AIの長い作業報告を自動でHTML化して直感的に理解できるようにする

2026.10.22AI活用術

AIに作業を任せると、かなり長い作業報告が返ってきます。長文の報告は読み飛ばしや見落としが起きやすく、重要な点をスルーしがちです。

この記事では、人に向けた作業報告をAIにHTMLで自動作成させ、作業内容を直感的に理解できるようにする仕組みを、作り方も含めて解説します。

本記事の内容はスキルの知識が前提です。スキルについては、エージェントスキルの仕組みを解説した記事をご覧ください。

動画で見たい方はこちら。

AIの作業報告は長く、ほとんど文字だけで読みづらい

AIの作業報告やPR（プルリクエスト）の説明文は長文になりがちです。

AIが作ったPRの説明文を、文字で埋まった本文の最後までスクロールする様子

※PRとは1まとまりの作業のこと。詳しく理解するにはGitの知識が前提

AIの報告は、マークダウンという形式で書かれます。見出しやリンク、引用、箇条書きといった多少の文字表現はできますが、ほとんどは文字で埋まり、内容を理解しづらいです。

見出しと箇条書き以外は、ほとんど文字で埋まったPRの説明文

Claude Codeの開発者も、100行を超えるマークダウンは読まない

Claude Codeの開発者も同じ考えで、Claudeの公式ブログに次のように記しています。

100行を超えるマークダウンファイルは、実際にはまず読まない。社内のほかの人に読ませることは、なおさらできない。

仕様書、報告書、PRの説明文を実際に読んでもらえる可能性は、HTMLの方がずっと高い。

AIが人の10倍、100倍のアウトプットを出すようになった今、マークダウンで書かれたAIの報告にすべて目を通すのは不可能です。

AIのモデル自体が、長く書くように育っている

Claude Codeが書くPRの説明文は、人が書く場合の約4倍の長さになるという研究もあります。

「できるだけ簡潔に、可能なら一語句で」と報告を短くする指示を出しても、14種類のLLM×5つのデータセットのすべてで、縮めるべきところを縮めない冗長な回答が出たという研究もあります。

実際、弊社の開発プロジェクトでは、PRの説明文の文字数の中央値が1,266文字です。AIが1つの作業をするたびに、原稿用紙3枚以上の報告が届く計算になります。

人に向けた報告は、HTMLにさせると直感的に理解できる

それだけの報告を、ほとんど文字だけで隅から隅まで読むのはやっていられません。そこでぼくは最近、人に向けた作業報告をHTMLにさせています。

実際にClaude CodeがHTMLで作った報告がこちらです。変更前と変更後を色分けするなど、場面ごとに適切な色や装飾を使って読みやすくしてくれます。

変更前を赤、変更後を緑の背景で色分けした表で、PRの変更内容をまとめたHTMLの報告

処理の流れを図で示すなど、HTMLの表現力を存分に活かして作業内容をまとめてくれます。

処理の流れを、色分けした箱と矢印の図で示したHTMLの報告

finishスキルに、HTMLで報告させる指示を追加

ぼくのClaude Codeは、作業完了時に必ずHTMLで報告する仕組みにしています。この仕組みを作ったときの指示は以下です。

/finish の最後で、対応内容をHTMLで作成するようにして。
HTMLの表現力を活かし、人が見たときに理解しやすい形で対応内容をまとめる。
作業過程は不要なので、最終的に何をどう変えたかをわかるようにする。
HTMLで対応内容を説明するのは、スキル自体の修正やコード修正のみで、記事や動画などのコンテンツ作成作業では不要。
人はこのHTMLの対応内容を見るので、作業完了時の報告、PRの説明文はAIエージェントに必要なもの以外簡略化して良い

/finish は、AIの作業終わりにコードレビューや無駄なテストの削除をする、ぼくの自作スキルです。詳しくはAIコードレビューの自動化を実演解説した記事をご覧ください。

これで、Claude Codeの作業完了時の報告は、必ずHTMLで届くようになりました。人はHTMLで作業内容を理解するので、作業完了時の報告やPRの説明文は簡略化させ、出力トークンを節約しています。