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AI動画のレビュー担当を2人にした週にやったこと|14本の指摘を6種に分けて規則へ戻し、無視されていた「OK」に気づくまで

#生成AI #AI活用 #EC運用 #ネットショップ運営 #業務効率化 #品質管理

AIが作ったものを人がレビューする体制で、レビュー担当を1人増やすとき、何を揃えればいいのか。
この記事では、2026年10月17日〜20日に自社ブランドの公式SNSで実際にやったことを整理します。読み終えると、レビュー担当を増やす前に揃える3点と、指摘を「規則」に戻す手順が分かります。

前提:AIが作る動画ストックに、2人目のレビュー担当が加わった

私たちは、AIが台本と画像を作る日次の動画を台帳(スプレッドシート)にストックし、人がレビューしてから投稿しています。これまでのレビューは代表1人でした。10月に社内の2人目のレビュー担当が加わりました。

やったことは3つです。コメントの置き場を作ること、指摘を生成規則に戻すこと、承認が本当に効いているかを確かめることです。

置き場:台帳に「その人の列」を1本足す

10月17日、台帳の既存「コメント」列(代表用)の右に「2人目のコメント」列を1本挿入しました。
同じ列に2人が書くと、誰の指摘なのか、どちらの判断を優先するのかが後から読めなくなります。列を分けておけば、指摘の傾向を人ごとに読み返せます。

気をつけたのは既存の処理です。私たちの仕組みは列を位置ではなくヘッダ名で探すので、列を差し込んでも追従します。それでも挿入後に、採択判定とエラーログの値がずれていないことを確認しました。理屈の上で大丈夫なことと、実際に大丈夫なことは別だからです。

指摘:14本分を1本ずつ直さず、6種に分ける

10月20日、2人目のレビュー担当から14本分のコメントが揃いました。1本ずつ台本を直すのではなく、内容で6種に分類して、AIの生成規則に戻しました。

大事なのは指摘の「量」より「種類」です。14件を14回直しても、15本目で同じ指摘が出ます。種類に分ければ、次に生成される分から効きます。

プロンプトで直らない指摘は、コードで直す

分類の途中で、2件はプロンプトの問題ではないと分かりました。

どちらも原因はAIの文章ではなく、字幕の分割処理と読み上げの変換です。プロンプトに「かっこを落とさない」と書いても直りません。指摘を受けたら、まず「生成の問題か、処理の問題か」を見分けます。

なお、既存の14本は作り直さないと運用担当が判断しました。画像指示は描画時に付くので未描画分にも効きますが、台本の規則はストック済みの行には遡りません。作り直すかどうかは、残りの本数と差分の大きさで決めます。

承認:「設定した」ではなく「その人のOKで動いた」で確かめる

同じ10月20日に、もう1つ分かったことがあります。9月末に承認者を1人から3人に増やしていましたが、botが読む設定ファイルが別の場所にありました。そのため2人目の「OK」返信(10月19日・20日の2件)が「許可されていない送信者」として無視され、予約されていませんでした。

設定を直してbotを再起動し、解消しました。設定が2か所にあると、片方だけ直して安心してしまいます。承認者を増やしたら、その人の実際の返信で予約まで動くのを見届けて、はじめて完了です。

人が残る場所と、EC実務への置き換え

AIが作り、仕組みが回しても、人が持ち続けるのはレビューそのもの、作り直すかの判断、承認の3つです。

商品ページや広告文の社内レビューも同じです。コメントを1本ずつ直すのではなく、種類に分けてテンプレートやチェックリストに戻す。そうすれば次のページ・次の広告文で同じ手戻りが減ります。手戻りにかかる作業時間は、広告後粗利から見えないかたちで差し引かれています。

レビュー担当を増やすときのチェックリストです。

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引用元
・自社の運用記録(2026年10月17日〜20日のレビュー台帳、生成規則の変更履歴、承認フローの不具合対応記録)。外部の統計・調査は引用していません

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