AIが書く文章 vs 人間が書く文章、何が違う？ 2025年版徹底比較！

1. はじめに：AIが文章を書く時代、何が変わる？

最近、「ChatGPT」[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]みたいに、AI（人工知能）が文章を作る技術がものすごく進んでいますよね。おしゃべりしたり、記事を書いたり、色々な場面で使われるようになってきました。AIは作業を早くしたり、誰でも簡単に文章を作れるようにしたりと、すごく便利[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)]ですが、一方で、「これって本当にその人が書いたの？」「AIにできないことって何？」といった疑問も出てきています。

AI、特にすごい量の文章を学習した「大規模言語モデル（LLM）」は、まるで人間が書いたみたいに自然な文章を作ることができます。でも、人間が心を込めて書いた文章と比べると、やっぱり根本的な違いがあるんです。それは、文章が作られる「仕組み」が違うから。本当の意味での新しいアイデア、感情の深さ、話の流れの細かいニュアンス、そしてAI特有の間違い方などに、その違いが現れます。この記事では、AIと人間が書く文章の特徴を比べてみて、それがどういう意味を持つのか、一緒に考えていきましょう。

ポイント： AIが文章を書くのはすごいけど、人間が書くのとはやっぱり違う！その違いを知ることが大事。

2. どうやって文章を作ってるの？ AIと人間の仕組み比べ

2.1. AIはどうやって文章を作るの？（コンピューターの仕組み）

AIが文章を作る仕組み、特に最近主流のやり方は、たくさんの文章データをコンピューターに覚えさせて、「次に来そうな言葉」を予測する、というものです。

すごいAIの頭脳：「大規模言語モデル（LLM）」[5 (https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/llm.html#:~:text=大規模言語モデル（LLM：Large language Models）と,で用いられています。)] LLMは、インターネット上のたくさんの文章などをコンピューターに学習させて作られた、すごく賢い言語のモデルです。言葉の並び方のパターンを覚えて、「この言葉の後には、次はこの言葉が来そうだぞ」と確率的に予測して、文章を組み立てていきます。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] 自然な文章には高い確率を、変な文章には低い確率をつけるように学習しているんですね。[6 (https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html)] 最近のAIがどんどん賢くなっているのは、「スケーリング則」というルールがあるからだと言われています。これは、「コンピューターの計算パワー」「学習するデータ量」「AIの脳みその大きさ（パラメータ数）」を大きくすればするほど、AIの性能が上がる、というルールです。[6 (https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html)] ChatGPTのすごさも、このルールを最大限に使った結果なんだとか。[6 (https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html)]
作り方の種類：「機械学習型」と「ルールベース型」
- 機械学習型（今の主流）： たくさんの文章データから、言葉のパターンをコンピューター自身が学びます。[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)] 特に「深層学習」という、人間の脳の神経回路を真似た仕組みが使われています。[7 (https://www.veriserve.co.jp/asset/approach/column/ai/advanced-tech-ai07.html)]
- ルールベース型（昔ながら）： 「もし○○なら××する」みたいに、あらかじめ決められたルールに従って文章を作ります。[8 (https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/what-is-text-generation-ai.html)] 簡単だけど、複雑な表現は苦手です。

【AIの頭の中はナゾ？】
LLMは、すごくたくさんの部品（パラメータ）でできていて、なんでAIがその言葉を選んだのか、人間には完全には分かりません。この「中身が見えない（ブラックボックス）」という性質は、AIが間違った時（「ハルシネーション」とか）の原因を探ったり、AIが偏った考え方をしていないかチェックしたりするのを難しくしています。人間なら「こう考えたから、こう書いたんだ」とある程度説明できますが、AIはそれが難しい。これは、本当に「信頼できるAI」を作る上での課題です。

【AIが賢くなるほど、似たような文章が増える？】
AIがどんどん賢くなるのは良いことだけど、もし学習するデータがインターネット上の偏った情報ばかりだと、AIが作る文章も似たような、偏ったものばかりになってしまうかもしれません。AIは、「一番ありそうな」「平均的な」文章を作るのが得意になっていくので、AIの文章が増えると、世の中の表現や考え方の多様性が失われてしまう危険性も。だからこそ、人間ならではのオリジナルの表現が、これからもっと大事になるかもしれません。

【AIのこれから：ハイブリッド型？】
最近は、AIが文章を作る時に、外部の正しい情報データベースを参照して、事実に基づいた文章を作る技術（RAG[8 (https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/what-is-text-generation-ai.html)]など）も出てきています。これは、AIの得意な「流暢さ」と、ルールや事実に基づいた「正確さ」を組み合わせる考え方で、これからの文章を作るAIは、こういうハイブリッド型になっていくのかもしれませんね。

学習データの役割：AIの世界観を作る LLMは、主にインターネットから集めた、ものすごい量の文章データを「食べて」学習します。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] この学習データの質や種類、そしてもしデータに偏りがあれば、それがAIが作る文章に直接影響します。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf), 7 (https://www.veriserve.co.jp/asset/approach/column/ai/advanced-tech-ai07.html)] 学習データは、AIにとっての「世界」そのもの。データが偏っていれば、AIの文章も偏ってしまうんです。
文章を作るプロセス：確率で予測する AIが文章を作るのは、基本的には「この言葉の次には、どの言葉が来る確率が一番高いかな？」と予測していく作業です。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] これは、人間が「これを伝えたい！」と思って書くのとは違います。この「確率で予測する」という性質が、AIの文章が時々「常識がないな」と感じられたり、ありきたりな表現を使いがちだったり、事実じゃないことをもっともらしく言ったり（ハルシネーション）する理由なんです。

2.2. 人間はどうやって文章を作るの？（経験と心の仕組み）

一方、人間が文章を書くのは、AIの確率予測とは全く違って、もっと複雑な心や経験に基づいています。

「伝えたい！」という気持ち（意図と目的）： 人が文章を書くのは、普通、「情報を伝えたい」「誰かを説得したい」「楽しませたい」「自分の気持ちを表したい」「誰かと繋がりたい」といった、はっきりした目的があるからです。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)] 今のAIは、指示されたタスクをこなす以上の、本当の意味での目的は持っていません。
実際に体験したこと（実体験と身体化された知識）： 人間は、生まれてからずっと、自分の体で色々なことを見たり、聞いたり、触ったり、経験したりして学びます。この体を通した経験が、物事を理解したり、表現したりする土台になっています。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)] AIには実際の体験がないので、人間が持っているような、豊かで、時には言葉にならない経験の引き出しがありません。
心で感じること（感情的知性）： 人間は、嬉しい、悲しい、怒る、楽しい、といった色々な感情を感じて、理解して、それを言葉で伝えることができます。この「心の知性」は、人の心に響く文章を書くためには欠かせません。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
世の中の常識や文化（文化的文脈と世界知識）： 人間は、言葉にはなっていない社会のルールや、みんなが知っている歴史、細かいニュアンスなどを理解して、その中で生きています。[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)] だから、言葉通りの意味だけでなく、皮肉やユーモア、その文化ならではの言い回しを使ったコミュニケーションができるんです。
新しいアイデアを生み出す力（創造的着想と抽象化）： 人間は、目に見えないことを考えたり、全く新しいアイデアを思いついたり、情報を本当に新しい形で組み合わせたりすることができます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]

【人間ならではの「暗黙の知識」】
人間は、勉強して覚えた知識（事実とか）も使いますが、それと同じくらい、「なんとなくわかること」（直感、常識、文化的な当たり前、感情[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]）にも頼っています。AIは主にデータからパターンを学習しますが、「理解」しているわけではありません。だから、AIは流暢な文章を作れても、当たり前のことや、言わなくてもわかる社会のルールが必要な場面では、うまくできないことがあるんです。

【新しいものを生み出す原動力】
人間の新しいアイデアは、しばしば「あれ？なんかおかしいぞ？」と感じたり（認知的不協和）、「もしこうだったらどうなるかな？」と考えたり（好奇心、AIにはないと言われています[19 (https://www.sem.tsinghua.edu.cn/info/1171/35959.htm)]）、あるいは「この問題を解決したい！」という強い思いから生まれます。こういう内側から湧き出る動機は、今のAIにはありません。AIの「創造性」は、どちらかというと、学習したデータと指示の範囲内で、色々な組み合わせを探すことに近いです。人間が本当に新しい発見をするのは、今までの常識を疑うところから始まることが多く、これはAIのやり方とは根本的に違うと考えられます。

【言葉は生きている！】
人間の言葉は、新しい流行語や表現、文化的なネタなどが生まれて、常に変化しています。[12 (https://ac.sre-group.co.jp/blog/the-future-of-text-generation)] 人間は、その生きている言葉の世界の一員です。一方、AIは、ある時点での言葉のデータで学習するので、時代遅れにならないためには、また学習し直す必要があります。人間は言葉を作り、変えていくプレーヤーですが、AIは（すごく上手になったとしても）それを追いかけるフォロワーです。だから、人間の書く文章は、AIにはできない方法で、常に言葉の最先端や文化とつながっている可能性があるんです。

ポイント： AIはデータと確率で文章を作る。人間は「伝えたい気持ち」、自分の「経験」、そして「心」で文章を作る。言葉になっていない「常識」や「感情」、「新しいアイデア」を生み出す力は、人間の大きな特徴。

3. AIの文章 vs 人間の文章：どこが違う？特徴を大比較！

AIと人間が文章を作る仕組みが違うことから、出来上がる文章にも、はっきりとした違い（特徴）が現れます。文章のスタイル、内容の質、新しさ、感情の込め方、話の文脈の理解度など、色々な面で比べてみましょう。

3.1. 書き方や文章の組み立て方の違い（文体・構造）

文章のスタイルや組み立て方は、AIか人間かを見分けるヒントになることがあります。

【AIが書きがちな文章】

予測しやすい、お決まりの表現： AIは、統計的に「よく使われる言葉」を選びやすいので、ありきたりな言い回しや、決まったパターンの文章になりがちです。[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)] 特に、「～と考えられます」「～することが望ましいでしょう」みたいな表現が多い、という指摘もあります。[13 (https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/)] これは、AIが「無難な」表現を選びやすいからかもしれません。
繰り返しが多い： 同じ言葉や言い回し、文の形を、不自然なくらい繰り返すことがあります。[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]
トーンが単調、変化がない： 長い文章の中で、話に合わせて文章の雰囲気を変えたり、一貫して微妙なニュアンスを保ったりするのが苦手なことがあります。なんだか「のっぺりしている」「単調だ」と感じられたり、「場の空気を読んだ文章が作れない」[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]なんてことも。
理屈っぽすぎる、または論理が変？： 話の流れは作れるけど、時には「理屈が通りすぎ」て不自然に感じられたり[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]、逆に話が飛んだり矛盾したりする「独特な論理構成」[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]になることも。
カタカナ語や抽象的な言葉が多い： カタカナの専門用語を使いすぎたり[26 (https://www.ai-souken.com/article/detecting-chatgpt-generated-text)]、具体的な例えより、ぼんやりした一般的な言い方を好む傾向があるようです。[22 (https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e)]

【人間が書きがちな文章】

色々な表現と書き手の個性： もっとたくさんの言葉や文の形を知っていて、それを使い分けることができます。そして、そこには書いた人ならではの「味」や個性が現れることが多いです。[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]
わざと変化をつける、「人間らしい」不完全さ： 文の長さや複雑さに自然な変化があります。わざと曖昧に言ったり、面白い言い方をしたり、話が少し逸れたり、時にはちょっとした「間違い」さえも、人間らしさとして感じられることがあります。[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]
微妙なニュアンスのコントロール： 読む人や目的、状況に合わせて、文章の雰囲気をうまく調整できます。
複雑だけど、つながりのある流れ： いつも一直線の話ではないかもしれませんが、最終的にはちゃんと筋が通っていて、複雑な話や、伏線のある物語、深い考えを伝えることができます。
例え話、皮肉、ユーモア： その場の空気や文化を深く理解していないと使えない、例え話（比喩）、皮肉、冗談などを上手に使います。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)] こういうのは、言葉の裏の意味を読んだり、相手の期待をちょっと裏切ったりする必要があるので、AIには特に難しいんです。

【AIっぽさの「不気味の谷」？】
AIの文章がどんどん上手になる[6 (https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html)]につれて、文法は完璧なのに、どこか「不自然」とか「心がこもってない」と感じられることがあります[13 (https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/)]。これは、人間にそっくりなロボットやCGが、あるレベルを超えると逆に不気味に感じられる「不気味の谷」という現象に似ているかもしれません。「整いすぎている」[22 (https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e)]とか「ありきたりな表現」[13 (https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/)]といった特徴が、その感覚につながっているのかも。本当の理解や感情なしに、ただ完璧な文章を目指すと、技術的にはすごいけど、人間の心には響かない、どこか落ち着かない文章になってしまうのかもしれません。

【AIにも「癖」がある？】
「特定の言い回しが多い」[22 (https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e)]とか「同じパターンの繰り返し」[24 (https://note.com/akira_sakai/n/n56346c831ae6)]という傾向は、AIの種類や設定によって、微妙な書き方の「癖」があるかもしれない、ということを示唆しています。今はAIっぽい文章かどうかを一般的な特徴で見分けていますが、将来は、AIの種類ごとの癖を見つけるようになるかもしれませんね。そうなるとAIも見抜かれないように進化して…と、イタチごっこになるかも。

【完璧すぎるのもAIっぽい？】
AIはよく文法的に完璧な文章を作りますが[14 (https://www.adcal-inc.com/column/ai-generated-text-detection/)]、その完璧さ自体が「人間が書いたものじゃないな」と感じさせる印になることもあります。人間が書く文章には、自然な「不完全さ」、例えば「ちょっとした間違い、言い直し、考えを整理している途中」[23 (https://note.com/tasty_dunlin998/n/nc8a0ca123fb9)]が含まれることがあります。これは、間違いというより、自然な考えの流れの表れです。「良い文章」の定義も、これからはAIと人間の違いを考えていく必要があるかもしれませんね。「完璧」だけど味気ないAIの文章と、「自然」だけど時々欠点もある人間の文章、どちらが良いかは、場面や目的によって変わってくるでしょう。

▼AIの文章 vs 人間の文章：書き方の違いまとめ▼

ポイント	AIが書きがちな文章	人間が書きがちな文章
言葉選び	ありきたりな言葉。時々不自然な専門用語やカタカナ語が多い。[13]	色々な言葉を知っていて、場面に合わせて使い分ける。[11]
文の作り方	文の長さや形が似たり寄ったり。予測しやすいパターンを繰り返す。[10]	効果を考えて文の長さや形を変える。もっと複雑で色々な文の作り方をする。[10]
文章の雰囲気（トーン）	のっぺりしているか、不自然なくらい丁寧なことも。場の空気に合わせるのが苦手。[13]	状況や相手に合わせて、雰囲気をうまく変える。[11]
例え話やユーモア	苦手。使っても不自然だったり、言葉通りにしか理解できず間違ったり。[9]	例え話、皮肉、冗談などを自然に、うまく使う。[11]
繰り返し	同じ言葉や言い回し、考えを不自然に繰り返すことがある。[10]	わざと繰り返す（強調）以外は、あまりない。
話の流れ（論理）	整いすぎているか、逆に話が飛んだり矛盾したり。「独特な論理構成」と言われることも。[10]	自然で分かりやすい話の流れ。時には脱線しても、全体としてはまとまっている。[10]
全体的な「感じ」	機械っぽい、無機質、単調、予測できる、時に「なんか変だな」と感じる。[13]	自然、個性的、感情豊か、人間味がある、時に「完璧じゃない」からこそ本物だと感じる。[11]

（参考情報：[10], [11], [13], [9]）

3.2. 書いてあることの質：正しい？深い？新しい？

文章に何が書かれているか、その内容の質も大事な比較ポイントです。

【AIが書きがちな文章】

ウソや間違い（「ハルシネーション」）： AIは、もっともらしいけど事実じゃない情報（ハルシネーション）を作ってしまうことがあります。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] ある調査では、AIとの会話の約27%にウソが含まれる可能性があり、AIが書いた文章の46%に何かしらの間違いがあるかもしれない、と言われています。[30 (https://note.com/akira_sakai/n/nf3fef7eb0ab6)] これはAIの大きな弱点で、大事なことに使う場合は、人間がしっかり事実確認（ファクトチェック）することが絶対に必要です。[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)]
内容が浅い？： しばしば「当たり障りのない、表面的な内容」[14 (https://www.adcal-inc.com/column/ai-generated-text-detection/)]になりがちで、深い考えや鋭い分析が足りないことがあります。[25 (https://www.pageon.ai/jp/blog/how-to-check-if-a-report-is-ai-generated)]
学習データの偏りを反映： AIは、学習したデータに含まれる偏った考え方（バイアス）を、そのまま繰り返したり、さらに強めたりしてしまう可能性があります。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]
得意なこと： 文章を早く作ったり、大量の情報をまとめたり、色々な文章のたたき台を作るのは得意です。[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)] アイデア出しや構成案作りを手伝うのも得意。[8 (https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/what-is-text-generation-ai.html)]

【人間が書きがちな文章】

深い考えやニュアンス： 専門知識や経験をもとに、深く掘り下げた分析や、細かいニュアンスを含んだ議論ができます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
体験から生まれるオリジナリティ： 本当に新しいアイデアは、その人自身の経験や、独自の考え方から生まれることが多いです。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
個人的な思い込みも： 人間だって、自分の思い込み（バイアス）や考え方に影響されることがあります。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
事実確認と責任： 人間も間違うことはありますが、「本当に正しいかな？」と確認したり、書いた内容に責任を持ったりする意識があります（いつも完璧とは限りませんが）。

【AIのウソは「自信満々」？】
AIのウソ（ハルシネーション[15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)]）がやっかいなのは、ただの間違いじゃなくて、AIがそれをすごく「自信満々」に[30 (https://note.com/akira_sakai/n/nf3fef7eb0ab6)]、しかも「もっともらしく」[30 (https://note.com/akira_sakai/n/nf3fef7eb0ab6)]言ってくることです。だから、専門家じゃないと、それがウソだと見抜くのが難しい。これは、AIの文章を使う人間にとって、「常に疑ってかかる」という負担を強いることになり、AIへの信頼を揺るがしかねません。間違った情報が広まる原因にもなります。

【AIは「なぜ？」が苦手？】
AIが「当たり障りのない、表面的な内容」[22 (https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e)]になりがちなのは、物事の根本的な原因を理解したり、深く考えたりするのではなく、データの中にある「こういう言葉の後にはこういう言葉が来やすい」という統計的なパターンを学習しているからです。パターンを真似ることはできても、その理由を深く「考える」わけではないんです。AIは情報集めや下書きのスタート地点としては良いかもしれませんが、深みのある分析や、本当の意味での洞察、つまり「何が起きたか」の裏にある「なぜ起きたか」を付け加えるには、人間の専門知識が絶対に必要です。

【AIは偏見を広める？】
もし学習データに偏った考えが含まれていると[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]、AIはそれをただ繰り返すだけでなく、むしろ「これが正しいパターンだ！」と学習してしまい、偏見をさらに強めてしまう可能性があります。人間なら「これは偏った考え方だな」と気づいて直そうとすることもありますが、（今の）AIにはそういう倫理的な判断をする力がありません。これは、仕事の採用や、お金の貸し借り、ニュース記事など、色々な場面でAIが広く使われるようになると、意図せずに社会の偏見を広げてしまうかもしれない、という大きな社会問題につながる危険性があります。だから、AIを学習させるデータや仕組みから、積極的に偏りをなくす努力が必要です。

3.3. 新しいものを生み出す力（創造性）

「創造性」は、人間とAIの違いを考える上で、よく話題になるポイントです。

【AIが作る文章】

組み合わせが得意： AIは、すでにある情報やパターンを新しいやり方で組み合わせたり、色々なバリエーションを作ったりするのは得意です。[12 (https://ac.sre-group.co.jp/blog/the-future-of-text-generation)] 学習したデータをもとに、「新しい」文章を作ることはできます。
本当に新しいアイデアは苦手？： でも、学習したデータにはない、全く新しい考え方やアイデアを生み出すのは難しいと言われています（「本質的に新しいアイデアや表現を創出することは困難」[29 (https://techsuite.biz/14196/)]）。AIの創造性は、どちらかというと「違う分野の知識を組み合わせたり、ある範囲の中で知識を整理し直したりすること」[19 (https://www.sem.tsinghua.edu.cn/info/1171/35959.htm)]に近いかもしれません。
人間の創造性への影響は？： ある研究によると、AI（GPT-4）は、もともと創造性がそれほど高くない人の作品の質を上げることはできるけど、もともとすごく創造的な人にはあまり効果がない、とのこと。また、AIに手伝ってもらって作られた物語は、お互い似たようなものになりやすい、という結果も出ています。[21 (https://www.technologyreview.jp/s/341364/ai-can-make-you-more-creative-but-it-has-limits/)]
アイデア出し比べ： AI（GPT-4）と人間がアイデア出しを競った研究では、人間の方が「ユニークさ」「考え方の柔軟さ」「具体性・詳しさ」で優れていたのに対し、AIは「アイデアの数」では人間と同じくらいだったそうです。[32 (https://www.ritsumei.ac.jp/research/rcds/file/2024/4_rcds_4.pdf)]

【人間が作る文章】

本当に新しいものを生み出せる可能性： 人間は、過去のデータからは直接出てこない、全く新しい考え方、目に見えない概念、芸術のスタイルなどを創り出すことができます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
好奇心や感情が原動力： 人間の創造性は、しばしば「知りたい！」という好奇心や、感情、個人的な思い、未知のものを探求したいという欲求から生まれます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
心に響く創造性： 人間の創造性は、感情表現や、その場の状況を深く理解することと結びついていることが多く、より人の心に響き、影響を与える作品を生み出すことができます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]

【AIは創造性の「底上げ」はできても「天井上げ」は苦手？】
AIが、もともと創造性が低い人を助けられる[21 (https://www.technologyreview.jp/s/341364/ai-can-make-you-more-creative-but-it-has-limits/)]ということは、AIが創造性の「最低ライン」を引き上げて、基本的な創造的な作業をもっと誰でもできるようにするかもしれない、ということです。でも、すでにすごく革新的な人にとって、創造性の「限界」をさらに押し上げるわけではないかもしれません。AIは基本的な創造活動を民主化するかもしれませんが、次の本当に画期的な創造的飛躍の源は、やはり人間ならではのひらめきにかかっているのかもしれません。これは、「創造的な仕事」の定義自体が変わるかもしれない、ということも意味します。

【AIに頼りすぎると創造性が狭まる？】
AIはアイデア出しのツールにはなりえますが[8 (https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/what-is-text-generation-ai.html)]、AIに手伝ってもらった成果物が似たようなものになりがち[21 (https://www.technologyreview.jp/s/341364/ai-can-make-you-more-creative-but-it-has-limits/)]ということは、もし人間がAIの提案に頼りすぎると、人間の創造性が知らず知らずのうちに制限されてしまい、もっと確率の低い、もっとユニークな発想を探求しなくなるかもしれない、ということを示唆しています。創造的な作業で、人間とAIがどう関わるかが重要です。アイデアを広げるためのツールとして使うのか、それとも答えをくれる機械として使うのかで、生み出されるものの新しさは変わってくるでしょう。

【「創造性」をどう測る？】
創造性の評価[32 (https://www.ritsumei.ac.jp/research/rcds/file/2024/4_rcds_4.pdf)]についても、AIはアイデアの数では人間と同じくらいかもしれませんが、ユニークさでは劣るかもしれません。人間はしばしば、ユニークさや心への響きを高く評価しますが、これらはAIには難しく、今の評価方法では測りきれません。「新しさ」の判断が人によって違う[19 (https://www.sem.tsinghua.edu.cn/info/1171/35959.htm)]という点も。AIの創造性を、単なる数や目新しさだけでなく、人間の価値観に合った、もっと細かい方法で評価していく必要がありそうです。

▼創造性の比較まとめ▼

創造性の要素	AI（例：GPT-4）	人間（平均）	人間（創造性が高い人）
ユニークさ・新しさ	低い傾向[32]。AI支援作品は似やすい[21]。	AIより高い[32]。	AIが助けても質はあまり変わらない[21]。
考え方の柔軟さ	低い傾向[32]。	AIより高い[32]。
アイデアの数	人間と同じくらい[32]。	AIと同じくらい[32]。
具体性・詳しさ	低い傾向[32]。	AIより高い[32]。
出来上がったものの総合的な創造性	創造性が低い人の質は上げるけど、全体としては人間単独よりユニークさに劣る[21]。	AIの助けで創造性が上がる可能性あり（特に元々低い場合）。	AIの助けで大きな変化は見られない[21]。

（参考情報：[21 (https://www.technologyreview.jp/s/341364/ai-can-make-you-more-creative-but-it-has-limits/)], [32 (https://www.ritsumei.ac.jp/research/rcds/file/2024/4_rcds_4.pdf)]）

3.4. 心に響くか？空気を読めるか？（感情・文脈）

感情を表現したり、話の文脈（場の空気や状況）を理解したりする力は、コミュニケーションの質を大きく左右します。

【AIが書きがちな文章】

本当の感情はない： AIは感情的な言葉を真似ることはできても、本当に感情を持っているわけでも、理解しているわけでもありません（「感情表現が乏しい」[13 (https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/)]）。だから、AIが書いた文章は、どこか「冷たい」とか「機械的」に感じられることがあります。[15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)] 深い共感や微妙な心のつながりが必要なことには、AIは向いていないと言えます。[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)]
複雑な状況、皮肉、冗談、ユーモアは苦手： 細かい状況の手がかりや、文化的な背景、皮肉、冗談、ユーモアなどを理解して文章を作るのは苦手です。[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)] 例えば、「青二才」とか「（皮肉で）かわいい」みたいな、言葉の裏にあるニュアンスを理解するのは難しいんです。[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)]
行間を読むのは苦手： 言葉を文字通りに解釈しがちで、言葉にはなっていない裏の意味（サブテキスト）を読み取るのは苦手です。[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)]

【人間が書きがちな文章】

豊かな感情表現： 人間は、複雑な感情を本当に表現したり、読み手の感情を揺さぶったりして、深い心のつながりを作ることができます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
文脈を読むのが得意： 複雑な社会や文化のルールをうまく使って、皮肉やユーモア、言葉の裏の意味などを効果的に使えます。[11 (https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/)]
相手の気持ちを考える（共感）： 色々な人の立場になって書いたり、相手の気持ちに寄り添ったり、特定の人に響くようにメッセージを調整したりできます。

【AIの感情表現は「真似」？】
AIは、学習データから「こういう言葉は、こういう感情の時に使われることが多い」というパターンを学びます（例：「悲しい」と「涙」は一緒に出てきやすい）。そして、そのパターンを真似することができます。[13 (https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/)] でも、それはあくまで真似であって、本当に経験したり理解したりしているわけではありません。この根本的な違いがあるから、AIがどんなに感情的な文章を上手に作れるようになっても、人間が自分の経験から書く文章が持つ「本物感」や「深み」には、どうしても敵わないのかもしれません。

【AIは「空気が読めない」？】
AIが「文脈の理解が不完全」[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)]であることは、大きな弱点です。人間のコミュニケーションは、その場の状況や社会・文化のルール（文脈）の中で行われます。これが分からないと、AIは文法的には合っていても、場違いなことを言ったり、話のポイントを外したりしてしまうことがあります。「青」とか「頑張る」[9 (https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing)]という言葉の意味が状況によって全然変わるように、文脈を間違えると大変なことになる可能性もあります。これは、特に大事な話や、繊細さが求められる場面でAIを使うことの限界を示しています。

【人間には「相手の心を想像する力」がある】
人間には「心の理論」と呼ばれる、「相手は今こう考えているかな？」「こう言ってあげたいな」と、自分や相手の心の状態を想像する力があります。これは、皮肉や冗談を理解したり[17 (https://www.hitachi-systems.com/report/specialist/business-english/13/)]、相手に合わせて話し方を変えたりするためにすごく大事な力です。今のAIにはこれがありません。AIは、相手の心や自分の心を考えることなく、ただデータに基づいて言葉を出力します。この「心の理論」がないことが、AIが人間の言葉の、より繊細で社会的な側面を苦手とする根本的な理由であり、AIが感情に訴えかけようとしても、どこか空虚に感じられる理由なのかもしれません。

ポイント： AIは感情を真似できても、本当に感じているわけじゃない。場の空気や皮肉、ユーモアの理解は苦手。人間は心で感じ、相手の気持ちを考えて、深いコミュニケーションができる。

4. これってAIが書いた？見分けるのは難しい？

AIが書いた文章と、人間が書いた文章を見分けることは、ますます大事な課題になっています。

4.1. AIが書いた文章を見つけるヒント

これまで話してきた書き方や内容の特徴（予測しやすい、繰り返しが多い、単調、論理が変、特定の言葉が多い、感情が浅い、間違いがあるなど）[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]に加えて、こんな点もAIが書いた文章のサインかもしれません。

個人的な体験談や具体的な話がない： その人ならではの個人的な話や、具体的で生き生きとした例えがない。[14 (https://www.adcal-inc.com/column/ai-generated-text-detection/)]
一般的な話ばかり： 具体的な裏付けなしに、広い範囲の話や決まり文句ばかりを使っている。[22 (https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e)]
情報の出どころが不明、または怪しい： 特に具体的なデータや主張について、どこからの情報なのかはっきり書かれていなかったり、根拠が疑わしかったりすることがある。[26 (https://www.ai-souken.com/article/detecting-chatgpt-generated-text)]

4.2. AI文章判定ツール：どれくらい役に立つ？限界は？

「GPTZero」や、UserLocal社の「生成AIチェッカー」、Copyleaks、Smodinなど、AIが書いた文章かどうかを判定しようとするツールがたくさんあります。[15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)] これらのツールは、だいたい、AIが使いがちな言葉のパターン、AI特有の癖、文章の統計的な特徴（文の長さ、使われている言葉の種類など）、これまでに知られているAIが書いた文章や人間が書いた文章との比較、といった方法で判定しようとしています。[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]

でも、これらのツールがどれくらい正確で信頼できるかには、まだ課題があります。

精度はバラバラ： ツールや文章の種類によって、判定の正確さはかなり違います。[33 (https://note.com/tanu/n/ne6a0f7d71698)] あるテストでは100%当たったツールもあれば（例：Copyleaks[35 (https://manab-it.com/magazine/category/useful/ai/131)]）、全然当たらなかったり、結果が安定しなかったりするツールもあります（例：GPTZero[34 (https://note.com/ai_analyzer/n/ne6a0f7d71698)]）。
間違って判定することも： 人間が書いた文章を「AIが書いた！」と間違えたり、逆にAIが書いたのを見抜けなかったりする危険性もあります。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] これは、学校の課題などでカンニングを疑われるなど、深刻な問題につながるかもしれません。
文章の長さも影響： 一般的に、長い文章の方が分析しやすく、すごく短い文章だと判定が難しいです。[35 (https://manab-it.com/magazine/category/useful/ai/131)] GPTZeroは250文字以下の文章は分析できません。[35 (https://manab-it.com/magazine/category/useful/ai/131)]
賢いAIや編集された文章は難しい： AIがもっと賢くなったり、AIが書いた文章を人間が手直ししたりすると、見分けるのはますます難しくなります。[33 (https://note.com/tanu/n/ne6a0f7d71698)]
得意な言語がある： 英語が得意なツールもあれば、日本語が得意なツールもあります。[15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)]

【イタチごっこは続く？】
判定ツールがAIの「癖」[10 (https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389)]を見つけるのが上手くなると、今度はAIがその癖を隠すように賢くなる…という、終わりのない競争になるかもしれません。人間がAIの文章を手直しすると、さらに見分けるのは難しくなります。[33 (https://note.com/tanu/n/ne6a0f7d71698)] だから、自動判定ツールだけに頼るのは、長期的には難しいかもしれません。表面的なパターンだけでなく、文章の中身や特徴をしっかり理解して、人間が批判的に判断することが必要になりそうです。

【間違った判定のリスク】
「間違って判定されて、ひどい目にあった」[33 (https://note.com/tanu/n/ne6a0f7d71698)]という報告があることは、大きな問題を提起しています。判定ツールが完璧じゃないのに、それを鵜呑みにして大事な場面（学校の成績、盗作チェックなど）で使うと、不公平な結果を招くかもしれません。だから、AI判定ツールの使い方にははっきりしたルールが必要だし、ツールはあくまで補助的なものとして、最後は必ず人間が内容を見て判断する、という姿勢が大事です。

【文章以外でも同じ？】
この記事は文章の話が中心ですが、AIが作った画像を見分ける話[38 (https://www.pageon.ai/jp/blog/how-to-tell-if-an-image-is-ai-generated)]（指がおかしい、光の当たり方が変、など）もヒントになります。「不自然さ」「論理的なおかしさ」「AI特有の痕跡」を探すという考え方は、文章でも画像でも同じです。AIが文章、画像、音声、動画などを組み合わせてコンテンツを作る力が上がるにつれて、見分けるのはもっと難しくなり、より高度な判定方法が必要になるでしょう。それでもやっぱり、AIが「経験なしにパターンで作る」という根本的な性質が、その「AIらしさ」を見つけるカギになり続けるのかもしれません。

▼AI文章判定ツールの例▼

ツール名	どうやって判定してる？（予想）	特徴	精度・限界（例）	得意な言語	料金
GPTZero	言葉の確率、文章の揺らぎなど	学校でよく使われる。AIっぽい部分を色付け。	AI文で99%当たることも[35]、人間文をAIと誤判定することも[34]。250字以下は苦手[35]。	多言語	無料/有料
生成AIチェッカー (UserLocal)	日本語特化、統計的な分析	登録不要、簡単、AIらしさを%表示。	AI文で80%[35]、人間文を65%[34]AIと判定した例も。	日本語	無料
Neural Writer	不明（構造・表現？）[14]	言い換え機能、理由解説あり。	精度低いとの評価例あり[35]。	多言語	無料/有料
Copyleaks AI Detector	不明（盗作チェックも同時）	盗作チェック付き、学校向け。	AI文で100%当たったテストも[35]。一部しかAIと判定せず不明部分が残る報告も[36]。	多言語	無料/有料
Smodin	不明（世界で評価されている？）	多言語対応、見やすい表示、AI文章作成機能も。	AI文で87%当たったテスト例[35]。	180カ国以上	無料/有料
isgen.ai	不明（日本一正確と自称）	多言語、会員登録で機能追加、フレーズ分析。	AI文で44%[35]しか当たらなかったテスト例と、100%[34]当たったテスト例あり（ばらつき大？）。	日本語含む多言語	無料/有料
ZeroGPT	不明	簡単、API連携可。	AI文で約63%当たった例。長い文章ほど得意？[35]	多言語	無料/有料

（参考情報：[34 (https://note.com/ai_analyzer/n/ne6a0f7d71698)], [35 (https://manab-it.com/magazine/category/useful/ai/131)], [14 (https://www.adcal-inc.com/column/ai-generated-text-detection/)], [15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)], [36 (https://bypass.hix.ai/ja/hub/turnitin-ai-detector-review)] など）

ポイント： AIが書いた文章には特徴がある（体験談がない、一般的すぎる、情報源が不明など）。判定ツールもあるけど、精度は完璧じゃないし、間違うこともある。ツールだけに頼るのは危険！

5. これからどうなる？ AIと人間が一緒に文章を作る未来

AIが文章を作る技術は、私たちの生活や仕事に大きな影響を与えています。これから、AIとどう付き合っていけばいいのでしょうか？

5.1. AIは便利な道具！人間の力をパワーアップ

AIは、人間の能力を助け、パワーアップさせる強力な道具になる可能性を秘めています。

仕事が早くなる！： 面倒な繰り返し作業を自動化したり、下書きを作ってもらったり、情報をまとめてもらったり、調査を手伝ってもらったりすることで、人間はもっと複雑で創造的な仕事に集中できるようになります。[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)] 「人間が頭脳で、AIが手」[20 (https://startuplatte.com/2023/01/12/generative-ai/)]というイメージですね。
アイデアが広がる！： アイデア出しのきっかけをくれたり、違う視点を示してくれたり、文章が思いつかない時に助けてくれたりします。[3 (https://officebot.jp/columns/technology/generative-ai-merit/)]
一人ひとりに合わせた情報や学び： 学校教育での活用が期待されているように、AIは一人ひとりのレベルや興味に合わせて情報を提供することができます。[40 (https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-ai-for-education/)]
誰でも文章が作りやすく： 文章を書くのが苦手な人や、時間がない人でも、AIツールを使えばコンテンツを作るハードルが低くなります。[3 (https://officebot.jp/columns/technology/generative-ai-merit/)]

5.2. それでもやっぱり人間が必要！ AIにできないこと

AI技術がどんなに進んでも、人間ならではの能力は、これからもずっと価値を持ち続けます。

考える力と判断力： AIが作ったものが正しいか評価したり、間違いがないか保証したり、物事を深く考えて判断したりするためには、人間が絶対に必要です。[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)]
倫理観と責任： AIを正しく使うように導いたり、偏った考え方を直したり、最終的に出来上がったものに対する責任を取ったりするのは、人間の役割です。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]
本当の創造性と心への響き： AIがまだ苦手なこと、つまり、本当に新しいものを生み出す力、深い感情、微妙なニュアンスの表現、人の心に響く物語を作る力、共感する力は、人間の強みであり続けます。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]
目的を持った文章作り： 何のために書くのか、誰に伝えたいのか、どういう戦略で書くのか、といったことを決めるのは、人間です。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]

5.3. 考えないといけないこと：倫理、社会、仕事への影響

AIが文章を作る技術が広まるにつれて、色々な難しい問題も出てきています。

ウソやデマの拡散（「フェイクニュース」）： もっともらしいけど嘘の文章をAIが簡単に作れてしまうと、間違った情報が広まる危険性が高まります。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)] 情報を鵜呑みにせず、自分で考える力がますます大事になります。
著作権の問題： AIが作った文章の著作権は誰のもの？ AIが学習に使った元の文章の著作権はどうなるの？といった難しい問題があります。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]
学校や仕事でのルール： 学校の宿題でAIを使うのはどこまでOK？[29 (https://techsuite.biz/14196/)] ニュース記事や広告、小説などをAIが書くようになったら、ジャーナリストや作家の仕事はどうなるの？[12 (https://ac.sre-group.co.jp/blog/the-future-of-text-generation)]といった心配もあります。
仕事がなくなる？スキルチェンジの必要性： 特定の文章を書く仕事がAIに取って代わられるかもしれないので、働く人は変化に対応して、新しいスキル（AIを使いこなす力、考える力、創造力など）を身につける必要があります。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]
AIが劣化する？（「モデル崩壊」）： AIが作った文章を、次のAIが学習すると、だんだん質が悪くなるかもしれない、という心配もあります。[45 (https://www.tama.ac.jp/guide/inter_seminar/2023/2023_dx.pdf)]
プライバシーの心配： 大事な個人情報などをAIツールに入力すると、情報が漏れてしまう危険性も。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]

【人間によるチェックは絶対に必要！】
AIがウソをついたり[30 (https://note.com/akira_sakai/n/nf3fef7eb0ab6)]、偏った考え方[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]をしたり、本当の意味を理解していない[16 (https://emotion-tech.co.jp/column/2024/text-mining/)]ことを考えると、正確さや、倫理的な正しさ、深い理解が必要な場面（例：医療情報[2 (https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/)]、法律の書類、大事なニュース記事[44 (https://note.com/ms1232/n/n99f7a34baf08)]）では、人間がしっかり監督し、編集し、最終的な責任を持つことが絶対に必要です。AIは助けることはできても、最後の判断はできません。これは、人間がただ作るだけでなく、AIが作ったものを批判的に見て、チェックする役割をしっかり果たさないといけない、ということを意味します。

【AIに頼りすぎると人間の力が衰える？】
下書きや情報集めのような作業をAIに任せすぎると[29 (https://techsuite.biz/14196/)]、特に学生さんなどで、基本的な文章力や考える力が弱ってしまうかもしれません。逆に、AIをうまく使って、単純作業を任せて、人間はもっと高度なスキルに集中できるようになる、という考え方もあります[20 (https://startuplatte.com/2023/01/12/generative-ai/)]。学校や会社での教育は、AIの使い方だけでなく、いつ、なぜ使うのか、そしてAIがある時代でも大事な人間ならではの考える力をどう維持し、伸ばしていくかを教えるように変わっていく必要があります[40 (https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-ai-for-education/)]。

【価値があるのは、AIにできないこと？】
AIが「まあまあ」の質の機能的な文章（例：商品の説明文、簡単なレポート[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]）を大量に作れるようになると、そういう文章の価値は下がってしまうかもしれません。本当に価値があるのは、AIには簡単に真似できないもの、つまり、すごく創造的で、深い洞察があり、心に響き、戦略的に複雑な、人間が作った文章になる可能性が高いです[20 (https://startuplatte.com/2023/01/12/generative-ai/)]。文章を書く仕事をしている人は、競争力を保つために、こういう人間ならではのスキルを磨いてアピールしていく必要があるかもしれません。

【AIがAIを学習すると…？】
AIが作った文章を、次のAIが学習データとして使うことによる「データの汚染」[45 (https://www.tama.ac.jp/guide/inter_seminar/2023/2023_dx.pdf)]は、将来の大きな心配事です。インターネットがAIの文章でいっぱいになると、将来のAIは、質が低かったり、似たり寄ったりだったり、間違いを含んでいたりするかもしれないデータで学習することになります。これは、AIが作る文章の質や多様性をだんだん下げてしまうかもしれません。そうなると、人間が学ぶ情報にも影響が出る可能性があります。だから、質の高い人間が作ったデータを守り、集めておくことが、これまで以上に重要になります。

ポイント： AIは便利な道具だけど、万能じゃない。人間の考える力、感情、倫理観はこれからも大事。ウソ情報、著作権、仕事への影響など、考えないといけない課題もたくさん。

6. まとめと私たちへの提案

この記事では、AIが書く文章と人間が書く文章の、色々な違いを見てきました。一番の根本にあるのは、AIがデータと確率で作るのに対し、人間は意図や経験、心で創作するという違いです。

6.1. 一番の違いはここ！

AIは言葉を真似るのがすごく上手になったけど、本当に新しいものを生み出す力、感情の豊かさ、場の空気を読む力、そして時々変なウソをついちゃう弱さなど、人間との間にはまだ埋められない差があります。これは、作り方の仕組みが根本的に違うからです。

6.2. これからの文章作りはどうなる？

これからは、AIが人間の代わりに文章を書くのではなく、人間を強力にサポートするアシスタントとして、人間とAIが協力していく未来になるでしょう。[12 (https://ac.sre-group.co.jp/blog/the-future-of-text-generation)] そんな未来では、物事を深く考える力、正しい判断をする力、本当に新しいものを生み出す力、そして人と人との心のつながりといった、人間ならではの、AIには代えられない力を大切にして、育てていく環境を作ることがすごく重要になります。

6.3. 私たちへの提案

これからのAIとの付き合い方を考えて、いくつか提案をします。

文章を読むすべての人へ：
- 鵜呑みにしない！批判的に読む癖をつけよう： 「これってAIが書いたかも？」と常に頭の片隅に置き、情報源を確かめたり、他の情報と比べたりすることが大事。[1 (https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf)]
- 判定ツールは完璧じゃないと知っておこう： AI判定ツールはあくまで参考程度に。結果だけで判断しないようにしましょう。
文章を書く人（人間も、AIを使う人も）へ：
- AIは賢く、責任を持って使おう： 下書きや情報集め、アイデア出しの道具としてAIをうまく使いましょう。でも、最後は必ず人間がチェックし、内容を直し、事実を確認する責任を持ちましょう。[15 (https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation)]
- 人間ならではのスキルを磨こう： 専門知識を深める、新しいものを生み出す力を養う、人の気持ちを理解する力を高める、正しい判断をする力をつけるなど、人間だからできることをもっと伸ばしましょう。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]
- 正直に伝えよう： 信頼のため、必要なら「この文章はAIの助けを借りて作りました」と正直に伝えることも考えましょう。
教育に関わる人へ：
- 授業内容を見直そう： AIを使いこなす力、AI時代に大事な考える力、AIを正しく使うルールなどを教えるように授業を変えていく必要があります。[40 (https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-ai-for-education/)]
- AI利用のルールを決めよう： 学校の勉強でAIをどう使うか、はっきりしたルールを作りましょう。ただ禁止するのではなく、どうすれば勉強の役に立つかを考えましょう。
AIを作る人や国（政策を作る人）へ：
- 安全・公平・分かりやすいAIを目指そう： AIが安全か、偏った考え方をしていないか、どうしてそういう文章を作るのかがもっと分かるように、研究を進めましょう。
- ルール作りを考えよう： 著作権、ウソ情報、プライバシーなどの問題に対応するために、AIを責任持って開発・利用するためのルール作りを考えましょう。[4 (https://sakubun.ai/blog/ai-writer)]
- 質の高い人間のデータを守ろう： AIが劣化するのを防ぐために、質の高い、色々な人間が作ったデータを守り、増やす取り組みにお金を使いましょう。[45 (https://www.tama.ac.jp/guide/inter_seminar/2023/2023_dx.pdf)]

AIと人間がそれぞれの得意なことを活かして、一緒にうまくやっていく未来を作るためには、技術の進歩だけでなく、私たち人間社会の側でも、ずっと話し合い、変化に対応していくことが必要です。

ポイント： AIと人間は違う。これからは協力する時代。人間は考える力や心、倫理観を大事に。AIは便利な道具として賢く使う。社会全体でルール作りや教育を考える必要がある。

引用文献
[1] 背景 2. 文章生成 AI の仕組み – 東京外国語大学 – https://www.tufs.ac.jp/documents/education/guideline/ai_guideline.pdf 他
[2] テキスト生成AIとは？仕組みやできること、メリット・デメリットから注目されている理由まで徹底紹介！ – Generative AI Media – https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/text-generation-ai/ 他
[3] 生成AIを活用する5つのメリット！デメリットや活用方法をあわせて解説 – OfficeBot – https://officebot.jp/columns/technology/generative-ai-merit/ 他
[4] AIライターとは？文章生成の未来と市場動向｜SAKUBUN … – https://sakubun.ai/blog/ai-writer 他
[5] 大規模言語モデル（LLM）とは？活用事例や今後の課題について解説 – www.hitachi-solutions-create.co.jp 他
[6] 大規模言語モデル | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI) – https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html 他
[7] 生成AIの仕組みと使い方｜実績・強み｜ソフトウェアテスト・第三者 … – https://www.veriserve.co.jp/asset/approach/column/ai/advanced-tech-ai07.html 他
[8] 文章生成AIとは何? 文章を自動生成する方法について解説 – https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/what-is-text-generation-ai.html 他
[9] AIの文章作成の仕組みと精度｜本当に使えるツールを見極めるには … – https://sakubun.ai/blog/ai-text-writing 他
[10] ChatGPT利用をバレないようにする方法とは？人間らしい文章に仕上げる実践ガイド – note – https://note.com/akira_sakai/n/n7090c986a389 他
[11] AIと人間の書く文章の違いとは？ウェブコンテンツへの活用法 | AI … – https://the-bridge.jp/what-is-the-difference-between-ai-and-human-writing/ 他
[12] 文章生成の未来：AIと人間によるテキストの区別が難しい理由 – SREホールディングス – https://ac.sre-group.co.jp/blog/the-future-of-text-generation 他
[13] なぜ生成AIが書いた文章に違和感が生まれるのか？ – malna株式会社 – https://malna.co.jp/blog/why_genai_writing_feels_off/ 他
[14] 文章のAI判定方法7選！おすすめ無料ツール5つの比較完全ガイド … – https://www.adcal-inc.com/column/ai-generated-text-detection/ 他
[15] 生成AIライティング・AI文章作成の信頼性を高める5つのチェック術 … – https://n-works.link/blog/seo/increase-the-reliability-of-ai-document-creation 他
[16] テキストマイニングとは？生成AIによる進化についても解説 – 株式会社エモーションテック – https://emotion-tech.co.jp/column/2024/text-mining/ 他
[17] 第13回皮肉が通じる人になろう！：株式会社日立システムズ – https://www.hitachi-systems.com/report/specialist/business-english/13/ 他
[18] 自然言語処理（NLP）とは？意味や仕組み、活用事例をわかり … – https://vnext.co.jp/v-blog/what-is-natural-language-processing.html
[19] 生成式AI让我们更有创造力了吗 – 清华大学经济管理学院 – https://www.sem.tsinghua.edu.cn/info/1171/35959.htm 他
[20] 「AI創作時代」來臨！寫作、說話、畫圖、做影片樣樣行。職場「大風吹」，人類坐哪裡？ | 創新拿鐵 – https://startuplatte.com/2023/01/12/generative-ai/ 他
[21] 生成AIは人間の創造性を高めるか？新研究で限界 … – MIT Tech Review – https://www.technologyreview.jp/s/341364/ai-can-make-you-more-creative-but-it-has-limits/ 他
[22] 生成AIっぽい文章の特徴とそれを避けるポイント（by 生成AI） – note – https://note.com/kmds_bpmg/n/ndb40723d033e 他
[23] AIライティングの新時代！「人間らしさ」を追求した革新的 … – note – https://note.com/tasty_dunlin998/n/nc8a0ca123fb9
[24] ChatGPTの文章がおかしい時の原因と改善法！自然な文章を得るコツ｜堺あきら（Aki） – note – https://note.com/akira_sakai/n/n56346c831ae6 他
[25] レポートが AI によって作成されたかどうかを確認する方法 [+ヒント] – https://www.pageon.ai/jp/blog/how-to-check-if-a-report-is-ai-generated 他
[26] ChatGPTが書いた文章を見抜く方法とは？その特徴を踏まえて解説 … – https://www.ai-souken.com/article/detecting-chatgpt-generated-text 他
[27] humanize chatgptでAI文章を自然にする方法とは？ – ainow – https://ainow.jp/humanize-chatgpt-ai/
[28] 文章を書くときの声のトーン – 知っておくべきことすべて – TextCortex – https://textcortex.com/ja/post/tone-of-voice-in-writing
[29] 生成AIによる言語の貧困化とコミュニケーションの質の低下 – TechSuite AI Blog – https://techsuite.biz/14196/ 他
[30] 生成AIが嘘をつく理由とは？ハルシネーションのメカニズムを徹底 … – https://note.com/akira_sakai/n/nf3fef7eb0ab6 他
[31] AIのハルシネーションはなぜ起きる？今日からできる原因と対策 | DXアカウント – https://dxaccount.co.jp/hallucination-cause-and-measures/
[32] AIは人間の創造性を高める可能性のある一方、アイデアの多様性を減少させる可能性 | Deep Learning – www.ritsumei.ac.jp 他
[33] AIの文章か人間の文書か見破る術はあるのか｜たぬ – note – https://note.com/tanu/n/ne6a0f7d71698 他
[34] AI生成文章を検出！今すぐ使いたい無料のAIチェックツール5選 – マナビタイム – https://manab-it.com/magazine/category/useful/ai/131 他
[35] AIチェッカー（AIチェックツール）10選！AIが書いた文章を見破る … – https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-check-tool-recommend-10/ 他
[36] Turnitin AI コンテンツ Detector の精度はどの程度か? – HIX Bypass – https://bypass.hix.ai/ja/hub/turnitin-ai-detector-review 他
[37] AIはどこまで長い文章を理解できる？大規模言語モデルの限界と可能性をやさしく解説！ – note – https://note.com/redcord/n/n6d6e8921f476 他
[38] 画像が人工知能によって作成されたかどうかを見分ける方法:6 つの見分け方 – PageOn.ai – https://www.pageon.ai/jp/blog/how-to-tell-if-an-image-is-ai-generated 他
[39] AIが発展した社会はどうなる？今後の見通しや生き抜くための対策も – https://www.spaceshipearth.jp/ai/
[40] AIを教育現場に導入するメリット・デメリットとは？活用事例を紹介 – AIポータルメディアAIsmiley – https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-ai-for-education/ 他
[41] 生成AI教育：日本と世界の現状、課題、そして可能性 – note – https://note.com/jishunotebook/n/n769598f162d0
[42] ライターの仕事は本当にAIに奪われるのか？最新の研究結果は？ | Mojiギルド – https://moji-guild.jp/article/10001716
[43] 生成AIの今後はどうなる？現状の普及率や課題を踏まえて将来展望を … – https://www.ai-souken.com/article/ai-generation-next
[44] AI vs. オールドメディア：ジャーナリズムの未来 – note – https://note.com/ms1232/n/n99f7a34baf08 他
[45] 生成 AI による社会への影響～文章生成 AI：ChatGPT による実践～ – 多摩大学 – https://www.tama.ac.jp/guide/inter_seminar/2023/2023_dx.pdf 他
[46] 【事例あり】生成AIをマーケティングに活用するメリットとリスク – みらいワークス – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai_for_marketing_div
[47] 生成AIの導入時における7つの課題と解決策を解説 – SIGNATE総研 – https://soken.signate.jp/column/generation-ai-issues
[48] 生成式AI在中国：2万亿美元的经济价值– McKinsey Greater China – https://www.mckinsey.com.cn/生成式ai在中国：2万亿美元的经济价值/