「AIに書かせたブログ記事」を読み返して、手が止まった話
ChatGPTにテーマを入れて、出力されたテキストをそのままWordPressに貼り付ける。
やったことある人、少なくないんじゃないかなと思います。僕もやりました。最初は正直テンションが上がったんですよね。「5分で2000字の記事ができた、すげえ」って。
でも、読み返した瞬間に手が止まった。
「……これ、僕の文章じゃないな。」
文法は正しい。情報も間違ってない。なのに、自分が書いた文章を読んだときに感じるはずの「あの手触り」がまるでない。知らない人が書いた業務報告を読んでいるような、妙によそよそしい感じ。
なんというか、体温がないんですよね。
正直最初はそれでも問題ないと思っていました。
でも、そういった文章を作れば作るほどその違和感が強くなっていく。
僕は作ったものに愛着がわいちゃうんですよ。
会社で作った手順書とかツールとか、「ちゃんと理解できるかな？」「ちゃんと問題なく動作するかな」「これ、僕が作ったものなんですよ」って笑
ChatGPTに作らせた文章にはそれがない。
手間がかからないのは良い。でも「手間暇をかける」という言葉がある通り、手間がかかっていないものって自分のものになっていない感じがあるんですよね。
あなたも思い当たりませんか？
AI丸投げの文章が「ユニクロ」になる理由
AI丸投げで出てくる文章って、ユニクロの洋服に似ていると僕は思っています。
確かに作りは良い。
コーディネートもしやすい。
でも他人とかぶりやすい汗
ユニクロの服を着ると、ユニクロのコーディネートになってしまうんです。
ブランドのロゴが前面に出ていなくても「あぁ、ユニクロの服を着ているな」って。
なぜそうなるか。
AIって、ネット上の膨大なテキストから「最も無難で、最も多くの人に当てはまりそうな表現」を確率的に選んで文章を組み立てる仕組みなんです。要は、平均値を出し続けるマシン。だから出力される文章には、見覚えのあるクセがある。
「まず」「次に」「さらに」「最後に」が行儀よく整列する接続詞。ほぼ均一な文の長さ。感情の起伏がない平坦な語り口。読者に話しかける瞬間がゼロ。日常的な比喩もゼロ。
人間は文章を読むとき、無意識のうちに行間から「この書き手はどういう人間なのか」を読み取っているんですよね。AI丸投げの文章には、その「行間の情報」が完全に抜け落ちている。だから読者はなんとなく「あ、これAIだな」と気づく。
気づいた瞬間、信頼はゼロになる。
ブログにとって、これは致命傷です。記事を書いたのに、読者に「ノイズだ」と判断されてスルーされる。
嫌じゃないですか。
2000文字書いたとしても、読者にとってはそれはただのポイ捨てされたゴミと同じになるなんて。
Googleも「それ」を見破る時代になった
笑えない話なんですが、2026年3月にGoogleが大規模なコアアップデートを実施しました。
このアップデートの本質はシンプルです。「本物の経験に基づいたコンテンツかどうか」を、以前よりはるかに正確に判定するようになった。
つまり、AI丸投げで量産された記事は、読者にバレるだけじゃなくて、Googleにも見抜かれて検索順位を落とされるということ。
「AIで楽に記事を量産して、検索上位を取ろう」という戦略は、2026年の時点で完全に破綻しているんですよね。そういう記事はサイトの資産どころか、サイト全体の評価を押し下げる負債になっている。
このアップデートは至極当然だと思います。
有益な情報を量産・複製できる時代になったからこそ、一人ひとりの経験から出てくる「ゆらぎ」のようなものの価値が高まってきているんですよね。
就活の時にさんざん苦しめられてきた「自己分析」に、この時代になって僕らは改めて真剣に向き合わざるを得なくなったんですよね。
でも、AI抜きでブログを続けるのは正直キツい
じゃあAIを使うなという話かというと、それも違うと僕は思っています。
本業がある。日常がある。使える時間は限られている。その中でブログを定期的に書き続けるのに、AIの力をまったく借りないという選択肢は正直かなりキツいんですよね。
ここで発想を変えてみてほしいのですが。
問題は「AIを使うこと」自体じゃない。問題は、AIに何をどう渡しているか――つまり「AIへの渡し方」なんです。
「第二の脳」という発想転換
僕がたどり着いたのが、「第二の脳」という考え方です。
これ、そんなに難しい話じゃないんです。要は、自分の価値観、過去の体験、考え方のクセ、よく使う言い回し――そういう「自分らしさの原材料」をデジタルデータとして外部に溜め込んでおくということ。日記やメモ書きの延長線上にあるものだと思ってもらえればいい。
僕はこれ、ポケモンのイーブイに近いなと思っていて。
イーブイってブースター、シャワーズ、サンダースなど、さまざまなタイプに進化できる可能性を持ったポケモンじゃないですか。でも、イーブイのままだと正直無個性で汎用的。ChatGPTから出てくるような汎用的な文章って、進化の石を使っていないイーブイのような感じなんですよね。
じゃあどうするか。自分は何タイプに進化させていきたいのかを考えて、そのためのデータを渡して育てていく。その過程こそが、自分らしさの反映なんじゃないかなと思っています。
この差は、出力される文章にはっきりと表れます。
Obsidianに「自分らしさの原材料」を溜め込む
第二の脳の「箱」として僕が使っているのが、Obsidianというツールです。
ざっくり言えばメモアプリなんですが、データが全部自分のPC（ローカル）に保存されるのが最大の特徴なんですよね。クラウド上じゃなくて、自分のパソコンの中にファイルとして残る。この「ローカルにある」という点が、後述するCursorとの連携で効いてくるんです。
僕がObsidianに溜め込んでいるのは、たとえばこういうデータです。
- 過去に自分で書いたブログ記事（お手本データ）
- 自分の価値観や信条を言語化したノート
- よく使う比喩や言い回しのメモ
- 読者に伝えたいメッセージの素材
- 「こういうトーンで書きたい」と感じた文章の分析メモ
ゲームの周回クエストみたいなものです笑
地味だし、今日やったからって明日すぐ成果が出るわけじゃない。でも、回せば回すほど後で確実に効いてくる。
ポイントは、「AIに学習させたいデータを、自分で作れる」ということ。ネット上の誰かの文章じゃなくて、自分の頭の中にあるものを、自分の言葉で書き出して保存しておく。この「自分で作ったデータ」が、AIの出力を自分らしく変えていく原材料になるんです。
Cursorで「必要なデータだけ」を自分で選ぶ
Obsidianにデータを溜め込んだら、次はそれをAIに渡す番です。ここで登場するのがCursorというAIエディタ。
Cursorのすごいところは、ObsidianのVault（フォルダ）をそのまま開いて、中のファイルを直接AIのコンテキスト（文脈情報）として読み込ませられること。
たとえば、ブログ記事を書くとき、Cursor上でこんなふうに指定します。
「今回のテーマは〇〇。参考にしてほしいのは @過去のブログ記事A.md と @自分の価値観ノート.md と @文体の特徴メモ.md」
この「@」で指定したファイルの中身が、そのままAIの文脈として注入される。これが「コンテキスト注入」と呼ばれるやつです。
ここで大事なのが、「全部渡すんじゃなくて、自分で選ぶ」ということ。AIにObsidian内の全データを丸ごと投げるんじゃないんです。今回の記事に必要なデータだけを、自分の判断でピックアップして渡す。
料理で言えば、冷蔵庫の中身を全部鍋に放り込むんじゃなくて、今日作りたい料理に合う食材だけを選んで取り出す感覚ですね。
この「選ぶ」というひと手間があるからこそ、AIの出力に方向性が生まれる。平均値に引っ張られずに、自分らしさがにじみ出るんですよね。
データが積みあがっていけば、それだけ学習データの総量は増えていく。でも、学習データが増えるほど良いものと良くないものが混じりあってしまう。
だから何でもかんでも学習させるんじゃなくて、自分のデータの中でも特に良かったもの（反応が良かったものなど）を厳選して学習させていく。
そうすることによって、自分らしさがさらに洗練されていきながら品質も高まっていくというわけです。
実際のプロンプト設計：コンテキスト注入はこうやる
「具体的にどうやってAIに渡すの？」という話をもう少し掘り下げます。
僕がCursor上で実際にやっている流れは、ざっくり4ステップです。
肝はステップ2と3なんです。ここで「自分だけのデータ」を差し込むからこそ、AIの出力がただの平均値じゃなくなる。
余談ですが、これは技術的にはFew-Shotプロンプティングと呼ばれる手法です。要は「お手本を見せてから書かせる」というだけの話。でも、このシンプルな仕組みが出力の質を驚くほど変えるんですよね。何も渡さずに「人間っぽく書いて」と頼むのと、自分の過去記事を3本見せてから「この感じで書いて」と頼むのでは、出てくる文章がまるで別物になります。
実は、ステップ1についてはゆくゆくはショートカットしていくつもりです。学習させるデータを自分で選べるというCursorの特徴があるので、最初から「ブログ用」「X用」「メルマガ用」というように学習データを分類させておけば、わざわざ細かい役割付けをしなくても良くなっていくはずなんですね。
「でも結局、AIが書いてるんでしょ？」という声に
ここまで読んで、「データを渡そうがプロンプトを工夫しようが、最終的にAIが文章を生成しているなら同じじゃないか」と思った人もいるかもしれない。
その感覚は、半分は正しいです。
でもね、僕のスタンスはこうなんです。
AIにすべての文章を作らせるわけじゃない。AIと一緒にコンテンツを作っていく。
具体的に言えば、テーマを決めるのは僕。「何を伝えたいか」を言語化するのも僕。AIが出した下書きを読んで「ここは違う」「ここはもっとこう」と手を入れるのも僕。最終的に「これで世に出す」と判断するのも僕。
AIは「超優秀だけど、僕の人生を知らないインターン生」みたいなものだと僕は思っています。だから、自分の経験や価値観をちゃんと伝えて、一緒に作り上げていく。丸投げじゃなくて、共創。
カラオケの精密採点で95点を取っても心に響かない歌ってあるじゃないですか。文法的に完璧なだけの文章も同じで、人の心を動かす「体温」を最後に入れるのは、やっぱり人間の仕事なんですよね。
そういう意味では世間一般的な100点満点を目指すほどAIっぽい文章になってしまう。
文章の反応率が少し下がってしまうかもしれない。それでも自分らしい文章を突き詰めることに僕はフォーカスしていきたいんです。
ユニクロで終わるか、テーラーメイドにするか
AIを使ったコンテンツ制作には、大きく分けて2つの道があると僕は考えています。
ひとつは、AIに丸投げしてユニクロみたいな汎用性の高い誰でも書けるような記事を量産する道。もうひとつは、自分の「第二の脳」にデータを溜め、必要なものを選んでAIに渡し、その人にしか書けないテーラーメイドの記事を作っていく道。
前者は楽です。でも、読者にもGoogleにも見破られる時代になった。後者は正直、地味で手間もかかる。でも、自分にしか出せない味が確実に生まれる。
僕は後者を選んでいます。
別に、最初から完璧なデータを溜め込む必要なんてないです。今日なんとなく書いたメモが、半年後の記事を支える原材料になるかもしれない。それくらいの気楽さでいいと僕は思っています。
AIと一緒にコンテンツを作るという選択肢が、ちゃんとあるということ。もしこの記事を読んで、少しでも「やってみようかな」と感じてもらえたなら、それだけで書いた甲斐があったなと思います。
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AIに書かせた文章に「なんか違う」と思った僕が、AIとの付き合い方を変えた話 - モクモク資産工房
AIに文章を書かせたことってありますか？ 僕はブログを始めてからすぐに試しました。ChatGPTに「こういうテーマでブログ記事を書いて」と投げてみたら、まあそれらしい文章は出てくるんですよね。文法は正
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