【AIっぽさが“読む気”を落とす？】エンゲージメントを下げる文章の癖と、編集チェックの作り方
AIで文章を作るスピードは上がりました。
その一方で、読者の反応が伸びないときに「AIっぽい言い回しが原因かも」と疑って、全部を直しに行くと作業が増えすぎます。
参照元の分析は、よく言われる“AIの癖”のうち、多くはパフォーマンスと関係しにくい一方、いくつかは読者の離脱と結びつきやすい可能性があることを示唆しています。
本記事では、直訳や要約ではなく、日本のデジタルマーケ実務で「今日から動ける」編集・運用ガイドに落とし込みます。
要点サマリー（最短でやること）
“AI検知っぽい修正”を最優先にしない。
多くの癖は、必ずしも反応と結びつきにくい可能性があります。まずは「読者の理解と納得」を基準に直します。
繰り返し構文は優先的に削る。
文章の“型”が連続すると、機械的に見え、離脱を誘発しやすい可能性があります。
「まとめ」ラベルの付け方を見直す。
終盤で“型通りの締め”が見えると、読者が先にスクロールして離脱しやすい可能性があります。
句読点・記号は“悪者扱い”しない。
よく槍玉に挙がる記号でも、必ずしも反応を落とすとは限りません。読みやすさを優先します。
KPIは「入口」と「本文」を分けて見る。
滞在が続くかどうかの判断は、短時間でも判定されうる指標が使われます。入口（期待値）と本文（納得）を切り分けます。
イントロダクション
“嫌われる言い回し”と“成果が落ちる要因”は一致しないことがある
AIっぽい文章として、よく批判される言い回しや記号があります。
ただ、読者の好き嫌いと、実際のパフォーマンスは別問題です。参照元の分析でも、よく“AIの印”と言われる特徴の多くは、反応と強く結びつかない可能性が示唆されています。
ここで重要なのは、編集チームが「AIっぽさを消すこと」自体を目的化しないことです。
目的は、読者が理解しやすく、期待値のズレがなく、次の行動につながること。
そのために、直すべき癖を優先順位で整理し、チェック項目と運用フローに落とし込みます。
🖍️ グラレコ風メモ：修正は“全部”ではなく“効くところから”
- 「読者が離脱しやすい癖」を優先して潰す
- 「嫌われがちでも成果に直結しにくい癖」は過度に気にしない
- 相関は因果ではないので、必ずテストと検証で確かめる
- AIっぽさの議論を「好み」から「運用判断」に変える
- 編集の目的は“検知回避”ではなく“読者の理解と納得”
- 修正ルールをテンプレ化し、差し戻しコストを下げる
概要
AI文章の癖を「離脱リスク」「編集コスト」「ブランド統制」で整理する
参照元の分析では、いくつかの“癖”がエンゲージメントの低下と結びつきやすい可能性が示唆されています。
ただし、重要なのは「それがAIっぽいか」ではなく、「読者にとって読みづらいか」「期待値がズレるか」「型通りに見えて価値が薄く感じるか」です。
実務では、癖を次の三つの観点で棚卸しすると回しやすくなります。
「離脱リスク（読む気を落とす）」「編集コスト（直すのが重い）」「ブランド統制（承認で止まりやすい）」です。
| 癖のタイプ | よくある例（日本語の“AIっぽさ”） | リスクの出方 | 実務の直し方 |
|---|---|---|---|
| 繰り返し構文 | 「〜だけでなく〜も」「〜は重要です」を連発 | 機械的に見えて読者が離脱しやすい可能性 | 同じ型は一回で十分。二回目以降は言い換えより“削る” |
| 結論のラベル化 | 終盤に「結論」「まとめ」を型通りに置く | 読者が先にスクロールして離脱しやすい可能性 | 「次の一手」「チェック項目」「判断基準」など“価値の見出し”に差し替える |
| 導入の前置き | 「本記事では〜を解説します」「まずは見ていきましょう」 | 情報密度が下がり、冒頭離脱を招く | 導入は“対象・結論・前提・得られる状態”を先に置く |
| 指示語だらけ | 「これ」「それ」「つまり」を多用 | 読み返しが必要になり、理解コストが上がる | 固有名詞・主語を戻し、指示語は間引く |
| 記号の悪者化 | ダッシュ等の記号を過剰に禁止する | 読みやすさが落ちることがある | 記号は用途で判断。読みやすさ優先で“適量”にする |
⚙️ 重要な前提：相関は因果ではない
参照元でも示されている通り、文章の癖と反応の関係は「相関」であり、癖が原因で反応が落ちると断定はできません。
だからこそ、編集ルールは固定しすぎず、テストで検証して“自社の最適”へ寄せるのが現実的です。
- 全記事に一律適用ではなく、カテゴリや目的で運用を分ける
- 直した箇所をログに残し、反応の変化で判断する
- 「禁止ワード」より「禁止パターン（繰り返し・型）」を先に定義する
- 癖は“AIっぽいか”ではなく“読者に不利か”で分類する
- 繰り返し構文と「結論」ラベルは優先的に見直す
- 編集ルールは検証可能な形で運用に落とす
利点
文章チェックを仕組み化すると、制作スピードと品質統制を両立しやすい
“AIっぽい癖”を論点にすると、レビューが主観に寄りやすくなります。
しかし、癖を「読者の理解」「期待値一致」「繰り返しの削減」といった観点に置き換えると、編集判断が揃いやすくなります。
特に日本の現場では、稟議・承認・ブランドトーンの統制が必要なケースが多いです。
文章のチェックをテンプレ化すると、差し戻しの理由が「好み」から「基準」に寄り、制作・代理店・法務・品質が同じ言葉で会話できます。
🎯 実務で効く利点（運用と組織）
- AI下書きのブレを「チェック項目」で吸収できる
- レビューが速くなり、差し戻しの往復が減る
- “直すべき癖”が明確になり、編集工数が読みやすい
- コンテンツのトーンが揃い、ブランドセーフティ上の不安が減る
- KPIの見方が統一され、改善サイクルが回りやすい
- “AI検知の回避”より“読者の納得”に集中できる
- 文章を直す理由が説明可能になり、社内調整がやりやすい
- 編集チームの暗黙知を、運用ルールとして資産化できる
応用方法
AI下書きを“使える原稿”にするための、編集の当て方（実務パターン）
参照元の示唆から学べるのは、「全部直す」より「効くところを直す」が合理的ということです。
ここでは、現場で使いやすい応用パターンを、目的別に整理します。
運用記事（ハウツー・手順）向け
読者は「今日どう動くか」を知りたいので、導入の前置きを削り、手順と判断基準を前に出します。
- 冒頭：対象・前提・結論・得られる状態を先に置く
- 本文：指示語を減らし、主語と条件を明示する
- 終盤：型通りの「結論」より「チェックリスト」「次の一手」にする
- 繰り返し構文：一回で十分。増えるほど削る
解説記事（概念・比較）向け
読者が迷うのは「違い」と「選び方」です。比較軸と例外条件を増やすと、同質化から抜けやすくなります。
- 比較表：軸（目的・適用条件・注意点）で整理する
- 例外条件：断定を避け、条件付きで説明する
- 用語：短い補足を入れ、読み返しを減らす
- まとめ：結論ではなく「判断基準」を置く
🧩 “AIっぽい癖”を減らす編集のコツ（やりすぎない）
- 削る：前置き、同義反復、型の繰り返し（例：同じ結論の言い換え）
- 戻す：指示語を主語へ戻す（「これ」→「この施策」「この設定」）
- 置き換える：「結論」ラベルを“価値の見出し”へ（次の一手／チェック項目／判断基準）
- 足す：前提条件、例外、判断の線引き（読者の誤解を防ぐ）
- 残す：読みやすさに効く記号や改行は、禁止しない（適量で運用）
🛡️ ブランドセーフティに接続する（表現統制の考え方）
AI下書きは、表現の“ぶれ”が出やすいのが課題です。
そこで「禁止ワード」だけでなく「禁止パターン」と「確認すべき主張」を定義すると、レビューが安定します。
- 過度な断定（例：必ず・完全に 等）を避け、条件付きで説明する
- 誇張表現より、検証可能な言い方（例：〜しやすい、〜の傾向）に寄せる
- 根拠のない一般化を避け、前提条件を添える
- AIで大量生成する場合は「価値追加」を前提にする（ガイダンスの方向性）
- 修正は「読者の迷いを減らす」順に当てる
- 繰り返し構文と“型通りの締め”は、優先的に見直す
- AI活用は、生成より“統制（レビュー設計）”が成果を左右する
導入方法
チェック項目・運用フロー・KPIを揃えると、AI文章は“回る運用”になる
ここからは、AI下書きを前提にした編集運用の導入手順です。
目的は、記事ごとの“気合い編集”ではなく、一定品質を保ちながら継続できる仕組みにすることです。
運用フロー（おすすめの回し方）
🧭 ブリーフ定義
対象・前提・結論・読後の状態を一文ずつ。AIに渡す“設計図”を作る。
✍️ AI草案
構造と要点のたたき台を作る（生成は速く、採用は慎重）。
🧼 癖の一次除去
繰り返し構文、導入の前置き、型通りの締めを優先的に削る。
🧩 文脈追加
判断基準・例外条件・よくある失敗を足して、同質化から抜ける。
🛡️ 承認レビュー
ブランド・法務・品質のチェック項目でレビューし、差し戻し理由を標準化。
📈 検証・学習
入口（クリック）と本文（滞在/回遊）を分けて観測し、ルールを更新。
🧯 よくある失敗（運用で起きやすい）
- “AIっぽさ”の指摘が増え、修正が無限に膨らむ（優先順位がない）
- 言い換えばかりで、結局同じ型が残る（削る判断がない）
- 終盤に「結論」を置き、型通りの締めになってしまう（価値が増えない）
- 指示語が多く、読み返しが必要になる（主語が消える）
- 承認フローが曖昧で、差し戻し理由が属人的になる
- 最初に作るべきは「編集チェック」と「承認の順番」
- 修正は言い換えより“削る”が効く場面が多い
- KPIは入口と本文を分け、原因に合う打ち手へ戻す
未来展望
AIが普及するほど、差分は“文脈”と“編集の規律”で作る時代になる
AIによって、文章の整形は簡単になりました。だからこそ、文章の良し悪しは「整っているか」ではなく「読者の判断を助けるか」に移ります。
繰り返しの型、型通りの締め、前置きだらけの導入は、短時間で“読む価値が薄い”と判断されやすくなります。
もうひとつ重要なのは、生成のスピードに合わせて統制を設計することです。
Googleのガイダンスでも、生成AIを使うこと自体より、ユーザーに価値を足すことや乱用を避けることが重視されています。
つまり、今後は「生成の速さ」より「運用の規律（レビュー・差分・価値追加）」が競争力になります。
🔭 これから効いてくる運用テーマ
- “AI検知回避”ではなく“人に役立つ明確さ”を基準にする
- 禁止ワードより、禁止パターン（繰り返し・型）を定義する
- 編集チェックをテンプレ化し、承認コストを下げる
- 入口と本文を分けてKPIを見て、改善を継続する
- 差分は“言い回し”より“前提・例外・判断基準”で作れる
- AI活用は、生成より“採用の仕組み”が本体になる
- 編集ルールは固定せず、検証で更新するのが現実的
まとめ
直すべきは“AIっぽさ”ではなく“読者の離脱を呼ぶ型”
AIの文章の癖は、すべてが悪いわけではありません。参照元の分析でも、多くの“癖”は反応と強く結びつかない可能性が示唆されています。
だからこそ、編集は“全部直す”ではなく“効くところから直す”が合理的です。
🧷 明日からの最短チェック
- 同じ型（〜だけでなく〜も、重要なのは〜）が連発していないか
- 終盤が「結論」ラベル＋型通りの締めになっていないか
- 導入で対象・前提・結論が見えず、前置きが長くなっていないか
- 指示語が多く、読み返しが必要になっていないか
- レビュー基準と承認の順番が固定されているか
- 優先順位は「繰り返し構文」→「型通りの締め」→「導入の前置き」
- 禁止は“記号”ではなく“パターン”に寄せる
- KPIは入口と本文を分け、改善を積み上げる
FAQ
現場で詰まりやすい論点を、判断基準に変える
文章の癖は、業界・ブランド・読者層で最適が変わります。
迷ったら「読者の迷いを減らすか」「期待値一致を壊さないか」「運用で回るか」で判断してください。
AIっぽい言い回しは、全部消したほうがいいですか？
おすすめしません。参照元の分析でも、よく槍玉に挙がる特徴の多くは、反応と強く結びつかない可能性が示唆されています。
まずは「繰り返し構文」と「型通りの締め」のように、読者の離脱に結びつきやすい可能性がある箇所から優先して直すのが合理的です。
「まとめ」や「結論」は書かないほうがいいですか？
ラベルを付けること自体が悪いわけではありません。問題は“型通りで価値が増えない締め”に見えることです。
終盤は「次の一手」「チェック項目」「判断基準」など、読者に追加価値が伝わる見出しに置き換えると改善しやすいです。
記号（ダッシュ等）はAIっぽいので避けるべきですか？
参照元の分析では、槍玉に挙がりやすい記号が必ずしも反応を落とすとは限らない可能性が示唆されています。
記号は“用途”で判断し、読みやすさを優先してください。禁止しすぎると、逆に文章が硬くなりやすいです。
エンゲージメント指標は、どこを見ればいいですか？
入口（クリックされるか）と本文（滞在・回遊が続くか）を分けて見るのが現実的です。
GA4では、短時間でも条件によりエンゲージと判定されうるため、冒頭の分かりやすさ（対象・結論・前提）が効きやすい指標でもあります。
AIで大量に記事を作る運用は、どう設計すべきですか？
生成の速さに合わせて「価値追加」と「統制（レビュー設計）」を先に作るのが重要です。
Googleのガイダンスでも、ユーザー価値が薄い大量生成は避けるべき方向性が示されています。
まずはテンプレ（ブリーフ、編集チェック、承認フロー）を整え、検証でルールを更新する運用が安全です。
- 全部直すのではなく、効きやすい癖から潰す
- 終盤は“結論”より“次の一手”へ置き換える
- AI運用は、生成より統制と検証が成果を左右する
参考サイト
一次情報と公式ガイダンス（運用に使えるものを優先）
- Search Engine Land「The AI writing tics that hurt engagement: A study」
- Google Analytics Help「[GA4] Session」
- Google Search Central「Creating Helpful, Reliable, People-First Content」
- Google Search Central「Google Search’s guidance on using generative AI content」
- Google Search Central Blog「Google Search’s guidance about AI-generated content」
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