TL;DR
- 初稿到達のリードタイムが短くなり、レビュー着手が前倒しに。
- 章立てと書式の揺れが減り、レビューの論点が「文章校正→仕様の妥当性」にシフト。
- ただし誤推論の混入と図版の手作業は残り、人手レビューは不可欠。
なぜ効率が上がったのか（構造的な理由）
1. 認知負荷のボトルネックを外せる
空のConfluenceページを開いて「最初の段落」を捻り出す作業は、創作的で時間も精神力も持っていかれます。
Claudeで章立て＋粗い本文を先に用意することで、私たちの作業は**“編集”**に寄ります。編集は判断密度が高く、チーム貢献にも直結。結果として初稿が早く出て、ステークホルダーの合意形成も前倒しできます。
2. レビューの摩擦が減る
見出しレベルや表の並びなど、体裁の不一致はレビューの集中を阻害します。
ChatGPTで取り込みやすい体裁（見出し階層・表・コード）に揃えると、レビューは仕様や根拠にフォーカスしやすくなります。
3. 「未確定の見える化」で合意が早まる
AIが埋め切れずに残すTODOや前提の穴が、逆にメリットになります。
「どこがまだ曖昧か」を早い段階で共有できるので、レビュー→決定→反映のサイクルが回しやすい。
Before/After（定性的な差分）
Before：Confluenceに一から手入力
- 章立てから手探りで開始 → 立ち上がりに時間
- 体裁崩れ（見出し/表/コード）の調整に時間
- 初稿の公開が遅れ、レビュー開始が後ろ倒し
After：Claude下書き → ChatGPT体裁 → Confluence
- 骨子＋叩き台が即時に出る
- 章立て標準化でレビューの視線が揃う
- 取り込み後の体裁崩れが小さいため、修正のコストが下がる
- 初稿公開が早まりレビュー主導の進行に
実務で効いた“運用ルール最小セット”
- AI下書き＝叩き台：最終責任は人。一次情報（PR/コード/要件）で裏取りする。
-
TODOは消さずに活かす：
TODO: 担当/期限をConfluenceのタスクに変換して回す。 - プロンプトをテンプレ化：章立て・用語・非機能の閾値・禁則を固定し、揺れを抑える。
- 図版は後差し替え前提：横幅 800–1200px / 200–300dpi の目安をチーム標準に。
- 差分運用：再生成は「差分だけ反映」。既存本文を壊さない指示を徹底。
トレードオフと対策
| リスク/デメリット | 具体例 | 最小対策 |
|---|---|---|
| 事実誤認の混入 | API前提の取り違い、戻り値の“それっぽい”補完 | 裏取り担当を決める／PRやテストコードへの参照リンクを同時に記述 |
| 図の手作業 | 画面・処理フローは精度にばらつき | 画像は後差し替え。キャプションと占位だけ先に置く |
| 社内標準の取りこぼし | 用語・命名・閾値が曖昧に | プロンプトに**辞書（Do/Don’t）**を入れる／用語集への参照を付与 |
| 情報統制 | 秘匿値や接続先が露出 | マスキング徹底／サンプル化。取り扱いレベルを章頭で宣言 |
効果の測り方（数字で説得力を持たせる）
2スプリントだけで良いので、下記の前後を記録して比較すると意思決定に効きます。
- 初稿到達リードタイム：素材準備開始 → Confluence下書き公開
- レビュー開始まで：初稿公開 → 初回コメント
- 体裁修正件数：取り込み後に直した見出し/表/コード/画像の数