正しい情報を一か所に持って再利用する考え方「Single Source of Truth(SSOT)」の解説には、その情報をAPIで外へ配る、という話がよく出てきます。事実を一か所で管理できていれば、APIはその出し方の一つにすぎず、やっていたのは昔からあるマスタ管理でした。
製品の機能の事実から、AIに短い読み物「ショート」を作らせたときは、タイトルを面白くしようとするたびに根拠を越え、苦労しました。面白さは、事実の書き方ではなく、質問の立場から出ていました。
製品の機能の事実から、AIに短い読み物のタイトルを作らせました。AIが作ったタイトルは、事実としては正しいのに、マニュアルの小見出しのようでした。面白くしようとすると、今度は根拠を越えます。最後は、AIにタイトルの材料になる事実を掘らせ、私がタイトルにし、AIが根拠と照らす分担に変えて、16本を公開しました。
製品を説明するページ「writeWiredとは」を、人が書く代わりに、機能の事実を書いた130本のページと導入事例20本だけを材料に、ChatGPTとClaudeに書かせました。4回とも同じ「製品の芯」が出てきた一方、画面をまたぐ構造(組織とサイトの関係など)は書けませんでした。
製品カタログを、中身を載せずにWebへのリンクで詳細へつなぐ8ページの「目次」に作り直していました。一方で、カタログに載せていなかったURLの先には降りられず、URLを載せ直しても、読み落としとURLの書き方で2問を落としました。
AIと1か月半かけて、製品の機能の事実を書いたページ127本と、それを使ったFAQや用途別のページを作りました。事実に番号を振って一か所に置き、各ページはその番号を指す、という私たちの作り方は、この考え方と同じでした。
自社の製品名も、CMS・MA・CRMといったカテゴリ名も伏せ、Web担当者の困りごとだけを起点に、AIにWeb検索で市場を探させました。あわせて、機能も事例もあるのに入口のページがなかった困りごとが1つ見つかり、そのページを1本作りました。
自社サイトに書いてあることの裏付けまで、AIがどこまで辿り着けるかを記録するプロンプトを作り、自分のサイトに向けました。21件は欠陥の数ではなく、人が判断する材料の数でした。
AIで営業先を探している会社から、相互リンクの営業メールが届きました。AIは営業先の候補探しと、相手ごとに変わる2か所の下書きを受け持ち、人はその2か所を確かめ、送る前には、送信を押さない試運転の工程を挟んでいました。
製品名を一切教えていないAIに、Web検索でうちの製品を探させました。面白かったのはその先で、AIは営業ページの「できます」をそのまま信じず、機能リファレンス(管理画面の機能を1画面1ページで説明したページ)に書いた画面と制約で確かめていました。