2026.02.11BtoBマーケティング論考

生成AI時代のコンテンツに「人間らしさ」を残す方法──鍵は"パースペクティブ"

AIが書ける文章は無限にある。
でも、あなたの視点で語られた文章は世界にひとつだけ。
鍵は「パースペクティブ」にある。

生成AIでコンテンツを量産できる時代。でも、AIが書いた記事は「正しいのに刺さらない」──そんな違和感を覚えたことはありませんか？その原因は文体ではなく、視点（パースペクティブ）の不在にあります。本インフォグラフィックでは、人間にしか生み出せない価値を守りながらAIを活かす方法を、わかりやすく図解します。

参考研究

Research Paper

「AIは人類の思考を均質化している」

WIREDが2025年に報じた研究。ChatGPTを使って創作したグループは、使わなかったグループに比べてアウトプットが似通い、思考そのものが均質化していた。「オリジナリティを出して」と指示しても傾向は変わらなかった。

マックス・クレミンスキー他 2025年

WIRED記事を読む →

AIがもっともらしい文章を次々と吐き出し続けると、人は「取捨選択モード」に移ってしまう。

── マックス・クレミンスキー

The Problem

AIは「平均の技術」である

AI生成コンテンツ

最大公約数のアウトプット

「リモートワークメリット・デメリット」で生成すると…

通勤時間の削減
コミュニケーション課題
ワークライフバランス…

→ 正しいけど、誰が書いても同じ

人間 × パースペクティブ

唯一無二のアウトプット

🏡 移住者の視点

東京では見えなかった「仕事の意味」が変わった話

👶 育児中の親の視点

子どもとの関係に与えた予想外の影響

📊 経営者の視点

組織文化がじわじわ溶けていった体験

→ 同じテーマでも、視点が違えば別の記事になる

「AIっぽさ」の正体は、文体ではなく視点の不在

AIは膨大なデータの「最大公約数」を出力する技術。だから無難で正しいが、尖りがない。
独自の視点＝パースペクティブこそが、人間にしか生み出せない価値です。

Why It Matters

Googleも「経験」を重視し始めた

2022年、Googleは検索品質の評価基準を E-A-T → E-E-A-T に更新。新たに加わった「Experience（経験）」は、実体験に基づくコンテンツをより高く評価するシグナルです。

Experience

経験

NEW

Expertise

専門性

Authoritativeness

権威性

Trustworthiness

信頼性

「どう作るか」は誰でもできるが「何を言うか」は限られた人しかできない。

── バズ部

Core Framework

パースペクティブの3つの構成要素

人間らしいコンテンツを生む「パースペクティブ」は、次の3つに分解できます。

切り口

ANGLE

どの角度からテーマを語るか。立場や問いの設定で、記事の方向性がまるで変わります。

経営者視点 vs 現場視点

批判的 vs 推進派

＝価値観の表明

接続

CONNECTION

何と何をつなげるか。一見無関係な領域を結びつけると、新しい「なるほど！」が生まれます。

AI × ジャズの即興演奏

ライティング × 料理

＝知識の幅の発揮

態度

STANCE

どんなスタンスで語るか。中立・批判・共感──書き手の「意志」を読者は求めています。

失敗談として赤裸々に

問題提起として批判的に

＝覚悟の表明

How To

ハイブリッド制作フロー 4つのフェーズ

AIに「全部任せる」でも「全部自分で書く」でもなく、
それぞれの強みを活かして分担するのがコツです。

パースペクティブの設計

👤 人間の仕事

AIに書かせる前に「何を、どの角度から語るか」を決める。

誰の視点で？既存記事との違いは？読者のお土産は？何と接続する？

リサーチと構造化

🤖 AIの仕事

既存情報の整理・競合分析・見出し提案・下書き作成。AIの得意分野はしっかり頼る。

⚠ ただし丸投げ禁物。Phase 1の設計をプロンプトに反映させること。

パースペクティブの注入

👤 人間の仕事（最重要）

下書きに「あなたにしか書けないもの」を加えるフェーズ。ここが価値の源泉。

自分だけの体験独自の意見異分野との比喩読者への問い

検証と仕上げ

👤＋🤖 協力

❶ ファクトチェック（AI支援OK）

❷ パースペクティブの一貫性（人間が判断）

❸ 「自分だから書けた記事か？」──最終判断（人間）

Comparison

なぜ「文体修正」だけでは足りないのか

	文体修正（従来）	パースペクティブ（本記事）
対象	表面（語彙・リズム）	骨格（視点・切り口・態度）
タイミング	AI生成の「後」に修正	AIに指示する「前」に設計
差別化	読み心地の改善（浅い）	記事の唯一性（深い）
再現性	テクニックで模倣可能	経験に依存し模倣しにくい
E-E-A-T	限定的	経験・専門性を直接担保

Quick Tip

AIを開く「前」に、5分だけ自分の考えを書き出す

テーマが決まったら、AIに何も聞かずに、まず自分の考えをメモ。「何を思う？どんな経験がある？何がおもしろい？」──たった5分の「AIなしの思考時間」が、取捨選択モードに陥るのを防ぎ、あなたのパースペクティブを守ります。

Takeaways

覚えておきたい3つの原則

人間らしさの本質は
パースペクティブにある

文体の調整ではなく、「切り口・接続・態度」の設計こそがAIには生み出せない価値。表面より骨格を先に整えよう。

AIと人間で
役割を分担する

視点の設計と注入は人間、リサーチと構造化はAI。4フェーズのハイブリッド制作フローで効率と独自性を両立。

「考える時間」を
AIから守る

AIを開く前に5分間、自分の考えを書き出す。この習慣だけで思考の均質化を防ぎ、あなたの視点を軸に据えられる。

あなたの視点で語られた文章は、
世界にたったひとつ。

「自分だけの角度」を磨くこと──それがAI時代にいちばん価値のある投資です。

ChatGPTに指示を出せば、数分で「それっぽい」記事ができあがる。便利な時代になりました。

ただ、こんな経験はないでしょうか。できあがった記事を読み返すと、文法も構成も申し分ない。なのに、なぜか読み終えても何も残らない──。

あの「物足りなさ」の正体、気になりませんか？

私たちはこれを、視点（パースペクティブ）の不在だと考えています。つまり、どの角度からテーマを語り、何と何を結びつけるか。この「切り口のアイデア」こそが、AIにはまだ生み出せない人間らしさの核心です。

本記事では、この仮説をもとに「AIを活かしながら、人間らしいコンテンツをつくる方法」を具体的にお伝えしていきます。

「AIっぽさ」の正体は、文体ではなく視点にある

「AI 文章人間らしく」と検索すると、たくさんのノウハウが出てきます。「短い文と長い文を混ぜましょう」「感情表現を足しましょう」「エピソードを入れましょう」──。

どれも間違いではありません。ただ、これらはいわば「AIが書いた文章の化粧直し」。人間にしか作れないコンテンツをつくる話とは、少しレイヤーが違います。

視点が変わると、同じテーマでもまるで別の記事になる

たとえば「リモートワークのメリット・デメリット」で記事を書くとしましょう。AIに頼むと、通勤削減、コミュニケーション課題、ワークライフバランス……と、きれいに整った教科書的な記事が仕上がります。

一方、人間が書くとこうなります。

地方移住してリモートワーク3年。東京では見えなかった「仕事の意味」が変わった話
育児中の親として、リモートワークが子どもとの関係に与えた予想外の影響
経営者として、リモートワーク導入後に組織文化がじわじわ溶けていった体験

テーマは同じ「リモートワーク」。でも語る角度が違う。結びつける領域が違う。だから、読後に残るものがまるで違う。

この「角度」と「接続」がパースペクティブです。ここが、今のAIには自動生成できない領域なのです。

AIは「平均の技術」──構造的な限界を知っておこう

なぜAIには独自の視点が生まれにくいのか。理由はシンプルで、仕組みそのものにあります。

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストから「次に来る確率が高い言葉」を予測して文章をつくっています。言い換えれば、AIの出力は「大量データの最大公約数」。無難で、そこそこ正しい。でも、尖ってはいない。

もっと怖いのは、私たちの思考まで均質化すること

WIREDが2025年に報じた研究では、ChatGPTを使って創作したグループは、使わなかったグループに比べてアウトプットが似通い、思考そのものが均質化していたそうです。しかも「オリジナリティを出して」と指示しても、傾向は変わらなかったとのこと。

創造的なプロセスでAIを使うとき、人は独自の思考を徐々に明け渡す傾向がある。AIがもっともらしい文章を次々と吐き出し続けると、人は「取捨選択モード」に移ってしまう。

──マックス・クレミンスキー（出典：WIRED「AIは人類の思考を均質化している：研究結果」）

心当たりのある方も多いのではないでしょうか。最初は自分のアイデアがあったのに、AIの出力を見ているうちに「まあ、これでいいか」と流されてしまう。これは、パースペクティブを静かに手放している状態です。

図1：AI生成コンテンツは「最大公約数」に収束する。人間はパースペクティブを通じて独自のアウトプットを生み出せる

Googleも気づいている──「経験」が評価軸に加わった背景

コンテンツの均質化は、Googleも見逃していません。

2022年12月、Googleは検索品質の評価基準を「E-A-T」から「E-E-A-T」に更新しました。新たに加わった「E」はExperience（経験）。実際に製品を使った人、その場所を訪れた人、体験を語れる人のコンテンツを、より高く評価するようになったのです。

このたび、検索結果の評価を改善するために、E-A-T に E（経験）を追加しました。実際に製品を使用している、実際にその場所を訪問している、誰かが経験したことを伝えているなど、コンテンツにある程度の経験が織り込まれているかどうかも評価されます。

──出典：Google「品質評価ガイドラインの最新情報: E-A-T に Experience の E を追加」

つまりGoogleは、AIが量産する「一般論の集合体」と、人間が経験から語る「独自の知見」を区別し始めたわけです。

「何を言うか」を決められるのは、人間だけ

バズ部がとても的確な言葉を残しています。

「どう作るか」は誰でもできるが「何を言うか」は限られた人しかできない。

──出典：バズ部「AI時代だからこそ考えたい独自性の高いコンテンツを作成するための17の質問」

AIは「どう書くか」を劇的に効率化してくれます。でも「このテーマで何を伝えたいのか」を決めるのは、やっぱり人間の仕事です。

E-E-A-Tの各要素とAI・人間の得意領域
E-E-A-Tの要素	意味	AIの対応力	人間の役割
Experience（経験）	実体験に基づく情報	生成不可（体験がない）	自分の一次体験を語る
Expertise（専門性）	深い専門知識	広く浅くは得意。深さに限界あり	特定領域の深い知見を提供
Authoritativeness（権威性）	発信者の信頼	権威を持てない	実績・肩書・認知で担保
Trustworthiness（信頼性）	情報の正確さ	ハルシネーションのリスクあり	ファクトチェックで品質保証

パースペクティブを分解する──3つの構成要素

では、パースペクティブとは具体的に何でしょうか。私たちは、次の3つに分解できると考えています。

図2：パースペクティブを構成する3つの要素──切り口・接続・態度

1. 切り口──どの角度から語るか

「生成AIとコンテンツ制作」というテーマひとつでも、切り口は無数にあります。

「効率化」の角度：制作時間をどれだけ短縮できるか
「品質」の角度：AIコンテンツの品質をどう担保するか
「哲学」の角度：AIが書いた文章は「コンテンツ」と呼べるのか
「組織」の角度：AI導入でライターの役割はどう変わるか

AIに丸投げすると、これら全部を薄く広くカバーした「百科事典的な記事」ができあがります。情報としては正しいけど、刺さらない。

ひとつの角度に絞って深掘りするからこそ、「この記事には価値がある」と感じてもらえます。切り口を「選ぶ」行為そのものが、書き手の判断であり、価値観の表明なのです。

2. 接続──何と何をつなげるか

「おもしろい！」と思うコンテンツには、たいてい意外な接続が含まれています。

たとえば「生成AI × ジャズの即興演奏」。ジャズミュージシャンは、コード進行という「型」の中で即興的にメロディを紡ぎます。同じように、AIが作る構造という「型」の中で、人間が自分ならではの視点を即興的に乗せていく──こう考えると、AIとの共創がイメージしやすくなりませんか？

こうした接続力は、その人がどんな経験をし、何に興味を持ち、どんな本を読んできたかに左右されます。だからこそ、他の人には真似しにくい。ここに「あなたらしさ」が宿ります。

3. 態度──どんなスタンスで語るか

同じ事実を語るにも、中立的に解説するのか、批判的に問題提起するのか、失敗談として赤裸々に語るのかで、読者の受け取り方はまるで変わります。

AIはどうしてもニュートラルになりがちです。でも読者が求めているのは、必ずしも「公平な解説」だけではありません。「この人はどう思っているんだろう？」──その書き手の態度を知りたいのです。

態度を明確にするのは少し勇気がいります。でも、AIが態度を示せないからこそ、人間が覚悟を持ってスタンスを表明する価値は、むしろ高まっています。

明日から使える──AIと人間の「いいとこ取り」4フェーズ

「考え方はわかった。で、具体的にどう進めればいい？」──ここからは、実践に落とし込みましょう。AIと人間、それぞれの強みを活かした4つのフェーズを提案します。

図3：パースペクティブの設計と注入は人間、リサーチと構造化はAIが担当

Phase 1：パースペクティブの設計（人間）

最初にやることは、AIに何かを書かせることではありません。次の4つの問いに、まず自分なりの答えを出すことです。

誰の視点で語る？（実体験者として？業界の観察者として？）
既存の記事と何が違う？（見落とされている角度は？）
読者に何を持ち帰ってほしい？（情報？気づき？行動変容？）
何と接続する？（別領域の知見で、テーマを新鮮に語れないか？）

AIに壁打ち相手になってもらうのはアリです。ただ「これで行く」の最終判断は人間がする。パースペクティブの選択は、経験と価値観に基づく「判断」だからです。

Phase 2：リサーチと構造化（AI）

パースペクティブが決まったら、AIの出番です。以下はAIの得意分野なので、しっかり頼りましょう。

テーマに関する既存情報のリサーチ・整理
競合記事の構成分析
見出し構成の提案
関連データの収集
初稿の下書き

ただし「丸投げ」は禁物です。「リモートワークについて書いて」ではなく、「地方移住3年目の視点から、東京時代には見えなかった仕事観の変化について書いて」──Phase 1の設計をそのままプロンプトに反映させてください。

Phase 3：パースペクティブの注入（人間）

ここがいちばん大事なフェーズです。AIが書いた下書きに「あなたにしか書けないもの」を加えます。

自分だけの経験やエピソード（「実際やってみたら、こうだった」）
独自の解釈や意見（「私はこう考えます」）
異分野との接続（「これって〇〇に似てませんか？」）
読者への問いかけ（「あなたの現場ではどうですか？」）

「リライト」や「校正」とは違います。コンテンツの骨に自分の視点を埋め込む作業です。ここに時間をかけることが、コンテンツの価値を最も大きく左右します。

Phase 4：検証と仕上げ（人間＋AI）

最後に、3つの観点でチェックします。

ファクトチェック：情報に誤りはないか（AIにも手伝ってもらえる）
一貫性チェック：パースペクティブがブレていないか（人間が判断）
独自性チェック：「どこかで見た記事」になっていないか（人間が判断）

3つ目が最重要です。「この記事は、自分だから書けたものになっているか？」──この問いに「はい」と言えたら、公開してOKです。

従来の「文体修正」とはどう違うのか

「結局、AIの文章をリライトすればいいんでしょ？」と思った方もいるかもしれません。でも本記事のアプローチは、従来の文体修正とはレイヤーが違います。

「文体修正アプローチ」vs「パースペクティブ・アプローチ」
比較項目	文体修正（従来）	パースペクティブ（本記事）
対象レイヤー	表面（語彙・文体・リズム）	骨格（視点・切り口・態度）
介入タイミング	AIが書いた「後」に修正	AIに指示する「前」に設計
差別化の深さ	読み心地の改善（浅い差別化）	記事の唯一性（深い差別化）
やること	感情表現の追加、文の長短調整、能動態変換	角度を選ぶ、異分野と接続、態度を明示
再現性	テクニックなので誰でも模倣可能	書き手の経験に依存し模倣しにくい
E-E-A-T貢献	限定的	経験・専門性を直接担保

文体修正も意味はあります。理想は両方の組み合わせです。ただ、順番としてはまず骨格、それから表面。この優先順位を意識するだけで、コンテンツの質は大きく変わります。

「取捨選択モード」を防ぐ、たった一つの習慣

最後に、すぐ実践できるコツをひとつ。

先ほどの研究が示すとおり、AIを使っていると私たちは無意識に「自分で考えること」をやめてしまいがちです。AIの出力を眺めて「これでいいか」と選ぶだけの取捨選択モードに入ってしまう。

AIを開く「前」に、5分だけ自分の考えを書き出す

対策はシンプルです。テーマが決まったら、AIに何も聞かず、まず自分の考えをメモしてください。5分で十分です。

このテーマについて何を思う？どんな経験がある？何がおもしろい？何が問題だと思う？

この「AIなしの思考時間」を先に確保するだけで、その後AIを使っても自分のパースペクティブが軸として残ります。出力に流されず、自分の視点を中心に据えたコンテンツを作れるようになります。

何かへの「最適化」ばかりに意識を向けていると、コンテンツの本質を忘れてしまいそうになります。「伝えたい人に、伝えたいことを伝える」この意識を忘れないために、筆が走るままに、想いのままに書くという機会も大切にしたいですね。

──出典：アナリティクスアソシエーション「生成AI時代、独自性・原体験をどうコンテンツに組み込んでいくのか」

まとめ──あなたの視点で語られた文章は、世界にひとつだけ

生成AIはコンテンツ制作の最強パートナーです。ただ、ツールが強力であるほど「自分は何を言いたいのか」が問われます。

本記事のポイントを振り返ります。

「人間らしさ」の本質は文体修正ではなく、パースペクティブ（切り口・接続・態度）にある
AIは「平均の技術」。独自の視点を生む力には構造的な限界がある
GoogleのE-E-A-Tも、経験に基づく独自視点を重視する方向へ進んでいる
4フェーズのハイブリッド制作フローで、効率と独自性を両立できる
AIを使う「前」に5分間、自分の考えを書き出すだけで思考の均質化を防げる

AIが書ける文章はこの世に無限にあります。でも、あなたの経験と思考から生まれた視点で語られた文章は、世界にたったひとつです。

「自分だけの角度」を磨くこと。AI時代のコンテンツにおいて、これがいちばん価値のある投資ではないでしょうか。

参考文献・出典

最終更新日:2026-02-11

編集者：

中川晃次

再生ファンド傘下の複数企業にて、マーケティングディレクターとして事業再生を牽引。戦略立案から実行まで一貫して手がけ、ECサイトにおいては売上前年比150%成長を5年連続で達成した実績を持つ。現在はマーケティングSaaS「tovira」の開発に加え、BtoB領域のマーケティングコンサルティングを通じて、企業の持続的な成長を支援している。