AIっぽい文章を人間らしくするリライト手順とチェック術大全

AIっぽい文章って、内容は正しいのに「なぜかキモい」「距離がある」と感じやすいですよね。社内チャットや日報、ブログでも、AI文章がバレるのが不安…という気持ち、分かります。しかも厄介なのが、誤字脱字みたいに一発で気づけないところなんですよ。読み返しても「どこが変なんだっけ？」となりがちで、地味にストレスが溜まります。

この記事では、AIっぽい文章の特徴、AIっぽい文章の直し方、リライトのコツ、プロンプトの作り方、AIチェッカーや判定ツールの扱い方まで、まとめて整理します。ポイントは「AIを使うな」じゃなくて、使ったうえで“自分の声”に戻す方法を持つことです。

ChatGPTで下書きを作るのは効率的です。ただ、記号の残り方や語尾の単調さ、テンプレ感が残ると、読者の信頼が落ちやすい。ここを一緒に整えていきましょう。あなたの文章が「ちゃんと人が書いた」ように見えるところまで、実務で使える形で詰めます。

AIっぽい文章の特徴と原因

まずは「どこがAIっぽいのか」を言語化します。ここが曖昧だと、直し方がいつまでもブレます。あなたの文章に当てはまる箇所だけ拾ってください。全部直そうとすると疲れますし、直すべき優先順位もズレます。まずは“バレやすい地雷”から潰すのが近道ですよ。

ChatGPTでAIっぽい記号が残る

一番分かりやすいのが、記号の“残り香”です。特に、太字のつもりの記号や、区切りの癖がそのまま出ると、読む側は一瞬で「AI経由だな」と察します。ここ、気になりますよね。なぜなら、文章の意味より先に「見た目」で引っかかるからです。人はまず視覚で違和感を拾うので、内容が正しくても第一印象で損しやすいんです。

なぜ記号が残るのか

理由はだいたい3つに集約できます。1つ目は、出力がMarkdownっぽい形式になりやすいこと。2つ目は、英語圏のドキュメント文化の癖（コロンのあとに半角スペース、ダッシュで言い換えをつなぐなど）が混ざりやすいこと。3つ目は、あなたがコピペする途中で装飾が剥がれて、記号だけが残ること。つまり、文章力の問題というより「出力形式と運搬の問題」だったりします。

よくあるのは、たとえばこういうパターンです。

直し方は「置き換え」ではなく「意味にする」

直し方はシンプルで、記号を「意味のある日本語」に置き換えるだけです。強調は本当に強調したい1〜2か所に絞り、区切りは読点や言い切りに変えます。ここで大事なのは、「記号を消す」じゃなくて「記号が担っていた役割を、日本語で回収する」ことです。たとえば「：」は“ここから要点”というサインだったりしますよね。なら、文章側で「要点は次のとおりです」と書けば、記号は要らなくなるわけです。

実務で使えるチェック表

私は提出前に、記号だけをざっと検索して潰します。これだけで“AIっぽい見た目”がかなり減ります。

また、括弧の補足は便利ですが、増えるほど「逃げ道を用意している文章」に見えます。補足したいなら、段落を分けて本文として書くほうが自然です。読者は、補足が多い文章を読むと「結局どっちなの？」となりやすいので、特に結論部分では括弧を控えるのが安全ですよ。

AI文章がバレる語尾と接続詞

AIっぽさは「文のリズム」でも出ます。特に、同じ語尾が続いたり、接続詞が過剰だったりすると、文章の温度が一定になって“のっぺり”します。あなたも「ちゃんとしてるけど、なんか読みにくい…」って感じたことありませんか。あれ、だいたいリズムが原因です。読み手は無意識に息継ぎしながら読んでいるので、リズムが平坦だと疲れるんですよね。

順番が大事：まず接続詞を削る

対処は、まず順接の接続詞を削ります。多くの場合、削っても意味は通ります。特に「さらに」「また」「したがって」「そのため」は、書き手の安心材料になりがちで、読み手にとってはノイズになることが多いです。もちろん全部削ると論理が飛ぶので、残すべきは「逆接（しかし、ただし）」や「結論へ導く接続（つまり）」など、意味が強いものだけ。ここだけ意識すると文章がスッキリします。

次に文の長さを混ぜる：短文が効く

次に、文の長さを混ぜます。短文を挟むだけでリズムが生まれます。たとえば、説明が続いたあとに「ここが落とし穴です。」みたいな短文を置くと、読み手の注意が戻ります。AIは平均的な文の長さになりやすいので、人間側で“緩急”を入れると一気に自然になります。

ミニテク：音読チェック

私は最終チェックで1回だけ音読します。声に出すと、接続詞の多さと語尾の単調さがめちゃくちゃ分かります。恥ずかしければ小声でOKですよ。

段落の締めを変える：毎回まとめない

最後に、段落の締めを毎回同じにしないこと。言い切り、問いかけ、余韻の残し方を混ぜると、文章に“人”が戻ります。たとえば「以上です」ばかりだと、毎回ドアを閉められる感じがします。読者の頭が「はい次、はい次」と処理モードになるので、熱が伝わりにくいです。

ラフにしすぎると、逆に軽く見える場合もあります。社内文書や提案書など相手が堅い場合は、語尾の崩しは“少し”で十分です。迷ったら、読み手の文化に合わせるのが正解ですよ。

箇条書きとSTEPが説明書化

AIは整理が得意なので、油断するとすぐ箇条書きとステップ構成になります。便利ですが、やりすぎると説明書っぽくなって、読者の感情が置いていかれます。ここ、あなたも「急に箇条書き始まったな…」って思ったことあるはずです。読者側も同じで、本文の途中で唐突に整い始めると「あ、AIの型だ」と気づきやすいんですよね。

特に「ステップ1〜」「STEP」「Step」が連発すると、“テンプレ回答を貼った感”が出ます。仕事の文章ほど、この印象は残りやすいです。なぜなら、ビジネス文書は“誰が書いたか”も信用の一部だからです。中身は正しくても、テンプレ臭が強いと「ちゃんと考えた？」と疑われやすい。もったいないですよね。

箇条書きは悪じゃない：問題は「本文が薄くなる」こと

箇条書き自体が悪いわけではありません。問題は、箇条書きが“逃げ場所”になって本文が薄くなることです。箇条書きは骨格、本文は体温。ここを意識すると崩しやすいです。要点を箇条書きで示したなら、本文で「なぜそれが要点なのか」「どこで詰まりやすいか」を語る。これだけで説明書感が薄れます。

STEP構成が必要な場面と、避けたい場面

正直、手順記事やマニュアルならSTEP構成は強いです。ただ、コラムや提案、意見記事なのに毎回STEPだと、読み手の情緒が死にます。そこで、私は用途で判断します。

手順は「一本道」より「分岐」が価値

AIが出す手順は、だいたい一本道です。でも現実は分岐だらけですよね。「Aならこれ、Bならこっち」みたいな分岐を書けると、人間味が出ます。読者が欲しいのは“正しい手順”というより、“自分の場合はどっち？”の答えだったりします。だから手順を書くなら、分岐を書くのが一番コスパがいいです。

箇条書きを増やしすぎると、逆に“箇条書き疲れ”が起きます。スマホだと特に、スクロールが長くなって離脱しやすいので、要点は絞って、本文で語る配分が安心です。

テンプレで不自然な前置きと結論

AIは丁寧さの反射で、前置きが長くなりがちです。「ご質問ありがとうございます」から始まって、結論に行くまでが遠い。読者はだいたい、そこまで待ってくれません。あなたも検索して記事を開いたとき、前置きが長いと「で、結局なに？」ってなりますよね。あれと同じです。

さらに厄介なのが、「結論から言うと」と強気に始めたのに、結論が薄いパターンです。たとえば「状況によります」で終わると、読み手に判断が残りません。AIは安全運転が得意なので、強い断言を避けがちです。これはモデルが人のフィードバックで「有害にならない」「意図に沿う」方向へ調整されている背景とも相性がいいです（出典：OpenAI『Training language models to follow instructions with human feedback』）。

前置きを短くするコツ：共感は1文、説明は切る

「丁寧」を削るのが怖い場合は、最初の共感だけ残して、前置きの説明を切ります。たとえば「その不安、分かります」で止めて、すぐ結論へ。読む人は、丁寧さよりも“自分の時間を大事にしてくれるか”を見ています。共感を3行書くより、共感1行＋結論1行のほうが親切なんですよ。

結論を太くするコツ：ケース分けは「結論の後」

「状況による」を完全に禁止する必要はないです。ただ、最初に言うと弱く見えるんですよね。先に主結論を置いてから「ただし例外は〜」と補足すると、文章の芯が残ります。たとえば「基本はAです。理由はX。例外はBで、その条件はY」みたいに、主結論を固定してから枝を伸ばすイメージです。

断言しすぎると炎上リスクが上がるテーマもあります（健康、法律、安全、費用など）。こういう領域は、断定を避けつつも判断材料を出す書き方が安全です。

抽象的な言い回しと具体例不足

AIっぽい文章が一番バレるのは、抽象語だけで押し切るときです。「本質を押さえ、最適化し、価値を最大化」みたいな言い回しは、それっぽいのに、頭の中に映像が浮かびません。読者の頭に動画が流れない文章は、どれだけ正しくても“腹落ち”しにくいです。ここ、もったいないポイントなんですよ。

さらに、評価語が強いのに根拠がないと、情報商材っぽさが出ます。「非常に有効です」「大きなメリットがあります」を使うなら、具体例か数字をセットにしましょう。数字は厳密でなくてもいいです。「目安として」「一般的には」など前置きすれば、誠実さを保ったまま具体化できます。

抽象語が増える原因：万能語が便利すぎる

抽象語って、便利なんですよね。どんな文脈でも使えるから。でも便利すぎる言葉は、誰が書いても同じ文章になります。つまり“あなた”が消える。ここがAIっぽさの正体だったりします。

抽象語→具体語の置き換えを一回やるだけで、人間っぽさが戻ります。

比喩の使い回しもAIっぽさに直結する

比喩も注意です。地図、設計書、羅針盤、エンジン…便利な比喩ほど使い回されて、AIっぽさが出ます。比喩は「分かりやすくする」ために使うのに、ありきたりすぎると逆に“どこかで見た感”が出ます。比喩を使うなら、あなたの仕事や生活で実際に触れているものに寄せると、急に生身になります。たとえば飲食なら「仕込み」「盛り付け」、開発なら「レビュー」「リリース」みたいに、現場の言葉で比喩を作ると強いです。

迷ったら「固有名詞」を1つ入れると抽象が減ります。ツール名、工程名、部署名、KPI名など、あなたの世界の単語が入るだけで文章の解像度が上がりますよ。

AIっぽい文章を直す実践法

ここからは直し方です。ポイントは「AIを捨てる」ではなく、AIで出して、人間が仕上げる設計にすること。手間のかけどころを間違えないのがコツです。全部を手直ししようとすると、結局AIを使う意味が薄れます。だから私は“直す場所を固定”して、毎回そこだけ磨きます。

リライトで自然な文体に調整

私はリライトを「表現」と「情報」の2レイヤーに分けます。AIっぽい文章は、表現だけ直しても、情報が薄いとまたバレます。逆も同じです。たとえば語尾を整えても、中身が抽象だと「うまく書いてるけど薄い」と見えます。逆に具体例があっても、記号や接続詞が多いと「AIっぽい見た目」が残ります。だから2レイヤーで潰すのが早いです。

表現レイヤーの調整

• 語尾の連続を崩す（です・ますの連打を避ける）
• 接続詞を削って、文を短くする
• 同じ言葉の繰り返しを言い換える

情報レイヤーの調整

• 具体例を1つ足す（失敗例が特に効く）
• 数字や条件を書く（目安でOK）
• 読み手が次にやる行動を明確にする

10分でできる「最小リライト」手順

1. 冒頭2段落だけ読む（ここで離脱が決まる）
2. 接続詞を削る（順接から）
3. 抽象語に具体例を1つ足す
4. 段落末の「まとめ口調」を1つ崩す（問いかけか言い切りに）

よくある詰まり：直しすぎて「味」がなくなる

やりがちなのが、直しすぎて“無臭”になるパターンです。AI臭は消えたけど、人間臭も消える。これ、地味に多いです。対策は簡単で、あなたの判断基準を1文だけ入れること。「私はこう考えます」「ここはこう割り切ります」でOK。たった1文で“人が書いた”感じが戻ります。

リライトは「全部直す」より、最初の導入と各見出しの冒頭だけ丁寧に直すほうが費用対効果が高いです。読者は最初の数十秒で“読むか”を決めます。

プロンプト例でAI臭を消す

AI臭を消すのは、出力後の手直しだけではありません。最初の出力から“崩した文章”を出させると、仕上げがラクです。ここ、結構効きますよ。AIは「丁寧で整った文」を出しがちなので、最初から“崩れた条件”を与えると、あとで直す量が減ります。

私がよく使うのは、指摘→理由→修正文の提案をセットで返させる型です。

この文章がAIっぽいと言われました。次の形式で改善してください。
1) AIっぽさが出ている箇所（3〜5点）
2) なぜAIっぽく見えるか（各1文）
3) 直し方の方針（箇条書き）
4) 修正文（です・ます、ただし硬すぎない）
条件：抽象語を減らし、具体例を1つ追加し、接続詞を減らす

用途別：下書き用とリライト用は分ける

プロンプトって、全部入りにすると逆に弱くなります。下書き用は「構成と要点」を重視。リライト用は「語尾、具体化、温度」を重視。私は分けて使います。

さらに詰めるなら、ChatGPTの設定側（カスタム指示やパーソナライズ）で「語尾が続かないように」「前置きを短く」などを固定すると、毎回の修正が減ります。

プロンプトは万能ではなく、モデルや設定で結果が変わります。大事な文章は、必ずあなた自身の目で推敲してください。特に社外に出す文章は、事実関係の確認を最後に必ず挟むのがおすすめです。

一次情報と体験談で人間味

AIっぽい文章の“最大の弱点”は、一次情報と体験談が薄くなりやすいことです。ここが入るだけで、人間味が一気に戻ります。あなたもたぶん、他人の記事を読んでいて「それ、どこ情報？」と思った瞬間に信頼がスッと下がった経験があるはずです。読者も同じです。

一次情報は、必ずしも難しいものではありません。公式発表、規約、製品ページ、研究機関の解説など、「出どころがはっきりしている情報」を指します。体験談も同じで、派手な武勇伝ではなく「どう迷って、どう決めたか」のプロセスが価値になります。体験談が強いのは、AIが“あなたの現場”を持っていないからです。そこを足すだけで差がつきます。

一次情報は「リンク」より「扱い方」が大事

一次情報を入れるとき、リンクを増やしすぎる必要はありません（むしろ読者が迷います）。大事なのは、一次情報を“結論の根拠”として使うことです。たとえば「こういう仕様だから、こういう書き方が安全」とか、「公式がこう言っているから、ここは断定しない」とか。根拠の置き方が文章の信頼を作ります。

体験談が薄いときの代替：現場の「観察」を書く

体験談が書けないケースもありますよね（社内秘だったり、案件の守秘があったり）。その場合は「観察」を書くのがいいです。「こういう文章が来たとき、読者はここで止まる」「レビューでここが指摘されがち」みたいな、あなたの目に入った現象を書く。これも十分に人間味ですし、実務で役立ちます。

体験談は“盛る”と逆効果です。事実関係が重要なテーマ（健康、法律、安全、費用など）は、誤解が起きないよう慎重に書き、正確な情報は公式サイトをご確認ください。不安がある場合は最終的な判断は専門家にご相談ください。

AIチェッカーの判定は参考

AIチェッカーや判定ツールは、使いどころを間違えなければ便利です。ただし、数字（AIっぽさの％など）は“確定”ではありません。ツールごとに判定が割れることもあります。ここ、割と罠です。「数値が低い＝人間っぽい」ではないんですよ。逆に、あなたが丁寧に書いた文章が高く出ることもあります。

私は、AIチェッカーを「合否判定」ではなく、違和感センサーとして使います。高く出たら、次の点を見直します。

チェッカーは「再現性のある改善」に使う

おすすめは、判定を見て一喜一憂するんじゃなくて、「どこを直すと下がるか」を観察する使い方です。たとえば接続詞を削ったら下がった、具体例を入れたら下がった、など。そうやって自分の文章の癖が見えてくると、次から修正が速くなります。

私の使い方（簡易ルール）

社外秘や個人情報を含む文章を、外部ツールに貼り付ける前に利用規約や取り扱いを確認してください。

AIっぽい文章を自分の声に戻す

最後は“仕上げ”です。ここをやるかどうかで、同じ下書きでも別物になります。私が意識しているのは、文章を「正しい説明」から「あなたに向けた会話」に戻すことです。文章って、情報が正しいだけだと読まれないんですよね。読者は「自分に関係ある」と感じた瞬間に読み始めます。だから“声”が大事になります。

自分の声は「主張」より「判断基準」で出る

自分の声って、強い主張じゃなくても出ます。「私はこういう基準で決めます」「ここはこう割り切ります」みたいな判断基準があるだけで、文章に人格が宿ります。AIっぽい文章は、この“判断基準”が抜けがちです。だから最後に1つ入れる。これだけで見違えますよ。

小手先はやらない：わざと誤字は逆効果

「人間っぽく見せるために、わざと誤字を入れる」みたいな小手先はおすすめしません。信用を落とすだけです。やるべきは、丁寧さを保ったまま、温度と具体性を足すこと。これが一番再現性が高いです。

最後に：今日からできる1つだけの習慣

もし今日から1つだけやるなら、「見出し直下の2文」を毎回自分で書くのがおすすめです。AIで本文を作っても、冒頭2文があなたの声なら、記事全体の印象がかなり変わります。読者はそこから“人が書いてる”と感じて読み進めるので、効果が大きいですよ。

AIっぽい文章は、直せます。コツは、AIに任せる範囲を「下書きと整理」に留めて、最後の仕上げはあなたがやることです。あなたの言葉に戻した瞬間、文章はちゃんと“伝わる”側に寄っていきます。まずは、記号の除去と接続詞の削減、それから具体例を1つ追加。ここから始めれば十分いけます。