Document Review が行うこと
Document Review は、ドキュメントを複数の側面から検査します： 構成と整理:- 論理的な流れと展開
- 見出しレベルの階層と一貫性
- セクションのバランスとリズム
- 情報アーキテクチャ
- 文の複雑さと長さ
- 専門用語や技術的な言葉の使用
- アイデア間のつながり（トランジション）
- 総合的な読みやすさのスコア
- 欠けている文脈や背景情報
- 説明の抜けや不足
- 答えられていない疑問点
- 拡張が必要な箇所
- トーンの一貫性
- 書式上の問題
- 冗長性や繰り返し
- 改善の機会
Document Review の起動方法
AI アシスタント はドキュメント全体を読み、カテゴリ別に整理された構造化されたフィードバックを返します。
Document Review はすべてのモデルで動作しますが、特に長文や複雑なドキュメントでは Max が最も詳細で微妙なフィードバックを提供します。手早く確認したい場合は、Fast が深さと速度のバランスが良い選択です。
Document Review と一般的な AI アシスタント チャットの違い
| Feature | Document Review | General Assistant Chat |
|---|---|---|
| Purpose | 構造化されたドキュメントフィードバック | オープンエンドな会話やタスク |
| Scope | ドキュメント全体の分析 | 特定の質問に対する回答 |
| Output format | フィードバックカテゴリ別に整理された出力 | 会話形式の応答 |
| Analysis depth | 多面的で包括的 | 特定の質問に焦点を当てる |
| Best for | 品質チェック、公開前レビュー | 迅速な編集、要約、コンテンツの質問 |
| Follow-up prompts | 明確化を求める質問が可能 | 継続的な会話が可能 |
| Credit usage | 高め（ドキュメント全体を分析するため） | 問い合わせの複雑さにより変動 |
Document Review を使うべきタイミング
Document Review が特に有用なシナリオは次のとおりです：対外共有前
プレゼン資料、提案書、クライアント向けドキュメントなどを送る前に、構成の問題、わかりにくい箇所、欠けている文脈を発見します。品質保証
重要なドキュメント、チームのウィキ、ナレッジベースの記事を定期的にレビューして、品質と一貫性を維持します。コンテンツの改善
ブログ投稿、レポート、長文のライティングに対する実行可能な提案を得られます。AI アシスタント は、拡張が必要な箇所、簡潔化すべき箇所、再構成が望ましい箇所を特定できます。コラボレーション準備
チームと共有する前にドキュメントが明確で完全で整理されていることを確認します。これによりやり取りが減り、コラボレーションの効率が向上します。学習・スキル開発
レビューを使って自分の文章の傾向を理解できます – 繰り返し現れる明確さの問題、構成のクセ、継続的に改善が必要な領域など。Document Review は複数回実行できます。フィードバックに基づいて修正を行い、再度レビューして問題が解決されたか確認してください。この反復的な方法は、何が効果的か学びつつコンテンツを段階的に洗練するのに役立ちます。
フィードバックの読み方
Document Review のフィードバックは明確なカテゴリに整理されています。以下はその解釈と対処方法です：構成に関するフィードバック
示していること： コンテンツの流れが適切か、セクションのバランスが取れているか、情報アーキテクチャが妥当かを示します。 例:- 「導入が文書全体に比べて長すぎます」
- 「セクション 2 からセクション 3 への明確なつなぎが不足しています」
- 「見出しの階層が H2 から H4 へ飛んでいます」
明確さに関するフィードバック
示していること： 読者にとって分かりやすいか、文が複雑すぎないか、混乱を招く箇所がないかを示します。 例:- 「この段落は受動態が多く、読みづらくなっています」
- 「最初のセクションで専門用語が使われており、非専門家には理解しづらい可能性があります」
- 「文の平均長が 35 語です – より短い文に分けることを検討してください」
完全性に関するフィードバック
示していること： 文脈の欠落、未回答の疑問、詳述が必要な箇所などのギャップを示します。 例:- 「文書内で『新しいプロセス』に言及していますが、定義がありません」
- 「ステップ 2 と 3 が前提知識を想定しており、導入で説明されていません」
- 「結論や次のステップが記載されていません」
品質に関するフィードバック
示していること： トーンの一貫性、書式の問題、仕上げのための改善点を示します。 例:- 「トーンがセクション間でフォーマルからカジュアルに変わっています」
- 「箇条書きの書式が不揃いです（句点があるものとないものがあります）」
- 「同じ概念が二度説明されています – 統合を検討してください」
クレジット消費量
Document Review はドキュメントの長さと複雑さに応じて AI クレジットを消費します：| Document Length | Approx. Credit Cost (Fast) | Approx. Credit Cost (Max) |
|---|---|---|
| Short (< 500 words) | ~0.5 クレジット | ~1 - 2 クレジット |
| Medium (500-2000 words) | ~1 - 2 クレジット | ~3 - 5 クレジット |
| Long (2000-5000 words) | ~2 - 4 クレジット | ~6 - 10 クレジット |
| Very long (5000+ words) | ~5+ クレジット | ~12+ クレジット |
これらは典型的なドキュメントに基づく概算です。実際の消費はドキュメントの構造、書式の複雑さ、選択したモデルによって異なります。AI アシスタント メニューで残高を確認してください。
より良いレビューのためのヒント
1. まずドキュメントを整えましょう レビューを実行する前に、ドキュメントをある程度完成させておくと良いです。完成度の高いドラフトの方が、AI アシスタント はより有益なフィードバックを提供できます。 2. 想定読者を明示する フォローアップのプロンプトで誰に向けた文書かを伝えてください：- 「これはプロダクトに詳しい技術チーム向けです」
- 「対象は非技術系のステークホルダーです」
- 「Craft を使ったことがない新規ユーザー向けに書かれています」
- 「まず直すべき 3 点は何ですか？」
- 「最も重要な構成上の問題は何ですか？」
- 「明確さの問題だけにフォーカスしてください」
- 「トーンの一貫性をチェックしてください」
- 「完全性と欠けている文脈だけを確認してください」
- 「初心者向けとして構成が適切かを見てください」
- On-device: Document Review には推奨されません（文脈量が制限されます）
- Core: 短いドキュメントの簡易な構成チェックに適しています
- Fast: ほとんどのレビュー（500 - 2000 語）に対してバランスが良い選択です
- Max: 長文や複雑なドキュメント、最も詳細なフィードバックが必要な場合に最適です
例：ブログ投稿の公開前チェック
Sarah は Craft のコレクション を使う方法に関するブログ投稿の草稿を書きました。公開前に、内容が明確で完全かを確認したいと考えています。AI アシスタント がドキュメントを分析し、次のようなフィードバックを提供します：
- Structure: 「導入は良いが、セクション 2 がセクション 3 と 4 を合わせた長さの 2 倍になっています。セクション 2 を 2 つに分けることを検討してください。」
- Clarity: 「複数の専門用語（relations、properties、views）が定義される前に使われています。用語集を作るか、初出時に定義を追加してください。」
- Completeness: 「記事は 何が コレクションであるかを説明していますが、フォルダやタグと比べて いつ コレクションを使うべきかについて触れていません。」
- Quality: 「トーンは一貫していますが、最後の冗長なセクションが導入を繰り返しています – 削除を検討してください。」