テクニカルライター歴25年の文書力×AIで月3〜5万円の副収入を得るマニュアルリライト副業術

AI生成マニュアルは「正しいけど伝わらない」という深刻な問題

ChatGPTやClaudeに「操作マニュアルを作って」と指示すれば、それらしい技術文書が数分で出来上がる時代になりました。しかし、その文書をそのまま現場に渡して本当に使えるかというと、答えはほぼ「NO」です。

たとえばSEO事業で「検索エンジンのクローラー」を説明する場面を考えてみてください。

AIが生成する技術文書には共通の弱点があります。情報として正しいのですが、読み手の立場が完全に抜け落ちているのです。手順の順番は論理的に正しくても、実際の作業者がどこでつまずくか、どの画面で迷うかという「現場感覚」がありません。

たとえば「管理者権限で実行してください」とAIは平気で書きます。管理者権限とは、パソコンやシステムの設定を変更できる特別な操作権限のことです。企業の実務では、この権限の申請に数日かかることも珍しくありません。「最新版を使用」と記載されていても、既存システムとの互換性の問題で古いバージョンに固定しなければならないケースは日常茶飯事です。

ここに、テクニカルライター歴25年の「複雑なことをわかりやすく書く力」が活きる副業の可能性があります。AIが作った「正しいけど伝わらない文書」を、読み手目線で再構成する仕事は、むしろAI時代だからこそ需要が拡大しているのです。

まずは王道のクラウドソーシングから始める一般的なアプローチ

マニュアルや手順書のリライト副業を始めるにあたり、多くの方がまず検討するのはクラウドソーシング経由の案件獲得です。クラウドソーシングとは、インターネット上で仕事の発注者と受注者をマッチングするサービスのことで、クラウドワークスやランサーズが代表的です。この方法自体は間違いではありませんが、いくつかの現実を知っておく必要があります。

作業環境の構築手順

クラウドソーシングの案件相場

一般ライターが直面する壁

クラウドソーシングでテクニカルライティング案件に応募するライターの多くは、以下のような課題に直面します。

1. 技術的な内容を正確に理解できず、表面的な言い換えしかできない
2. 読み手のスキルレベルを想定した書き分けができない
3. 実際の作業環境や制約条件を考慮した記述ができない
4. 単価競争に巻き込まれ、1件あたり1,000〜2,000円の案件で消耗する

こうした状況が生まれる根本原因は、技術理解と文章力の両方を兼ね備えた人材が圧倒的に少ないからです。逆に言えば、この両方を持っている方にとっては、差別化が非常にしやすい市場でもあります。

25年の「読み手目線力」とAI多段階処理で圧倒的な品質差を生む方法

ここからが本題です。テクニカルライターとしての長年の経験は、AIと組み合わせることで単なる「便利さ」を超えた構造的な強みに変わります。

なぜ人生経験がAI活用の質を変えるのか

AIが技術文書を生成する際、最も欠けているのは「実際の運用環境での制約条件」に対する判断力です。この判断力は、書籍やマニュアルを読んで身につくものではありません。

たとえばSEO事業で「検索エンジンのクローラー」を説明する場面を考えてみてください。SEOとは検索エンジン最適化のことで、Googleなどの検索結果で自社サイトを上位に表示させるための取り組みです。クローラーとは、インターネット上のウェブサイトを自動的に巡回して情報を収集するプログラムのことです。専門用語をそのまま使えば正確ですが、伝わりません。これを「図書館の司書が本を分類整理する作業」に例えると、顧客は一瞬で概念を理解できます。「ウチのサイトが司書さんに見つけてもらいやすいように整理すればいいんですね」と自ら応用まで考えられるようになるのです。

この「身近なものに置き換える力」は、25年間にわたり現場で磨かれた技術です。AIにはこの経験値がありません。ただし補足すると、AIの言語処理能力は日々向上しています。将来的にはAIが文脈に応じた比喩を生成する精度も上がっていくでしょう。それでも、特定の業界や現場の空気感を踏まえた「伝わる表現」を選ぶ力は、実務経験に裏打ちされた人間の判断がしばらくの間は優位であり続けると考えられます。

AI多段階処理の具体的な設計

低スペック環境でも実践可能な、無料枠を活用した多段階処理システムを構築します。

第1段階:ChatGPT無料枠で基本構造を作成

元の技術文書や要件を入力し、マニュアルの骨格を生成します。この段階ではあえて「完璧」を求めず、構造の叩き台を作ることに集中します。

第2段階:Claude無料枠で論理構成を確認

「この文書の目的は明確か」「読者の知識レベルに適しているか」「情報の過不足はないか」をClaudeに確認させます。Claudeは全体を俯瞰した論理整合性チェックに優れています。

第3段階:Gemini無料枠で読みやすさを調整

文章のリズムや表現の自然さを最適化します。技術文書であっても、読みやすさは品質に直結します。

第4段階:あなた自身の目で「読み手目線」の最終再構成

ここが最も価値の高い工程です。AIが作った文書に対して、以下の観点で手を加えます。

• 実際の作業者がどこでつまずくかの予測と注意書きの追加
• 「なぜこの順序なのか」の理由説明の併記
• 複雑な処理フローを「料理のレシピ」や「組み立て家具の説明書」のような身近な作業への置き換え
• 企業環境特有の制約条件(権限申請の所要日数、バージョン固定の必要性など)の反映