AIに記事を書かせて失敗した3つのパターンと、やめた理由

• テーマだけ渡して書かせると、調べれば分かる一般論しか出ない
• 競合記事を渡すと、似た構成の記事が量産される
• 生成した文章をそのまま出すと、事実確認の手間が後から倍になる

記事作成にAIを使う方法をいくつか試して、どれもやめた。やめた理由を残しておく。失敗を書くのは、同じ道を辿る人の時間を減らすためだ。

失敗1：テーマだけ渡す

「〇〇について2000字で書いて」と投げるやり方。最初に試して、最初にやめた。

出てくるのはどこかで読んだことのある内容だった。間違ってはいない。ただ、検索すれば同じことが書いてあるページがいくらでもある。自分のサイトに載せる理由がない。

なぜそうなるか

AIは学習した内容から、もっともらしい並びを作る。つまり世の中に既に多く書かれている内容ほど、出てきやすい。独自性が出ないのは、仕組み上そうなっているからだ。

ここに「独自の視点で」と付け足しても変わらなかった。素材がなければ、視点だけ指示しても何も生まれない。

失敗2：上位記事を渡して「これを超えるものを」

検索上位の記事を何本か読み込ませて、構成を作らせる方法。一時期よく紹介されていた。

結果として出てくるのは、渡した記事の平均だった。見出しの付け方も触れる論点も似る。「超える」どころか、同じことを言う記事が1本増えるだけになる。

加えて、元記事の誤りもそのまま引き継いだ。複数の記事に同じ誤りがあると、それが正しいものとして出力される。

失敗3：生成文をそのまま公開する

これが一番コストが高かった。公開後に、数字が違う、制度の名前が古い、といった指摘を受けて直すことになる。

• 金額や日付は、もっともらしい値が入るが正確とは限らない
• 制度やサービスの仕様は、変更前の情報で書かれることがある
• 存在しない機能を、あるものとして説明することがある

書く時間は減ったが、確認と修正の時間がそれ以上に増えた。しかも公開後の修正は、読んだ人に誤情報が届いたあとの対応になる。

公開前に必ず見る3点

AIが関わった文章を出す前に、ここだけは毎回確認している。

1. 数字 — 金額、日付、バージョン。一次情報に当たる
2. 固有名詞 — 製品名や機能名。存在するか、綴りが正しいか
3. 断定 — 「必ず」「できません」と書かれた箇所。本当にそうか

3つ目を挙げるのは、AIの文章は自信のある書き方になりやすいからだ。実際には条件によって変わることを、言い切ってしまう。読者はその断定を信じて行動するので、ここの確認を省けない。

いま続けている使い方

やめなかったのは、次の3つだけだ。

• 自分で書いた下書きの整理 — 順序の入れ替えや、重複の指摘を頼む
• 見出し案を複数出させる — 選ぶのは自分。採用率は3割程度
• 読みにくい箇所の指摘 — 「この段落で分かりにくいところは」と聞く

共通するのは、書く主体は自分のままで、確認役として使っていること。素材を自分で用意する限り、内容の責任も自分に残る。

やめた方法に共通していたこと

3つの失敗を並べて気づいたのは、どれも「書く手間を無くそう」とした点だった。

書く手間を無くすと、同時に「考える手間」も無くなる。考えていない文章は、読めば分かる。一般論に見えるのは文体の問題ではなく、考えた形跡がないからだ。

• 自分が試していないことは書けない。AIを使っても変わらない
• 素材がない状態で量を出すと、調べれば分かる内容が増えるだけ
• 検索結果に同じ内容が並ぶほど、どれも読まれなくなる

時間が減ったのは別のところ

結果として時間が減ったのは、書く作業ではなく整える作業だった。言いたいことは決まっているのに順序が定まらない、同じことを二度書いている、といった部分は確実に速くなった。

「何を書くか」は自分で決め、「どう並べるか」を相談する。この分担に落ち着いている。

まとめ

• テーマだけ渡すと一般論が出る。仕組み上そうなる
• 競合記事を渡すと、その平均が出る。誤りも引き継ぐ
• そのまま公開すると、確認と修正の時間が書く時間を上回る
• 自分の下書きの整理役として使うと、手数が減る