AIが作って検品し、
人が承認する。
私たちはAIニュースの解釈と検証レポートを、工場のように — 検品と承認を通って — 出荷しています。その仕組みごと、企業に提供します。
考え方
この工場は、3つの原則で動いています。
ニュースは速さを競わない。一次ソースと突き合わせ、検証を通った分だけ出荷する。
何でも自動化しない。人が必ず見る一点を先に定義し、残りをAIに任せる。
AIを使うことと、AIで生産する仕組みを持つことは違う。私たちは後者を作って運用し、提供する。
生産ライン
各工程の役割
収集
一次情報のウォッチリストからニュースを集める
一次ソース照合
数字・固有名詞を発表元の一次情報と突き合わせる
ハイプ検証
発表の主張と、根拠がどこまであるかを突き合わせる
解釈
読み手の企業が明日から何をすべきかまで、視点を通して書く
AI検品
事実の正確さと語りの一貫性をAIが検品し、記録を残す
人間の承認
人は最後の一点だけを判断する — この解釈を出せるか
出荷
承認された分だけを公開する
出荷の約束
出荷されるすべての投稿が、この3つを守ります。
【ニュース】【解釈】【未確認】を分けて書く。主張はしても事実の顔をさせない。
出典は一次ソースのURL＋日付。二次報道だけを根拠にしない。
誤りは削除せず、訂正表示で残す。
この工場で作れるもの
ニュース解釈は、製品ラインのひとつです。
一次ソース照合とハイプ検証を通したニュース解釈。X「CodeFox｜AI工場」で出荷しています。
販売データなど社内に眠るデータから仮説を立て、反証を通った結論だけを経営に出す分析ライン。レポートを自動で量産するためではなく、間違った結論を出さないための工場です。
地域データの仮説を統計的に検証し、反証テストに耐えた結論だけをレポートにする調査ライン。
AI研修の教材・スライドを、実施現場のフィードバックで更新しながら生産しています。
背景の違うAIの学習者ペルソナに試験問題を解かせ、同じ誤読が集まる問題や「自信あり誤答」をあぶり出す検品ライン。学習教材の品質のために、いま組み立てています。
台本から音声合成・動画組み立てまでを自動化した動画生産ライン。
事実の正確さと、語りの一貫性が要るコンテンツなら — 製品FAQ、マニュアル、提案書、社内報 — 同じ構造がそのまま使えます。
X「CodeFox｜AI工場」（@CodeFoxInc）で、この生産ラインを通った投稿を出荷しています。 仕組みの説明より、実物を見てください。
最新の出荷はこちらよくあるご質問
AI活用の進め方、コンテンツ生産の仕組み化、検証・QA体制の設計など。まずは1時間無料相談からどうぞ。
はい。AIが制作と検品を行い、人間（代表）が承認した分だけを出荷しています。検品の記録も残しています。
業種・体制に合わせた設計から伴走まで対応します。まずはご相談ください。