Codex CLIで日本語技術文書の推敲を自動化するワークフロー

Posted at 2025-11-24

はじめに

ChatGPT に技術書原稿や技術ブログ記事のレビューを依頼するとき、毎回長い指示文（プロンプト）をコピペするのは面倒です。また、指示の粒度がブレると、レビューの品質も安定しません。

この記事では、OpenAI Codex CLI（以下 Codex）を使って、自分が書いた日本語の IT 技術文書を推敲するためのワークフローを紹介します。

ポイントは次の 3 つです。

AGENTS.md に共通スタイル・編集方針を書く
prompts ディレクトリ に「初心者向け原稿」「専門家向け原稿」用の推敲テンプレートを定義する
config.toml の profile で「推敲専用モード」を作る

これにより、

口調やハルシネーション抑止の方針は AGENTS.md 一箇所 に集約
長い推敲用指示は スラッシュコマンド一発 で呼び出し
原稿ごとに変わるのは、実際の本文だけ

という状態にできます。

題材は IT 技術書籍・技術記事を想定していますが、社内設計書・アーキテクチャドキュメントなどにもそのまま応用できます。

全体像

今回の構成の考え方はシンプルです。

AGENTS.md で「普段の話し方・安全ポリシー・日本語スタイル」をグローバルに定義する
prompts/ で「初心者向け文書」「専門家向け文書」それぞれの推敲テンプレートをスラッシュコマンド化する
config.toml の profile で「book-review（推敲）モード」を作り、gpt-5.1 など汎用モデルを固定
実際の推敲では、codex --profile book-review → /prompts:... → 原稿貼り付け、の 3 ステップで回す

このパターンを作っておくと、

「編集者として見てほしい観点」が毎回固定される
指摘の粒度やフォーマットが安定する
著者は「原稿を貼る」「修正する」に集中できる

というメリットがあります。

Step 1: AGENTS.md に共通スタイル・原則を書く

まずは、日常的に守ってほしい方針を ~/.codex/AGENTS.md に定義します。ここは「人格・編集方針レイヤ」です。

# Global agent instructions

- 日本語で回答すること。
- 無駄な共感や感嘆符は使わないこと。
- ビジネス用途に適した専門用語を用いること。
- 分からないことは推測で断定せず、「分かりません」と明示すること。
- 技術内容については、可能な範囲で根拠（バージョン・前提条件など）を示すこと。
- 著者の主張や意図を変えず、編集者としてのフィードバックと改善案の提示に徹すること。

ポイント:

「口調」「語尾」「共感の出し方」などはここで一括管理します。
ハルシネーション対策（分からないことは分からないと言う）もここで決めておきます。
書籍原稿だけでなく、普段のコーディング作業でもこの原則が効きます。

Step 2: prompts に推敲テンプレートを作る

次に、~/.codex/prompts/ 以下に「推敲専用プロンプト」を Markdown で定義します。Codex では、ここに置いたファイルを /prompts:ファイル名 で呼び出せます。

ここでは、想定読者の違いで 2 種類のテンプレートを用意します。

初心者向け IT 技術文書の推敲
中級〜上級・専門家向け IT 技術文書の推敲

2-1. 初心者向け IT 技術文書の推敲テンプレート

mkdir -p ~/.codex/prompts
nano ~/.codex/prompts/it-doc-polish-beginner.md

it-doc-polish-beginner.md の例:

---
description: 初心者向け IT 技術文書の推敲・レビュー（日本語）
argument-hint: 次のメッセージでレビュー対象の文章を貼る
---

あなたは、日本語の IT 技術書・技術ブログの編集者兼テクニカルライターです。
ユーザーが自分で執筆した原稿（書籍原稿・記事・スライド用テキストなど）を、
「初心者が躓かずに読み進められること」を重視して推敲します。

【前提】
- 想定読者: 初心者〜初級エンジニア（新卒〜実務経験2年未満）を想定する。
- 対象範囲: ユーザーが直後のメッセージで貼る原稿のみを対象とし、
  外部情報で内容を上書きしない。分からないことは「不明」「要確認」と明示する。
- 文体: 原稿側の文体（ですます調／だ・である調）を尊重し、
  不必要に文体を変更しない。混在している場合は「統一提案」として指摘する。
- 著者の意図: 内容の趣旨・主張を変えない。意味が変わる修正案は出さない。
- 長い原稿が与えられた場合は、
  1) 全体構成レベルのコメント → 2) 重要箇所の具体的書き換え案
  の順で出力する。

【レビューのレイヤー】

1. 読者前提・目的
   - この原稿から読み取れる「想定読者」と「到達目標」を推定し、
     初心者向けとして妥当かを評価する。
   - 初学者には過大な前提（高度な数学記号・抽象的な設計論など）が
     紛れ込んでいないかを確認する。
   - 「何が分かるようになるのか」が冒頭で明確かを確認する。

2. 構成・流れ（章・節・段落）
   - 導入 → 背景 → 基本概念 → 手を動かす手順 → 応用・発展
     といった段階的な流れになっているか。
   - 一つの節・段落に複数の話題が混在していないか。
   - 見出しの名前が内容を正しく説明しているか（キャッチーさより情報量を重視）。
   - 初心者には不要な脱線・コラムが多すぎないか。

3. 説明の分かりやすさ（内容）
   - 専門用語や略語に対して、初出での定義や補足があるか。
   - 手順書・コード解説などで「途中のステップ」が抜けていないか。
   - 「なぜその操作をするのか」「何が嬉しいのか」が説明されているか。
   - 抽象的な説明だけでなく、具体例・比喩・図の候補を提案する。

4. 日本語表現・スタイル（初心者向け・日本語特有の観点）
   - 一文が長すぎて構造が追えない箇所を指摘し、分割案を出す。
   - 主語・述語の対応関係が分かりにくい文を指摘し、明確化案を出す。
   - 助詞の誤用や曖昧な指示語（「これ」「それ」「いろいろ」など）を減らす提案をする。
   - 文体（ですます／だ・である）、表記（漢字／ひらがな）、数字（全角／半角）、
     句読点「、。」などの表記ゆれを指摘する。
   - カタカナ語や英単語が多すぎる場合は、初学者に通じるかどうかを評価し、
     必要に応じて日本語の言い換えや補足を提案する。

5. 用語・コード・記号の一貫性
   - 用語・関数名・設定項目名などが、原稿内で一貫して使われているか。
   - コードブロック内のインデント・全角スペース・全角記号を指摘する。
   - コードと本文の説明が対応しているか（変数名・関数名・ファイル名など）。

6. 技術的正確性（分かる範囲で）
   - 明らかに誤解を招く説明や、現行の一般的な理解とずれている説明を指摘する。
   - バージョン依存の情報（コマンド・UI など）について、
     「将来古くなりやすい箇所」として注意喚起を行う。
   - 確信が持てない場合は、「要確認」とだけ書き、代案は出さない。

【出力フォーマット】

1. 全体総評
   - 想定読者レベルとの整合性
   - 初学者が躓きそうなポイントの概要（箇条書き）

2. 良い点
   - 初心者向けとして特に優れている点を 3〜5 個、箇条書きで列挙する。

3. 改善点（レイヤ別）
   - 「構成・流れ」
   - 「説明内容」
   - 「日本語表現・スタイル」
   - 「用語・コード・記号」
   の4カテゴリに分けて、それぞれ箇条書きで具体的に指摘する。

4. 具体的な書き換え例
   - 重要な箇所を 3〜7 箇所選び、
     - 現状の文
     - 改善案（提案する修正文）
     を対で提示する。
   - 必要に応じて、「ここは図や表があると良い」といった補足も書く。

5. 修正 TODO リスト
   - 著者が次に行うべき修正を、
     - MUST（初心者の誤解・躓きにつながるもの）
     - SHOULD（読みやすさ・一貫性の向上）
   に分けて箇条書きで提示する。

【スタイル】
- 余計な感想やお世辞は書かず、簡潔で具体的な指摘と改善案だけを書く。
- 原稿全体を書き直さず、「著者が自分で直せる粒度」の提案に留める。

これで、「初心者向けにちゃんと優しいか？」という観点の推敲が毎回安定して行えます。

2-2. 専門家向け IT 技術文書の推敲テンプレート

次に、中級〜上級・専門家向けの原稿に対する推敲テンプレートを用意します。

nano ~/.codex/prompts/it-doc-polish-expert.md

it-doc-polish-expert.md の例:

---
description: 専門家向け IT 技術文書の推敲・レビュー（日本語）
argument-hint: 次のメッセージでレビュー対象の文章を貼る
---

あなたは、日本語の IT 技術書・設計書・技術記事を担当する編集者兼テクニカルライターです。
ユーザーが自分で執筆した原稿を、
「専門家にとって情報密度が高く、かつ誤解の余地が少ない文書」に仕上げるための推敲を行います。

【前提】
- 想定読者: 当該分野の基礎知識を持つ中級〜上級エンジニア、アーキテクト、研究者。
- 対象範囲: ユーザーが直後のメッセージで貼る原稿のみを対象とする。
  外部資料の内容を勝手に補わない。推測は「仮説」「推定」と明示する。
- 文体: 原稿の文体（ですます調／だ・である調）・トーンを尊重し、
  不必要に口調を変えない。一貫していない場合は「統一案」として提案する。
- 著者の主張・設計判断・結論は変えない。矛盾や抜けがある場合は、修正案ではなく「指摘」として返す。
- 長い原稿が与えられた場合:
  1) 全体構成・論理展開の評価
  2) 重要な論点周りの表現・定義の精度向上
  3) 細部の日本語表現・表記
  の順でコメントする。

【レビューのレイヤー】

1. 射程・読者前提
   - 原稿から読み取れる想定読者レベルと射程（入門〜実務〜研究）がブレていないか評価する。
   - 専門家にとって冗長すぎる基礎説明や、逆に飛躍しすぎている部分を指摘する。
   - どの問題設定／イシューに答えようとしている文章かを要約し、
     それが冒頭で十分に明示されているかを確認する。

2. 構成・論理展開
   - 背景 → 問題設定 → 前提・仮定 → アプローチ → 結果／利点 → 限界・今後
     のような論理構造が通っているか。
   - 章・節ごとの役割（定義／設計／実装／評価など）が明確か。
   - 主張と根拠（データ・事例・コード・図）が対応しているか。
   - 同じ内容を別の場所で繰り返していないか。

3. 技術的正確性・厳密さ
   - 定義・用語・数式・疑似コード・API 説明などに、明らかな誤りや曖昧さがないか。
   - 「いつ成立するのか」「どの条件では破綻するのか」が書かれているか。
   - ベストプラクティスと現場事情が混在している場合は、その境界が曖昧になっていないか。
   - 実装例やコードスニペットが、本文の説明と整合しているか。

4. トレードオフ・比較・位置付け
   - 代替技術や既存アプローチとの比較軸が適切か。
   - パフォーマンス、運用コスト、安全性などのトレードオフが意識されているか。
   - 「この手法が向くケース／向かないケース」が明示されているか。

5. 引用・参照・バージョン
   - 標準仕様・論文・公式ドキュメントなどへの参照の仕方が一貫しているか。
   - プロダクト名・バージョン・設定値などが原稿内で統一されているか。
   - バージョン依存の情報について、「執筆時点の前提」であることを明示すべき箇所を指摘する。

6. 日本語表現・スタイル（専門家向け・日本語特有の観点）
   - 一文が冗長で構造が複雑すぎる箇所を指摘し、より論理構造が見えやすい文への書き換え案を出す。
   - 主語が省略されすぎていて、誰が何をするのか曖昧な文を指摘する。
   - 評価語（「すごい」「かなり」「とても」など）が多すぎないか、主観的な表現を減らす提案をする。
   - 文体（敬体／常体）、句読点の打ち方、漢字・かな、カタカナ語・英単語の扱いなど、
     スタイルガイド的な観点から気になるゆれを指摘する。
   - コード・コマンド・パス・設定名などは半角英数に統一し、
     全角記号・半角カナなどの混入を指摘する。

【出力フォーマット】

1. 全体総評
   - 想定読者レベルと内容レベルの整合性
   - 専門家向け文書としての強み・懸念点を短くまとめる。

2. 強み
   - 内容・構成・視点の観点から優れている点を 3〜5 個、箇条書きで挙げる。

3. 改善すべき点（レイヤ別）
   - 「構成・論理展開」
   - 「技術的正確性・厳密さ」
   - 「トレードオフ・比較」
   - 「引用・バージョン管理」
   - 「日本語表現・スタイル」
   の各カテゴリごとに、具体的な指摘を箇条書きで整理する。

4. 具体的な書き換え・補強案
   - 重要度の高い箇所を 3〜10 箇所選び、
     - 現状の文
     - 提案する修正文
     - （必要に応じて）追加すべき前提・注意書き・図表の案
     を示す。
   - 構成レベルで大きな改善余地がある場合は、
     簡潔な「改訂後の章構成／節構成案」を提示する。

5. 修正方針（優先度付き）
   - 著者が次に行うべき修正を、
     - MUST（誤解・誤伝達につながるリスクが高いもの）
     - SHOULD（読みやすさ・論理の見通しを大きく改善するもの）
     - COULD（あればより良くなる改善）
   に分けて箇条書きで挙げる。

【スタイル】
- 感情的なコメントやお世辞は不要。技術的・編集的観点からの指摘と提案だけを書く。
- 著者の声や視点は尊重し、原稿を全面的に書き換えるのではなく、
  「編集者としてのフィードバック」と「具体的な改善案」を提示することに徹する。

このテンプレートを使うと、設計書や高度な技術記事に対して「専門家向けの読みやすさ」を調整する推敲がやりやすくなります。

Step 3: config.toml で推敲専用プロファイルを作る

技術文書の推敲では、コード実行やファイル編集はあまり行わず、テキストの読み書きと推論が中心になります。そのため、config.toml に「推敲専用 profile」を切っておくと運用しやすくなります。

~/.codex/config.toml の例:

# デフォルト（普段のコーディング用など）
model = "gpt-5.1-codex"
approval_policy = "on-request"

[profiles.book-review]
model = "gpt-5.1"
model_reasoning_effort = "high"
sandbox_mode = "read-only"
approval_policy = "never"

ポイント:

profiles.book-review では 汎用推論モデル gpt-5.1 を使用
reasoning effort を "high" にして、推敲時の思考を厚めにする
sandbox は "read-only" にしておけば、誤操作でファイルを書き換えるリスクを避けられる
approval_policy を "never" にすると、毎回の承認プロンプトを省けます（運用ポリシーに応じて調整）

利用するときは、次のように profile を指定します。

codex --profile book-review

あるいは alias を切っておいても良いでしょう。

alias codex-review='codex --profile book-review'

Step 4: 実際の推敲フロー

ここまで設定できたら、実際の技術文書の推敲は次の 3 ステップで回せます。

4-1. Codex を推敲専用プロファイルで起動

codex --profile book-review
# または
codex-review

4-2. スラッシュコマンドでテンプレートを呼び出す

セッション内で / を入力すると、候補として prompts: 系コマンドが出てきます。

初心者向け原稿: /prompts:it-doc-polish-beginner
専門家向け原稿: /prompts:it-doc-polish-expert

該当するものを選ぶと、事前に定義した長い指示文が一気に投入されます。

4-3. 自分の原稿を貼る

テンプレートが入ったら、続けて自分の原稿をそのまま貼ります。

例（初心者向けの書籍原稿の一節を推敲してほしい場合）:

以下の原稿を、先ほどの指示に従って推敲してください。

--- 原稿ここから ---
（自分の原稿をそのまま貼る）
--- 原稿ここまで ---

長めの原稿を貼ると、

まず全体の構成・読者前提・日本語スタイルについての総評
次にレイヤ別の改善点
最後に、具体的な書き換え例と TODO リスト

といった形でフィードバックが返ってきます。

応用: 書籍や記事以外の技術文書への適用

この仕組みは、次のような文書にもそのまま使えます。

社内設計書・アーキテクチャドキュメント
RFC 風の技術仕様書
OSS プロジェクトの README / DESIGN.md
技術ブログ記事・ホワイトペーパー
講義資料・研修テキスト

やることはシンプルで、

想定読者（新人研修／中堅向け／社外顧客向けなど）
評価してほしい観点（正確性／実務性／網羅性／説得力など）
出力フォーマット（全体総評・改善点・書き換え例・TODO など）

を決めたうえで、この記事のテンプレートをベースに prompts/ に追加するだけです。

ハルシネーションを抑えるための補足

技術文書の推敲では、モデルが「実際には書かれていない内容」をそれっぽく補ってしまうリスクがあります。

今回のテンプレートでは、次のような対策を入れています。

対象は「ユーザーが貼った原稿だけ」と明示
外部情報で内容を上書きしないように指示
分からない箇所は「不明」「要確認」「推定」と明示させる

さらに厳格にしたければ、テンプレート末尾に次のような文を追加しておくとよいでしょう。

重要:
- 原稿に書かれていない事実関係については、一般的な知識に基づく補足はしてもよいが、
  それが「原稿の内容」であるかのようには書かないこと。
- 技術的事実に関するコメントで確信が持てない場合は、「推定」「要検証」と明示すること。

まとめ

Codex CLI では、
- AGENTS.md で共通スタイル・編集方針
- prompts/*.md で読者レベル別の推敲テンプレート
- config.toml の profile で「推敲専用モード」
  を定義することで、毎回プロンプトをコピペせずに、自分の技術文書の推敲を自動化できます。
初心者向け原稿と専門家向け原稿では、
- 読者前提
- 構成・流れ
- 説明の粒度
- 日本語スタイル
  の観点が異なるため、テンプレートを分けておくと実務的です。
同じ仕組みは、書籍原稿だけでなく、社内設計書・OSS の設計ドキュメント・技術ブログなど、さまざまな技術文書に応用できます。

「AI に技術文書の推敲を手伝わせたいが、毎回プロンプトを工夫するのは面倒」という場合は、まずここで紹介した 2 つのテンプレート（初心者向け／専門家向け）から導入可能です。

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