AIっぽさを消す！AI作成記事を「人間味のある文章」にリライトする7つのコツ

AIに書かせた記事を「なんだか機械っぽい」と感じていませんか？

AIに記事を書かせてみたものの、「なんだか機械っぽい」と感じていませんか。整っているのに心に残らない文章は、少しの工夫でぐっと読みやすくなります。この記事では、ai 記事 作成 コツの中でも「人間味」を足すリライトの具体的な手順を、7つのポイントにしぼって紹介していきます。

AIっぽさを消す！AI作成記事を「人間味のある文章」にリライトする7つのコツ

なぜAI記事には「人間味のなさ」が出てしまうのか

AI記事が敬遠されがちな主な理由は、言葉が整いすぎていて感情や具体性が欠けるためです。読者がすぐ離脱してしまう典型的なパターンは、次の3つに集約されます。

• 序盤で自分ごとにならない
• 具体例がない
• リズムが単調

ここで紹介する「AI記事作成のコツ」は、読者の共感を得て、最後まで読み進めてもらうことを目的としています。

背景として、ChatGPT以降の大規模言語モデル（LLM）は「一般論を安全にまとめる」ことが得意な一方で、実際の経験や感情、矛盾や迷いといった“人間らしいノイズ”をあまり出しません。さらにトランスフォーマー型モデルは、大量データから「もっとも平均的な言い回し」を選ぶ設計のため、テンプレートのような表現や定型フレーズが並びやすくなります。

その結果として、「どの記事も似たようなことを言っている」「理屈は通っているけれど、自分の状況に落とし込めない」といった印象を与えがちです。この記事では、こうしたLLMの特性を前提にしつつ、人間が後工程で少し手を入れるだけで“機械感”を薄める、具体的なリライト方法に絞って解説します。

コツ1：最初の3行を「自分ごと化」させる導入に書き換える

一般論スタートをやめて読者の状況から始める

AIが書く典型的な導入は、一般論や定義から始まることが多いです。「AI記事作成とは〜です」「近年、AIの発展により〜」といったパターンが代表例です。これは、モデルが訓練データから「もっとも無難な書き出し」を選ぶためで、辞書的・教科書的な導入になりやすいという特徴があります。

「悩み → シチュエーション → 問いかけ」の3ステップに置き換える

リライトの手順としては、「ターゲットの悩み → シチュエーション → 短い問いかけ」の流れに書き換えるだけで効果が出ます。

Before	After
多くの人が記事作成で悩んでいます。	朝の出勤前、記事の冒頭で固まってしまった経験はありませんか？

この3ステップは、「読者ペルソナの明確化」とも相性の良い方法です。AIに骨組みを書かせる際も、最初に「30代のWeb担当者で、SEO記事を毎月20本書いている人向け」など、想定読者像を具体的に指定しておくと、導入部分の置き換えがしやすくなります。

導入の3行は「毎回作り直す」前提で考える

AI記事は量産されやすいため、最初の3行で「自分の状況がそのまま書かれている」と感じてもらえるかが、滞在時間やスクロール率に直結します。ここだけはテンプレートを流用せず、毎回「1ケース1案」で作り直す意識を持つことが効果的です。

コツ2：一文の長さとリズムを意識して「しゃべるように」整える

一文を詰め込みすぎない

AIは情報を抜け漏れなく伝えようとするため、均一で長い文を作りがちです。特にLLMには「情報を漏らさないように一文の中に詰め込む」傾向があり、読者視点では息継ぎのポイントがなくなります。人が話すときのリズムと異なるため、読み進めるほど疲れてしまいます。

意識したい3つのルール

一文のリズムを整える際は、次のルールを意識するとよいでしょう。

• 一文は「30字前後」を目安にする
• 接続詞で必要以上につながない
• 意図的に短いセンテンスを混ぜる

AIが出した原文を読み、途中で一度でも「息切れする」と感じたら、その箇所で文を切ると決めておくと調整しやすくなります。

口語は「少しだけ」取り入れる

口語表現を足す場合は、語尾を一つか二つだけ砕く程度にとどめると自然です。すべてを「〜なんですよね」「〜なんですけど」とすると、かえってAIが量産する「カジュアル文体」のテンプレートに近づいてしまいます。

AI記事作成を効率化したい場合は、最初からAIに「です・ます調で簡潔に」「一文は短めに」とプロンプトしておき、仕上げとして人間がリズムだけを微調整する、という役割分担がおすすめです。

コツ3：自分の経験・失敗談を1つだけでも必ず差し込む

具体的な「自分の話」が信頼感を生む

個人的なエピソードは、読者にとっての信頼感につながります。特にAIが苦手とするのは、「実際に失敗したときの体の感覚」や「そのときに頭に浮かんだしょうもない言い訳」まで含めた生々しさです。ここは人間にしか書けない部分なので、あえて1つだけでも入れておくと、文章全体の“温度”が一段上がります。

どこに、どのくらい書くと良いか

挿入する位置としては、導入直後か、各セクションの冒頭がおすすめです。長さの目安は80〜150字程度です。

例：
「私も最初は見出し作りだけで2時間悩んでいましたが、〜という方法に変えてから一気に楽になりました。」

ここに「AIをどう使ったか」という視点を加えるのも有効です。

AI活用のミニケースを交える

たとえば、次のようなミニケースです。

「最初はすべて自分で書いていましたが、AIに見出し案だけ10個出してもらうように変えたところ、執筆時間が半分になりました。」

このように書くと、AI記事作成の具体的なメリットも自然に伝えられます。

記事全体に何十個も体験談を書く必要はありません。むしろ、1〜2個のリアルな失敗談を丁寧に書くほうが、「この人も同じところでつまずいたのだな」と読者の安心感につながります。

コツ4：抽象論をやめて「具体例・数字・シーン」で肉付けする

抽象的な結論だけで終わらせない

AIが生成した文章は一般論になりやすく、「効果的です」「重要です」といった抽象的な結論で終わることが多くなります。これは、トランスフォーマーモデルが学習データから平均的なパターンを抽出する特性によるものです。

「誰が／いつ／どこで／どのくらい」でチェックする

抽象的な文章を具体化するために、次のチェックリストで確認します。

• 誰が
• いつ
• どこで
• どのくらい（数字）

段落ごとに「ここには“誰が”があるか」「“いつ・どこで”が書かれているか」「“どのくらい”の数字が示されているか」を見直します。

Before	After
効果が出る	公開後1週間でクリック率が15％改善しました。

このレベルまで具体化できると、「人が実際にやってみた感」が強く出ます。

外部データ＋現場感で説得力を高める

AI記事作成の現場では、RAG（外部情報検索との連携）を使い、最新データや統計数字をAIに渡すケースも増えています。しかし、それだけでは「現場の温度感」までは反映しきれません。

たとえば、次のような「自社内データ」は、人間が追記しない限り記事に出てきません。

「実際に社内でテストしたところ、AIに下書きを任せたチームは、そうでないチームよりも1本あたりの執筆時間が40％短縮されました。」

ここまで書けると、抽象的なノウハウ記事から一歩抜け出すことができます。

コツ5：言い回しを「テンプレ日本語」から自分の口癖に寄せる

AIが好む定型フレーズを見直す

AIが多用しがちな決まり文句には、例えば次のようなものがあります。

• 「〜と言えます」
• 「〜といっても過言ではありません」
• 「まとめると、このようになります」

これらは学習データ中に頻出するため、LLMが「安全な定型文」として多用しやすい表現です。自分の文章に人間味を加えたい場合は、こうしたフレーズを自分の語尾や口癖に置き換えていくとよいでしょう。

自分専用の言い換えリストを作る

よく使う言い方のリストを作り、一括で差し替えると効率的です。

AIが書きがち	自分用の言い換え例
〜と言えます	〜かなと思います／〜という印象です

丁寧語がかたく感じられる場合は、「〜ですね」「〜でしょうか」を適宜使い分けると自然になります。ポイントは、「自分が実際の会話でほとんど使わない表現は削る」ことです。

プロンプトに「口癖」を埋め込んでおく

AI記事作成を頻繁に行う場合は、最初に自分専用の“口癖リスト”をプロンプトに埋め込んでおく方法もあります。

例：
「語尾には『〜ですよね』『〜だと思います』をよく使います。『〜と言えます』『〜といえるでしょう』は使わないでください。」

このように指示しておくと、最初から自分の話し方に近い原稿が出てきます。そこから微調整するだけで済むため、毎回ゼロからリライトするよりも効率的です。

コツ6：あえて「余白」や感情を表す一言を入れる

すべてを説明しきらない余韻をつくる

AIは「聞かれていないことまで丁寧に説明しようとする」傾向があり、その結果として「すべてを説明しきった、きれいすぎる文章」になりがちです。一方で、人間の会話では、あえて言い切ら

この記事のまとめ：AI原稿に「人の体温」をあとから足す

AIが書いた原稿は、そのままだとどうしても「整いすぎた一般論」になりやすいです。今回紹介した7つのコツは、そこに人の体温を足していくためのチェックリストのようなものです。

• 導入の最初の3行で、読者の状況にぐっと寄せる
• 一文を短めに整え、「話している感覚」に近づける
• 自分の経験や失敗談を1つだけでも混ぜる
• 抽象論に終わらせず、数字やシーンで具体化する
• AI特有の定型フレーズを、自分の口癖に差し替える
• あえて説明しすぎず、「余白」や感情のひと言を残す
• プロンプトで「誰に向けて、どんな口調で書くか」を先に決めておく

AIに骨組みを任せ、最後の仕上げで人間が「自分らしさ」を足していく。この流れさえ押さえておけば、同じAI原稿でも、伝わり