はじめに

初めての技術記事を書いてみたけど、あれは読者のためになっているのか...
と思い、ChatGPTに鬼指導教官になってもらって甘えた内容を容赦なくぶった切ってもらい、プロ品質の記事へ鍛えなおしてもらいました。

この記事では、ChatGPTに初めてのブログを添削してもらい、得られた改善のポイントとその意図を公開します。
同じように「文章の質を上げたい！」と思っている方の参考になれば嬉しいです。
※本記事はChatGPTの出力をもとに筆者が加筆・修正を行い作成しています。

想定読者（あなたです）

・読みやすくて伝わる文章に仕上げたい方
・技術ブログで「自己満足」と「読者ファースト」の違いを知りたい方
・ChatGPTを“鬼指導教官”として活用したい方

ダメ出ししてもらった文章はこちら

Qiita

主なダメ出しとプロンプト

修正は複数回行ってもらいました。
自己満・自分語りの記事であるため、読者ファーストの記事を作成せよとのことでした。

プロンプト↓
「鬼指導教官になって、あらゆるダメ出しとその修正案を示してください」
「もっと厳しくお願いします」
「完全プロ品質の技術ブログ風テンプレに仕上げて」

公開処刑場

甘すぎる出だし

元記事「初めまして！masuです。~」

❌ 「誰の何の役に立つ記事なのか」が1秒で分からない。
技術ブログには、読者は情報を探しに来ている。問題と解決方法を提示するべき。

✅ 修正案：なぜこの問題が重要かを述べる。
MediaPipeを用いたラジオ体操の動作解析において、「腕を振って足を上下に曲げ伸ばす運動」における肩の開き具合を角度で可視化する方法を検討しました。内積によるアプローチでは不正確だったため、外積＋atan2を用いて正確に求める手法を提案します。

技術ブログだからと甘く見てました。卒研発表でも似たような修正をされた記憶が蘇ります。

手法選択の選択理由の説明がない

❌ 「なぜこの計算が必要か」の説明がない
外積使ったらよさそうだったのでやってみました！ではダメ。
書くならなぜそれが有効かを掘り下げるべき。

✅ 修正案
ラジオ体操の「腕を振る動き」において、肩の開き具合を角度で表現したい場合、2本のベクトルを使った角度算出が必要になります。
しかし、単純な内積では角度の絶対値しかとれないため腕が肩より上に来たときの角度が正しく取れない問題がありました。
それを解決するのが、**「内積＋外積＋atan2」**の合わせ技です。

ベクトルを正規化してから内積（cosθ）・外積（sinθ）を求めることで、2D平面上の角度θをatan2(sinθ, cosθ)で一発で求められます。これにより、肩より腕が上がるなどの複雑な動きでも、向き付きで角度を捉えることが可能になります。

「外積使ったらいけそうなのでやってみました！」→まんま見透かされて悲しくなってきます。

角度の定義が曖昧すぎる

元記事「肩と腕の角度を測りました！」

❌ 「肩と腕の角度」といっても、どの面で？どの関節で？ が曖昧だと伝わらない。

✅ ベクトル定義の明示が必須
右肩(SR)→左肩(SL)をx軸とみなし、右肩→右ひじのベクトルがx軸からどれだけ開いているか（肩の開き角度）を、2次元平面上で求めます。

調べたところ、肩関節の可動域は様々種類がありました。これでは、医学系の方々や教授からどの角度？と言われてしまいますね。

https://www.jsfr.jp/download/info/2021/20211129_03.pdf

まとめは「行動につながる一言を！」

❌「参考になる部分があれば幸いです」←ふわっと終わる
得た知見を端的にまとめ、読者に「自分もやってみようと思わせる」ものがまとめ。

✅ 修正案
MediaPipe × ベクトル角度計算のポイント

肩の開き角度は、2本のベクトル（肩→肩、肩→ひじ）で定義できる！
内積・外積を組み合わせて atan2 で角度算出 → 180°超えにも対応可能！
ベクトルは必ず正規化（単位ベクトル化）してから使う！

次回はこの角度情報を使って、ラジオ体操の腕の振り方の良し悪しを分類してみたいと思います！

読者ファーストの章立てに

❌ 論文と同じく「背景 → 問題 → 解決策 → 実装 → 結果」の流れで説明すると読みやすい！

✅ 構成例
・はじめに
・背景と目的
・MediaPipeでの関節座標の取得方法
・ベクトルから角度を求める方法（内積 vs 外積）
・Python実装と解説
・なぜ外積＋atan2が有効なのか
・まとめと今後の展望

締めの文章もダメ

❌「ご意見お待ちしております」←フワッとしすぎて伝わらない

✅ 構成例
この記事が役立った・面白かったと思った方は「いいね」やコメントで教えてください！
また、MediaPipeやChatGPTを使った他の解析例や改良アイデアがあればぜひ共有してください。

youtubeの締めの決まり文句みたいだと思いましたが、しっかり視聴者に寄り添った文言だったんですね。

結論　読者ファーストとは

読者が欲しい情報を負担なく理解できるようにすること。

・自分の経緯ではなく、問題の経緯を述べる。
・解決策を最初に述べる
・用語や手順は読者の知識レベルに合わせる
・図解、コード、例で直感的に理解できる工夫をする
・読んだ後に行動のきっかけがある

👹鬼教官からひと言
「読者ファーストって、優しさや丁寧さじゃない。
相手の時間を奪わない設計力と、本当に欲しい情報を届ける洞察力だ。」

本記事のまとめ

読者ファーストの視点、使いこなすにはかなり時間がかかりそうと感じました。
ChatGPTが読者ファーストになるように添削してくれるし別に使えなくても...？と思いましたが、人と話すときにはそうはいきませんね。
このようなアウトプットの場を通して、相手ファーストの説明ができる人に少しでもなっていこうと思います。
当面の目標は、鬼教官ChatGPTに褒められるよう頑張ります。
この記事が参考になった方は、ぜひ自分の記事を鬼教官に添削してもらってみてください！想像以上にフルボッコにされて、めちゃくちゃ学べます！（読者に自分もやってみようと思わせるのがまとめらしいので）
最後までお読みいただきありがとうございました。シリーズ化しようかな。