AIっぽい文章はどこでバレる？2人で6本をブラインドレビュー
Quick Answer
AIで書いた文章の違和感は、語尾や禁止ワードだけで決まらない。今回の小さなブラインドレビューでは、読みやすい改行、箇条書き、相手への配慮がある文章の方が選ばれやすかった。
なぜこの検証をしたのか？
2026年6月8日、AIで生成した6本の記事を2人でブラインドレビューしました。
きっかけは、AIで作った文章をそのまま公開したときに、読み手にどう見えるのかを確認したかったことです。
今の問題は「AIで書けるか」ではなく、「その文章を人に見せて大丈夫か」です。
文章がそれっぽく整っていても、読んだ人に「なんとなくAIっぽい」「この人が本当に考えている感じがしない」と思われると、内容まで軽く見られることがあります。
この記事では「AIっぽい」を、AI生成かどうかの真偽ではなく、読者が「型っぽい」「一般論っぽい」「本人の判断が薄い」と感じる違和感として扱います。
そこで今回は、同じテーマで2種類の記事を作りました。
- 通常のAI出力に近い記事
- 読みやすさと具体性を見直した記事
見直し版では、AI文に出やすい前置き、抽象語、型っぽい構成を減らし、実際の判断や制約が伝わるように調整しました。AI検出ツールで判定したわけではありません。
参考にした公開リポジトリは、次の2つです。
どちらも、AI文に出やすい言い回しや構造のクセを減らすための考え方をまとめたものです。今回は、それらをそのまま使ったわけではありません。英語やインドネシア語向けのルールも含まれているため、日本語の記事にそのまま当てはめると不自然になる部分があります。
そこで、今回は「前置きを減らす」「抽象語を具体化する」「長い段落を分ける」「読み手が判断できる材料を入れる」という観点だけを取り出し、日本語の一般向け文章に合わせて見直しました。
どちらがどちらかは伏せたまま、2人にQuickレビューしてもらいました。
何を比較したのか？
テーマは3つです。
- AIでプレゼン資料作りはどこまで楽になるか
- AIに仕事を頼むとき、うまくいく人と失敗する人の違い
- 家族や同僚にAI活用を説明するときの失敗例
どれも、技術に詳しくない人でも読めるテーマにしました。
狙ったのは、検索向けに文章を整えることだけではありません。AI活用の記事として読んだとき、「できること」と「危ないこと」を分けて考えている文章に見えるかを見たかったからです。
どうやってレビューしたのか？
最初は、6本の記事をそのまま読んでもらう想定でした。
でも、すぐに問題が出ました。
文章を読むのが重い。
1000字前後の記事でも、6本並ぶと普通に疲れます。しかも、気になる箇所をチャット欄に貼って指摘するのも面倒です。
そこで、簡単なHTMLのレビューUIを作りました。
この画像で見てほしいのは、A/B本文の細かい中身よりも、長文を全部読ませずに「冒頭」「AIっぽさ候補」「信用候補」を並べて確認できる構造です。
画面では、A/Bの正体を隠したまま、次の3つだけを先に見られるようにしました。
- 冒頭
- AIっぽさ候補
- 信用候補
全文は必要なときだけ開けるようにしました。
レビューでは、各テーマごとに「Aを採用」「Bを採用」「どちらも微妙」を選び、必要なら短いメモだけ残します。
このUIにしたことで、全文を精読しなくても、最初の違和感や読みやすさを短時間で見られるようになりました。
結果はどうだったか？
今回の範囲では、選ばれた文章に偏りが出ました。
2人が3テーマを見たので、合計6票です。
ただし、これは少人数のQuickレビューであり、一般化できる結果ではありません。
| 比較対象 | 採用数 |
|---|---|
| 通常版 | 0票 |
| 見直し版 | 6票 |
今回の条件では、3テーマすべてで2人とも見直し版を選びました。
通常版が悪い文章だった、という話ではありません。どちらもAIで作った文章です。そのうえで、今回の読み方では、読み手が判断しやすい構造にした方が選ばれました。
ただし、ここで強く言いすぎるつもりはありません。
これは統計的なA/Bテストではありません。レビューしたのは2人だけです。しかもQuickレビューなので、全文を細かく精読した結果ではありません。検索順位やCVRを測ったわけでもありません。
それでも、少なくとも今回の条件では、通常版より見直し版の方が読みやすく、人間が書いたように感じられた、という結果になりました。
何が評価されたのか？
レビューのメモを見ると、評価された理由は「AIっぽい単語が消えたから」ではありませんでした。
出てきたメモを、A/Bの正体が分からなくても読める形に直すとこうです。
- 採用した方は、適切な分量で改行やリストを使っていて読みやすい
- 採用しなかった方は、大半が文章で読みにくい
- 採用した方は、箇条書きや番号リストで順番が整理されていて、人間がまとめたように感じた
- 採用した方は、見やすく、相手への配慮がある
- まとめ方に配慮がある
ここから見ると、差が出たのは語尾ではありません。
むしろ、次のような部分です。
- 改行で視線を休ませている
- 箇条書きや番号リストで判断しやすい
- 「できること」と「注意点」が分かれている
- 読む相手への配慮がある
- 一般論だけで終わらず、確認すべきことが書かれている
つまり、AIっぽさは「この単語を使ったらアウト」という単純な話ではありませんでした。
文章の構造が均質で、ずっと説明が続くと、読者はそれをAIっぽいと感じやすい。逆に、途中で読み手が判断できる形に分けてあると、人間が考えて整理した文章に見えやすい。
今回のレビューでは、そこに差が出たように見えます。
ただし、誰が読むかで結果は変わる
ここは注記しておきたいです。
今回レビューしてもらったのは、一般読者寄りの読み方です。毎日論文を読んでいる人、技術ブログを読み慣れている人、業務で仕様書を読む人が評価したら、違う結果になった可能性があります。
たとえば、文章量が多いことを「丁寧」と見る人もいれば、「冗長」と見る人もいます。
箇条書きが多い文章を「読みやすい」と感じる人もいれば、「浅く見える」と感じる人もいます。
技術者向けの記事なら、むしろ淡々とした説明、前提条件、再現手順、ログ、バージョン情報の方が信用される場面もあります。
なので、この結果を「どんな文章でも同じ直し方をすれば良い」とは言いません。
今回分かったのは、一般向けの記事では、読み手の負荷を下げる構造がかなり効きそうだ、ということです。
AIで作った文章を人に見せる前に、何を確認するか？
AIで作った文章をそのまま使う前に、少なくとも次の5つは見た方がよさそうです。
- 冒頭で一般論を長く書かない
- できることと、できないことを分ける
- 長い段落が続いていないかを見る
- 読む人が判断できる材料を書く
- 成果保証に見える表現を避ける
AIで作った文章をそのまま出してよいか不安な人は、文章の用途、読者、避けたい印象を先に整理しておくと見直しやすくなります。プロフィール文、記事下書き、提案文でも、ここは最初に確認したいところです。
これは検索向けのテクニックというより、読む人の不安を減らすための確認です。
「AIでできます」と言い切るより、「ここまではAIで楽になるが、ここは人間が確認する必要がある」と書いた方が、読む側は安心しやすい。
AI活用の記事で大事なのは、夢を大きく見せることではなく、失敗しそうな場所を先に見せることかもしれません。
自分の文章で試すなら？
同じことを自分の記事や提案文で試すなら、大がかりなA/Bテストは要りません。
やることはシンプルです。
- 同じテーマで2パターンの文章を作る
- どちらがAIっぽいかを伏せる
- 冒頭、読みやすさ、信用できる箇所だけを見る
- 全文を読む前に、どちらを採用したいか決める
- 後から理由を短くメモする
ポイントは、文章全体を完璧に採点しようとしないことです。
実際に読まれる場面では、読者も全文を丁寧に採点してくれるとは限りません。冒頭で引っかかる、段落が重い、何を信じてよいか分からない。そう感じた時点で、読むのをやめる人もいます。
だから、最初の確認では「正しい文章か」よりも、「読む人が止まらずに判断できるか」を見た方がよさそうです。
そのうえで、公開前の最後に事実関係、数字、言いすぎ、成果保証に見える表現を確認する。この順番の方が、AIで作った文章を現実の場に出しやすくなります。
今回の検証から持ち帰ること
今回の検証で持ち帰りたいのは、禁止語リストではありません。
必要なのは、文章のリズムと構造を見ることです。
- 長い段落が続いていないか
- 箇条書きを入れるべき場所があるか
- 読者が判断できる区切りがあるか
- 相手への配慮が見える文があるか
- 「できること」と「確認が必要なこと」が分かれているか
AIっぽい文章を直すというと、つい語尾や言い回しを直したくなります。
でも今回の小さな検証では、そこよりも「読む人が楽に判断できる構造」の方が効いていました。
AIで作った文章を人に見せる前には、このあたりを先に確認しておきたいです。
本記事は、AIで作成した6本の文章を、筆者ともう1名がブラインドでQuickレビューした結果をもとに書いています。比較対象はいずれもAI補助で作成した文章であり、人間執筆とAI執筆の判定実験ではありません。