AIを使いながら「どこかで読んだ記事」を量産してしまっていた。それに気づいたのは、読者から「参考になりましたが、似た内容を他のサイトでも見たことがあります」というコメントをもらったときだった。
フリーランスライターがAI時代をどう生き抜くかという問いに、この記事は「執筆フロー」という観点から答える。AIスロップ（無個性なAI生成文章）とは何かについては別の記事で書いたので、ここでは「じゃあ具体的にどうするか」だけを整理する。
今の執筆フロー、実はAIに頼りすぎていた
AIツールをライティングに使い始めて1年ほど経ったころ、僕は「Perplexityでリサーチして、Claudeに構成を出させて、そのまま清書」というフローをほぼ毎回使っていた。
この記事でわかること：
- AI時代に一次情報を活かした執筆フロー（ステップ分解）
- AIに渡す前に何を準備するか
- 書いた後の「人間らしさ」戻し工程
まあ、確かに速かった。月10本書いていたのが15本くらい書けるようになった気がした。でも、その分「薄まった」のを後から気づいた。
ペルソナとして月20〜30万円ほどツールに課金してきた体験から、「AIに清書させた記事」と「自分の体験から書いた記事」では読者反応がまったく違うことを実感している。数字で言うと、クライアントから「以前の記事と違う」と言われた3本は、全部AIに清書させたものだった。
ただ、だからといってAIを使わない方向には戻りたくない。問題はAIを使うこと自体じゃなくて、「AIをどこで使うか」だった。
AIスロップを回避するために変えた3つのこと
フリーランスがAI活用をどう感じているかはWorkship MAGAZINEの調査でも業種別の差が出ており、ライター業はもっともAIの影響を受けやすい職種の一つとされている。
結論から書く。
変えたこと：
- 一次情報を先に集めてから、AIを使う
- AIへの指示をつくる前に「自分の意見」を言語化する
- AI清書後に必ず「人間らしさ戻し」の工程を入れる
シンプルに見えるけど、3番目の工程を習慣化するのに2ヶ月かかった。
STEP1：一次情報を先に集める（AIを使う前の準備）
一次情報とは「自分が直接体験したこと」「インタビューで聞いたこと」「自分で実験した結果」だ。AIリサーチツールが要約してくれたウェブ上の情報ではない。
具体的にやっていること：
- 自腹課金して実際に使う：月20〜30ドルほどのSaaSツールであれば、1〜2ヶ月実際に課金して使い込む。記事のために使うというよりは、本当に使いたいから使って、その体験を記事にする
- 失敗を記録する：使っていて「あれ？」と思ったこと、設定が詰まったこと、期待と違ったことをそのままメモする。Claudeの会話にメモをどんどん放り込む使い方もしている
- 数字と時間軸を記録する：「なんとなく良かった」ではなく「3週間使って、特定の作業が週2時間→45分になった」というレベルで記録する
この段階ではAIは使わない。あくまで「自分の素材集め」の時間だ。
僕がツールレビュー記事を書くときは、最低でも2〜3週間は自腹で使い込んでから書くようにしている。急いで書いたツール記事は、後から読むと表面的なことしか書けていない。
一次情報が「ない」ときの対処法
とはいえ、自腹体験がない分野の記事を書くこともある。そういうときに最近やっているのが「仮説日記」の手法だ。
テーマに関連することを1週間、意識的に体験する。Claude Proの使い方を書くなら、1週間集中して使い込んで、毎日「今日の発見・失敗・気づき」を3行メモする。そのメモが一次情報になる。
完全な一次情報がなくても、「1週間試した結論」は書ける。それだけで競合のコピーペースト記事とは読み応えが変わる。
「自腹体験があるか」は記事の読者価値を決める一番大きな要因だと、1年かけて気づいた。フリーランスの生き残り戦略として「一次情報を持つこと」の重要性は、IT媒体の調査記事でも繰り返し言及されている。
STEP2：AIへの指示出し方（コンテキストを整えてから渡す）
一次情報が集まったら、ここでClaudeを使う。ただし、「一次情報をそのまま渡す」だけでは不十分だった。
やり方として定着したのは以下の順序：
1. 自分の結論・評価を先に書き出す
AIに渡す前に、「このツールをどう評価するか」を2〜3行で自分で書く。「正直、期待していたほどではなかった。特にモバイルアプリの動きが重い点は実務で引っかかった」という感じで。
これをやらないと、AIが「全体的に良いツール」という結論に収束させてしまう。
2. 失敗談・NG事項を明示する
「自分がハマったこと」「向いていないと感じたこと」を箇条書きで渡す。AIはネガティブな評価を書くのを避ける傾向があるが、明示的に渡すと書いてくれる。
3. 構成だけ作らせて、本文は自分で書く
本文全体をAIに書かせると「どこかで読んだ記事」になる。Claudeに頼むのは「このリストをもとに、H2見出しを提案して」くらい。本文の言葉は自分で書く。
で、正直なところ、この使い方に切り替えてから記事1本あたりの制作時間は増えた。それでも続けているのは、クライアントからの「以前の記事に戻った感じがある」というフィードバックがあったから。
STEP3：書き上がった後の「人間らしさ」戻し工程
これが一番後回しにしがちで、でも一番大事だった工程。
書き終わったら、以下をチェックする：
- 「で、実際どうだったの？」に答えているか：全体を読んで、自分の実体験から出た評価が入っているか確認する。ない場合は追加する
- 口語になっているか：「ただ、」「まあ、」「案外、」という言い方が自然に入っているか
- 結論がぼやけていないか：曖昧な結論でごまかしていないか確認する。自分の判断を書く
具体的な手順として、書き上がったら一度プリントアウト（あるいはPDFにして）読み直す。画面で読むと見逃すものが、別のメディアで読むと気づく。
あと、意外と効いたのが「声に出して読む」こと。AIが書いた文章は音読すると違和感がある部分があって、そこを直すだけで文体がかなり変わる。
Claudeを使った「人間らしさチェック」
逆説的だけど、「人間らしさ戻し」にClaudeを使う方法もある。
書き上がった記事をClaudeに渡して「この文章の中で、AIが書いたように感じる箇所を教えてください」と聞く。これが案外精度が高い。自分では見逃していた「〜の点に注意が必要です」「〜することができます」系の書き言葉を指摘してくれる。
指摘された箇所を自分の言葉で書き直す。これで1〜2往復するだけで、文体がかなり変わる。
ただ、この作業自体は絶対に外せない。Claudeに修正させると、また別の「AI文体」が入り込む。あくまで指摘だけさせて、修正は自分でやる。
「一次情報が出てくる段落」の確認
最後に、記事全体を見て「自分にしか書けない段落」が何段落あるかを確認する。
目安は全体の30〜40%。ライティング系の体験談記事なら、それ以上あってよい。「自分にしか書けない段落」がこれ以下なら、一次情報が足りないサインだ。
この比率が高い記事ほど、読者からの反応が良かった。定性的な感覚だけど、2年分の記事を振り返るとそれが一番相関している指標だと感じている。
まとめ：AIはあくまで補助。一次情報が記事の核になる
執筆フローを変えてから変わったこと：
- 「同じような記事」と言われることがほぼなくなった
- クライアントからのフィードバックが戻ってきた
- 記事1本の制作時間は平均で1〜2時間増えた
とはいえ、全部の記事でここまでやる必要はない。速報性が求められる記事や、情報整理型の記事は今でもAI比率を高くしている。一次情報が不可欠なのは、レビュー・比較・体験談系の記事だ。
今のフローをまとめると：
- STEP1：自腹体験・実験・メモで一次情報を集める（ここにはAIを使わない）
- STEP2：自分の結論を言語化してからClaudeに構成の手伝いをさせる
- STEP3：書いた後に「人間らしさ戻し」の工程を必ず入れる
このフローに切り替えてから、「記事を書く」というより「体験を整理する」という感覚になった。その方が書いていて楽しいし、読者の反応も変わった気がしている。
「一次情報があるか」が記事の価値を決める時代になったと実感している。そのための時間を作ることが、今のフリーランスライターとして一番大事な投資だと思っている。
ちなみに、AIへの指示出しをより体系的にしたい場合は、Claudeのコンテキスト設計（プロジェクト機能の使い方）も試してみてほしい。毎回同じ前提を説明する手間が大幅に減る。
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