AI生成文章を見破る3つのポイントを伝授！コンテンツディレクターやクライアントは必見です
AIによる文章生成技術が進化し、短時間で多くのコンテンツを作成できるようになりました。
特にマーケターやWebディレクターの間でも、有意義に活用しているケースがある反面、外部のライターに原稿を委託する際は、AIでの文章生成を拒む傾向があります。
なぜならば、AI生成記事には品質管理の問題があり、ライター自身も気づかず、校正や校閲を無視して納品してくるケースが後を絶たないからです。
一見、自然な文章でも、論理の飛躍、冗長な表現、独自性の欠如が見られることが多く、SEOの観点でもリスクとなり得ますし、ライターも自らの立場を悪くしています。
本記事では、AI生成記事を見破るチェックポイントを解説し、品質の高い記事を管理するためのヒントを提供します。
もくじ
AI生成記事が増える時代のリスクとは？
AI技術の進歩により、文章生成のスピードとコストパフォーマンスは向上しましたが、いくつかのリスクが存在します。
- 品質の一貫性が保てない
AIは大量の情報を基に文章を作成しますが、必ずしも正確とは限りません。
文脈のズレや曖昧な表現が含まれることがあります。 - SEO評価への影響
Googleは「有益でオリジナルなコンテンツ」を評価するため、AI記事は不利になる場合があります。
定型的な言い回しや冗長な表現がマイナス評価につながることも。 - 読者の信頼低下
AI生成記事は表面的には整っていても、独自の視点や深みが欠けることが多いものです。
それゆえに、読者のエンゲージメントが低下し、ブランドの信頼にも悪影響を及ぼす可能性があります。
AI生成記事を見破る3つのポイント
前提として、AIで生成する文章を否定するわけではありません。
生成した後のフォローが全くない、つまり依頼に応じた品質に仕上げるための作業を、すっ飛ばしていることが問題なのです。
AI文章にありがちな言い回しの特徴
AIが生成する文章には、特有の言い回しやパターンが存在します。
これらの特徴を知っておくことで、AI記事を見破る手がかりになります。
「これにより」「このため」などの接続詞の多用
文章の流れを論理的に保とうとするため、接続詞を頻繁に使用します。
特に「これにより」「このため」「一方で」「近年では」といった表現が頻出するので、閉口する以外にありません。
ぶっちゃけ、イライラします・・・。
単調な文構成とパターン化
文章の構成にバリエーションを持たせるのが苦手で、類似した文が続くことがよくあります。
一般論ばかりで具体性に欠ける
一般的な事実を組み合わせて文章を生成するため、具体的な事例や体験談が乏しくなりがちです。
文体や論理の不自然さ
AI生成記事は、表面的には整った文章に見えても、細かく読めば違和感を覚えることがあります。
以下のポイントをチェックしましょう。
文脈がつながっていない
AIは単語やフレーズの関連性を学習していますが、文脈全体の流れを完全に理解することは難しく、不自然なつながりが発生することがあります。
主張が曖昧で説得力に欠ける
一般論をベースに文章を作るため、強い主張が少なく、説得力に欠けることが多いです。
まるで校長先生の話しように、ダラダラとまとまりのない、時間だけが過ぎていくような感覚を覚えます。
結論を不自然にまとめる
最後の「まとめ」部分で強引に結論を出そうとする傾向があります。
例えば、唐突に「これにより」や「したがって」といった接続詞でまとめることがあり、ます。
AI記事とライター記事の見分け方
外部ライターに委託したときに、AIが書いた文章か、本人が書いた文章なのか、見分ける能力がクライアント側には必要だということです。
いくら発注前に、AIを使用しないなんて約束を取り付けても、所詮はブラックボックスでの作業なので、鵜呑みにしちゃダメです。
特に一見さんの場合は。
語彙や表現の多様性
AIが使いたがる特定のフレーズや言い回し、これさえ知っていれば「おかしいな」と気づけます。
特に、「これにより」といった表現は、ほぼ、100%と言ってもよい(筆者の経験範囲)ほど出てきます。
もしかするとプロンプトで制御すればいいのかもしれませんが・・・。
一方、人間が書いた記事では、より個性的で感情が見え隠れする表現が、つい、出てしまうことが多く、語彙のバリエーションも豊富です。
記事の構成や流れ
人間が書く文章は、読者の関心を引くように構成され、いわゆる、PREP法などに則った流れである場合が多いです。
一方、AI記事は定型的な構成になりがちで、導入から結論までが機械的に整っていることが多いですし、リストタグを使いすぎる傾向も見えます。
具体的なエピソードやデータの有無
これが大きなポイントですね。
AIは、どうしても一般的な情報を元に文章を作るため、具体的な事例や独自の体験談を組み込むことが、まあ、皆無と言っても過言ではありません。
人間が書く記事では、実際の経験談やインタビュー、詳細なデータが盛り込むめるので、説得力や読み応えがあります。
AI生成記事のメリットと活用方法
AI生成記事にはリスクがある一方で、適切に活用すれば大きなメリットも得られます。
そろそろ手短に、お伝えすることにします。
AI記事のメリット
- 大量のコンテンツを短時間で作成可能
特にニュース記事や定型的な説明文では有効。 - コスト削減
ライターに依頼するよりも低コストで記事を作成できる。 - データ分析やレポートの生成のヒントを得られる
整然としてた数値データやレポート記事が必要な時は時短になる(が十分ではない)
AI記事を活用する際のポイント
- ファクトチェックを徹底する
誤情報を避けるために、必ず人間が確認する。 - 独自性を加える
AIの文章をベースにしつつ、人間の視点や具体例を加える。 - SEO対策を考慮する
AI記事が検索エンジンに評価されるよう、適切なキーワードや構成を調整する。
AIとライターを組み合わせた最適なコンテンツ運用戦略
まず、両者の強みをおさらいします。
- AI
高速な生成能力と大量処理
データ分析とトレンド把握
一貫性の維持と24時間稼働 - ライター
創造性と独自の視点
感情理解と共感力
文化的文脈の把握と専門知識
効率的な役割分担の例としては、
- AIの担当領域
初稿作成とデータ収集
SEO最適化と定型コンテンツ生成
文法チェックと整合性確認 - ライターの担当領域
編集と質的向上
ブランドボイスの統一
ストーリーテリングと専門的洞察
といったところから検討するとよいです。
最適なワークフロー
あくまでも参考ですが、もっともスムーズで効率的だと考えているフローを紹介します。
いろいろと試行錯誤してください。
- 戦略立案(クライアント主導)
目標設定とターゲット定義 - リサーチ(AI支援)
データ収集と競合分析 - 制作プロセス(ハイブリッド)
AIによる構成や素材生成
人による編集・改善 - 品質管理(クライアント主導)
最終チェックと一貫性確認
業界別活用例
- EC:AIで商品説明、クライアントでストーリー構築
- メディア:AIでデータ記事、クライアントで深掘り解説
- B2B:AIで市場分析、クライアントでソートリーダーシップ
成功のための指標
- 生産性:制作時間短縮率、コンテンツ量
- 品質:エンゲージメント率、コンバージョン
- コスト:単位あたり制作コスト、ROI
導入ポイント
- チーム体制
AIはライターの補助ツールとして位置づけ
プロンプトエンジニアリングスキルの育成 - 段階的アプローチ
小規模プロジェクトから開始
フィードバックループの構築 - 倫理・品質担保
AIコンテンツの透明性確保
事実確認とブランド一貫性の維持
まとめ
いくらAIが優秀だとしても、夢グループのような商品紹介ストーリーは、永遠に出てこないですよ、きっと。
それに尽きるってことです。
