AIの修正ループを止める｜差し戻しを減らす運用

AIで修正が速くなると、レビューが増えます。

レビューが増えると、差し戻しが増えます。

そして気づくと「ずっと直しているのに終わらない」修正ループに入ります。

これは品質が高いから起きるのではなく、終わりを作る設計が弱いときに起きます。

このページでは、AI時代の修正ループを止め、差し戻しを減らす運用を整理します。

結論：完了条件・レビュー観点・差し戻しの分類を固定すると終わる

修正ループは、だいたい次の3つが曖昧なときに発生します。

修正ループの3大原因

• 完了条件が曖昧：どこまで直せばOKか分からない
• レビュー観点が揺れる：人・回によって指摘が変わる
• 差し戻しがタスク化されない：修正内容が散らばって漏れる

ポイント

AIで修正が速いほど“回せてしまう”ので、終わりの条件を先に決めないと止まりません。

原因①：完了条件が曖昧で「まだ良くできる」が無限に続く

AIは改善案を無限に出せます。

そのため、完了条件がないと「もっと良くできる」が止まりません。

対策：完了条件は1行で固定する

• 成果物が何か（提出物・公開物）を明確にする
• 合格ラインを1行で書く
• 完了条件に関係ない改善は“次の改善候補”に回す

完了条件（例）

• 主要論点が揃い、誤解が生まれない表現になったら提出
• 比較軸が5つ揃い、結論が1行で言える状態なら公開
• 手順が再現でき、注意点が入っていれば完了

原因②：レビュー観点が揺れて、指摘が増殖する

レビューが人によって違うのは自然です。

ただし観点が固定されていないと、修正は増え続けます。

対策：レビュー観点を固定する（最小）

• 目的：この成果物は何のためか
• 正確性：誤解・誤りがないか
• 読みやすさ：判断や行動に繋がるか
• 運用性：次回も同じ型で作れるか

ポイント

レビュー観点が固定されると、指摘が「質の改善」ではなく「合格へ近づく修正」になります。

原因③：差し戻しがタスク化されず、修正が散らばる

チャットの指摘、口頭の指摘、コメントの指摘。

差し戻しが散らばると、抜け漏れが起き、再レビューが増えます。

対策：差し戻しは“修正タスク”にまとめる

• 指摘は一箇所へ集約（受け皿）
• 修正はチェックリスト化して消し込む
• 再レビューは「完了条件を満たしたか」で判断する

差し戻しを減らす実務：指摘を3種類に分類する

指摘を全部同じ扱いにすると、修正が長期化します。

分類すると、優先が決まります。

分類	内容	優先
必須（合格条件）	誤り、致命的な誤解、要件不足	最優先
改善（品質向上）	分かりやすさ、表現の調整	余力で
好み（嗜好）	言い回し、順番、雰囲気	原則保留

ポイント

必須と改善と好みを混ぜると、終わらなくなります。まず必須だけを確実に潰します。

修正ループを止める型：レビュー→修正→再レビューを1セットにする

修正を細切れにすると、再レビューが増えます。

まとめて直して、まとめて確認する方が、結果的に速いです。

1セット運用

1. 指摘を集約して分類する（必須/改善/好み）
2. 必須をチェックリストで消し込む
3. 改善は時間枠を決めて対応（やり過ぎない）
4. 再レビューは完了条件に照らして合否を出す

コピペ用：レビュー依頼テンプレ（観点固定）

目的：この成果物で達成したいことは何か

完了条件（1行）：ここまで満たせば提出/公開

見てほしい観点：目的/正確性/読みやすさ/運用性

優先：必須（合格条件）だけ先に指摘してほしい

コピペ用：差し戻し整理テンプレ（修正タスク化）

必須（合格条件）

• （チェック1）
• （チェック2）

改善（余力で）

• （改善1）
• （改善2）

好み（原則保留）

• （好み1）

まとめ

AIの修正ループは、完了条件が曖昧で、レビュー観点が揺れ、差し戻しが散らばると発生します。完了条件を1行で固定し、レビュー観点を最小で揃え、差し戻しを分類して修正タスクにまとめる。再レビューは完了条件で合否を出す。これで「直しているのに終わらない」を止められます。