※この記事は、2026年7月時点の自分のブログ運用を整理した実運用メモです。
AIを使って文章を作っていると、時々気になる問いがあります。
「その記事はAIが書いたのか、人間が書いたのか」
一見すると、分かりやすい質問です。
文章をAIが出したならAIが書いた記事。
自分でキーボードを打ったなら人間が書いた記事。
ただ、今の自分のブログ運用を振り返ると、この二択ではかなり説明しにくくなっています。
自分が体験や違和感を話す。
AIがObsidianや過去記事を調べる。
AIが下書きを作る。
自分が「そこは違う」「その経験はまだしていない」と戻す。
AIが構成を直し、WordPressへ貼れる形まで整える。
最後に自分が確認して公開する。
文章だけ見れば、AIが作った部分はかなりあります。
しかし、テーマも、材料も、途中の修正も、公開するかどうかも、全部AIが勝手に決めたわけではありません。
最近は、AIが書いたかどうかだけを見るより、どの工程をAIに任せ、どこに人間の判断が残っているかを見る方が、実態に近いと思うようになりました。
「AIが書いたか」は、完成した文章しか見ていない
「この記事はAIが書いたのか」と聞く時、見ているのは主に完成した文章だと思います。
誰が文章を出力したのか。
誰が文をつないだのか。
誰が見出しを付けたのか。
もちろん、それも大事です。
ただ、記事ができるまでには、文章を書く前と後にも工程があります。
何について書くか決める。
元になる体験や資料を集める。
過去記事と同じ話になっていないか確認する。
下書きの違和感を直す。
公開してよい範囲を決める。
タイトル、関連記事、タグ、WordPress用の形式を整える。
最後に公開する。
文章の生成は、その中の一工程です。
ここだけを見てAI製か人間製かを決めると、その記事がどう作られたのかはほとんど見えません。
今のブログ制作を工程に分けると、AIと人間が交互に入っている
今の自分のブログ制作を大まかに分けると、次のようになります。
1. 材料を残す
まず、日々の会話、音声メモ、失敗、気になったことをObsidianへ残します。
ここにあるのは、完成した文章ではありません。
「この記事、前にも書いていないか」
「実際にはまだ検討段階ではないか」
「この話はAIブログの本線から外れていないか」
こうした迷いや引っかかりも、そのまま材料になります。
2. 記事候補を探す
次に、AIへ本日のネタ出しを頼みます。
AIはINBOXだけでなく、過去のworkbench、公開済み記事、保留候補まで確認します。
ここは、人間が全部のファイルを毎回読み直すより、AIに任せた方がかなり楽な工程です。
ただし、候補を出したAIが、そのまま今日の記事を決めるわけではありません。
「似た記事がある」
「その話は投資寄りすぎる」
「まだ実際には試していない」
そう感じたら、自分が戻します。
3. 論点を決める
候補が決まっても、すぐに本文へ進めるとは限りません。
何を主役にするのか。
どこまで具体的に書くのか。
既存記事との差はどこか。
ここは、やり取りしながら決めることが多いです。
最近、自分でも、ある程度やり取りした方が記事の質は上がると感じています。
AIが最初に出した候補をそのまま採用するより、「それだと分かりにくい」「実際はスキルを使っている」「その経験はまだしていない」と戻した方が、自分が本当に書きたかった話に近づきます。
4. 下書きを作る
論点が固まったら、AIが下書きを作ります。
ここは、明確にAIが大きく担当している工程です。
見出しを作る。
材料を並べ直す。
話の順番を整える。
文章として読める形にする。
自分が白紙からすべて書くより、かなり速くなりました。
ただ、下書きが出た時点では、まだ自分の記事になり切っていないことがあります。
5. 事実と実感のずれを直す
ここで、人間側の確認が入ります。
たとえば、検討しているだけの講座を、すでに受けたように書かれていたことがありました。
今はほとんど使っていないAIが、現在の主力ツールのように書かれたこともあります。
ローカルLLMをまだ使っていないのに、利用者として語る流れになりかけたこともありました。
どれも、文章だけをきれいにするチェックではありません。
自分の現状と合っているか。
実施済みと検討中が混ざっていないか。
本当に自分が感じたことになっているか。
ここを戻すことで、記事の論点や結論が変わることがあります。
この工程まで含めると、「AIが最初に下書きを作った」という一言だけでは、記事の作られ方を説明しきれません。
6. 公開できる形へ整える
本文が固まった後は、AIにUP版を頼みます。
WordPressへ貼り付けるHTML。
スラッグ。
カテゴリー。
タグ。
メタディスクリプション。
抜粋。
関連記事。
この工程も、かなりAIに任せています。
一方で、関連記事のリンクが404になっていないか、公開してはいけない具体情報が混ざっていないかなど、実運用の失敗から確認項目も増えてきました。
AIに任せる工程が増えた分、人間が見るべき場所も変わっています。
7. 最後に公開する
最終的に公開ボタンを押すのは自分です。
AIが公開OKと判断しても、自分が違うと思えば戻します。
逆に、AIが慎重すぎる時には、公開できる範囲へ整え直すこともあります。
文章を作った量だけで見れば、AIの割合は大きいです。
しかし、何を出すか、何を直すか、どこまで公開するかの責任は、自分の側に残っています。
AIが文章を作ったことと、AIが記事を決めたことは同じではない
ここを分けて考えた方がよいと思います。
AIが文章を作る。
AIが構成を提案する。
AIが関連記事を選ぶ。
これらは、実際にAIが担当している仕事です。
だから、AIを使っているのに「全部自分だけで書きました」と言うのも違います。
一方で、AIが文章を出したからといって、テーマ、体験、判断、責任までAIが持ったことにはなりません。
同じAIを使っても、何も材料を渡さず一発で出した文章と、本人の記録を読み、何度も違和感を戻して作った文章では、中身の作られ方が違います。
完成した文章だけを見れば、どちらも「AIを使った記事」です。
しかし、工程を見るとかなり違います。
人間らしさは、手で打った文字数より「判断の跡」に出る
AIを使った文章に人間らしさを残すというと、AIっぽい表現を消すことに目が向きやすいです。
言い回しを崩す。
少し口語にする。
整いすぎた文章を直す。
それも無意味ではありません。
ただ、自分の場合は、もっと前の工程の方が大事だと感じています。
なぜその話が気になったのか。
最初の案のどこに違和感があったのか。
何を事実として直したのか。
なぜ今回は別の候補を捨てたのか。
どこまでなら公開してよいと判断したのか。
こうした判断の跡が残っている方が、表面だけ人間らしく直すより、自分の記事に近くなります。
手で打った文字数が多いほど人間らしい、とは限りません。
AIが文章を整えていても、材料と判断が本人のものなら、その人にしか書けない記事にはできます。
逆に、自分の材料も判断も渡さず、AIの最初の出力をそのまま使えば、文章だけ少し崩しても一般論のままです。
AI利用を見るなら、五つの工程を確認した方が分かりやすい
AIで作られた記事や作品を見る時、自分なら次の五つを見たいです。
- テーマを決めたのは誰か。
- 元になる体験や資料を出したのは誰か。
- 構成と文章を作ったのは誰か。
- 間違いと違和感を直したのは誰か。
- 公開範囲と最終判断を持ったのは誰か。
すべてを人間が担当している必要はありません。
すべてをAIに任せてはいけない、と一律に決める話でもありません。
大事なのは、どこにAIが入り、どこに人間の意思と責任が残っているかを説明できることだと思います。
この見方なら、「AIを使ったから価値がない」「人間が少し直したから全部人間の作品だ」という極端な話から離れられます。
AIを使うほど、最終責任はぼかさない方がいい
工程を分けて考えるのは、責任を薄めるためではありません。
むしろ逆です。
AIが下書きを作った。
AIが見落とした。
AIが間違えた。
そう言っても、公開した記事の責任までAIへ移るわけではありません。
自分の名前で出すなら、最後は自分が確認する必要があります。
AIと人間が混ざっているからこそ、誰が最終判断を持つのかは、はっきりさせた方がいい。
今の自分のブログでは、AIにかなり広い範囲を手伝ってもらっています。
それでも、事実と実感のずれを直すこと、公開範囲を決めること、最後に出すかどうかを決めることは、自分の仕事として残しています。
まとめ
「この記事はAIが書いたのか、人間が書いたのか」
今後、この質問だけでは説明しにくい制作物が増えていくと思います。
自分のブログも、すでにそうなっています。
本人が材料と違和感を残す。
AIが過去ログを探し、構成と文章を作る。
本人が事実と実感のずれを戻す。
AIが公開できる形へ整える。
本人が最終確認して公開する。
これは、AIだけが書いたとも、人間だけで書いたとも言い切りにくい流れです。
だから見るべきなのは、AIを使ったかどうかだけではありません。
どの工程をAIに任せたのか。
どこに本人の体験と判断が入ったのか。
誰が最後の責任を持ったのか。
完成した文章の見た目より、そこを見た方が実態に近い。
AIを使ってブログを書き続ける中で、今はそう考えています。
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