AI に資料のレビューを頼むには？誤字・数字・つながりの 3 段階と頼み方

3 段階に分けて頼む理由

AI に「この資料を見て」と 1 回で頼むと、返ってくるのは目立つ誤字と、言い回しの提案です。数字の食い違いやページの間の矛盾は、見る観点を指定しないと拾われません。

段階を分けると、AI は 1 つの観点に集中し、返事も揃った形になります。3 段階を順に頼み、それぞれの返事を表で受け取ります。

段階	見るもの	AI に頼むこと	人が行うこと
1. 誤字と表記	誤字・脱字・表記の揺れ（「サーバ」と「サーバー」）・敬体と常体の混在	揺れの一覧と、統一案	統一の方針を決める
2. 数字と単位	同じ数字がページ間で違う・単位が抜けている・合計が合わない	食い違いの箇所の一覧	出どころと突き合わせ、正しい値に直す
3. つながり	課題と解決策が対応していない・結論と根拠が離れている・順番が読む人の順でない	読む人の立場で引っかかる所と、その理由	直すかどうかを決める

段階 1: 誤字と表記の揺れ

最初の段階では、誤字・脱字と表記の揺れだけを見てもらいます。言い回しの提案は要らないと先に書くと、返事が短くなります。

表記の揺れは、直す前に「どちらに統一するか」を決めます。AI に決めさせると、資料ごとに違う方に揃います。社内に用語の一覧があれば、それを先に渡します。

段階 2: 数字と単位

2 段階目は、数字と単位の食い違いだけを見てもらいます。同じ数字が別のページで違う値になっている、合計が内訳と合わない、単位や期間が抜けている、の 3 つが主な対象です。

AI が見つけるのは「食い違い」であって「正しい値」ではありません。どちらが正しいかは、元の集計表や公開情報と突き合わせて人が決めます。AI に正しい値を推測させると、それらしい数字に置き換えられます。

段階 3: ページの間のつながり

3 段階目は、資料全体の論理のつながりを見てもらいます。課題のページで挙げた困りごとに、解決策のページが答えているか。効果のページの数字が、事例のページと矛盾していないか。結論が最初に来ているか。

読む相手の役職を指定すると、指摘の粒度が変わります。決裁者なら費用と効果のつながり、現場の担当者なら手順の抜けを見ます。

AI が見られることと、見られないこと

AI のレビューで頼ってよいのは「機械的に突き合わせられること」で、事実の正しさや、相手の事情は見られません。境目を先に知っておくと、返事の扱いを間違えません。

見られる	見られない
誤字・脱字・表記の揺れ	その数字が事実として正しいか
ページ間で数字が違うこと	相手の社内事情に合っているか
単位・期間・出どころの抜け	社名や固有名詞が正しいか（文字起こしの誤りは拾えない）
論理の飛び（課題と解決策の対応）	見た目の崩れ（図の重なり・はみ出し。ファイルの読み込みで失われる）

見た目の崩れは、AI ではなく画面で確かめます。資料を絵にして AI に渡す方法もありますが、細かい文字は読めないことが多いので、体裁の確認は人の目で行います。

社内の資料を渡す前に確かめる 2 つ

社内の資料を AI に渡す前に、入力が学習に使われる設定かどうかと、社内の決まりを確かめます。個人向けの無料プランは学習に使われる設定が既定のサービスがあり、法人向けの契約では使われないのが既定です。

サービス	個人向けの既定	法人向け
ChatGPT	設定で学習への利用を切れる	ChatGPT Enterprise / Team は学習に使わない
Claude	設定で選ぶ	Claude for Work（Team / Enterprise）は学習に使わない
Gemini	アクティビティの設定で切れる	Google Workspace の Gemini は学習に使わない

各社の公開ページの内容は変わるので、確認日つきの出典を記事の末尾に載せています。4 社の扱いの比較は 社内の資料を AI に読ませても大丈夫？ にまとめています。

この記事は、編集部が資料を作るときに実際に使っている 3 段階の頼み方を書いたものです。各社の入力の扱いは 2026 年 9 月 16 日に公開ページで確かめました。運営会社の製品（Narrative）はレビューの道具ではないので、この記事では扱っていません。