使い方です。その結果、重大な間違いや条件の抜けがどれだけあったか、修正に何回かかったか、制作時間や利用量がどう変わったかを見たいと思っています。
過去の字幕や記事を整理し、新しい資料が出たときに「以前の説明のどこを更新すべきか」を探せるようにすることも、今後の検討課題です。過去の発信を参照できるように、元の資料を保存する仕組みから考えます。AIの記憶機能だけに頼るのではなく、確認のたびに元の資料へ戻れる形を目指します。
導入の判断基準は、自分の仕事で確認や修正の負担が実際に減るかどうかです。試した結果を確かめながら、使い方を決めていきます。
よくある質問
政経プラスの記事は、AIが全部決めているのですか？
記事の構成や原稿づくりにAIを使っていますが、取り上げるテーマや評価、最終的な編集・公開判断は私が担います。AIが書いたという理由で、内容への責任がなくなるとは考えていません。
AIを使えば、誤りをなくせますか？
AIを使っても、誤りは残ります。私はAIの整理結果から原文に戻り、内容を確認します。出典が示された回答も資料と照合し、確認できた部分と未確認の部分を分ける方針です。
今回の記事は、GPT-6 Astraで作ったのですか？
今回の原稿作成に使ったのは、ChatGPTのGPT-5.6 Sol／very highです。Astraについては公式情報を調べ、今後の活用を検討しました。すでに全面導入した、効果を実証した、という記事ではありません。
私とAIで読み解く、その責任はどう考えるか
政経プラスのAI活用で大切にしたいことは、次の三つです。
- AIに任せる作業と、自分が判断する部分を分ける。
- 事実、当事者の主張、自分の評価、分からないことを混ぜない。
- 読みやすい原稿ができても、根拠と公開判断を省略しない。
私が発信したいのは、政治や経済の出来事について、読者や視聴者が根拠をたどり、自分でも考えられる解説です。AIには、そのための資料整理や制作を手伝ってもらいます。
今後の記事や動画でも、結論だけでなく、どの資料をどう読んでその考えに至ったのかを伝えていきたいと思います。
普段の解説は政経プラスチャンネルのYouTubeで発信しています。資料の読み解きや詳しい考察に関心のある方は、政経プラスのnoteもご覧ください。
執筆・検証：カネさん（政経プラスチャンネル運営）＋ ChatGPT（GPT-5.6 Sol／very high）
本記事では、ChatGPTが構成、論点整理、原稿作成およびOpenAI公式情報の確認を補助しています。最終的な編集と公開の判断はカネさんが担います。AIの機能に関する情報は2026年9月4日時点です。
