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AIのためにテクニカルライターを解雇した方々への手紙

2026年1月15日原文(passo.uno)

概要

  • AIの発展 により、 テクニカルライターの重要性 が見過ごされがちな現状。
  • AIだけで作成されたドキュメント の問題点とリスク。
  • 人間の専門性と共感力 が不可欠である理由の解説。
  • AIとテクニカルライターの協働 による最適な未来像の提案。
  • 再考の呼びかけ と、専門職の価値の再認識。

テクニカルライターを軽視することの誤り

  • AIの進化 により、テクニカルライターのポジション削減や不採用が進行。
  • LLM（大規模言語モデル）による自動ドキュメント作成 の過信。
  • 開発者にドキュメント作成を押し付ける風潮 の増加。
  • ドキュメントは単なる成果物 ではなく、 製品の真実 を伝えるもの。
  • テクニカルライターの不在 が、 ソフトウェアの使い勝手や存続 に直結。

ドキュメント作成プロセスの本質

  • ドキュメントは「作業」ではなく「製品の一部」 である認識。
  • テクニカルライター は、 情報収集・整理・伝達 の専門家。
  • ユーザー視点での共感 と 分かりやすさへのこだわり。
  • 締め切りや製品アップデート に追われながらも品質を守り抜く姿勢。
  • ライターの存在 がなければ、 多くの製品は成長や存続が困難。

AIによるドキュメントの限界

  • AI生成ドキュメント は 知性や戦略性が欠如。
  • 微妙なニュアンスや未完成感、注意点 を捉えきれない問題。
  • 誤った指示による責任問題 はAIではなく人間が負う現実。
  • AIツール自体も良質なコンテキスト （＝テクニカルライティング）が必要。
  • AIに頼るだけでは、品質や安全性が担保できないリスク。

テクニカルライターとAIの協働による未来

  • AIを活用したライターの生産性向上 の可能性。
  • AIポリシーの策定 と ライターへのツール・研修提供 の重要性。
  • AIは人間の代替ではなく、補完的存在 としての活用。
  • 業界リーダーや実践者たちの事例 （Tom Johnson, CT Smith, Sarah Deatonなど）。
  • テクニカルライターの経験と工夫 がAI活用の鍵。

再考のお願い

  • 削減・不採用を再検討 することの重要性。
  • AIだけでは解決できない「人間的な問題」 の存在。
  • テクニカルライターは製品を「使えるもの」に翻訳 する役割。
  • ドキュメントは「ノイズ」ではなく「シグナル」 であるべき。
  • 専門職の復帰・採用の呼びかけ。

謝辞

  • Tiffany Hrabusa、Casey Smith、Anna Urbiztondo への初期ドラフトレビューと励ましへの感謝。
  • パートナーValentina への改善提案とサポートへの感謝。
  • テクニカルライターコミュニティ とその素晴らしい仲間たちへの感謝。
  • スタンドアロン版レター は https://passo.uno/reconsider/ にて公開。

Hackerたちの意見

僕が知ってる最高のテックライターは、むしろ人類学者みたいだったな。プロダクトマネジメント、エンジニア、ユーザーの間でコミュニケーションを橋渡ししてくれるんだよね。この視点から、彼らはしばしばプロダクトをより良くするフィードバックをくれる。

└

AIは、そういった洞察が存在する場合には合成を手助けできるけど、グループ間のその境界的なスペースを自然に占めたり、文化的・組織的なギャップを感じ取ったりすることはできないんだよね。

そして、ここにいるのが2026年。僕の今年の目標の一つは、もっと上手に書けるようになって、流暢にコミュニケーションを取れるようになり、アイデアをもっと魅力的に伝えること。これらのスキルは簡単に代替できるものじゃないと思う。確かに機械はたくさんのことができるけど、自分でそのスキルを身につけることで、他の多くの面でも役立つ脳の使い方ができるようになるんだ。僕の謙虚な意見としては、人からそのスキルが失われていくのは確実で、スキルの向上が失われるのは本当に痛手だと思う。

└

でも、自分でそのスキルを身につけることで、他の多くの面でも役立つ脳の使い方ができるようになるんだ。そうそう、読書も退屈じゃなくなるよね。LLMの均一なスタイルはすぐに飽きるし、どうやって機能するかの根本的な欠陥だと思っても驚かないよ。LLMを使ったスピードの向上が、長期的に見てスキルの喪失を補うかどうかも不明だしね。

そうだね。AIはテックライターを代替するかもしれないけど（誰にでも起こりうることだけど）、良い代替にはならないと思う。最高のドキュメントを持っている会社は、絶対にテックライターを持っているし、AIの助けを借りることになるだろうね。テックライティングは、実際の仕事を理解していない人たちに特に脆弱だと思う（そして「誰でも書ける」って価値を下げちゃうんだよね。いや、ちょっと自己宣伝になるけど、これを見てみて https://deborahwrites.com/blog/nobody-can-write/）。僕の経験では、テックライターはUXやテストにも貢献することが多い。彼らはしばしば最初のユーザーで、バグ報告もしてくれる。APIの命名規則がズレてることに気づくのも彼らだし、営業やマーケティングに影響を与えるクイックスタートを作るのも彼ら。さらに、構造や明確さに対する深い理解を持っているのも彼らなんだ。ドキュメントを書くためにAIを試したことがあるけど、役立つこともあるけど、AIが書いたものをそのまま出すのは絶対に避けたいね。

└

良い代替にはならないよ。他のコメントも見てみて。質が重要なのは健全な競争がある場合だけなんだ。多くの業界ではそうじゃないからね。

└

AIはテックライターを置き換えるかもしれない（誰でも置き換えられるけどね）、でも良い代替にはならないよ。[Pawn Starsのミームを挿入]: 「良いドキュメント？ごめん、できるのは『役に立たないよりはちょっとマシ』ってとこだね。」

僕が一緒に働いた最高のテックライターは、単にプロダクトを文書化するだけじゃない。実際のユーザーの代わりになって、あらゆる使いやすさの問題を指摘してくれる。彼らは本当に貴重な存在だよ。最高の人たちは、ほとんどエンジニアリングドキュメントがない状態から始めて、エンジニアの専門家との1対1のインタビューから必要な情報を引き出す方法を知っている。AIがそのどちらも上手くこなすとは思えないな。

└

AIがそのどちらも上手くこなすとは思えないな。今のAIの状態では同意すると思うけど、何が欠けているのかうまく言えないな。Claude Codeを使ってチュートリアルを進めるのに限られた成功を収めたことがあるけど（実際に各ステップを実装しながら進める）、人間のテックライターのレベルには全然達していないよ。未来のAIエージェントが優れたものになるために必要な能力について、挑戦してみる気はある？それとも、達成できないかもしれない？TFAは「共感」や感情、痛みを感じることについて話しているけど、その表現がちょっと魔法的すぎて実用的じゃない気がする。

└

彼らは実際のユーザーの代わりになって、あらゆる使いやすさの問題を指摘するんだ。確かにそうだけど、そもそもテックライターが使いやすさの問題を見つけてるなら、プロダクトマネージャーは何をしてたの？

└

私の経験では、優れたテックライターは静かに使いやすさのレーダーみたいに機能している。彼らはしばしば、ワークフローが混乱していることに最初に気づく人たちなんだ。

僕はドキュメントを書く仕事をしてる。出力は書くことだけど、実際の仕事は観察し、聞き、理解することなんだ。読者の問題や不安、混乱を深く理解しているからこそ、上手に書けるんだよ。これが、何について書くか、どう書くかを決めるんだ。この種のキュレーションは、考え、感じる人間からしか生まれない。外国の公共交通システムを体験するたびに、自分の地域の公共交通ガイドを見直してる。読者の立場になって彼らの混乱を体験することで、僕の書き方が改善されるんだ。共感が僕の仕事のエンジンだよ。ほとんどの情報は、良好な関係を持つ人たちのネットワークから、そして大きく信頼できるオーディエンスから慎重に集めている。役立つ情報を引き出すためのインフラを築くのに何年もかかった。AIは、誰かが書き留めるのを面倒だと思ったことしか報告できないけど、僕は実際にリアルな世界に出て質問をしている。移民局での人々の経験を集めるためのツールを作ったし、弁護士や他の専門家とも多くの会話をしてきた。読者に何百人もインタビューしてきたし、初めてインターネットに多くの情報を載せた。AIの文章は、それが食べるデータの質次第だ。僕は自分のデータを探しに行く。AIがこれらのことをできると思っている人たちは、彼らが置き換えようとしている仕事について、ほとんど侮辱的な理解をしていると思う。

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