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AIで書いた文章、自分で読み返すと「なんか違和感あるな」と思う瞬間がある。その違和感の正体を28本のリライトで分解してみた結果、バレるパターンは驚くほど共通していた。この記事では、自分が実際に引っかかったNGパターンと、今も使っているチェックリストをそのまま公開する。コピペして使ってほしい。
なぜ今これをやるのか
「AIで記事書いてます」と聞いて、うわっとなる読者はまだ多い。
自分がこのブログを立ち上げたのは2026年3月24日で、初日に3本公開した。AIでブログ記事を半自動生成する手順の記事とか、WordPressの初期設定とか。で、公開前に自分で読み返して気づいたのが「どの記事も同じニオイがする」ということだった。
文法は正しい。構成もきれい。でも人間が書いた感じがしない。
この「AI臭さ」を放置したまま記事を増やしても、読者の信頼は積み上がらない。AIで記事を量産する話の前に、まず「バレない品質」を確保するのが先だと痛感した。稼ぐ話はその後。設計を飛ばして量産しても、結局全部書き直すハメになる。
なぜAI文章はバレるのか
Google検索で「AI 文章 バレる」と調べると対策記事がたくさん出てくるけど、自分の体感とズレてるものも多かった。
28本の下書きを全部プリントアウトして赤ペンを入れた（比喩じゃなくて本当に紙に印刷した）。そこで分かったのは、AI文章がバレる原因は「内容」じゃなくて「リズムと構造の均一さ」だということ。
人間の文章って、段落の長さがバラバラで、たまに脱線して、接続詞の使い方にクセがある。AIの文章はそのノイズが全部きれいに取り除かれている。整いすぎてるのが逆に不自然。
28本に赤を入れた結果、修正箇所の約6割が「文末表現の単調さ」に集中していた。内容の正確性よりも、表面のパターンで見抜かれる。
AI臭い文章の7パターン
下書き28本から抽出した「赤ペン頻出ランキング」がこれ。
1. 「〜です。〜ます。〜です。」の文末ループ
一番多かったのがこれ。28本中23本で発生していた。AIは丁寧語で書くと「です・ます」を3回以上連続させる。人間は無意識に「〜だった」「〜してみた」「〜なんだけど」と崩す。
2. 箇条書きが5個以上並ぶ
AIにリストを作らせると、平気で7個とか10個並べてくる。自分の記事でも初稿で箇条書きが5個以上のブロックが14箇所あった。地の文で書けるものは地の文にする、これだけで雰囲気が変わる。
3. 「〜と言えるでしょう」「〜ではないでしょうか」
教科書の章末みたいな締め方。自分の下書きにも8箇所あった。全部削って、代わりに「〜だと思う」「〜だった」に変えた。
4. 段落の行数が全部同じ
AIは段落を3〜4行で均等に揃える癖がある。人間の文章は1行の段落もあれば、6行ダラダラ続くのもある。
わざと崩す。
5. 「まず」「次に」「最後に」のテンプレ接続
これ、赤ペン入れるまで気づかなかった。自分が書いたつもりの文章でも、AIが生成した部分は接続詞がきれいに並ぶ。人間は「で」「ただ」「そういえば」みたいな雑な接続を使う。
6. 成功しか書いてない
失敗談や「やってみたけどダメだった」がゼロの記事は怪しい。自分の初期の下書きも、全部がうまくいくストーリーになっていて読み返して恥ずかしかった。
7. 「誰が」が消えている
AIの文章は主語が曖昧になりがち。「〜が重要です」「〜が求められます」みたいな、教科書的な俯瞰視点。「自分が試したら」「このブログでは」と主語を入れるだけで印象が変わる。
7パターン全部、最初の3本に入ってた。公開前に気づけたのは不幸中の幸い。印刷して赤ペン入れる方法、アナログだけど一番発見が多かった
コピペで使える10項目チェックリスト
7パターンを潰すために作ったチェックリスト。自分は記事を書くたびにこれをNotionに貼って、1個ずつ目視で確認してる。所要時間は1記事あたり15〜20分。
チェックリスト本体（コピペ用）:
□ 1. 「です」「ます」が3回以上連続していないか
□ 2. 箇条書きが3個以上連続するブロックがないか
□ 3. 「〜と言えるでしょう」「〜ではないでしょうか」がないか
□ 4. 段落の長さにバラつきがあるか（1行〜5行が混在）
□ 5. 「まず」「次に」「最後に」で段落が始まっていないか
□ 6. 失敗・迷い・未解決の話が1つ以上あるか
□ 7. 主語（自分は/このブログでは）が入っているか
□ 8. 同じ口語表現を2回以上使っていないか
□ 9. 見出し直後が「説明」ではなく「結論」か「具体例」か
□ 10. 声に出して読んで引っかかる箇所がないか
10番の「声に出して読む」が地味に一番効く。画面で読むと流してしまう違和感が、音読すると引っかかる。自分はPCのスピーカーで読み上げさせて、耳で聞きながらチェックしてる。
3つ以上NGがあったら公開せずに差し戻す、というルールにしている。最初の頃は5個NGとかザラだったけど、28本リライトした今は1〜2個に収まるようになった。
Before/After書き換え実例
実際に自分が書き直した例を3つ出す。
例1：文末ループ
Before（AI初稿）：
AIを活用したブログ運営は効率的です。記事の生成速度が大幅に向上します。さらに、SEO対策も自動化できます。
After（リライト後）：
AIでブログを回してみて、記事を書くスピードは確かに上がった。ただSEO対策の自動化は、やってみると半分くらい手作業が残る。
Beforeは全文「〜ます」で終わってて、Afterは「上がった」「残る」で変化をつけた。内容はほぼ同じなのに印象が全然違う。
例2：箇条書き病
Before：
メリット：
– 時間短縮
– コスト削減
– 品質の安定
– スケーラビリティ
– 多言語対応
After：
時間短縮とコスト削減は実感してる。品質が安定するかは正直まだ分からない。スケーラビリティとか多言語対応は自分の規模だと関係なかった。
5個の箇条書きを地の文に溶かした。全部フラットに並べるより、「実感してる」「分からない」「関係なかった」と温度差をつけたほうがリアルになる。
例3：教科書締め
Before：
AI記事の品質を向上させるためには、チェックリストの活用が重要であると言えるでしょう。
After：
チェックリスト、使ってみたら確かに引っかかる箇所が減った。万能じゃないけど、無いよりは明らかにマシ。
「重要であると言えるでしょう」は典型的なAIの締め。これが1本の記事に3回入ってたら、もう答え合わせ不要でAI製だと分かる。
やってみて詰まった点
28本リライトして、順調じゃなかった部分も書いておく。
時間が読めなかった。 最初は「チェックリストがあれば1本10分で終わるだろ」と思ってた。実際は15〜20分かかる。28本×20分で約9時間。丸一日以上かかった計算になる。
直しすぎて別の記事になる問題。 チェックリストに従って修正していくと、元のAI文章がほぼ残らない記事が出てきた。28本中4本はリライトというより書き直しに近かった。これ、そもそもプロンプトの段階で指示が甘かったサインだと思う。プロンプトの書き方はClaudeでブログ記事を書くプロンプト集でまとめたので、気になる人はそっちを見てほしい。
AI検出ツールの精度が微妙。 Originality.aiとかGPTZeroとか試したけど、手書きの文章でも「AI生成の可能性が高い」と出ることがあった。ツールに頼りすぎるより、自分の目と耳で確認するほうが確実だった。
チェックを仕組み化する方法
毎回手動でチェックリストを確認するのは、記事が増えると正直しんどい。
自分の場合、記事生成から投稿までのパイプラインをClaude Codeで組んでいるので、そこにチェック工程を挟む形にした。
自動で拾えるのは「です・ますの連続回数」「箇条書きの個数」「NGワードの検出」くらい。段落のリズムとか、失敗談の有無とか、主語の入り方は機械じゃ判定しにくいので目視に頼ってる。
月のサーバー代が1,452円、それ以外のツール代はClaude Proの月額くらい。コスト的にはそんなにかからない。問題はチェックにかかる人間の時間で、ここをどう減らすかが今の課題。
向いている人 / 向いていない人
このチェックリストの運用が合うのは、「AIで記事を書くけど、自分で品質管理もやる」タイプの人。完全自動で放置したい人には向かない。
逆に言うと、記事を全部手書きしてる人にもあまり意味がない。AIで初稿を作って、チェックリストでバレポイントを潰して、仕上げは自分でやる——この3ステップを回せる人に刺さる内容だと思う。
「そもそもAIに何を指示すればいいのか」で止まってる人は、先にプロンプトの型を作るほうが効率いい。
運営1日目で28本の下書きを赤ペンチェックする羽目になった。最初からプロンプトを作り込んでおけば、リライト量は半分以下で済んだはず
次に試すこと
完成された結論はまだ出せない。運営1日目、公開3本の段階で「これが正解」と言い切れるわけがない。
ただ、28本のリライトで方向性は見えた。次にやるのはこのあたり：
プロンプトの段階でNGパターンを出さない指示を作り込む。チェックリストの自動検出を3項目から増やす。あと、記事のジャンルごとにバレやすさに差があるのか、データを取ってみたい。ノウハウ系とレビュー系でAI臭さの出方が違う気がしてる。
このブログ自体が実験場なので、試した結果はまた記事にする。
次に読むなら：
- Claudeでブログ記事を書くプロンプト集｜記事タイプ別にコピペで使える7テンプレート — チェックリストで直すより、最初から品質の高い初稿を出すほうが早い
- Claude Codeでブログ記事を書く方法｜インストールから投稿まで全手順 — 記事生成から投稿までのパイプラインを自動化した話
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