AIっぽい文章の特徴とは？医療ライターのための見分け方と直し方

ChatGPTなどの生成AIを記事制作に使ってみたいと思う一方で、「どこまで使って良いのかわからない」「AIっぽい量産型な文章にならないか不安」「クライアントに嫌がられる使い方は避けたい」と感じる医療ライターもいるのではないでしょうか。

AIっぽい文章を避けるために必要なのは、AIが書いた文章を人間らしく加工することではありません。誰に何を伝えるかを考え、必要な情報を調べ、本文を書くのは執筆者本人です。

本記事では、AIっぽいと感じられやすい文章の特徴と、自分の原稿をクライアントへ提出できる品質に整えるための考え方を解説します。

編集者が「AIっぽい」と感じる文章の特徴

編集者が見ているのは、特定の語尾や接続詞だけではありません。内容に具体性があるか、同じことを繰り返していないか、読者に必要な情報が適切な順番で書かれているかなど、文章全体を確認しています。

あくまで、編集者が文章を読んだときに「AIっぽい」と感じやすい5つの特徴を具体例とともに紹介します。

一般論ばかりで具体性がない

「適切な生活習慣を心がけましょう」「気になる症状があれば早めに受診しましょう」といった文章は、間違いではありません。しかし、誰が、何を、どのような状態になったら行動すべきなのかが見えなければ、読者は判断に迷います。

たとえば、次のような文章です。

高血圧の予防や改善のためには、生活習慣を見直すことが大切です。
食生活に気をつけ、適度な運動を心がけましょう。

一見すると自然ですが、食生活の何を見直すのか、どの程度の運動を想定しているのか、誰に向けた説明なのかがわかりません。「生活習慣を見直す」という一般論を、少し詳しく言い換えただけとも捉えられます。

医療記事では、具体性を加える際にも注意が必要です。食事や運動の数値、対象者、受診の目安などを自己判断やAIの回答だけで補わず、ガイドラインや公的機関の情報を確認します。「具体的にはどうすれば良いか」を考え、その答えを信頼できる根拠まで調べるところに、医療ライターの役割があります。

＜修正例＞
高血圧と診断された人では、生活習慣の見直しも治療の基本です。たとえば、日本高血圧学会では食塩摂取量を1日6g未満にすることを推奨しています。運動については、血圧や合併症の有無によって適した内容が異なるため、自分の状態に合った方法を確認して取り組みましょう。[1]

同じ内容を言い換えて繰り返している

次の文章は、表現を変えながら同じ主張を繰り返しています。

乳がんを早期に発見するためには、検診を受けることが大切です。
定期的に検診を受ければ、早期発見につながります。
乳がんの早期発見を目指すうえで、検診は重要です。

三つの文を読んでも、伝わる情報は「検診が早期発見につながる」という一点だけです。文章は続いているのに、読者が新しく得られる情報は増えていないのがわかるでしょうか。

＜修正例＞
国が推奨する乳がん検診は、40歳以上の女性を対象に、2年に1回マンモグラフィで行います。[2]

修正後は「検診が大切」という同じ主張を繰り返すのではなく、対象者・受診間隔・検査方法という新しい情報を加えています。

文体や文章のリズムが均一

短い文が「〜です。〜ます。」と続いたり、すべての段落が「まず・次に・さらに・最後に」で展開されたりすると、機械的な印象を与えることがあります。

健康診断は、健康状態を確認する機会です。
定期的に受けることが大切です。
結果を確認することも重要です。
気になる項目があれば、医療機関に相談することが必要です。

文法的には成立していますが、同じ程度の長さの文が同じテンポで続いています。すべての文が情報をひとつずつ提示する役割になっており、前の文を受けて理由を説明したり、読者の疑問に答えたりする展開もありません。

語尾だけを「〜です」を「〜でしょう」「〜と考えられます」に置き換えるだけでは、内容の単調さは残ります。結論を示した後に理由を説明する、具体例を挟む、誤解しやすい点に触れる、読者の疑問に答えるなど、文や段落の役割そのものに変化をつけることが大切です。文章のリズムは、語尾をばらけさせるだけでなく、内容の展開によって生まれます。

＜修正例＞
健康診断は、自分の健康状態を確認する機会です。ただし、受けただけで終わりではありません。結果を確認し、気になる項目や受診をすすめる記載があれば、その内容に応じて次の対応を考えます。

語尾を変えただけではなく、「健康診断の役割→注意点→その後の行動」と文章の役割を変えています。

情報を並べるだけで優先順位がない

AIは、記事で調べる論点の候補を挙げる補助に使えます。しかし、AIに論点の候補を出してもらった場合でも、何を本文に入れ、どの順番で伝えるかを決めるのは執筆者本人です。

たとえば、血便についての記事を次のように構成したとします。

関連情報は一通り含まれていますが「血便が出て不安を感じている人」が最初に知りたい、受診の必要性や受診先が後回しになっています。

扱う情報が大きく変わらなくても、並べる順番によって記事のわかりやすさは変わります。

「書き手が何を伝えたいのか」が見えない

文法に誤りがなく、必要そうな情報が一通り入っていても「なぜこの話をここで説明するのか」がわからない原稿があります。各段落は整っていても、記事全体として読者をどこへ導くのかが設計されていない状態です。

糖尿病にはさまざまな合併症があります。
治療には食事療法や運動療法が重要ですが、必要に応じて薬物療法も行われます。
定期的な検査を受けることも大切です。

個々の文章は成立していますが、糖尿病の治療法を紹介したいのか、合併症への注意を促したいのか、定期検査の必要性を説明したいのかがわかりません。関連する情報を順番に並べただけで、記事の目的が文章に反映されていないためです。

＜修正例＞
糖尿病と診断されたばかりの方に、まず知ってほしいのは、症状がなくても治療を続ける必要があるということです。治療の基本は食事療法と運動療法で、状態に応じて薬物療法を組み合わせることもあります。定期的に状態を確認することは、血糖の変化や合併症の兆候を把握しながら治療を続けるために欠かせません。

元の文章では「合併症」「治療法」「定期検査」と情報が並んでいました。修正後は「糖尿病と診断されたばかりの人に、治療を続ける必要性を伝える」という目的に沿って情報を選んでいます。

「書き手の判断が見える文章」とは、執筆者の主観や感想を書くことではありません。「誰に、何を伝える記事なのか」を決め、それに必要な情報を選び、伝わりやすい順番に整えた文章です。

クライアントが「AIっぽい文章」を納品されて困る理由

AI利用の可否は、まずクライアントのルールに従う必要があります。そのうえで原稿の品質として問題になるのは、AIを使ったことよりも、確認不足や低品質な原稿によって、納品後の修正・確認作業や公開リスクが増えることです。

かえって修正の手間が増えてしまう

AIを壁打ちや整理、確認に使うことで、作業の効率化は可能です。しかし、本人による確認が不足していれば、一般論や重複、構成のズレ、根拠不足などが原稿に残ります。

その結果、編集者やクライアントが構成の組み直しや事実確認からやり直すことになり、確認・修正の負担が増えてしまいます。

医療情報の誤りやニュアンスを確認する必要がある

生成AIに要約や言い換えの案を出してもらう場合も、執筆者自身が資料を要約して文章を書く場合も、元の資料より医学的な意味が強くなっていないかを確認する必要があります。

元の表現（適切なニュアンス）	AI変換後（注意が必要な変化）	変化による問題点
関連が報告されている	原因である	可能性の段階から「断定」に強まっている
効果が期待できる	効果がある	期待レベルから「効果確定」に変わっている
推奨される場合がある	推奨されている	条件付きから「一律推奨」に変わっている

生成AIが必ずこのように意味を変えるわけではありません。しかし、文章として自然であることと、医療情報が正確であることは別です。誰が要約や言い換えをしたかにかかわらず、元の資料と照らし合わせ、意味の強さや対象者、条件が変わっていないかを確認します。

AI文章のSEO｜ペナルティとE-E-A-T

AIを使ったという理由だけで、SEOで不利になるわけではありません。一方、検索順位の操作を目的とした大量生成などは、Googleスパムポリシー*に違反する可能性があります。[3][4]

Googleのスパムポリシー*：検索順位をズルして上げたり、読者を騙したりする悪質なサイトを検索結果から排除し、安全な検索環境を守るためのルールのこと

E-E-A-Tとは、経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）など、Googleがコンテンツの信頼性を考える際に用いる考え方です。E-E-A-Tは、単独の点数やひとつのランキング要因として扱われているわけではありません。[5]

【執筆前】AIに「何を任せるか」を決める

記事本文を書くのは執筆者本人です。読者を考え、必要な情報を調査し、構成を決め、本文を書き、最終判断を行います。AIは、考える材料の提示、自分の考えの整理、抜け漏れの確認といった補助に使えます。

AIが出した「答え」をそのまま正解として採用せず、考える材料のひとつとして使うことを、執筆前に決めておきましょう。

検索意図や読者像の整理に使う

検索意図とは、読者がその言葉を検索した目的です。AIは、読者の悩みや疑問、読了後に目指す状態を考えるための壁打ち相手になります。

たとえば、次のように問いかけます。

『○○』で検索する読者について、顕在ニーズ・潜在ニーズ・検索直前の状況をそれぞれ整理してください。

顕在ニーズは読者が自分で気づいている悩み、潜在ニーズは本人がまだはっきり自覚していない悩みです。

調べるべき論点の洗い出しに使う

疾患記事であれば、定義・症状・受診の目安・検査・治療・年齢や既往歴による注意点など、「何を確認する必要があるか」をAIに候補として挙げてもらえます。任せるのは医療情報の確定ではなく、調査項目の洗い出しです。

その後、執筆者本人が、公的機関、学会、診療ガイドライン、論文などの信頼できる情報源を確認します。

構成の壁打ちに使う

自分で作った構成をAIに渡し、次のような点を確認できます。

• 見出しが重複していないか
• 説明の順番は自然か
• 不要な見出しはないか
• 足りない論点はないか
• 読者に疑問が残らないか

たとえば、次のように依頼します。

この構成を残す・直す・削るで判断してください。各判断の理由も示してください

AIから得られる回答は、構成を決めるための材料です。媒体の目的やクライアントの要望と照らし合わせ、どの指摘を採用するか、最終的な構成をどうするかは執筆者本人が決めます。

医療情報の信頼性確認とクライアントへの共有

数値、疾患の定義、診断基準、適応・禁忌、制度、医療広告に関わる表現などは、AIの回答だけで確定しません。公的機関、学会、診療ガイドライン、論文などの信頼できる情報源を確認し、記載内容だけでなく対象者や条件まで確かめます。

AIがURLや論文を示した場合も、実在するか、AIが説明した内容と実際の記載が一致しているかを確認しましょう。確認した根拠資料は、クライアントがあとから確認できるよう、出典名とURLを原稿や納品時のメッセージなどで共有します。 共有方法に指定がある場合は、クライアントのルールに従ってください。

【執筆後】AIの出力を「納品できる原稿」に変える

本文を書き終えたら、そのまま納品するのではなく、読者に必要な情報が伝わるか、医療情報が根拠と合っているかを確認します。AIを使う場合も、原稿を書き直してもらうのではなく、自分では気づきにくい重複やわかりにくさを見つける補助として使います。

重複している文章を削る

段落ごとに「ここで新しく伝えていることは何か」を確認します。前の段落と同じ内容を繰り返していないか、削っても意味が変わらない文はないかを見直しましょう。

重複している部分は削除・統合して整理し、そのうえで読者が判断するために必要な情報や根拠が不足していれば補います。短くするために削るのでも、空いた文字数を埋めるために足すのでもありません。

必要であれば、AIに「同じ内容を繰り返している段落があれば指摘してください。文章の書き換えはしないでください」と依頼できます。

抽象的な表現を具体化する

「適切に」「しっかり」「十分に」「早めに」といった表現があれば、「具体的にはどういうことか」と問い直して確認しましょう。

たとえば「早めに受診しましょう」と書かれている場合は、どのような症状があれば受診を検討するのか、緊急性の高い状態はないかまで確認します。

すべての表現を数字に置き換える必要はありません。数値や対象者、受診の目安などを加える場合は、AIに答えを作らせるのではなく、信頼できる情報源で根拠の確認が必要です。

情報に優先順位をつける

必要な情報が含まれていても、読者が知りたい順番に並んでいるとは限りません。次の点を確認します。

• この読者が最初に知りたいことは何か
• 今、判断するために必要な情報は何か
• 詳しすぎる説明はないか
• 本題から外れていないか

必要であれば、AIに「各段落が何を伝えているか整理してください」と依頼できます。ただし、どの情報を残し、どの順番で伝えるかは、記事の目的と読者に照らして執筆者本人が決めます。

医療情報と出典を確認する

数値や割合、疾患の定義、診断基準、検査、治療、薬剤、適応・禁忌、ガイドライン上の推奨などは、完成原稿と根拠となる情報源を照合します。

出典を付けるだけで終わらせず、原稿に書いた内容が実際にその出典で確認できるか、対象者や条件まで一致しているかを確かめます。AIの回答を根拠となる資料の代わりにはできません。

断定表現や医学的ニュアンスを確認する

誰が文章を書いたかにかかわらず、要約や言い換えによって、元の資料よりも意味が強くなったり、確実性が高く見えたりしていないかを確認します。

たとえば「可能性がある」が「〜である」に、「期待できる」が「効果がある」に変わっていないかを、元の資料と照らし合わせます。また、一部の対象者に限った条件が抜け、すべての人に当てはまるような表現になっていないかも確認しましょう。

医療機関のWebサイトなどでは、医学的な正確性に加えて、医療広告に関する表現も別途確認します。

AI時代の医療ライターに求められるのは「判断する力」

生成AIは、読者像や調べる論点の候補を挙げたり、自分で作った構成や原稿の問題点を指摘したりできます。しかし、自然でもっともらしい回答だからといって、その内容が正しい、自分の記事に必要であるとは限りません。医療情報に関わる内容は、信頼できる情報源で別途確認する必要があります。

AIから提案や指摘が出たときは、「本当に正しいか」「記事の目的に合っているか」「読者に必要な情報か」「根拠を確認する必要があるか」を考えます。そのうえで、採用するのか、修正して取り入れるのか、使わないのかを決めるのは執筆者本人です。

このように、AIの提案や指摘をそのまま採用せず、人が確認・判断する考え方をHuman-in-the-Loop（HITL）*と呼びます。

ただし、人が確認工程に入っているだけでは十分ではありません。AIの回答を見た人が、その内容が正しいか、記事に必要かを判断できなければ、適切な確認はできないためです。

判断を支えるのは、次のようなスキルです。

• 誰に何を伝えるかを考える読者理解
• 情報を組み立てる構成力
• 信頼できる情報源を探すリサーチ力
• 医療情報を正確に読み取る力
• 自分で文章を書く力
• 原稿を見直す編集力

Human-in-the-Loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ｜HITL）*：AIにすべてを任せず、人が確認・判断する工程を組み込む考え方[6]

AIっぽさを消すより「納品できる原稿」を目指そう

AIっぽい文章には、一般論が多い、同じ内容を繰り返す、文体が単調、情報に優先順位がないといった特徴があります。ただし、これらは人が書いた文章にも起こり得る問題です。

大切なのは、AIっぽく見えないように整えることではなく、読者に必要な情報を選び、根拠と記述を一致させ、自分が責任を持って提出できる原稿にすることです。

そのためには、構成・リサーチ・エビデンス確認・文章作成といった医療ライターとしての基礎力が欠かせません。AIはそれらを代わりに行うものではなく、必要に応じて壁打ちや確認の補助として活用します。

「Medi+医療ライターのはじめかた講座」では、リサーチから構成・本文作成、エビデンス収集までを扱い、現役の医療ライターや編集者などによる添削・質問対応も用意されています。

AIを使うこと自体が問題なのではありません。必要に応じて補助に使いながら、執筆者本人が調査・構成・執筆・確認を行い、自分が責任を持てる原稿を作ることを目指しましょう。