AI MEDIA / Practical Guide
AIに記事を書かせる前に整える、テーマ・読者・実体験という3つの「準備」。
「AIで書いたのに、なんだか薄い」と感じるとき、原因はAIの性能ではなく、依頼する前の準備が抜けていることがほとんどです。
01.結論:薄い記事の原因は、AIではなく依頼前の準備
「AIに書かせたら、どの記事も似たような内容になる」「読んでみると、当たり前のことしか書いていない」——編集部にはこうした相談がよく寄せられます。編集部の結論は明快です。原因はAIの性能ではなく、依頼する前に「テーマ」「読者」「実体験」の3つが決まっていないことにあります。
実際にあった例です。編集部のあるメンバーが「AIツールの選び方について記事を書いて」とだけ依頼したところ、出てきたのは一般的な比較ポイントを並べただけの、どこかで読んだことのある内容でした。そこで「中小企業の総務担当者向けに、月5000円以内で導入できるツールに絞って、実際に3つ試した所感を交えて」と条件を足したところ、同じテーマでも具体性がまったく違う原稿になりました。変わったのはAIではなく、渡した情報の量です。
「AIは、渡された情報の範囲でしか具体的になれません。テーマ・読者・実体験という3つの情報を渡す前提を作ることが、薄い記事を防ぐ最も確実な方法です。」
編集部見解
本記事では、この3つの準備を「なぜ必要なのか」という仕組みの部分から、具体的な進め方まで順番に解説します。
02.背景・定義:「薄い記事」とは何を指すのか
本記事でいう薄い記事とは、文字数は足りていても、読者が既に知っている内容や、どのサイトでも読める一般論だけで構成された記事を指します。文字数の少なさではなく、情報の独自性の少なさが問題の本質です。
これと近い概念に量産記事があります。これは、更新頻度や記事数を優先するあまり、1本ごとの準備工程を省略して作られた記事を指します。量産すること自体が問題なのではなく、量産する過程で準備が省略されやすいことが問題につながります。
もう一つ整理しておきたいのが読者設定という用語です。これは、記事を読む具体的な1人の人物像(職業・抱えている悩み・その分野の知識レベル)を指します。「20代〜40代のビジネスパーソン」のような幅の広い設定では、AIに渡す情報として機能しにくく、読者設定と呼べるだけの具体性がありません。
03.仕組み・技術的背景:AIはなぜ一般論しか書けなくなるのか
ここでは図解を使わず、テキストと箇条書きで整理します。
AIは「渡された情報」から文章を組み立てている
生成AIの文章生成は、大まかに言うと、これまでに学習した膨大な文章のパターンをもとに、次に続く可能性が高い言葉を選びながら文章を作る仕組みです。プロンプトに含まれていない具体的な事実や体験は、AI自身が知っている一般的な情報で補われます。その結果、テーマだけを渡した場合、内容はどうしても一般論に寄っていきます。
読者設定がないと、情報の取捨選択ができない
同じテーマでも、初心者向けと経験者向けでは、書くべき内容も省略してよい内容も変わります。読者設定が渡されていないと、AIはどの情報を厚く書き、どの情報を省略すべきか判断する基準を持てず、結果としてすべての読者に当てはまる無難な内容に落ち着きやすくなります。
実体験は、AIが「作り出せない」唯一の情報
一般的な知識やノウハウはAIが学習データから再構成できますが、特定の個人や企業が実際に体験した出来事、具体的な数値、そのときの感想は、渡されない限りAIが持ち合わせていない情報です。この部分こそが、記事の独自性を左右します。
04.比較・選択肢:準備の有無でどう変わるか
同じテーマで依頼した場合に、準備の段階がどこまで揃っているかで結果がどう変わるかを整理しました。
| 評価項目 | 準備なし(テーマのみ) | テーマ+読者設定 | テーマ+読者+実体験 |
|---|---|---|---|
| 内容の具体性 | △ 一般論が中心 | ◯ 読者に合わせた粒度になる | ◎ 固有の事例が入る |
| 検索意図との適合 | △ 広く浅い内容になりがち | ◯ 悩みに沿った内容になる | ◎ 悩みへの回答に説得力が出る |
| 他サイトとの差別化 | × ほぼ差がつかない | △ ある程度の差はつく | ◎ 明確に差別化できる |
| 公開後の修正の手間 | △ 内容自体の書き直しが必要になりやすい | ◯ 部分的な修正で済むことが多い | ◎ 表現レベルの修正で済みやすい |
◎最も良い結果が期待できる ／ ◯一定の効果がある ／ △効果が限定的 ／ ×ほぼ効果がない。評価はいずれも編集部見解であり、実際の結果はテーマや依頼文の書き方によって変わります。
05.実践への落とし込み:4ステップの準備
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Step1. テーマを1文・30字以内で定義する
「AIについて」のような広いテーマではなく、で言い切れる範囲まで絞り込みます。1文に収まらない場合は、テーマがまだ広すぎるサインです。
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Step2. 読者像を1人に絞り、3項目を書き出す
「職業」「抱えている悩み」「その分野の知識レベル(初心者/経験者)」のを、実在しそうな1人の人物として書き出します。複数の読者層を想定する場合も、記事ごとに1人に絞ります。
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Step3. 実体験・一次情報を最低1つ用意する
自分の体験がない場合は、社内の担当者へのや、実際にツールを触った際の所感など、代わりになる具体的な情報を用意します。
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Step4. 3つの情報をまとめてプロンプトに明記する
Step1〜3で用意した情報を、「テーマ」「読者」「実体験」というに分けてプロンプトに書き出し、AIに依頼します。分けて書くことで、AIが情報を取りこぼしにくくなります。
06.注意点・よくある誤解
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!誤解1:プロンプトが長ければ長いほど良い
情報量が多くても、テーマ・読者・実体験のいずれかが抜けていれば、文章全体は薄いままです。長さよりも、この3点が含まれているかどうかを優先して確認します。
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!誤解2:AIに任せれば読者視点は自動的に反映される
読者像を渡さない限り、AIは特定の読者を想定せずに、当たり障りのない内容に寄せる傾向があります。読者視点は自動的に反映されるものではなく、明示的に渡す情報です。
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!誤解3:実体験がなくても「具体的に書いて」と指示すれば具体的になる
指示文で「具体的に」と伝えても、元になる事実がなければAIはもっともらしい一般論を具体的な体裁に整えるだけです。具体性は指示の強さではなく、渡した情報の中身によって決まります。
07.FAQ
参考文献
- 本記事中の評価・見解は、明記のあるものを除きすべて編集部見解です。特定の論文・調査データ・外部URLの引用は行っていません。
- 各AIサービスの機能や仕様は変更される可能性があるため、実際の利用にあたっては各公式サイトの最新情報をご確認ください。
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