2026/01/07 20:04
AIでがんがん記事が量産できる時代。
だからこそ、生き残りをかけて、私たちWEBライターも変化していかなければいけません。
これからは量よりも、書き手の体温がにじむ記事にこそ価値が生まれます。
だいいち、「私らしい文章」なんて、私にしか書けないし、私が感じたことも、私にしか言葉にできない。
これから「文章」で生き残るには、単に、ネット上の情報をまとめるだけのWEBライターじゃなくて、コラムニストやエッセイストに近い立ち位置になっていくんじゃないかなと思ってます。
AIは速い。量産できる。リサーチも一瞬。
ただし、一次情報を持ち寄ることも、矛盾を前に判断を下すことも、体験からにじむ言葉で励ますこともできません。
AI、けっこう嘘つくでしょ？
調べてみたら、なんか違うじゃん！と思うこと、けっこうありますよ。
だからこそ、私たちWEBライターは「人間にしかできない作り方」を中心に据えるべきなんです。
AIは強い。でも万能じゃない。
得意と不得意を正しく仕分けして、任せるところと人が引き受けるところをはっきりさせましょう。
AIの強み（任せてOK）
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速度：関連情報の粗スクリーニング、候補出しは一瞬
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要約・網羅：長文の要点抽出、観点の洗い出し、箇条書き化が得意
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文章整形：読みやすい段落化、見出し案、言い換えの大量生成
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フォーマット化：FAQ、チェックリスト、テンプレートのたたき台作成
【例】
「＜テーマ＞の読者が最初に抱える疑問を10件、重複を除いて列挙して」
「次の下書きを3割短く、トーンはやさしくして」
AIが苦手なところ＝人が担う大事な領域
AIはとても便利ですが、「人間じゃないとできないこと」もまだたくさんあります。
まず、AIは現場に行けません。
その場で測って数字を出したり、写真を撮ったり、担当者さんの「生の声」を録音してくることはできません。
だから、リアルな一次情報は、人が取りに行くしかないんです。
そして、情報の良し悪しを見極めるのもAIは少し苦手です。
たくさんの情報を並べることはできても、
「どれを一番先に伝えるべきか」
「何を削って何を残すべきか」
といった編集の判断には、人の意思が必要です。
さらに、AIの文章には温度がありません。
やっぱり、AIが作った文章って、読んだらわかりますよね？
痛かったこと、嬉しかったこと、迷ったこと、そこからどう立ち直ったか。
こうした人の物語の起伏は、自分で体験していないと書けないんです。
そして何より、責任の部分。
法律や契約、倫理の線引き、情報の出典が合っているか、日付が古くないか。
こうした「最終チェック」は、必ず人間が見ないといけません。
このチェックは絶対必要ですよ。
だからこそ、AIと人はこう分担すると強い
AIが得意なのは、アイデアを広げたり、別の言い方に変えたり、文章を整えたりすることです。
大量の観点を一気に出したり、文章を読みやすく加工したりするのは本当に速いんですよね。
私も、タイトル案を出してもらったり、見出し案を出してもらったりするのには、重宝してます。
一方で、人が担うべきなのはその逆側。
現場でしか得られない情報を拾ってくること。
どれを最初に伝えるか、どんな順番なら読み手が理解しやすいのかを決めることです。
そして、自分の体験を交えて言葉に温度をつけていくんです。
つまり、
AI→素材を広げて整える
人→中身を決めて温度を与える
こうやって役割を分けると、文章はぐっと強くなるのです。
「AIだけでは作れない」コンテンツの核はこの3つ
1）一次情報（その場でしか拾えない手触り）
AIが扱うのは、誰かがどこかで書いた既にある情報です。
だからこそ、あなた自身が見たもの・触れたもの・測ったものが、文章の温度になります。
たとえば、
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自分で撮った写真
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実際にやってみてわかった温度・匂い・音
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思ったようにいかなかった失敗のメモ
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自分の手元で取った数字（時間、分量、重さ、温度など）
こういう「自分だけが持っている記録」は、AIには絶対に作れません！
写真に一言キャプションを添えるだけでも、読者は書き手の息づかいを感じます。
「ここでつまずいた」「思ったより軽かった」などの一行も、立派な一次情報です。
【例：料理の比較ならこんな感じ】
・同じレシピをフライパンとオーブンで作り、焼き色を写真で比較
・温度はキッチン温度計で計測
・家族に食べ比べてもらい、率直な感想も一言メモ
こういうリアルは、AIでは絶対に生成できません。
2）書き手の意思（何を、誰に、どの順番で届けるか）
良い文章とは、単に情報量が多い記事ではなく、順番が整っていて読みやすい記事です。
読者が迷わずに、最後まで読み進められる記事のこと。
ここには、AIが苦手な「人の判断」が必要です。
ポイントはこの3つだけ。
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誰に：初心者？経験者？買おうとしてる人？
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何を：買うべき？やめるべき？メリット？デメリット？
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先に：最初の数行で「答え」を提示する
読み手は忙しいですから、最初に「この記事は何のためのもの？」が分かると一気に読みやすくなります。
さらに、
結論 → 根拠（一次情報） → 手順 → 比較・代替案
この流れにすると、どんな記事でも迷子になりません。
【例：空気清浄機のレビューなら】
最初に「花粉対策には◎／におい対策は弱め」など「結論」を提示する。
そのあとに、
- 実際に使った部屋の広さ
- どれくらいの時間で変化を感じたか
- 別機種との違い
この順で伝えると、読者の知りたい順番に沿う形になります。
3）物語性（Before → Action → After → Learn）
AIは事実を書くことは得意ですが、解決までの道のりを書けません。
人の感情や気づきの流れは、体験の中からしか生まれないからです。
文章にほんの少しでいいので、物語の動きが入ると、読者は自然と自分ごととして読んでくれます。
型はこれだけで十分！
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Before：最初の悩みや状況（数字も入れると◎）
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Action：何をどう試したか、うまくいかなかった瞬間も
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After：結果（数値・体感・意外な副作用など）
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Learn：分かったこと・おすすめの条件・向かない人
数字と感情を両方セットで書くと、書き手のリアルが伝わります。
【例：肩こり対策を試した話なら】
「毎日17時に肩の重さが気になる状態（Before）。
1週間、朝にストレッチ3分＋夜にホットタオルを実験（Action）。
4日目から肩こりが痛み10→6に軽減（After）。
ただし首が弱い日は無理せず、温めのみが良いと学んだ（Learn）。」
こんな短い流れでも、十分、「物語」になるのです。
クライアントワークで「自分らしい文章」をつくるために
WEBライターは、取材であちこち飛び回るわけではありません。
だからこそ、クライアントから引き出す情報の質が、そのまま記事の温度と深さになります。
AIでは書けない“核心部分”（一次情報・編集判断・物語性）をつかむには、
最初のヒアリングで「何を聞くか」がとても大事なんです。
AIには拾えない、核心を引き出す「6つの質問」
1）この記事は「誰のどんな悩み」を解決する？
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ターゲットの属性（年代・状況・目的）
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どんな悩み・課題を抱えているのか
※ここが曖昧だと、記事がどこにも届かないので最重要。
2）この記事の「ゴール」は何？
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読者にどう動いてほしい？→問い合わせ・購入・登録・店舗来店など
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読んだあと、読者が何を知っていれば成功なのか
※AIはゴール設定が苦手なので、ここは人間の力どころ。
3）競合と比べた具体的な違いは？
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今の市場での立ち位置（3社くらい）
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違いが出るポイント（価格・機能・保証・理念など）
※「なんとなく良い」ではAI生成と変わらないので不可。
4）リアルな事実・数字・現場の声
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導入数・継続率・計測値・試験結果などの数字
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顧客の生声（原文 or URL）
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実際に起きたエピソード（成功・失敗どちらも）
※ここがあると記事が一気にリアルになる。
5）使い方のコツ・失敗例・注意点
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初心者がつまずきやすいポイント
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効果が出る条件 / 出にくい条件
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避けるべきNG事項（誤解・法的リスクなど）
※「体験の知恵」はAIが最も苦手な領域。
6）公開可能な素材（一次資料）
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写真・図・スクリーンショット
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マニュアル・社内資料
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担当者コメント（短くてもOK）
※文章は素材があるほど強くなる。ここは必ず確認。
まとめ
AIが高速で記事を量産できるようになった今、WEBライターに求められるのは「情報をまとめる人」ではなく、体験・判断・温度を言葉にできる書き手としての役割です。
これができなければ、WEBライターとして生き残っていくことはできないと思ってます。
書き手の視点・判断・体験がある限り、人間の文章は必ず必要とされます。
