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【Claude Code】AIの出力をAIに採点させる評価ループ入門|手直しの回数を減らす採点表の作り方
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【Claude Code】AIの出力をAIに採点させる評価ループ入門|手直しの回数を減らす採点表の作り方

採点表を先に作り、生成役と評価役を分け、点稼ぎを塞ぐところまでを図解で設計して、合格の線が実力とずれない状態を作る
Last updated 10/2026
Japanese
Japanese

What you'll learn

  • 生成役・評価役・採点表・止まる条件の4部品をそろえた評価ループを、自分の業務1つに対して組める
  • 観点・見るもの・配点・合格の線・落ちる例と通る例の5欄で採点表を書き、観点を6つ前後に収められる
  • 観点を事実の確認・決めごとの遵守・読み手の受け取り方の3系統に分け、1体にまとめないで頼める
  • 評価役に渡す4点(仕様・成果物・採点表・完成条件)と、渡してはいけない4つを判断できる
  • 判定を観点ごとの合否と根拠と直し方で受け取り、落ちた観点だけを生成役に戻せる
  • 自己選好・位置・長さの3つの偏りを見分け、順序の入れ替えと字数そろえと突き合わせで手当てできる
  • 採点表の言葉だけをなぞる点稼ぎの4つの抜け道を、採点表の渡し方と抜き取り検査を含む5つの設計で塞げる
  • 点数が上がって質が下がる3つの合図を見つけ、採点表でなく依頼文と仕様の側から直せる

Course content

8 sections • 28 lectures • 1h 31m total length
  • この講座で作るもの3:14
  • 由来 採点をAIに任せる考え方3:09
  • 自己採点はなぜ甘くなるか3:04

Requirements

  • Claude Code(デスクトップアプリまたはターミナル)で作業フォルダを選び、依頼を1本通したことがあること
  • テキストファイルを作って保存できること。プログラミングの経験は不要
  • Claude Codeが使える契約(定額プランまたはAPI)があること

Description

本コースにはAIの使用が含まれています。

AIに書かせた文章を、毎回自分が最後まで読んで直している。

「これでいいか確認して」と聞くと、いつも「問題ありません」と返ってくる。

チェックリストを渡したら、今度はチェックリストの言葉だけをなぞった、中身の薄い出力が出てくるようになった。

原因は依頼文の書き方ではなく、採点する側を設計していないことにあります。

書いた本人に採点させるかぎり、採点は甘くなります。

このコースは、採点表を先に作り、採点だけを担当する役を分けて置き、合格の線が実力とずれないように守る手順を渡します。

8セクション28レクチャーを終えると、自分の業務1つに対して採点表1枚と、評価役の設定と、評価の記録が手元に残ります。

このコースは、道具の入れ方や画面の見方を扱いません。

Claude Codeで作業フォルダを選び、依頼を1本通せるところまでは前提にしています。

扱うのは、採点表の作り方と、評価役に渡す材料の絞り方と、採点が歪む3つの型と、点数だけが上がって中身が薄くなる現象への対策です。

進め方はすべて図解です。

手順は1枚ずつ図解で追います。

図解には、細部が今の画面と異なる場合がある旨の注記を入れています。

コマンド名やオプション名は画面側に置き、音声は役割の言葉で説明するので、名前が変わっても手順は追えます。

このコースを終えると、次のことができるようになります。

  • 生成役と評価役を分け、採点表と止まる条件をそろえた評価ループを1本組める
  • 観点・見るもの・配点・合格の線・落ちる例と通る例の5欄で採点表を書ける
  • 観点を事実の確認・決めごとの遵守・読み手の受け取り方の3系統に分けられる
  • 評価役に渡す4点と、渡してはいけない4つを判断できる
  • 判定を観点ごとの合否と根拠で受け取り、落ちた観点だけを生成役に戻せる
  • 自己選好・位置・長さの3つの偏りを見分け、順序の入れ替えと字数そろえで手当てできる
  • 採点表の言葉だけをなぞる点稼ぎの4つの抜け道を、5つの設計で塞げる
  • 点数が上がって質が下がる合図を見つけ、採点表でなく仕様の側から直せる

こんな方に向いています。

  • AIの出力を毎回自分で読み直して直している方
  • AIにレビューを頼んでも当たり障りのない感想しか返ってこないと感じている方
  • チェックリストを渡したら、言葉だけをなぞった出力が出るようになった方
  • 複数の案からどれを採用するかの判断を、その場の感覚で決めている方

題材について

セクション4では、架空の企業(有限会社スズキ工業)が取引先へ出す納期遅延のお詫び文を、自己採点だけの場合と評価役を置いた場合で比べます。

会社と数字は架空です。

数字の扱いについて

コース内で紹介する一致率や割合の数値は、いずれも特定の論文が特定の条件で計測した報告です。

すべてのAIや仕事に一律で当てはまる値としては扱いません。

Who this course is for:

  • AIに書かせたものを毎回自分で読み直して直している方
  • AIにレビューを頼んでも当たり障りのない感想しか返ってこないと感じている方
  • チェックリストを渡したら、言葉だけをなぞった中身の薄い出力が出るようになった方
  • 複数の案からどれを採用するかの判断を、その場の感覚で決めている方