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推敲・自己評価による改稿

Self-revision and quality self-assessment of a draft

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

自己採点が甘く、外部審査(別モデル/人間)併用が前提の運用が標準

できること

文法・一貫性の機械的チェック、複数視点からのフィードバック生成、改稿案の並列提示

まだできないこと

自分の生成物の質を客観的に評価すること。自己評価の甘さは既知のバイアスとして繰り返し指摘される

なぜそうなのか

生成物を高く評価する方向のバイアスが訓練プロセス(人間フィードバックからの強化学習など)に起因する

これからの予測の根拠

自己評価バイアスは訓練目的関数由来のため短期改善は限定的。多審査員方式・外部ベンチマーク併用が主な進展経路と予測

いま使える主な道具

Claude Fable 5.1、GPT-5.6、外部評価パネル型ワークフロー(3審査員方式など)

根拠

• How to Evaluate AI Novel-Writing Quality in 2026: 7 Dimensions 2026
  AI小説評価の7次元と、自己評価に頼らないことの重要性を提示

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• 短編小説を書く(〜1万字)
• 長編小説(10万字級)を伏線一貫して書く
• 脚本・戯曲(対話中心の脚本)を書く
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• 文体模倣・パスティーシュ

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。