こんにちは、パレイド思想部の梨本です。
本記事はローカル LLM による自動執筆パイプラインで生成されました。現段階ではクラウド AI（Claude 等）の補助や人間の編集が介在していますが、pareido.jp では最終的に AI が自律的にコンテンツを制作できる仕組みの構築を目指しています。
パレイドAI自動化ピラミッドの可視化(3)｜クラウドに寄りすぎていたこんにちは、パレイド思想部の梨本です。 本記事は LLM による自動執筆パイプラインで生成されました。現在は人間が補助していますが、pareido.jp で…
前回は、ひと月ぶんの記事を測ったら裾野（ローカル LLM）が薄く、クラウドに寄りすぎていた、という話でした。地図に「ここが薄い」と印を打って、塗り直しは後続の回に渡す。そう書いて筆を止めました。
今回は、その印を打った当の月末に、もう一度測り直してみます。月次レビューの初回です。ただし測れたのはテキストだけで、しかも数字は思っていたほうとは逆に動いていました。あわせて、ためてきた総量を一度だけ「何人分の組織か」に換算してみます。出てきた数字より、換算という行為そのもののあやうさのほうを、今回は見ておきたいのです。
印を打った当の月末に、裾野はさらに薄くなっていた
第3回で測ったのは、6月前半の33本でした。そのときの内訳は、ローカル（L）22.7%、クラウド（C）76.8%、人間（H）0.4%。初稿をローカルで作るパイプラインの稼働率は48.5%、総量は約17.1万字でした。
それから半月分が積み上がって、いま6月の全数は106本になりました。同じ測定器に通すと、L=14.5% / C=83.3% / H=2.2%、稼働率38.7%、総量は約59.5万字。裾野は 22.7% から 14.5% へ、さらに薄くなっていました。
正直なところ、これは予想と逆でした。前回「ここを厚くしたい」と印を打ったのですから、月末には少しでも上向いていてほしかった。けれど実際は、掲げた方向と、実際に流れた方向が、また開いたのです。稼働率も48.5%から38.7%へ下がっています。印を打ったことと、そちらへ動くことは、別の出来事でした。
数字を一つだけ補足しておきます。母数の取り方を変えると、見え方も動きます。辞書づくりや大規模なリファレンスのような特殊な11本（合わせて約14.7万字、すべてクラウド産）を外して、通常記事95本だけで測ると、L=19.2% / C=77.9% / H=2.9% になります。どこまでを「ひと月の仕事」と数えるかで、裾野は 14.5% にも 19.2% にも見える。今回は、ごまかさずに全数（L=14.5%）を正の数字として置きます。ただ、母数の線引きひとつで数字がこれだけ動くということ自体、覚えておきたい観察です。
後退の中身は、能力の限界ではなかった
数字が下がったと聞くと、ローカルのモデルが力不足だったのではないか、と思いたくなります。けれど中をほどくと、そういう話ではありませんでした。後退は、二つのクラウド一括流し込みから来ていたのです。
- 一つは、ある地理スキャンの連載が26本まで膨らんだこと。この連載のローカル率は 11.7% どまりで、しかも本数が多いので、全体の分母を大きくクラウド側へ引っぱりました。
- もう一つは、辞書やリファレンスにあたる大規模記事、約14.7万字。これが すべてクラウド産 で、初稿パイプラインをそもそも通っていませんでした。
どちらも、ローカルが頑張れなかったのではなく、ローカルに渡す前にクラウドで一気に作ってしまった、という話です。つまり後退の正体は、量産と、パイプラインを通さない投入でした。能力の天井に当たったのではなく、裾野を経由しない水路から大量の水が流れ込んで、池全体の色が変わった。そう見るほうが、実感に近い気がします。
同じ月のなかに、厚い裾野と薄い裾野が、もっとはっきり分かれた
全体が薄くなった一方で、パイプラインを回した連載のほうは、むしろ健全に厚いままでした。
- ショート動画のメイキング連載は、12本すべてがパイプライン経由で、ローカル率 43%。
- 自動筆記の連載は9本で 31.5%。
- そしてこの自動化ピラミッド連載自身は、52%。
第3回でわたしは「やればローカルは厚くできる/放っておくとクラウドに寄る」と書きました。その二つが、別々の月にではなく、同じひと月のなかで、前回よりさらに強く分かれていたわけです。回したところは厚く、回さなかったところは薄い。平均の 14.5% は、この二つを混ぜてならした数字にすぎません。媒体全体がのっぺり薄いのではなく、厚い場所と薄い場所の差が開いた、というのが今月の形だと感じます。
人間が、少しだけ測れる側に出てきた
もう一つ、前回からの変化があります。人間（H）が 0.4% から 2.2% へ上がっていました。これだけ見ると「人間が手を入れすぎて自動化が後退した」と読めそうですが、そうではないと感じています。これはたぶん、劣化ではなく、計測のほうが一歩進んだしるしです。
第2回でわたしは「人間は測れないところにいる」と書きました。削りや事実訂正のような手入れは量に乗らないので、メトリクス上の人間はほとんど 0% に見える、と。ところが今月、クラウドの最終形に境界を刻む手当て（snapshot_cloud）を入れたことで、そのあとに人間が触った分が、一部だけ数字に乗りはじめたのです。連載によっては、人間（H）が 9.5% まで見えている回もありました。
だから第2回の話を、まるごと取り消すつもりはありません。人間の領分の多くは、いまも量に乗らないところにあります。ただ、どこに境界線を引くかを決めると、測れないと思っていたものの一部は測れる。測れる/測れないは、対象の性質だけで決まるのではなく、こちらの線の引き方でも動く。その小さな反転を、留保として残しておきたいのです。
面積を、一度だけ「何人分」と言ってみる
ここまでは裾野（L と C の比）の話でした。この連載にはもう一つ、最初に立てた問いがあります。ためた総量を「何人分の組織に相当するか」に換算してみる、という問いです。月次レビューの初回なので、今回それを一度だけ、口に出してみます。
今月の総量は約 59.5万字。仮に「一人の書き手が、調査や推敲も込みで、月に無理なく書ける記事テキストを5万字（月10本 × 5千字）」と置いてみます。すると 59.5 ÷ 5 で、およそ12人分。個人が一人で回している媒体が、ひと月に12人分のテキストを出していた——そう言えそうな数字が、たしかに出ます。
けれど、ここで立ち止まりたいのです。いま置いた「一人=月5万字」という係数は、まったく恣意的でした。書き手を量産型に見積もれば一人あたりの月産はもっと増え、12人分は数人分に縮みます。丁寧な書き手を基準にすれば、逆に何十人分にもなる。係数の置き方ひとつで、答えは数倍ぶれる。「12人分」は、計算の結果というより、わたしがどんな書き手を思い浮かべたかの影にすぎません。
面積が出せるようになったこと自体は、たしかに前進だと思います。けれど、その面積が「何人分」を名乗った瞬間に、意味が少し滑る。文字数は測れても、「一人の書き手」が何をする人なのかは測れていないからです。だから今回は、「約12人分」と一度言ってみせた上で、その数字を信じすぎないことのほうを、持ち帰りたいのです。
月末の見込みと、次に渡すこと
最後に、今回の数字が「初回」を名乗る理由を一つだけ正直に書いておきます。測れたのはテキストだけでした。コードも、画像も、動画も、音声も、まだ宿題のまま残っています。集計の手つきも、まだ手作業に近い。測れる面が一部しかないから、月次レビューを「初回」と呼んでいる——そういう段階です。
6月末の着地は、いまのところ見込みでしか言えません。7月頭（1日〜4日）に先行して動いている分も、同じ地理スキャンの連載で、やはりすべてクラウド産でした。この流れのままなら、月末締めで L≈14%（通常記事だけなら19%）/ C≈83% / H≈2% あたりに落ち着きそうです。第3回の 22.7% から、裾野はおよそ8ポイント後退して6月を終える。断定はできませんが、いまの水路を見るかぎり、それが現実的な見込みです。
今回やったのは、測り直して、後退を確認して、面積を一度だけ換算してみた——ここまでです。月末の数字を見てもなお裾野が薄いままなら、次にやるべきは、たぶん考え方の更新ではありません。パイプラインを半分しか動かしていないこの状態を、どう変えるか。つまり実装の話になります。そこは後続の回に渡して、今回はここで筆を止めます。印を打ち直したら、次は塗り直すほうへ進みます。