AIを使うと「自分らしさ」が消えるのはなぜか

「AIっぽい文章」の解説記事の多くは、その正体を表現の癖として説明します。「〜と言えるでしょう」のような保険表現、箇条書きの多用、やたらと整った三段構成。たしかにこれらは目印にはなります。ですが、目印は原因ではありません。

実際に消えているのは、もっと手前にあるものです。私はこれを「判断の痕跡」と呼んでいます。文章や資料には、書いた人が下した判断が必ず残ります。

• なぜその順番で話すのか。相手が一番気にしていることを知っているから、そこから始めた。
• なぜその例を選んだのか。自分が実際にそれで失敗したから、その例が出てきた。
• なぜその話を書かなかったのか。この相手には要らないと判断して落とした。
• 誰に向けて書いているのか。宛先が一人に定まっているかどうかは、読むと分かる。

この4つは、いずれも「その人が、その相手を、どれだけ具体的に見ているか」から生まれます。そしてAIは、あなたの相手を見ていません。だから「整えて」と渡した瞬間に、ここから順に落ちていきます。落ちた結果として残るのが、あの平坦な文章です。

ここが、この記事といわゆる「AI臭を消すテクニック」との一番の違いです。テクニックは、AIに全部書かせたあとで人間らしさを後付けしようとします。この記事が勧めるのは逆で、判断を先に自分で済ませてから渡すやり方です。

これは精神論ではなく、生成AIの仕組みから来る性質です。大規模言語モデルは、学習した膨大な文章の中で「次に来る可能性がもっとも高い言葉」を選び続けます。もっとも高い、ということは、言い換えればもっとも多くの人が書きそうな言葉です。個体差の大きい部分ほど「可能性が高い」判定から外れるので、真っ先に均されます。

この現象は、すでに複数の研究で確認されています。押さえておくと納得しやすい2つを挙げます。

1件目で私がもっとも重要だと思うのは、個人と全体で結果が逆を向くことです。一人ひとりの出来は上がるのに、集団としては似てくる。これは、AIを使う人が増えるほど「ちゃんとしている」だけでは差がつかなくなることを意味します。提案書の質が上がったのに受注率が変わらない、という感覚には、この構造が関係している可能性があります。

2件目は、地方で仕事をしている立場としてよく分かる話でした。AIは、学習データの中で多数派だった書き方へ引き戻してきます。北海道の会社が北海道の事情を書こうとするとき、AIは黙って一般論のほうへハンドルを切る。戻す作業は、多数派から遠い人ほど重くなる——これは自分でも毎日感じていることです。

ここからは一般論ではなく、私が実際に見たものと、自分の反省を書きます。

AIにどっぷりハマった、知り合いの経営者がいます。先日その人の提案スライドを見せてもらったのですが、開いた瞬間、思わず固まりました。中身がひどいのではありません。むしろ逆で、隅々まで端正すぎて、その人の顔が一枚も見えなくなっていたのです。整ったレイアウト、それっぽい図解、こなれた言い回し。見栄えはいい。でも、これで本当にお客さんの心が動くのだろうかと、正直、心配になりました。

というのも、私が知っているその人の魅力は、まったく別のところにあったからです。ボキャブラリーは、正直、多くない。プレゼンもお世辞にもうまくない。でも、自分が体験したことを、自分の言葉で、不器用に語る。その不器用さこそが、その人が信頼される理由でした。それが、AIで磨いた瞬間にきれいに消えていた。前章の言い方をすれば、判断の痕跡が全部きれいに拭き取られていたわけです。

ここで白状します。私は、生成AIの研修を仕事にしています。AIを「使いましょう」と言って回っている、張本人です。そのスライドを見て、反省しました。AIの使い方を教えても、その人の良さが死んでしまったら意味がないじゃないか、と。皮肉な話で、AIで効率化したはずが、一番大事なものを削っていることがある。この記事は、他人への忠告ではなく、まず自分に向けた反省として書いています。

もう一つ、自分の手元にある数字を出します。いま書いたのとほぼ同じ内容を、私は6月にLinkedInへ投稿しました。AIで整えず、自分の言葉のまま出したものです。

• その投稿は、約18日後の時点でインプレッション47,882・いいね476・コメント54でした（2026年6月23日投稿／7月11日再計測）。
• 同じ時期の私の投稿の中央値は、インプレッション727・いいね58です。表示回数でおよそ66倍にあたります。

正直に書くと、この1本だけで「整えないほうが伸びる」と断定はできません。SNSの拡散は運の要素が大きく、比較実験をしたわけでもありません。ただ、少なくとも私の実感としては、一番反応が大きかったのは、一番きれいに書いた文章ではなく、一番自分の失敗を正直に書いた文章でした。しかも増えたのは「いいね」よりコメントで、返信欄には読んだ人自身の持ち味の話が並びました。整った文章は感心されますが、判断の痕跡が残った文章は、相手にも自分の話をさせるようです。

付け加えると、私はAIを減らしたわけではありません。一人法人の業務はほぼAIエージェントに任せて回していますし、この記事の下書きも、自分で組んだSEOエージェントの調査をもとに作っています。渡す量を減らしたのではなく、渡す順番を変えただけです。それが次章です。

結論から言えば、AIは「平らに整える」道具にも「らしさを増幅する」道具にもなります。分かれ目は、AIの性能でもプロンプトの巧さでもなく、自分の持ち味を自分で分かっているかどうかです。分かっていれば、それを増幅するために使えます。分かっていなければ、AIの平均値が代わりに埋めてくれます。

実務に落とすと、次の線引きになります。

複数人の会社では、この線引きを個人の心がけに任せず、文書にしておくほうが確実です。「AIに渡してよい業務・渡さない業務」を決める作業は、社内ルールづくりとほぼ同じ内容になるので、生成AI社内ガイドラインの作り方もあわせてどうぞ。業務そのものをAI前提で組み替える話はAIネイティブとは？AIを前提に会社を回す実務にまとめています。

線引きの前提になるのは「自分の持ち味を自分で分かっている」ことでした。ここが曖昧なままだと、握るものが決まりません。難しく考えず、次の3つを紙1枚でやってみてください。所要は30分ほどです。

自分がやった、あるいは現場でよく見る失敗を3つ挙げます。

• 「AIっぽさを消して」と指示して終わりにする。これは症状の処置です。語尾は自然になりますが、判断の痕跡は戻りません。むしろ「人間っぽく見えるが中身は一般論」という、いちばん見抜かれやすい状態になります。
• 整いすぎを、良くなったと勘違いする。AIを通すと文章は必ず「マシ」に見えます。だから満足しやすい。前章の研究のとおり、出来が上がることと、他と違って見えることは別です。読み返すときは「よく書けているか」ではなく「これは自分にしか書けないか」で見てください。
• 不器用さを、直すべき欠点だと思い込む。冒頭の経営者の魅力は、まさにその不器用さでした。AIは欠点をきれいに埋めますが、埋められた欠点が、実は信頼の理由だったということが起こります。何を直さないかを決めるのも設計のうちです。