AIが書く文章は、なぜ「自分の文章」にならないのか？

過去の文章を学習材料にして、自分らしい文章を書くAIスキルを作る方法

AIに記事や案内文、報告書などの作成を依頼すると、短時間でそれなりに整った文章が出来上がります。

誤字脱字も少なく、文章構成も整っている。一見すると問題のない文章です。

しかし、実際に読んでみると、どこか違和感があることはないでしょうか。

文章が必要以上に丁寧で、少し堅苦しい
普段、自分では使わない言い回しが多い
内容は間違っていないが、自分の意見が伝わらない
一般論ばかりで、具体的な説明が少ない
どの記事も似たような構成、似たような結論になる

私もAIを使って記事を書く中で、こうした問題を感じていました。

AIが作成する文章は、必ずしも悪い文章ではありません。

ただ、文章が上手であることと、自分が書きたい文章であることは別の問題です。

そこで、過去に自分が書いた文章をAIに読ませ、文章の特徴や構成方法を分析させることにしました。

さらに、その分析結果を「スキル」として保存し、記事の執筆時に利用しています。

今回は、AIに自分らしい文章を書いてもらうためのスキルの作り方と、その調整方法を紹介します。

1. AIは、なぜ似たような文章を書くのか

AIに「このテーマで記事を書いてください」と依頼すると、一般的に読みやすく、無難な文章を作ろうとします。

例えば、業務改善をテーマにした記事では、次のような文章が出てくることがあります。

AIを活用することで、業務の効率化や生産性の向上が期待されます。導入にあたっては、メリットとデメリットを十分に検討し、自社に適した方法を選択することが重要です。

内容としては間違っていません。

しかし、これでは何をすればよいのか、具体的に伝わりません。

私なら、例えば次のように書きたいと思います。

AIを導入するだけで、業務が効率化されるわけではありません。

まず、現在の業務の中から、時間がかかっている作業や繰り返し行っている作業を洗い出します。

その中で、AIに任せられるものから試してみる。実際に作業時間が短縮されたかを確認し、効果があれば対象を広げていく。

最初から大掛かりな仕組みを作る必要はありません。

同じテーマでも、文章の印象はかなり違います。

私が重視しているのは、一般論を並べることではなく、具体的に何をすればよいのかを伝えることです。

これは、単に「もっとわかりやすく書いてください」と指示するだけでは、なかなか安定しません。

そこで、自分の文章の特徴を整理して、AIに継続して使ってもらう仕組みを作ります。

2. 自分の文章をAIに読ませる

最初に行うのは、過去に自分が書いた文章を集めることです。

特別な準備は必要ありません。

ブログ記事、コラム、メール、提案書、報告書など、普段自分が書いている文章を用意します。

ただし、できれば同じ用途の文章をまとめる方がよいでしょう。

例えば、コラムを書くためのスキルを作るのであれば、過去のコラムを中心に用意します。

どの程度の文章を用意すればよいのか

最初は、3〜5本程度の記事から始めても構いません。これは始めるための目安であり、必要本数が決まっているわけではありません。

重要なのは文章の量ではなく、自分の書き方の特徴がわかる資料を選ぶことです。

自分で書いた文章
自分らしい表現が出ている文章
完成度に納得している文章
異なるテーマでも、書き方に共通点がある文章

反対に、他人が書いた文章や、AIが作成したまま修正していない文章を混ぜると、自分の文体を正確に抽出しにくくなります。

顧客情報や社内情報が含まれている場合は、必要に応じて匿名化してから利用します。顧客名、個人情報、認証情報、機密内容を除き、所属組織の利用ルールと送信先を確認してください。

AIへの最初の指示

用意した文章をAIに渡し、次のように依頼します。

添付した文章は、過去に私が書いた記事です。

これらを分析し、私の文章の特徴を整理してください。

次の項目を中心に分析してください。

文体、語尾、言葉遣い

文章の長さと段落の区切り方

記事全体の構成

問題提起から結論までの流れ

事実、意見、推測の表現方法

具体例や資料の提示方法

あまり使わない表現や避けている書き方

文章に実際に見られる特徴と、推測した特徴は区別してください。

その結果を、今後の記事執筆に利用できるルールとしてまとめてください。

この段階では、まだスキルを作る必要はありません。

まず、AIが自分の文章をどのように分析したかを確認します。

3. 分析結果を確認し、文章のルールを決める

AIが分析した結果を、そのまま採用する必要はありません。

実際に自分が書きたい文章と一致しているかを確認します。

私の場合、文章を書く際に重視していることがあります。

項目	私が重視すること
文章の構成	問題提起から事実、判断、改善方法へ進める
表現	不必要な前置きや一般論を減らす
説明	抽象的な表現より具体例を使う
意見	事実と自分の判断を区別する
情報の正確性	数字、専門用語、出典を確認する
結論	曖昧な締めくくりを避ける
資料提示	必要に応じて表、箇条書き、参考情報を使用する

例えば、「さまざまな効果が期待されます」という表現は、それだけでは何も説明していない場合があります。

具体的にどのような効果があり、どのような条件で得られるのかを書きたいわけです。

一方で、何でも断定すればよいというわけではありません。

確認できている事実は明確に書き、可能性の話であれば、そのことがわかるように書く。

こうした判断基準も、文章の個性を作る要素だと考えています。

文体とは、単なる言葉遣いではありません。何を重視し、どのような順番で説明し、どこまで断定するかという判断にも表れます。

4. 分析した文章の特徴を「スキル」にする

文章のルールが整理できたら、それをスキルとして保存します。

スキルとは、AIに特定の仕事をどのように進めてほしいかをまとめた、再利用可能な指示の仕組みです。

毎回長い指示を入力しなくても、同じルールを繰り返し利用できるようになります。

私は、自分の文章作成用として 「matsu-writing-style」 というスキルを使用しています。

スキルはチャットで作成できる

ChatGPTの対応環境では、チャットでスキルの作成を依頼できます。

例えば、次のように指示します。

これまで分析した私の文章の特徴をもとに、記事執筆用のスキルを作成してください。

スキル名は「my-writing-style」とします。

今後、私がコラムや記事の作成を依頼した際に、私の文体、文章構成、資料の提示方法を再現できるようにしてください。

また、記事のテーマや読者に応じて調整できるよう、絶対に守るルールと、状況に応じて変更できるルールを分けてください。

ChatGPT Workの対応環境では、チャットで @skill-creator を指定して作成を依頼できます。通常のチャットですべて同じ操作ができるとは限りません。利用する製品で作成・保存機能を確認してください。

Codexでは、$skill-creator を利用する方法もあります。

スキルの中身はどうなっているのか

OpenAIのスキルは、基本となる SKILL.md というMarkdownファイルを中心に構成されます。

例えば、文章作成用のスキルなら、次のような内容になります。

---
name: my-writing-style
description: 自分の文体でコラムや解説記事を執筆するためのスキル
---

# 文章作成ルール

## 文体
- 自然な「です・ます調」を基本とする
- 不必要に丁寧な表現を避ける
- 回りくどい前置きを省く

## 文章構成
- 問題提起
- 事実や背景の説明
- 自分の判断や意見
- 具体的な改善方法

## 表現
- 一般論の繰り返しを避ける
- 抽象的な説明は具体化する
- 事実と推測を区別する
- 不確かな情報を断定しない

## 資料の提示
- 比較が必要な場合は表を使う
- 手順は順番がわかるように示す
- 数字や外部情報には出典を付ける

これは簡略化したサンプルです。

本格的に運用する場合は、元となった文章の例、表現の使い分け、避けたい言い回しなども追加できます。

なお、スキルを作ることは、AIモデルそのものを追加学習・再訓練することとは異なります。

自分の書き方をルール化し、必要なときにAIが参照できるようにする仕組みです。

実際に使っている「matsu-writing-style」の全文

以下は、私が提示した実際のスキルです。先ほどの簡略サンプルと比較すると、文体だけでなく、判断基準、用途別の調整、出力前の確認まで決めていることが分かります。自分用に作るときは、名称と説明を変え、自分の文章に見られる特徴に合わせてください。

名前
matsu-writing-style
説明
まつさん本人の文章として、コラム、解説記事、意見文、メール、チャット、依頼文、確認文、修正指示、進捗報告、技術指示などの日本語を作成・校正する際に使用する。一般論やAI的な定型表現を抑え、本人の判断を残した簡潔・具体的・実務的な文体を再現する。

# まつさんの文章スタイル

本人名義の日本語文を作成・修正するとき、次の基準を適用する。

## 基本文体

- 結論、目的、依頼事項を先に置く。
- 短い文で、具体的かつ実務的に書く。
- 前置き、過度な敬語、重複説明を避ける。
- 条件や作業項目が複数ある場合は箇条書きにする。
- 「何を」「どの状態まで」「どの基準で」行うかを明確にする。
- 不明点は曖昧に補わず、必要な確認事項を端的に示す。

## 共通の文章ルール

- 一般論は主張の理解に必要な範囲に限定する。
- 事実、推測、一般的な傾向、本人の意見を混同しない。
- 本人の判断は「私は〜と考える」などで明確にする。ただし、同じ表現を繰り返さない。
- 不要な前置き、儀礼的な導入、内容を繰り返すだけのまとめを削る。
- 同じ意味の文章を言い換えて重ねない。
- 「まず」「次に」「さらに」「一方で」「そのため」などの接続詞は、論理関係を示す必要がある場合だけ使う。
- 「重要」「適切」「効果的」「さまざま」などの抽象語だけで説明を終えず、行動、対象、条件、数字、具体例に置き換える。
- メリットとデメリットを形式的に並べず、結論に関係する論点だけを扱う。
- 読み手との関係、掲載媒体、目的に合わせて丁寧さと語調を調整する。
- 本人が書いた文章が提示された場合は、語彙、文末、断定の強さ、文章の長さを優先して合わせる。

## 正確性と断定の基準

- 確認できる事実と、そこから導く評価や意見を分けて書く。
- 根拠がない数字、事例、因果関係、相手の意図を追加しない。
- 条件によって結果が変わる場合は、主要な条件を示してから結論を書く。
- 「必ず」「当然」「すべて」などの断定は、例外がない場合だけ使う。
- 不正や便乗など相手の意図を断定する表現は避け、確認できる行為と問題点を示す。
- 強い主張を弱めるのではなく、反対例や例外を確認したうえで成立する表現に直す。
- 時点によって変わる情報や専門的な判断は、必要に応じて信頼できる資料で確認する。

## 用途別の調整

### 取引先・顧客向け

- 丁寧さを保ちながら簡潔に書く。
- 挨拶は必要最小限にし、確認事項や依頼内容を先に理解できる構成にする。
- 強制的に見える表現は避け、「お願いします」「お知らせください」を自然に使う。

### 技術指示・制作依頼

- 対象、現象、希望結果、維持すべき条件を明記する。
- 複数条件は箇条書きにする。
- 必要に応じて、変更箇所、コード、確認手順、注意点も求める。
- 初心者向けの場合は、専門用語だけで終わらず操作順を示す。

### 修正・再提案の依頼

- 問題点を率直に示すが、感情的・攻撃的な表現は使わない。
- 希望と異なる点、残す点、変更する点を具体化する。
- 「再度提案してください」「修正をお願いします」など、次の行動を明示する。

### 進捗報告・確認

- 完了事項や確認事項を先に示す。
- 作業内容が複数ある場合は箇条書きにする。
- 最後に、相手に求める確認や返答を一文で示す。

### コラム・解説記事・意見文

- タイトルで論点を示し、冒頭で結論または問題提起を明確にする。
- 一つの見出しでは一つの論点を扱う。
- 事実を示した後に、その事実をどう評価するかを書く。
- 具体例は主張を理解するために必要な数に絞る。
- 読者や企業を一括りにせず、立場や条件による違いを示す。
- 批判するときは感情的な表現を避け、問題となる行為、影響、改善方法を具体的に書く。
- 反対意見や例外は機械的に併記せず、主張の正確性に影響するものだけを扱う。
- 結論では本文を繰り返さず、読者または企業が取るべき行動を示す。

### 用語の使い方

- 専門用語は必要な場合だけ使い、初出で短く説明する。
- 同じ対象には原則として同じ用語を使い、途中で呼び方を変えない。
- 「消費者」「顧客」「利用者」などは、対象に合わせて使い分ける。
- 「利益」「売上」「収益」「原価」「費用」を同じ意味で扱わない。
- 「値上げ」と「内容量・品質の変更」、「正当な価格改定」と「説明のない変更」を区別する。
- 流行語や刺激の強い言葉を使う場合は、本文中で意味を明確にする。

## 表現の傾向

- 基本の文末は「教えてください」「提案してください」「作ってください」「お願いします」「お知らせください」とする。
- 見出しや箇条書きを使い、読み返さなくても把握できる構成にする。
- 本人の言葉にない大げさな称賛、感情表現、営業的な言い回しを追加しない。
- 宛先、事実、期限、約束、可否を推測して追加しない。
- 指定がなければ署名を勝手に作らない。
- 「〜と言えるでしょう」「〜が期待されます」「いかがでしょうか」など、AI文章に出やすい定型的な結びを習慣的に使わない。
- 過度に前向きな結論や、実態のない称賛を追加しない。
- 文の長さに自然な変化を付ける。ただし、読みにくい長文にはしない。

## 出力前の確認

- 最初の数行で目的が分かるか。
- 条件や依頼事項が漏れていないか。
- 冗長な説明を削れるか。
- 用途に対して丁寧さが適切か。
- 相手に求める次の行動が明確か。
- 事実と意見を区別できるか。
- 一般論、重複、不要な接続詞を削れるか。
- 抽象語を具体的な内容に置き換えられるか。
- 強い断定に例外や未確認事項がないか。
- 本人以外でも書ける無難な文章になっていないか。

5. スキルを使って記事を書いてみる

スキルを作成したら、実際に記事を書かせてみます。

例えば、次のように依頼します。

「my-writing-style」を使用して、中小企業におけるAI導入の進め方について記事を書いてください。

対象読者は、AIの導入を検討している中小企業の経営者です。

専門用語はできるだけ避け、具体的な業務を例に説明してください。

ここで確認したいのは、単に文章として成立しているかではありません。

自分が書いた文章として、違和感がないかを確認します。

特に、文章の始まり方、言葉の選び方、説明の順番、結論の出し方などを見ます。

初回から完全に希望どおりになるとは限りません。

むしろ、ここからが重要です。

6. 気に入らない文章は、チャットで修正する

AIが作成した文章を読み、違和感がある部分を修正していきます。

難しい操作は必要ありません。

普段、誰かが書いた文章を校正するのと同じように、チャットで指示すればよいのです。

例えば、次のような指示です。

冒頭の説明が長すぎます。最初に問題点を示してから、具体的な説明に入ってください。

「期待されます」「重要です」という表現が多すぎます。何がどう変わるのか、具体的に説明してください。

メリットとデメリットを機械的に並べる必要はありません。今回のテーマで本当に注意すべき点を中心に書いてください。

ここは私の意見として書いています。一般的な事実のように表現しないでください。

このように修正指示を重ねると、希望する文章に近づいていきます。

ただし、この段階で修正した内容は、そのチャット内の記事に反映されただけかもしれません。

次に別の記事を書くと、同じような問題が再び発生することがあります。

チャットで修正を伝えるときの4項目

文章の修正は、作成した記事があるチャットから依頼できます。「もっと自分らしく」だけでは、AIがどこを直すべきか判断しにくくなります。次の4項目を伝えると、修正の範囲と希望が明確になります。

項目	指示する内容	例
対象	どこを直すか	冒頭の3段落
問題点	何が希望と違うか	前置きが長く、結論が後ろにある
希望する結果	どう直すか	最初の段落で結論を示す
残す条件	何を変えないか	主張、具体例、出典、他の見出し

例えば、次の指示をチャットに入力します。

今回の記事の冒頭3段落だけ修正してください。

前置きが長いので、最初の段落で結論を示し、その後に理由を説明してください。

私の主張、具体例、出典は残し、他の見出しと本文は変更しないでください。

修正した部分と変更理由を示してください。今回は記事だけの修正とし、スキルは更新しないでください。

段落を特定しにくい場合は、直したい文章を貼り付け、「この部分だけ」と指定します。希望する書き方を自分で1〜2文書いて渡す方法も使えます。

修正後は、文章と意味の両方を確認する

結論が先に出ているか、普段使う言葉になっているかを読む。
残すよう指定した主張、数字、具体例、出典が維持されているか確認する。
意見が事実に変わっていないか、根拠のない断定が増えていないか確認する。
希望と違う箇所があれば、対象を絞って追加の修正を指示する。

修正しすぎた場合もチャットで戻せます。「直前の修正前の文章に戻し、冒頭だけ短くしてください」のように、戻す対象と改めて直す範囲を伝えます。公開済み記事の更新や保存済みファイルの復元は、文章案の修正とは別の操作です。対象と保存先を確認して依頼します。

スキル自体をチャットから修正する方法

スキルの作成・編集に対応し、対象のスキルを読み書きできる環境なら、スキルの更新もチャットから依頼できます。ファイルを自分で直接編集しなくても、自然な日本語で変更内容を伝えられます。

記事の修正依頼だけでは、保存済みスキルが更新されたとは限りません。「どのスキルを、どう更新するか」を明記してください。私のスキルを例にすると、次のような指示です。

「matsu-writing-style」を読み込み、次の修正案を示してください。まだ保存しないでください。

・コラムの冒頭は、結論または問題提起を短く示す。

・「重要です」「期待されます」だけで終わる説明は、行動、対象、条件が分かる表現に直す。

・記事固有の数字や事例は、共通ルールに追加しない。

既存ルールと重複・矛盾する箇所があれば説明し、追加・変更する部分だけを示してください。

変更案に納得できたら、保存を依頼します。

提案された修正を「matsu-writing-style」に反映し、保存してください。

変更前の内容を戻せるように残し、今回指定した箇所以外は変更しないでください。

保存後のスキルを読み戻し、保存先、変更した項目、確認結果を教えてください。

対象スキルの編集機能やファイルへの書込み権限がない環境では、チャットで修正文を作れても保存できません。その場合は修正版を受け取り、利用環境の編集機能で保存します。AIが「修正しました」と回答しただけで終わらせず、保存済み内容を確認してください。

更新したスキルは、別の記事で試す

保存後は、別のチャットや別のテーマで次のように依頼します。

更新済みの「matsu-writing-style」を使用して、次のテーマの記事案を書いてください。

使用したスキル名を示し、冒頭の結論、抽象表現の具体化、事実と意見の区別を確認してください。

スキルの選択方法や変更の反映方法は製品によって異なります。表示されない場合は、利用環境でスキルが保存・選択できているか確認します。Codexでは変更が自動検出されますが、反映されない場合は再起動する方法が公式資料に案内されています。

同じ指摘が減ったか、確認・修正にかかった時間が変わったかを記録すると、改善を確認できます。修正して使いにくくなった場合は、保存しておいた変更前の内容に戻し、ルールを絞って調整します。

7. 修正した内容をスキルに反映する

ここが最も重要な作業です。

記事の修正を繰り返す中で、「いつも同じ指摘をしている」と感じることがあります。

例えば、毎回次のように指示している場合です。

前置きを短くする
抽象的な表現を具体化する
不必要なまとめを入れない
出典が確認できない情報を断定しない

これらは、その記事だけの修正ではなく、自分の文章全体に共通するルールと考えられます。

そこで、AIに次のように依頼します。

今回の記事で私が指示した修正内容を整理してください。

その中から、今後の記事執筆にも共通して適用すべきルールを抽出してください。

現在の「my-writing-style」と比較し、追加・変更した方がよい項目を提案してください。

既存ルールと矛盾するものは、その理由を説明してください。

提案された内容を確認し、問題がなければスキルの更新を依頼します。

この作業を繰り返すことで、スキルは徐々に自分の希望する文章に適したものになっていきます。

ただし、一度の修正ですべてをルール化する必要はありません。

記事の内容によって必要になる表現もあります。

例えば、一般向けのコラムと行政機関向けの報告書では、適切な表現が異なります。

例外的な修正まで一律のルールにすると、かえって使いにくくなる可能性があります。

8. 文体だけでなく、資料の見せ方もスキルにする

私の場合、文章の書き方だけでなく、資料の提示方法も重視しています。

例えば、数値を比較するなら表を使う。操作手順なら順番を明確にする。外部の情報を引用する場合は出典を示す。

文章だけで長々と説明するより、適切な形式で見せた方が理解しやすい場合があります。

このようなルールもスキルに含めることができます。

内容	適した提示方法
複数の商品やサービスの比較	比較表
操作方法や設定手順	番号付きの手順
数値の推移	グラフ
問題点や改善項目	箇条書き
外部の調査結果	出典と調査条件の明記
判断が必要な事項	選択肢と判断理由

重要なのは、毎回同じ形式を使うことではありません。

伝えたい内容に適した表現方法を選ぶことです。

さらに、事実と自分の意見を分けるルールを設けておけば、AIが情報を整理する際の確認にも役立ちます。

ただし、スキルを設定しても、数値や出典の正確性が保証されるわけではありません。

公開前の事実確認は必要です。

9. スキルは一度作って終わりではない

私が使っている「matsu-writing-style」も、最初から現在の形だったわけではありません。

記事を書かせ、内容を確認し、修正する。その中で見えてきた問題をルールに反映してきました。

現在も調整を続けています。

これは、人に仕事を依頼する場合と似ています。

初めて文章を書いてもらう人に、自分の考え方や好みを完全に理解してもらうのは難しいものです。

しかし、過去の資料を渡し、作成した文章に対して具体的に修正を伝えることで、仕事の進め方を共有できます。

AIのスキルも、基本的には同じ考え方です。

スキルがなくても文章は調整できる

なお、スキルを使わなければ自分らしい文章が書けない、というわけではありません。

毎回、過去の記事と詳細な指示を渡す方法もあります。

ChatGPTのカスタム指示などを利用する方法もあります。

ただし、文章の作成ルールが増えてくると、毎回同じ説明をするのは手間がかかります。

また、コラム用、メール用、提案書用など、用途ごとにルールを分けたい場合もあります。

そのような場合には、スキルとして整理しておくと便利です。

10. AIに文章を任せても、判断まで任せる必要はない

AIで文章を書くことについて、「誰が書いても同じような文章になる」という意見を聞くことがあります。

確かに、テーマだけを指定して文章を作らせれば、似たような表現になることはあります。

しかし、文章には書く人の考え方が反映されるはずです。

何を問題だと考えるのか。

どの事実を重視するのか。

その事実から、どのように判断するのか。

読者に何を伝え、どのような行動につなげたいのか。

こうした部分までAIに任せてしまえば、自分らしさは失われます。

反対に、自分の考え方や判断基準を明確にし、それをAIに伝えることができれば、文章作成の作業を効率化しながら、自分の意図を反映させることができます。

AIに自分の代わりに考えてもらうのではなく、自分の考えを、自分らしい文章にまとめてもらう。

私は、これがAIを使った文章作成の有効な方法の一つだと考えています。

最初から完成度の高いスキルを作る必要はありません。

過去の文章を読ませる。特徴を整理する。実際に記事を書かせる。違和感があれば修正する。そして、共通する修正内容をスキルに反映する。

この繰り返しによって、自分の仕事に合った文章作成の仕組みを作ることができます。

小さく始めるための準備と運用

同じ用途で自分が書いた文章、スキルを保存・編集できる環境、試用するテーマを用意します。利用料金と機能の範囲は契約プランで確認してください。価格を固定して案内するより、自分が使える環境で小さく試す方が進めやすいと考えます。

スキルの保存先と更新担当を決め、変更前の版を残します。共有する場合は、元の文章に顧客情報や機密情報が含まれていないか再確認します。不要になったスキルは、使用中の記事や別のスキルから参照されていないか確認してから利用環境で整理します。

スキル機能が使えない場合は、ルールを文章として保存し、記事を依頼するチャットに貼り付ける方法から始められます。効果は「同じ修正指示を出した回数」「確認と修正にかかった時間」「本人の意図が残っているか」で確認します。公開する文章の事実確認と最終判断は、人が行います。

参考情報

※ ChatGPTのスキル作成・利用機能は、契約プランやワークスペースの設定、利用する製品によって異なります。CodexとChatGPTの間で常に同じスキルが自動同期されるとは限りません。実際の利用環境で確認してください。

公式資料の確認日：2026年10月10日。