PRACTICE / AI DRAFTING
AI鑑定下書きで、
計算事実と解釈を混ぜない
AIが文章を上手に書けることと、鑑定根拠が正しいことは別です。事実・採用ルール・生成解釈・鑑定者判断を分けたまま下書きを作ります。
文章が自然でも、命式が正しいとは限らない
生成AIは、与えられた材料から流暢な文章を作れます。一方で、節入り境界、時刻補正、蔵干、強弱などの中間計算を正しく再現している保証は、文章の自然さからは判断できません。
最初に必要なのは「うまい鑑定文」ではなく、AIへ渡す前の計算事実が確定していることです。計算をAIの自由記述へ埋め込むほど、後から誤りを見つけにくくなります。
下書きの中身を、四つの層へ分ける
この四層を一つの文章へ最初から混ぜると、修正時に「計算を直したのか、解釈を直したのか」が分かりません。
AIに渡す前に、計算資料を確定する
実務では、まず出生情報と採用ルールから計算結果を確定し、根拠と一緒にひとまとまりの計算資料として固定します。未確定部分が残るなら、その状態も材料として渡します。
AIには「未確定を一つに決めない」「計算値を書き換えない」「採用ルールと異なる方式を勝手に混ぜない」という役割境界を与えます。強いモデルほど補完能力も高いので、分からないところを自然に埋めてしまわない設計が必要です。
専門家向け下書きと、顧客向け文章を分ける
専門家向け下書きには、技術用語、反証、候補、保留理由を残せます。しかし、そのまま顧客へ渡す必要はありません。顧客向け文章は、専門家が判断した内容を、相談者が理解できる語彙と順序へ編集する別工程です。
逆に、最初から顧客向けの読みやすさだけを求めると、根拠や不確実性が削られます。専門家向けの記録を痩せさせず、相談者向けに翻訳する順序が安全です。
AI下書きで起きやすい失敗
- 命式計算そのものを自由文生成へ任せ、根拠が残らない
- 複数流派の説明を混ぜ、どの規則を採ったか分からなくなる
- 保留や候補を「おそらく」で一つへ収束させる
- 専門家向け仮説が、そのまま顧客向け断定文になる
- 鑑定者が修正した箇所とAI原文の区別が残らない
- 後日再鑑定するとき、当時の計算・規則・生成条件を再現できない
レビューは、文章校正より前に根拠から行う
- 01計算照合
入力と計算事実が正しいか。境界・時刻・流派差の扱いを確認。
- 02根拠照合
各解釈がどの事実・採用原理に依存しているか確認。
- 03反証
別の読みや未確定要素が結論を変えないか確認。
- 04相談文脈
鑑定者が相談内容との関係を判断し、採用・修正・棄却。
- 05顧客向け編集
最後に専門用語の意味を翻訳し、伝える順序を整える。
案件に残すと、AI下書きが次の仕事へつながる
納品文だけ保存すると、次回使えるのは文章だけです。出生情報、計算結果、採用ルール、根拠、専門家メモ、AI下書き、鑑定者修正、納品版を分けて残せば、再鑑定や類似ケースの検討で何を再利用できるかが分かります。
HitoYomi Proが目指しているのもこの構造です。ただし、現在は販売開始前であり、まだ利用できない機能を利用可能とは表示しません。記事で説明する考え方と、実際に利用できる機能は分けて扱います。
AIは判断を奪う道具ではなく、判断材料を整える道具にする
AIを使う価値は、鑑定者の代わりに最終判断を出すことだけではありません。繰り返しの整理・文章化・比較を速くし、鑑定者が読むことと相談者へ向き合うことへ時間を使えるようにする。そのためには、AIが触ってよい層と、専門家が責任を持つ層を最初から分けておく必要があります。