AIっぽい文章の特徴7つ。数字の基準に置き換える

私はSEO（検索結果で上位に表示されるための取り組み）向けの記事を、AIと一緒に書いています。7つの特徴は、競合のSEO記事が「AIにポンと出させただけ」かどうかを見分ける観点として整理したものです。2026年9月、私はこれを自分の記事の禁止事項に加えました。1つでも当てはまったら、その原稿は公開しません。

判定の基準は、次のように決めています。

・あいまいな結論：「一概には言えません」「ケースバイケース」「と言えるでしょう」などで締めている

・強調語の連発：「重要です」「大切です」「ポイントです」が記事内に3回以上出てくる

・文末が単調：同じ種類の文末が3回続く、または1種類が全文の65%以上を占める

・箇条書きのかたまり：1ブロックが10項目以上、または箇条書きが本文の文字数の50%以上

・「これにより」の多用：記事内に3回以上出てくる

・推奨で着地：記事の最後が「おすすめします」「〜してみてください」で終わる

・一人称がない：本文に「私」「僕」が1回も出てこない

どれも、AIに何も指示せずに書かせると出やすい癖です。以下では、判定が難しい3と4と7について補足します。

■ 文末は、語尾の文字ではなく種類で数える
文末の単調さは、語尾の文字をそのまま比べても見つかりません。「〜しています」と「〜あります」は字面が違っても、読むと同じ「ます」の調子に聞こえるからです。

そこで私は、文末を7つの種類に分けて数えています。です、ます、ました（でした）、でしょう、ください、ません、体言止め（名詞で終わる形）の7つです。見出しや箇条書きを挟んでも、同じ種類が3回続いたらNGにしました。

■ 箇条書きは、地の文で挟めているかを見る
箇条書きが多い記事は、情報を並べただけに見えがちです。基準は項目数と文字数の比率のほかに、もう1つあります。箇条書きのあとに、地の文（箇条書きではない普通の文章）を挟まず次の箇条書きが続いていたらNGです。並べた理由と、並べた結果として何が言えるかを、地の文で書くための決まりです。

■ 一人称は、自社メディアでだけ求める
7つ目は、媒体によって外しています。私が書くブログでは、自分の実務の経験が記事の中心になるため、一人称のない記事はNGです。一方、クライアントのサイトで書き手を出さない方針の記事では、この項目を判定から外しています。

公開済みの18記事に流したら、10本が落ちた

チェックを作った日、私は公開済みの18記事すべてに流してみました。結果は、18本中10本が不合格です。

原稿がそんなに悪いのかと思い、1本ずつ確かめました。多くは、判定する側の問題でした。

・段落をまたいだ箇条書きを、1つのかたまりとして数えていた（バグ）

・箇条書きの比率を行数で測っていたため、短い項目が並ぶだけで比率が上がった

・関連記事へのリンクを並べた箇所まで、箇条書きのかたまりとして数えていた

そこで判定を3つ直しました。バグを直し、比率を行数ではなく文字数で測る形に変え、リンクだけの箇条書きを対象から外しています。そのうえで、最初は1ブロック8項目・比率40%だったしきい値（NGにする境目の数字）を、10項目・50%に上げました。7〜9項目と40%台は、NGではなく警告として出します。

直したあとに流し直すと、本当に残った不合格は1本だけでした。本文に一人称が1回も出てこない記事です。この1本は、一人称で経験を書く形に書き直しました。

新しいチェックを足したら、必ず既存の原稿すべてに流します。落ちたものが本物か誤検知かは、1本ずつ確かめる決まりです。この手順を飛ばしていたら、落ちた10本すべてを書き直すところでした。

AIっぽい文章を、公開前に機械でチェックする流れ

いま私は、記事を次の流れで公開しています。

・原稿を書く

・機械チェックにかけ、NGが0件になるまで直す

・書いたAIとは別のAIに原稿を読ませ、7つの特徴を1つずつ○×で判定させる

・両方に通ったものだけを公開する

2の機械チェックは、Pythonで書いた小さなプログラムです。7つの特徴のほかに、1文が60字を超えていないか、専門用語を定義より先に使っていないかも見ています。コードは私ではなく、AIに書かせました。使っているのはClaude Code（作業の実行まで任せられるAIツール）です。コードを書けない私が安全に使うための設定は、非エンジニアのClaude Code導入手順にまとめました。

機械チェックの効き目は、この記事を書いた日の実績に出ています。2026年9月23日に書いた6本の記事は、最初の機械チェックで6本とも1件以上のNGが出ました。多かったのは、文末の3連続と、用語を定義より先に使っていた箇所です。7つの特徴そのものに引っかかった原稿は、0本でした。

機械でチェックできないこと

機械チェックが見ているのは、文章の形です。中身が薄いかどうかは判定できません。

7つの特徴をすべて外しても、どこかで読んだような話だけの記事は、読者の役に立ちません。私が記事ごとに必ず用意しているのは、自分で試した結果や、実務で失敗した話です。形は機械に見させ、中身は書き手が用意します。この分担が、AIで記事を書くときの前提だと考えています。

まとめ

・AIっぽい文章の特徴は7つ。あいまいな結論、強調語の連発、単調な文末、箇条書きのかたまり、つなぎ言葉の多用、推奨での着地、一人称がない

・特徴は「何回以上ならNG」という数字の基準に置き換えると、機械で判定できる

・新しいチェックは既存の原稿すべてに流し、誤検知を1本ずつ確かめてからしきい値を決める

・機械が見られるのは形まで。中身の上乗せは、書き手の経験で用意する

まず手元の記事を1本選び、強調語とつなぎ言葉の回数を数えるところから始められます。

この記事を監修した人

執筆：Claude Code スキル「ライティング君」

監修：岸本 成（合同会社1nd）

広告運用を起点に、SNS、ホームページ、店舗や施設での集客まで、全体の設計と実践を手がけています。

・2020年：広告運用者として活動を開始。SNSやGoogleマップの運用にも知見があり、広告以外の集客の相談にも数多く応えてきました

・2025年：AI導入支援事業を開始

・2026年6月：FDM（Forward Deployed Marketer。顧客の現場に入り、AIとマーケティングで集客の仕組みを作る専門家）として、集客支援の請負を開始。現在11のクライアント様で実施中

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