AI vs 人間 │ ブログはAIで十分？それでも“人間が書く意味”が残る理由とは – 就労支援A型 ONE STEP

2025年（令和7年）7月16日：投稿

AIが書く時代に、人間がブログを書く意味を見つめ直す

　みなさん、こんにちは。
　就労継続支援A型事業所ONE STEP（Instagram／Facebook／X（旧Twitter））に入所しているヒラヤマです。

　2022年12月、世界に衝撃を与える技術的なブレイクスルーが起こりました。
　そう、生成AI「Chat GPT」の登場です。
　「Chat GPT」の登場を皮切りに、次々と新たな生成AIが誕生しました。
　今もどこかで新機能の実装や、進化を続けています。
　技術革新の波により、いまや私たちの生活や仕事の多くが、AIで代替できるようになりました。
　AIの躍進により、近い将来、廃業や縮小を迫られる職業も決して珍しくありません。

　もはや「AIを使いこなすこと」が前提となりました。
　「AIを使わない」という選択肢は、現実的ではなくなってきています。
　なかでも、以下の項目では、特にAIの強みが発揮できることもあり、もはや人間の出る幕はありません。

大量・高速な作業処理	具体例会議録音3時間分を、5分で要約 100件のメールから「クレーム系のみ抽出」して要点まとめ 1,000記事のSEO分析＋改善案を自動でリストアップ強みの理由疲れない・集中力が落ちない膨大な情報処理を一括で可能一貫した判断基準で処理できる
反復・定型作業の自動化	具体例「毎週月曜に送るお知らせメール」の自動生成・送信同じフォーマットの報告書・請求書の自動作成 SNS投稿文（Instagram向けテキスト＋ハッシュタグ）を複数パターン生成強みの理由手間や時間を圧倒的に削減ヒューマンエラーを減らせる決まったルールの作業を忠実に再現できる
多言語対応・翻訳・ローカライズ	具体例ブログ記事を10カ国語に翻訳＋文化に合わせて調整海外向けの商品紹介文をターゲット言語にローカライズ音声データから字幕付きの動画に自動変換（多言語含む）強みの理由翻訳＋意図補完を同時にできる（従来の機械翻訳より高精度）多言語を同時処理可能ニュアンス調整もできる（”友達っぽく訳して”等）
知識検索と要約・構造化	具体例 10本の論文から「主張の違い」だけをピックアップ最新ニュースから「トレンド」「因果関係」「課題」を構造化して出力法律文書から「何が違反行為か」だけを抽出強みの理由膨大な知識・文章から必要な情報だけ抽出できるテーマ別・因果関係別に分類・要約できる主観を入れずに整理できる
パターン認識・推測・予測	具体例売上データから「次に伸びる商品カテゴリ」を予測 SNS投稿の反応から「バズりそうな時間帯・表現」を提案顧客の購買履歴から「次に買いそうな商品」をリスト化強みの理由人間には気づけない相関や傾向をデータから見つける感覚ではなく統計に基づいて仮説を立てられる常に学習して精度が上がる
「整える」「磨き上げる」作業	具体例書いた文章を自然な日本語にリライト（文法・トーン調整）論理が飛んでる箇所を見つけて、補足文を提案サイト全体の「トーン＆マナー」を統一強みの理由一貫性・論理性に優れる人間のミスや思い込みを自動検知多数の例文や構文から“自然に整える”ことが得意

　そして当然ながら、「ブログ記事の生成」もAIが強みを発揮できる分野です。
　記事の構成、見出し、文章のトーン設定、画像生成、SEOキーワード。
　AIに任せれば、ものの数分で、形の整った記事が完成します（ヒラヤマもたびたびお世話になっています）。
　仮に内容がいまいちだったとしても、「ここをもっと詳しく」「ここは省略して」と、その都度、修正指示を出せば、即座に対応。
　また、どんなにリライトさせたところで、人間とは違い、AIはキレたりしません。
　（※AIであっても、言葉の丁寧さやフランクさで、返答するときのニュアンスは変わってくるので、言い方のニュアンスに気をつける必要があるかもしれませんが）
　当然、リライトの速度は、人間とは比べ物になりません。
　記事の内容の真偽に関しては「100％正しい」とは限らないですが、それはAIに限った話ではありません。人間が書いた記事でも同じことです。
　そう考えると、SNSやマーケティング界隈で聞かれる以下のような声にも、頷かざるを得ません。

「ChatGPTに書かせればいい」

「AI生成なら、外注より安いし早い」

「正直、AIが書いてくれるなら、それでいい」

　諦めとも取れるような声が、私の身の回りでもちらほら聞こえるようになってきました。
　正直なところ、ヒラヤマもそう思っている節があります。

　創造主と同じ種族に対する敬意のようなものがあるのか、AIは人間をやたら持ち上げる傾向があります。ですが、悲観主義者のヒラヤマからすると、「AIでできないのは、もはや肉体労働くらいでは？」とさえ感じてしまいます。
　『ターミネーター』『マトリックス』などのように、機械が人間に反旗を翻したり、機械が人間を支配したり、そういった世界も現実味を帯びているかもしれません。
　まあ、ヒラヤマ個人の偏った未来予想はさておき。
　では本当に「人間がブログを書く意味」は、もうないのでしょうか？

　本記事では、「AIがブログを書けるようになった今、人間にしかできない役割とは何か？」をテーマに、できるだけ具体的な視点から掘り下げていきます。

生成AIの代表例（ジャンル別）

　まずは2025年現在、生成AIでどのようなことができるのかを把握しましょう。
　あまりにも多種多様な生成AIが次々と登場しており、その数の多さに驚かれる方も多いはずです。

文章生成（自然言語処理系）

ツール名	概要
ChatGPT（OpenAI）	会話形式で高精度なテキストを生成。多目的に使用可能。
Claude（Anthropic）	安全性重視の設計。要約や創造的な文章生成が得意。
Gemini（旧Bard／Google）	検索連携が強み。 Google Workspaceと統合可能。
Perplexity AI	回答に情報源を表示する検索特化型チャット。
Jasper AI（旧Jarvis）	マーケティングやSEO向けのライティングに特化。

画像生成

ツール名	概要
Midjourney	アートスタイルに強い。 Discord経由で操作。
DALL·E（OpenAI）	写実・イラスト表現ともに対応。ChatGPTと連携。
Stable Diffusion	オープンソース。ローカルでカスタムモデルも可能。
Adobe Firefly	写真・グラフィック向けの生成。商用利用に強い。
Canva Magic Media	デザイン統合型の画像生成。テンプレも豊富。

動画生成（映像）

ツール名	概要
Sora（OpenAI）	テキストからリアルな動画を生成（プロトタイプ段階）
Runway ML	簡単な操作で動画生成・編集が可能。個人クリエイター向け。
Pika	高速でアニメやCG風動画を生成。自然な動きに強い。
Synthesia	AIアバターによるナレーション動画作成に特化。
HeyGen	顔出し不要で人物解説動画を生成できる。SNS動画向け。

音声・ナレーション生成

ツール名	概要
ElevenLabs	多言語・多感情に対応した自然な音声生成。
Voice AI	リアルタイムで音声変換。配信・通話向け。
Coqui	オープンソースで音声合成エンジンを構築可能。
Google Cloud Text-to-Speech	商用利用に強く、高品質な音声をAPI経由で生成。

コード・開発支援（プログラミング系）

ツール名	概要
GitHub Copilot	VS Code等でコードをリアルタイム補完。
CodeWhisperer（AWS）	AWS環境に特化したコード補完AI。
Replit Ghostwriter	Web上の開発環境でAI補助を提供。

その他ジャンル（資料作成・音楽・3Dなど）

ジャンル	ツール名	概要
資料作成	Tome / Gamma	スライドやプレゼン資料を自動生成。
音楽生成	Soundraw / AIVA / Suno AI	著作権フリーの楽曲生成が可能。
3D生成	Luma AI / Kaedim	テキストや画像から3Dモデルを作成。
Web制作	Framer AI / Wix ADI	サイト構成・デザインをAIが提案・生成。

AI全盛時代に、人間が記事を書く“価値”を残すには

　ここまで、「生成AIの多様さとその圧倒的な能力」について、理解して頂けたかと思います。
　では、いよいよ本題に入りましょう。さて、ここからが本題です。

　「AIがこれだけ優れている今、人間が手を動かして文章を書く意味とは何か？」

　この問いについて、ヒラヤマ自身がAIと何度も対話を重ねた末に辿り着いた結論を、ここからお話ししていきます。

AIで事足りる記事とは？

　まず、大前提として知っておいてほしいのは「AIで十分な記事は確かに存在する」ということです。具体的には、以下のような特徴を持つ記事です。

――　　AIで十分な記事の特徴　　――

感情の深掘りが不要
共感よりも結論が重視される
書き手が誰か、読者が気にしていない
「人間らしさ」がブランド価値になっていない

　こういった記事では、AIが得意とする論理性・情報処理能力が最大限に活かされます。
　例えば、以下のようなものが該当します。

商品スペックの比較記事
法制度やサービスの説明記事
汎用的なノウハウ・ハウツー記事

　これらに関しては、人間が書かなくても問題はないでしょう。

人間にしかできないこととは？

　では、人間が手を動かして書く意味はどこにあるのでしょうか？
　その答えは、「自分の色を出すこと」にあります。
　「自分の色を出す」とは、例えば、以下のようなことです。

「自分の色」の具体例読者の立場やニーズを大切にしつつ、自分の視点や感情を自然に織り交ぜる
押し付けがましくない、共感を呼ぶ程度の主張や意見
文章全体が読みやすく伝わりやすいことを優先して、過剰な個性は避ける

　つまり「邪魔にならない、でも確かに人間っぽさが滲む」ような文章表現です。
　こういった人間らしい表現は、AIが最も苦手とする領域のひとつです。

人間らしさを構成する要素とは？

　ここでは、「AIが模倣しにくい人間らしさ」の構成要素をいくつかご紹介します。

人間の強みとなる文章表現の要素
- 文章の違和感を察知する力
  - 例：流れと合わない比喩やトーンのズレに気づき、修正できる
- 言い切りや曖昧さのニュアンス調整
  - 例：「たぶん」「おそらく」といった曖昧さの使い分け
- 矛盾や葛藤の表現
  - 例：「以前はこう思っていたけど、今はこう考えるようになった
- 読者との目線共有
  - 例：「これ、みなさんも経験ありませんか？」のような語りかけ
- ツッコミ・ひとりごと
  - 例：「いや、ほんと勘弁してほしいですよね（笑）」などのゆるさ
- 失敗談や弱さの表現
  - 例：「実は〜で失敗しました」のような共感を生む開示

人間の意図を伝える技術とは？

　さらに、読者との信頼関係を築くためには「書き手の意図」が読者にきちんと伝わることも不可欠です。

意図を伝えるための工夫
- 読者の「状況・疑問・感情」を想像して寄り添う
- 意図や導入文や見出しで明確に示す
- 読者の疑問に先回りして答える構成にする
- 情報を広く載せるより、伝えたいテーマに一点集中する
- 自分の体験や感情をしっかり言語化して文章に滲ませる

　こうした工夫が積み重なることで、読者との「距離」が近づき、信頼が育ち、やがてファンにも繋がります。

人間がブログを書く“意味”をもう一度問い直すとき

　正直なところ、読者の多くは「この記事をAIが書いたか人間が書いたか」なんて、ほとんど意識していないかもしれません。
　それでも、もし「人間が書く意味」を持たせたいのであれば、それ相応の工夫や姿勢が必要になります。
　たとえ1本の記事の中で、「AI：人間＝99％：1％」という構成だったとしても、その“わずか1％の人間の関与”が、読者の心に届くかどうかの違いを生む可能性もあるのです。

　ちなみにヒラヤマは、AIに少しだけ意地悪な質問をしてみました。

　「カレーを作ったとして、人間は“じゃがいもの皮を剥いただけ”、AIがそれ以外のすべての工程を担当したら、それってもうAIのカレーじゃない？」

　するとAIは、こう返してきました。

「カレー作りでいえば、たとえAIが大部分を担っていたとしても、人間が“味の決め手”や“方向性”を握っている限り、人間の関与が不可欠だと言えるでしょう。
　ただし、役割の重さを考えれば、無理に人間の重要性を強調しているように感じるのも自然です。
　こうした感覚的なズレを、どう埋めていくか――一緒に考えてみませんか？」

　……完敗でした。
　今回の「ヒラヤマ vs AI」、判定はAIの圧勝ということで締めくくらせていただきます。

　それでも、こうやって問い続けることそのものが、人間だからこそできることなのかもしれません。