AI
AIっぽい
AIっぽい文章の直し方を、抽象語、定型構文、均一なリズム、具体性の不足から解説します。事実確認、担当者が持つ情報の追加、構成、表現の順に進めるリライト手順に加え、公開前の確認項目とAIに任せる範囲の決め方を、事業責任者や企画担当者向けに紹介します。
はじめに
AIっぽい文章は、語尾を崩しただけでは自然になりません。 誰に向けて書いたのか、何を根拠にしたのか、誰が判断したのかが分からなければ、表現を変えても違和感は残ります。
生成AIを使えば、下書きの時間を短縮できます。 ところが、公開前の修正に時間がかかり、担当者がほぼ書き直すこともあります。 この記事では、そうした状況にある事業責任者や企画担当者に向けて、AIっぽい文章の直し方を説明します。
基準にするのは、読者が次の判断に使える内容かどうかです。 発信の目的と読者を決め、事実を確かめ、担当者しか持っていない判断や具体例を加えます。 表現を整えるのは、その後です。
AIっぽい
読者は、文法に問題がある文章だけにAIっぽさを感じるわけではありません。 文法が整っていても、誰にでも当てはまる説明や似た文が続き、判断した人が見えなければ、AIっぽい印象を受けることがあります。
ただし、文章の印象だけで、AIが書いたかどうかは断定できません。
2025年の日本語研究では、研究者が7種類の大規模言語モデルによる文章と人間による文章を比較し、機能語、品詞の並び、句の型に違いがあることを確認しました。 一方、一般の参加者が文章だけを読んで、AIか人間かを判別する能力には限界がありました。 研究対象や条件も限られているため、この結果は個々の文章の判定には使えません。 文体に規則性があるという理由だけで、AIが書いたと決めつけるのは危険です。 PLOS ONEの日本語文体研究↗
そこで、公開前の原稿では次の四つを点検します。
- 抽象語が多い。効率化、価値向上、最適化と書いてあるが、何がどう変わるのか分からない
- 定型構文が続く。「重要です」「期待できます」「と言えるでしょう」が並び、主張の強さに差がない
- リズムが均一。段落の長さや語尾がそろい、要点と補足の区別がつかない
- 主体と具体例がない。誰が判断したのか、実際に何が起きたのか、対象読者が誰なのかが見えない
これらの特徴が重なると、文法が整っていても、読者は内容を判断に使えません。 修正する範囲は、言葉遣いにとどまらず、内容と構成にも及びます。
AI文章を
AI文章を自然にするには、読み手が問い合わせや社内提案、比較検討に使える情報が必要です。 語尾や言い換えを工夫しても、その情報がなければ役に立ちません。
たとえば、次の文は文法上の問題こそありませんが、内容が抽象的です。
生成AIを活用することで、業務効率を向上させ、より高い価値を生み出すことが可能です。
この文からは、誰が何に使い、どこまで任せられるのかが分かりません。
対象と作業、確認条件を明記すれば、読者は判断しやすくなります。
営業担当者が商談メモから提案書の初稿を作る用途なら、生成AIは転記と構成整理を補助できます。 価格、納期、導入効果は担当者が根拠資料と照合し、顧客ごとの提案理由を追記します。
後者では、生成AIに任せる作業と、営業担当者が確認する作業を区別できます。 対象と条件に加えて、責任者も明記されているためです。
修正結果は、読み手からの質問が減ったか、担当者同士の確認時間が短くなったか、公開後の訂正リスクを抑えられたかで確かめます。 「AIらしさが消えた」という印象だけでは、公開後の成果を評価できません。
AIっぽい
AIっぽい文章の直し方では、事実、目的、構成、表現の順に手を入れます。 言い換えから始めると、誤った情報や曖昧な主張まで読みやすく整えてしまうためです。
- 用途と読者を一文で決める
「中小企業の事業責任者が、問い合わせ対応への導入可否を判断する」のように、誰が読後に何を判断するのかまで決めます。 - 事実を一次資料と照合する
担当者が数値、料金、仕様、制度、固有名詞、引用元を確認します。
NISTは、生成AIが誤った内容を確信的に出す現象をconfabulationと整理し、長文や専門性の高い領域で問題になり得ると説明しています。
NISTの生成AIリスク管理プロファイル↗ - 担当者しか知らない情報を足す
実際の問い合わせ、採用理由、却下した選択肢、制約、失敗例を加えます。
機密情報や個人情報は除きます。 - 段落ごとの役割を分ける
一段落で扱う論点を一つに絞り、結論と理由、具体例が混ざっていないか確認します。 - 語尾とリズムを整える
同じ語尾の連続、不要な接続詞、長すぎる一文を直し、最後に音読します。
この順序なら、正しさと具体性を先に確保し、語尾を最後に調整できます。
Googleは、生成AIを調査や独自コンテンツの構成に使えると説明しています。 そのうえで、公開前に担当者が事実と信頼性を確認するよう求めています。 評価の対象となるのは、生成方法よりも、正確性、品質、関連性です。 Google Searchの生成AIコンテンツ指針↗
公開前は
公開前には、文体に加えて、事実や権利も確認します。 文章が自然でも、事実や権利に問題があれば公開できないためです。
担当者は、文体、内容、独自性、事業リスク、読後の行動を分けて点検します。
| 層 | 確認すること | 見落とした場合の影響 |
|---|---|---|
| 文体 | 語尾の連続、抽象語、長文、過剰な箇条書き | 読みにくさ、要点の埋没 |
| 内容 | 根拠、日付、数値、引用、固有名詞 | 誤情報、訂正対応 |
| 独自性 | 自社の判断、経験、対象読者への具体策 | 他社と同じ説明、比較理由の不足 |
| 事業リスク | 機密情報、個人情報、著作権、誇大表現 | 信用低下、法務対応 |
| 行動 | 読者が比較や相談に使える次の一歩 | 読了後の離脱 |
確認作業は、一人で全項目を担当する必要はありません。 文章の担当者と事実を承認する責任者を分けると、それぞれの確認範囲が明確になります。
検索流入を目的とする場合も、「AIを使った」という事実だけで評価が決まるわけではありません。 Googleは、検索順位の操作を主目的とせず、読者の役に立つ信頼できる情報を作るよう勧めています。 Googleの人を第一にしたコンテンツ評価指針↗
AIと
生成AIには、整理と案出しを任せます。 事実の承認、自社固有の判断、公開の最終承認は人が担当します。 具体的な分担は、記事の重要度と、誤りが生じた場合の影響に応じて変えます。
| 作業 | AIに任せやすい | 人が判断する |
|---|---|---|
| 企画 | 読者の疑問候補、構成案 | 対象読者、発信目的、優先順位 |
| 下書き | 見出し案、要約、表の素案 | 自社の見解、経験、採否 |
| 校正 | 重複、表記揺れ、長文の候補 | 意味の正確さ、語調、ブランドとの整合 |
| 公開前確認 | 確認項目の洗い出し | 根拠、権利、機密性、最終承認 |
影響が小さい社内メモなら、担当者は確認項目を減らせます。 顧客向けの料金説明や契約、医療や金融など、意思決定への影響が大きい文章では、担当部署や専門家が確認します。
分担を決める基準は、誤りが起きたときの影響です。 社内でAI活用の範囲を整理したい場合は、atypicalの業務改善とAI開発支援も検討材料になります。
まとめ
AIっぽい文章の直し方では、対象と根拠、具体的な情報、判断した人を明記します。 これらの不足は、語尾の変更だけでは補えません。
最初に読者と用途を定め、担当者が事実を確認します。 その後、自社が持つ情報を加え、構成と表現を直します。
まず、公開予定の原稿を一つ選び、文体、内容、独自性、事業リスク、読後の行動の五項目を確認してください。 修正に時間がかかっている場合は、生成AIへ渡す資料や指示を見直します。 誤りによる影響が大きい場合は、承認者を追加します。
資料や指示の見直しと承認者の追加のどちらを優先するかは、公開後に起こり得る損失を基準に決めます。
参考文献
- Stylometry can reveal artificial intelligence authorship, but humans struggle: A comparison of human and seven large language models in Japanese↗
- Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile↗
- Google Search's Guidance on Generative AI Content on Your Website↗
- Creating Helpful, Reliable, People-First Content↗
- 株式会社atypical - AIフレンドリーEC・FDE・goombas開発支援