事例記事の承認プロセスをChatGPTで加速する手順

承認に数ヶ月かかる

事例記事の公開には、複数の承認が必要です。自社の法務、広報、マーケティング部門。取材先企業の担当者、その上司、広報部門。

各部門からの確認依頼を出し、修正指示が返ってきて直し、再提出してまた待つ。このサイクルが何度も繰り返され、公開まで2〜3ヶ月かかることも珍しくありません。

その間に製品がアップデートされ、取材時の情報が古くなる。旬を逃して、記事の価値が薄れてしまいます。

なぜ承認に時間がかかるのか

1. 初回提出時点で不備が多い

取材記事を書いた段階では、社内外の承認基準を満たしていないことが多くあります。

取材先企業の社名表記が統一されていない。競合製品名が入っている。数値の根拠が不明確。こうした不備が初回提出後に指摘され、修正して再提出することになります。

2. 各部門の確認ポイントが異なる

法務は表現の正確性とリスクを見る。広報はブランドイメージと対外的な印象を見る。取材先企業の担当者は自社の機密情報が入っていないかを見る。

それぞれが違う視点でチェックするため、一度にすべての指摘を受けることは稀です。法務の指摘を直して再提出したら、今度は広報から別の指摘が来る。この往復が時間を食います。

3. 確認タイミングが同期していない

承認フローが直列になっていると、前の部門の確認が終わらないと次に進めません。

取材先企業の確認を先に取ろうとしても、「社内の承認が通ってから」と言われる。逆に社内を先に通そうとすると、「取材先の確認を取ってから」と言われる。どちらを先にすべきか明確でないまま、両方から待たされることになります。

ChatGPTで事前チェックと修正を自動化する

公開前にChatGPTを使って、各部門が指摘しそうなポイントを洗い出し、修正案を作ります。初回提出の段階で承認基準をクリアしていれば、往復回数を減らせます。

手順1: 承認基準をリスト化する

まず、過去の承認プロセスで指摘された項目を集めます。社内の承認ガイドライン、取材先企業から受けた修正依頼、法務からの差し戻し理由をすべて洗い出します。

あなたは事例記事の承認プロセスを支援するアシスタントです。
以下の情報をもとに、承認で指摘される可能性が高い項目を10個挙げてください。

【過去の指摘事例】: <実際に指摘された内容>
【社内承認ガイドライン】: <ガイドラインの該当箇所>
【取材先企業の業種】: <業種名>

各項目について、以下の形式で出力してください：
- チェック項目の名前
- どの部門が指摘するか（法務/広報/取材先企業/マーケ）
- 具体的に何を確認するか

これにより、事例記事特有のチェックリストができます。

手順2: 記事をチェックリストで照合する

次に、書いた記事をチェックリストに照らし合わせ、問題箇所を洗い出します。

以下の記事を、承認チェックリストに照らして検証してください。

【記事本文】: <書いた記事>
【チェックリスト】: <手順1で作成したリスト>

各チェック項目について、以下の形式で出力してください：
- チェック項目名
- 該当箇所の引用（該当する場合のみ）
- 問題の内容
- 修正の必要性（高/中/低）

ChatGPTは記事を読み、チェックリストの各項目に該当する箇所を抽出します。

手順3: 修正案を自動生成する

問題箇所について、承認基準を満たす修正案を作ります。

以下の問題箇所について、修正案を3つずつ提案してください。

【問題箇所】: <手順2で抽出された箇所>
【チェック項目】: <該当するチェック項目>

修正案の条件：
- 元の文脈を維持する
- 情報量を減らさない（削除ではなく言い換え）
- 承認基準を満たす表現にする

各修正案について、「なぜこの修正で承認を通るか」を併記してください。

複数の修正案を比較することで、最も自然で情報量を保てる選択肢を選べます。

手順4: 部門別の確認依頼文を作成する

修正後の記事を、各部門に確認依頼する際の文面をChatGPTで作成します。部門ごとに見るべきポイントを明示することで、一度の確認で必要な指摘をすべて受けられるようにします。

以下の記事について、<部門名>向けの確認依頼メールを作成してください。

【記事本文】: <修正後の記事>
【部門】: <法務/広報/マーケ/取材先企業>

メールの構成：
1. 確認の目的（何を見てほしいか）
2. <部門名>が特に確認すべきポイントを3つ箇条書き
3. 確認期限（3営業日を提案）
4. 「他の部門からは既に承認を得ています」（該当する場合のみ）

トーンは簡潔かつ明確に。「念のため」「お手数ですが」などの婉曲表現は避ける。

確認ポイントを明示することで、相手は何を見ればいいかがわかり、確認時間が短縮されます。

手順5: 並行承認の可否を判定する

各部門の承認を直列にするか並行にするかを、ChatGPTで判定します。

以下の承認フローについて、並行で進められる部分と直列にすべき部分を判定してください。

【承認フロー】: <現在の承認順序>
【各部門の確認内容】: <手順1のチェックリスト>

判定基準：
- 後の部門の確認内容が、前の部門の修正に依存しない場合は並行可能
- 前の部門の修正が、後の部門が見る箇所に影響する場合は直列にする

並行可能な部門のグループと、直列にすべき順序を図示してください。

これにより、無駄な待ち時間を排除できます。

手順6: 承認状況の進捗表を作成する

誰がいつ確認を返したか、どの指摘が未対応かを一覧で管理するための進捗表をChatGPTで作成します。

以下の承認フローをもとに、進捗管理表を作成してください。

【承認者リスト】: <各部門の担当者名>
【確認依頼日】: <各部門に依頼した日付>

表の形式：
- 縦軸: 承認者名と部門
- 横軸: 依頼日/回答期限/実際の回答日/ステータス（未/済/差し戻し）/未対応の指摘数
- 各セルに記入できる空欄を設ける

Markdown形式で出力してください。

これを印刷またはスプレッドシートに転記し、定期的に更新することで、承認の進捗を可視化できます。

それでも残る限界

この手順で承認期間を短縮できますが、いくつかの限界があります。

1. 最終判断は各部門が行う

ChatGPTが「承認基準を満たす」と判定しても、実際に承認するかどうかは各部門の担当者が決めます。過去の指摘と同じパターンでも、今回は問題視される可能性があります。

2. 突発的な指摘には対応できない

過去に指摘されたことがない新しい問題は、チェックリストに含まれていません。製品の仕様変更、法規制の変更、取材先企業の方針変更によって、想定外の指摘が入ることがあります。

3. 調整のやりとりは自分で行う必要がある

「この表現は残したいが、承認が通らない」という場合、どう妥協点を探るかはChatGPTでは判断できません。取材先企業と交渉し、代替案を提示し、合意を取るプロセスは自分の仕事です。

sonataで承認プロセスを短縮する

sonataは、過去の承認履歴をもとにチェックリストを自動生成し、記事の問題箇所を検出します。部門別の確認依頼文、並行承認の判定、進捗管理表の作成まで一連の流れで実行します。

承認準備にかかる時間を大幅に削減し、初回提出で承認を通る確率を高めます。