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AIで文章や記事を書いてみた時、
- 整っている
- 読みやすい
- 文法も正しい
でもなぜか、機械が書いた文章のように感じたことはありませんか？
わたしは以前よくそんな経験をしていました。
一度や二度ではありません。
今は、AIと「一緒に」記事を書いています。
しかも、以前よりウィルパワー（集中力や思考力など脳が考える力）を消耗しなくなりました。
いったい、何が変わったのか？
変わったのは、プロンプトではありません。
AIに渡すものを変えただけです。
この記事では、わたしが実際にやっているAIと一緒に記事を作る手順を、この記事そのものを材料にしてぜんぶお見せします。
AIとのやり取りのどこで何を決めたのか、順番に見ていきましょう。
AIで書いた記事に「これはわたしの文章じゃない」と感じたことはありませんか？
「AIに記事を書かせたら、なんだかよその人が書いたような文章が出てきた」
この感覚はおそらく多くの人が経験しています。
そして多くの人が、ここでAIライティングをやめてしまうのです。
ここで先に結論をお伝えしておきます。
味が消えたのではありません。渡す素材が足りていないだけです。
順番に説明していきます。
整いすぎている文章に感じた「モヤっと感」
日本語は同じ意味でも多種多様な言い回しがあり、その人の「人となり」がよく現れる言語だと個人的に思っています。
その「人となり」が、AI執筆だとまるで出ないことがあるんですよね。
わたしは基本的に「〜です」「〜ました」といった丁寧語で文章を書くのですが、AIに書いてもらうと
「〜でした。でも、◯◯だった」
こんな感じで、突然「だった」なんて固い表現が出てくることもしばしば……。
なんというか、全然わたしっぽくないのです。
文章の書き方としては正しくてきれいではあるのですが、
「わたしはそんな言い回しはしないなぁ」
と思うような「らしくなさ」が出てきます。
AIは、よくも悪くも「量産型の文章製造」が得意です。
型にはめて正しい日本語を書いてくれるので、同じテンプレートを使う文章をたくさん作るような作業にはとても向いています。
ただ、それはつまり「テンプレートを渡せば、それらしいものが簡単にできてしまう」ということでもあります。
ラクなのは確かです。でも、そうやってできた記事に「自分」は残っているのか。
ここが今回の話の入り口です。
量産はできるけど、全部同じ顔をしている
AIに何本も書かせていると、あることに気づきます。
出てくる記事が、どれも同じ形をしているのです。
- 導入で読者の悩みに共感して
- 見出しを立てて
- まとめで行動を促す
といった「テンプレートとして正しい記事」はどんどん生成できます。
ただそれだと、10本記事を並べたときに区別がつきません。
みんな「記事の顔」が同じに見えるんです。
これは、AIの性能が低いからではありません。
AIに、「その記事だけ」の材料を渡していないからです。
AIが「平均値」を返すのは当たり前の話
なぜ材料を渡さないと、どこかで見たような文章しか出てこないのでしょうか。
理屈はとてもシンプルです。
情報がなければ、誰にでも当てはまる文章しか書けない
これは人間でも同じことが言えるのですが、「在宅ワークについて記事を書いて」とだけ言われたら、あなたなら何を書くでしょうか。
おそらく、一般的に知られていることを、無難な順番で並べるはずです。
それしか材料がないのだから、当然です。
AIも同じです。テーマだけを渡されたら、たくさんの文章から学んだ「平均的な答え」を返すしかありません。
逆に言えば、材料さえあれば、AIは平均的ではない、その材料だからできる記事を書けます。
あなたの体験も、あなたの主張も、渡していないから出てこないだけなのです。
上位記事には「プロンプト集」があるけれど……？
試しに「Claude ライティング ブログ」で検索して、上位の記事を読んでみてください。
ほとんどの記事が、コピペで使えるプロンプトを紹介しています。
「この指示文をコピーして、【】の中を書き換えてください」という形式です。
これは印象で言っているのではなく、実際に「Claude ライティング ブログ」で検索した上位5記事すべてを開いて確認しました。
（※2026年8月19日現在の順位で見た上位5記事です）
5本とも、置き換え式のプロンプトが載っていました。
プロンプト集も、もちろん非常に役立ちます。
ただ、結局は他人が作ったプロンプトになるので、「あなたらしさ」はどうしても薄くなります。
平均的な内容の記事になってしまうんです。
コピペのプロンプトを使う限り、出てくる記事もコピペの平均値に近づきます。
みんなが同じ指示を出しているのだから、同じような記事が出てきてしまうわけです。
変えるべきなのは、プロンプトよりも「出力前の工程」
そのためわたしはプロンプトを磨くのをやめました。
代わりに、AIに何を渡すかを決めることに時間を使うようにしました。
渡すものは5つに絞れます。
AIに渡す5つの素材
わたしがAIに記事を頼むとき、必ず先に用意しているのが次の5つです。
①キーワード ②主張 ③SERP ④売る商材 ⑤実体験
| 素材 | 内容 |
|---|---|
| ①キーワード | 検索される言葉と、検索する人が困っていること |
| ②主張 | この記事で言い切りたいこと（一文） |
| ③SERP | 検索結果の上位記事。誰が、何を書いているか |
| ④売る商材 | 記事の出口。紹介したい商品やサービス（なければ「なし」でOK） |
| ⑤実体験 | 自分にしか書けない話 |
このうち、AIに考えさせていいものは1つもありません。全部、自分で決めます。
5つが決まった時点で、記事の頭脳は自分が握っている
「それだと結局、自分でやることが多くない？」と思うかもしれません。
でも、思い出してみてください。記事を書いていて一番しんどいのは、文章を打ち込む作業でしょうか？
たぶん、違いますよね。
一番しんどいのは、何を書くか決められない時間です。
この5つを先に決めておくと、「決める」という一番重いところが先に終わります。
残っているのは、決まったことを文章の形に並べる作業だけ。
ここはAIが得意な領域です。
つまり、AIに投げているのは判断ではなく実装ということなんです。
「丸投げ」と「叩き台をもらう」の境界線
自分でも気になったので、線引きをはっきりさせておきます。
- 丸投げ：キーワードだけ渡して、あとは全部AIに書かせる
- 叩き台をもらう：上流5つを自分で決めて、文章化を任せる
前者は上流を放棄しています。後者は上流を握ったまま、実装だけ渡しています。
見た目は似ていますが、記事に残るものが違います。
【実演】この記事ができるまでを全部見せます
ここからは、いま読んでいるこの記事が、どうやってできたのかをそのままお見せします。
手順の説明だけでは伝わらないと思うので、実際のやり取りを順番に並べます。
ステップ1：5つの素材を渡す
まず、AIに次の情報を渡しました。
- キーワード：「Claude ライティング ブログ」
- 検索する人の悩み：記事を書きたいけれど、構成作りやリサーチに時間がかかりすぎる。自分の主張や味は入れつつ、効率的に書けないか
- 売る商材：ラッコキーワード
- SERP：検索上位5記事のスクリーンショット
※SERP＝キーワードで調べたときの検索結果の画面。Search Engine Result Pageの略です。
主張だけは、この時点ではまだ決まっていませんでした。
ステップ2：SERPを分析してもらう
上位5記事を読ませたところ、返ってきた分析がこれです。
なんと、上位5本の記事すべてが法人向け！
BtoBマーケティング担当者向け、企業ブログ担当者向け、エンジニア向け……。
個人でブログを運営している人に向けた記事が、1本もありませんでした。
しかも、共通する弱点が3つ見つかりました。
- 全部プロンプト集で終わっている
- 時短の数字が大きく出ている（「15分でプロ級」「作業工数50〜70%削減」など）
- キーワード選定までAIに任せる前提で書かれている
（上記の引用数値は2026年8月19日時点の上位記事に書かれていたものです）
この分析だけで、書くべき方向が決まりました。
「個人ブロガー向けに、正直な数字で”上流は人がやる”と書こう！」
なぜなら「個人ブロガー向け」という、いちばん美味しいところが空いていたからです。
ステップ3：主張を一文に絞る
次に、主張の候補を3つ出してもらいました。
- A：AIに書かせる前に、人が決めるべきことがある
- B：AIで減るのは「書く時間」ではなく「決める時間」
- C：AIで書いても味は消えない。消えるのは素材を渡していないとき
ここでは、AとCを混ぜることにしました。
この2つで迷っていたところ、情報の素が似ているから「AとCを混ぜてみては？」とClaudeが提案してくれたからです。
そうしてできたのが、この記事の主張です。
AIで書くと自分の味が消えるのは、AIのせいではなく、渡す素材を用意していないから。
上流さえ自分で決めれば、下書きは任せていい。
わたしが伝えたいのは、これに尽きます。
ステップ4：実体験を棚卸しする
主張が決まったところで、自分の体験を書き出しました。
聞かれたのは、下記3つです。
- AIに丸投げして「これわたしの文章じゃない」と思った経験は？
- やり方を変える前と後で、終わった後の消耗度はどう変わった？
- キーワード選定で思い込みが外れた瞬間は？
この回答が、そのまま記事の骨になっています。
今、あなたが読んでいるわたしの体験談は、全部ここで出てきたものです。
ステップ5：構成案を作って、直す
ここまでの材料をもとに構成案を作ってもらい、全体的な言葉づかいのほか、要所の2箇所を直しました。
タイトルの言い回しと、「全部がラクになるわけではない」という章の追加です。
ステップ6？：公開直前に、狙うキーワードを変えた
さて、ここまで読んでいただいたこの記事、実は最後の最後で狙うキーワードを変えています。
もともとは「Claude ライティング ブログ」で書いていましたよね。
ところが先ほどラッコキーワードで調べてみたら、月間検索数はまさかの0。
つまり、このキーワードで検索している人はほぼいないということです。
一方で「Claude ブログ」なら月間検索数70、SEO難易度は26でした。
70も言ってしまえば多いわけではありません。
でも、0よりは確実に届きます。
そして難易度26なら、わたしのブログでも狙える範囲です。
幸い、記事の中身はほとんど直さずに済みました。
タイトルに「Claude」も「ブログ」も入っていたからです。
ただ、キーワードを変えたのでSERPは取り直しました。
すると上位5記事のうち2本が入れ替わっていて、新しく入った2本はどちらも「Claude Codeでブログ執筆を自動化する」という内容でした。
なんともお恥ずかしい話なのですが、
「思い込みでキーワードを決めてはいけない」
という記事を書いている本人が、思い込みでキーワードを決めていたわけです。
このあとの章で詳しく書きますが、まさにその実例が、この記事自体で起きたという。
以上が、この記事ができるまでの全工程です。
見ていただくと分かる通り、AIが決めたことは1つもありません。
分析と整理はしてもらいましたが、選んだのは全部自分です。
「時短」より先に、消耗が減った
AIライティングの記事を読むと、たいてい時間の話が出てきます。
「1記事が15分で書ける」「作業時間が半分になる」といった数字です。
上位記事の中には、事前情報なしでキーワードを投げるだけで公開レベルの記事になる、と書いているものもありました。
感覚的に、わたしは時短よりも別なことを実感していたのが正直なところです。
では、何が減ったのかを解説していきます。
減ったのは時間より、タスクの数
実はAIを活用する前、構成・タイトル・本文のすべて、場合によってはメタディスクリプションの果てまで全部、ゼロベースで考えて手書きしていました。
- ネタ出し（キーワード選定）
- 構成作り
- タイトル決定
- リサーチ
- 執筆
- AIに添削してもらう（やっとAIが登場）
- 修正
- AIに添削してもらう
- 修正
- くり返し……
わたしは細かい作業の内容を覚えているのが苦手です。
AIから「2つ目の見出しのここを直してください」と30秒前に指示されて、ポカっと忘れる！！
そして修正するべきところを修正せず、再度AIに添削させて
「指摘したところが直っていませんよ」
とClaudeさんからお叱りを受けてまた修正に戻る。
そんな無駄な工程を繰り返しては疲弊していたのです。
わたしにとって、記事1本のしんどさは所要時間では測れませんでした。
やることの数が多いのがとにかくつらかったんです。
キーワードを決めて、競合を調べて、構成を考えて、本文を書いて、見直して、画像を作って、リンクを張って。
工程が多いほど、途中で力尽きます。
ブログ記事1つ書くのに2週間ぐらいかかるのはザラでした。
壁打ちしながら書くと、終わった後の疲れ方が違う
ブログでも真面目なWeb記事でもそうですが、記事には「主張」がありますよね。
- その記事で自分は何を伝えたいのか
- 読者の方にとってどう役立つのか
こんなことをAI相手に自分語りしていると、いつの間にか記事の大筋ができていることもあります。
ひとりで画面に向かっていると、決めることが全部自分の内側から出てくるものになるのですが、これがかなり重いんです。
誰かと話しながらだと、相手の言葉が呼び水になって、自分の考えが出てきます。
AIとのやり取りは、これに近い感覚があります。
「効率化」というより「話し相手ができた」と言う方が近いかもしれません。
キーワードだけは自分の頭から出てこない
ここまで「上流は自分で決める」と書いてきました。
でも、5つの素材のうち1つだけ、自分の頭だけでは決められないものがあります。
キーワードです。
「これだ！」と思ったキーワードが、実は激戦だった
ラッコキーワードというキーワードリサーチツールがあります。
ラッコキーワードは、
- 狙っているキーワードがどのぐらいの回数、検索されているか
- 似たような検索ワードは何か
などがわかるツールです。
例えば、
「在宅ワーク 必要なもの」というキーワードは、検索数が多そうだけどそんなにこのキーワードで記事を書いてる人はいないんじゃないかな？
……と思っていたのですが、実際にブログ記事にするには検索される回数も上位表示されるかも微妙だったり。
個人的に「このキーワードならイケるんじゃないの？！」と思ったキーワードほど、みんな検索するからたくさん競合の記事があるのが現実でした。
こういうチマチマした泥臭いリサーチは、まだまだ人の手が必要です。
人が思いつくことは、だいたいみんな思いついている
自分の体験を振り返って、こう思うようになりました。
「人間の考えることは、案外みんな同じなのかもしれない」と。
「これはニッチだろう」と思いつく切り口は、同じことを考えている人が他にも大勢いました。
思いついた時点ですでに激戦、ということが起こります。
ここで、最初の話とつながります。
AIが平均値を返すのは、材料がないからでした。
そして人間の直感も、放っておくと平均に寄ります。
自分の頭の中だけで考えている限り、多くの人と同じところにたどり着いてしまう。
構造は同じです。だから、対処法も同じです。
外側のデータを見るしかありません。
上流工程だけは実データを見る
キーワードについては、次の2つは思いこみ・思いつきでは絶対に分かりません。
- 実際に何人が検索しているか（検索ボリューム）
- 上位にどんなサイトが並んでいるか（競合の強さ）
そして、これはAIに聞いても分かりません。
AIは検索ボリュームのデータを持っていないからです。
「関連キーワードを10個出して」と頼めば出てきますが、それが検索されているかどうかは別の話です。
ここだけは、専用のツールでデータを見る必要があります。
わたしが使っているのは先述したラッコキーワードです。
この記事で「思い込みでは分からない」と書いた検索ボリューム（月間検索数）は、無料プランでは見られません。
有料プランの機能です。
無料と有料で、できることはこう分かれています。
無料でできること
- サジェストキーワード（実際に検索されている関連ワード）の取得
- 上位サイトの見出し構成の確認 など
有料プランでできること
- 月間検索数（検索ボリューム）の取得
- SEO難易度の確認 など
わたしは有料プランを契約中です。
最初は無料プランを使っていましたが、キーワードの検索ボリュームなど、有料プランにしたら使える機能がほしくて。
とはいえ、無料の範囲でもできることはあります。
サジェストがずらっと並ぶかどうかを見るだけで、そのテーマにどれくらい検索の広がりがあるかは、ざっくり判断できるからです。
まずは無料で使ってみて、「このキーワードでいいのか」と迷う回数が増えてきたら有料を検討する。その順番でいいと思います。
上流を自分で決めるというのは、全部を自分の頭で考えるという意味ではありません。
判断は自分でする。ただし判断材料は、思い込みではなく実データで揃える。
そういう意味です。
ラッコキーワードでキーワードごとの検索ボリュームを調べよう！
全部がラクになるわけではありません
ここまで読んで「じゃあAIに任せれば記事作りは楽勝だな」と思われたら悲しいのでさらに書きます。
ラクになるのは作業量だけです。
判断と責任は、1ミリも減りません。
壁打ちそのものに、頭は使う
AIと話しながら記事を作るのは、確かに気持ちの上ではラクです。
ただ、頭を使わないという意味ではありません。
AIとの、あーでもないこーでもない、というやり取りはそのまま残ります。
- 出てきた案のどれを選ぶか
- この構成でいいのか
- この言い回しは自分らしいか
判断はずっと自分の側にあります。
むしろ、判断だけが凝縮されて残ると言ってもいいかもしれません。
ファクトチェックは、丸ごと自分の仕事
AIは、もっともらしい間違いを書きます。
数字、固有名詞、日付、サービスの料金や機能。
このあたりは特に危ないので、公開前に一つずつ確認する必要があります。
実はこの記事にも、わたしが確認すべき箇所がいくつかありました。
上位記事の数字、ラッコキーワードの機能説明は、ぜんぶ自分で調べて確かめています。
実際、ラッコキーワードの機能については、最初の下書きの記述が違っていました。確かめなければ、そのまま公開していたところです。
この工程は、AIを使っても減りません。
むしろ増えます。
ちなみに、Claude Codeで執筆工程をほぼ自動化しているエンジニアの方も、
「AIに任せられるのは骨子と校正まで。事実確認と何を語るかの判断は人間に残る」と書いていました。
使っている道具はまるで違うのに、線引きは同じところに来るようです。
記事の正誤性の責任は、書いた人にある
これが一番大事なところです。
AIが書いた文章に間違いがあっても、責任を負うのはAIではありません。
その記事を書いて公開した人です。
読者は、記事の下に「AIが書きました」と書いてあるかどうかで判断しません。
書いてあることが正しいかどうかで判断します。
そして、間違っていたときに信頼を失うのは、書いた人の名前です。
だからわたしは、公開前に必ず通しで読みます。声に出して読むこともあります。
トーンのずれや、自分では言わない言い回しは、目で追うだけだと見落とすからです。
AIに任せられるのは実装まで。
判断と責任は、最後まで自分のところに残ります。
まとめ
長くなったので、要点を整理しましょう。
- AIで書いた記事が「自分らしくない」と感じるのは、渡す素材が足りていないから
- AIに渡すべき素材は5つ。キーワード・主張・SERP・売る商材・実体験
- この5つを決めた時点で、記事の頭脳は自分が握っている。AIに任せているのは実装だけ
- 減るのは時間よりタスクの数。だから終わった後の消耗が違う
- ただしキーワードだけは、思い込みでは決められない。実データを見る
- ラクになるのは作業量だけ。判断とファクトチェックと責任は減らない
今日からできること
もし何か一つだけ試すなら、次に記事を書くときに書き始める前の5分を次の3つに使ってみてください。
- キーワード
- 主張（一文でいい）
- 上位記事をざっと見た印象
この3つをメモしてからAIに渡す。それだけで、出てくる文章が変わります。
実を言うと、わたしも過去にはテキトーなプロンプトでポンポン出した記事をファクトチェックだけしてポイポイ公開していたことがあります。
だけどそれだけでは、「その人の発信だから読もう」と思ってもらえる「心」が入らないんですよね。
疲弊度が少ないと、モチベーションも上がりますし、ゆっくり休める時間も増えます。家族と過ごす時間も長くなりますよ。
- 効率化・時短ができるところはしっかりやる
- 実際に体験した感想や独自の見解は、自分自身の考えを使う
- AIを上手く補助役にして、スマートに、でもちゃんと考えて記事を書く
これが、書き続けるための一番の近道だと思っています。
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