AIに記事を書かせると、なぜか「それっぽいが味気ない」文章になりがち。

特別なことをしなくても”それっぽく”は書いてくれますが、どこか血の通っていない印象を与えてしまいます。それは、AIが「平均的であること」を美徳として学習しているからです。

読み手の心を揺さぶり、あなた自身の 声 を宿すための手法を深掘りします。

普通を脱却する「集英社」と「新潮社」の視点

AIは膨大なデータを「平均化」して出力します。

指示が曖昧であれば、AIは必然的に「最大公約数的な正解」を選びます。これが”普通”の正体です。

わかりやすくいえば、出版社ごとに得意とするジャンルやトーンが決まっているようなもの 。 「集英社の少年誌のような熱量」を期待しているのか、それとも「新潮社の文藝誌のような静謐さ」を求めているのか……。

問題を解消するには、読者に提供する「安心感」と「期待値」を、理論的にAIへ理解させる必要があります。

ジャンルごとに細かく、そして執拗にトーンを指定することから始めましょう。

営業マンか親友か。相手との距離感で文体は激変する

知らない人に物を売るときの丁寧な営業口調。

親しい友人に「大好きなもの」を勧めるときの熱のこもった口調。

私たちは相手との 距離感 によって、無意識に言葉を使い分けています。

• 丁寧な口調 : 信頼を勝ち取るための詳細な説明重視
• くだけた口調 : 熱意を伝え、共感を得るための感情重視

この設計をAIに丸投げすることもできるし、楽ですが、やってはいけません。任せてしまうと「普通」で仕上げてしまいます。

まずは「聞かせる相手（ペルソナ）を明確に定義」しましょう。

「相手は自分と同じ悩みを持つ友人だ」と設定するだけで、AIの語り口は劇的に変わるはずです。

あなたの「クセ」をAIに学習させる3つのデータセット

汎用的なLLMに指示だけで「あなた自身」を完璧に再現させるのは困難です。

翻訳機に方言を話させるような、どこか不自然な仕上がりになりがち。 本気で再現を狙うなら、以下の3つのデータをAIに分析させるのが近道です。

• 既存の記事データ : 2000文字×10記事ほどあれば、語感の特徴を抽出できます。
• 音声ログ : ボイスレコーダーに喋った内容を文字起こしする。これが最も「生きた」リズムに近い。
• 日記（ジャーナル） : 本音が漏れる場所。ここにある感情の揺らぎこそが、AIにはない「味」になります。

手間はかかりますが、自分の文体をデータセットとして定義することで、AIライティングの質は平均点を大きく超えていきます。

AIに任せない勇気。最後の1割に情熱を詰め込む

結論として、 AIに100％を求めてはいけない ことを前提にしましょう。

AIは理論から学習して文章を表現するので、アカデミックなライティング口調が得意です。

逆にフレンドリーさを出そうとすると、とってつけたようなハリボテな文章になりやすくなります。

なにはともあれ、読者の背中を最後に押すのは、人間にしか宿せない 情熱 です。

最後に：あなたの声を届けるために

AIライティングは「省力化」のツールではなく、「表現を拡張する」ためのパートナーです。

「普通」の壁を越えるために、まずは自分の過去の日記を1ページ、AIに読み込ませることから始めてみませんか？

あなたの個性は、案外自分では気づかない「クセ」の中に隠れているかもしれません。