- 新しい英語の記事の約半分はAIが主に書いている。日本でも生成AIの使い道の1位は「文章の作成・要約・校正」（45.1%）
- GoogleはAIを使うこと自体を禁じていない。問題にしているのは、人の確認のない、価値を加えない大量生成
- AIっぽい文章のくせは研究で測られ、直し方も公開されている。選ぶときは、記事のもとの情報と、事実の確認のしかたを確かめる
こんにちは、アースダイバー代表の佐藤です。AIで記事を書いてくれる代行に頼むとき、検索で不利にならないか、AIっぽい文章にならないかは、気になるところだと思います。
AIで記事を作る代行には、安く大量に納品するものから、取材をして書くものまで、中身も料金もさまざまなものがあります。
この記事では、AI記事作成代行とは何か、広がっている背景、4つのタイプと料金の目安、AIで書いた記事が検索で不利になるのか、AIっぽい文章になる理由と直し方を、新しい調査と公式の資料をもとに整理します。最後に、弊社のAI記事制作代行も紹介します。
目次
AI記事作成代行とは
AI記事作成代行とは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを使って、会社のブログやオウンドメディアの記事を作り、納品するサービスです。決まった定義はありませんが、多くのサービスで、次のような作業を引き受けます。
- 記事のテーマと構成を決める
- AIで下書きを作り、人が直す
- 事実や数字を確かめる
- 図や画像をつける
- サイトに入稿する（サービスによる）
AIのツールを自社で契約して、社員が自分で書く方法もあります（弊社のやり方はClaudeでホワイトペーパーをつくる方法でも紹介しています）。代行に頼むのは、書く人の時間がない、AIの使い方や記事の品質の管理まで任せたい、といった場合です。
AI記事作成代行が広がっている背景
新しいWebの記事の約半分は、AIが主に書いている
米国のコンテンツ会社Graphiteが2026年5月に公表した調査では、2020年1月〜2026年3月の英語の記事5万5,400本を、3つのAI判定ツールで調べました。AIが主に書いた記事の割合は、ChatGPTの公開から12か月で約36%、24か月で48%になり、2025年の初めからは約50%で横ばいです（Axios）。
Graphiteは2025年10月に「AIの記事が人の記事を上回った」と発表していましたが、新しい調査はこれを置き換え、「人とほぼ同じ数」としています。
AIを少しでも使った記事まで数えると、割合はさらに上がります。SEOツールのAhrefsが2025年4月に新しく見つけた英語のページ90万件を調べると、74.2%がAIの文章を含んでいました。AIだけで書かれたページは2.5%で、多くは人とAIが一緒に書いたものでした（Ahrefs）。
日本の会社でも、生成AIのいちばんの使い道は文章
帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た調査では、生成AIを業務で使っている企業は34.5%でした。使い道の1位は「文章の作成・要約・校正」で45.1%、2位の情報収集（21.8%）の2倍以上で、3位は企画のアイデア出し（11.0%）です（ITmedia NEWS）。
総務省の『令和8年版 情報通信白書』では、方針を「わからない」と答えた企業を除くと、日本企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを使っていて、用途でいちばん多いのは「議事録・メール作成補助」で約7割でした（総務省）。帝国データバンクの数字と大きく違うのは、総務省の調査が大企業が中心の515社で、聞き方も違うためです。どちらの調査でも、文章やメールを書く仕事が、生成AIの主な使い道に入っています。
使う会社は増えたが、成果が出たと答えたのは4割
米国のContent Marketing Instituteが2025年に1,015人のB2Bマーケターに聞いた調査では、95%が組織としてAIを使い、89%が文章の作成に使っていました。ただ、コンテンツの作成にAIを使う人のうち、生産性が上がったと答えたのは87%、品質が上がったは58%だったのに対し、成果が上がったと答えたのは39%でした（Content Marketing Institute）。
Ahrefsが2026年9月に公表した301人のマーケターの調査でも、93%がコンテンツにAIを使う一方、人の確認なしにAIの文章を信頼すると答えたのは2.7%だけでした（Ahrefs）。AIで速く書けるようになっても、人の確認が欠かせないと考えるマーケターが大半です。
簡単な文章の仕事は、AIに置きかわり始めている
記事の外注の市場も変わっています。米国の研究者が大手のフリーランスのサイトを調べた研究では、ChatGPTの公開のあと、文章系のフリーランスの月ごとの契約は約2%、月の収入は約5%減りました（Brookings）。別の研究では、公開から8か月で、自動化されやすい文章やコーディングの仕事の募集が、手作業の仕事と比べて21%減っています（Management Science）。
日本でも、ランサーズの秋好陽介氏が2026年8月の決算説明会で、「簡単なライティング業務というのは減っていっている」と話しています（ランサーズ）。
AI記事作成代行の4つのタイプ
AIで記事を作る方法は、「記事のもとになる情報をどこから取るか」と「誰が手を動かすか」の2つで、4つに分けられます。
- AIのツールを自社で使う：社員がAIのツールで書く。費用はツールの利用料だけだが、書く時間と、品質を見る人が社内に要る。
- 社内の情報で、自社でAIと書く：自社の資料や経験をAIに読ませて書く。中身は濃くなるが、AIの使い方を社内で身につける必要がある。
- ネット上の情報をもとに、AIで量産する代行：1本あたりの料金が安く、本数を出しやすい。ただ、ネット上の情報をまとめた記事は、ほかの会社の記事と似やすい。
- 社内の情報をもとに、AIで書く代行：会社の資料・録音・聞き取りを読み取り、その会社にしか書けない内容で書く。ライターが取材してAIで仕上げる形も、ここに入る。
私がいちばん大事だと考えているのは、記事のもとになる情報です。AIは、ネット上にある一般的な説明なら、いくらでも書けます。その会社にしかない話は、その会社の中にしかありません。自社の一次情報で記事を直すやり方は、SEOのリライトの記事にまとめています。
料金の目安
記事の外注の相場
クラウドワークスが公開している相場では、2,000字の記事1本あたり、コラム記事が2,000〜6,000円、SEO記事が6,000円〜1万円、専門記事が1万〜3万円、取材記事が2万〜5万円です（クラウドワークス）。ランサーズも、取材記事を1本1万5,000〜5万円としています（ランサーズ）。
AIを使うと、何が安くなるか
弊社の見方では、AIで短くなるのは、主に下調べと下書きの時間です。事実の確認、専門的な内容の判断、取材や聞き取りは、AIを使っても人の時間がかかります。料金の差も、この人の時間をどれだけかけるかで生まれます。
料金を比べるときは、1本あたりの金額に加えて、何が料金に含まれるかを見るのがおすすめです。テーマ決め、事実の確認、図、入稿、修正の回数などで、同じ1本でも中身が変わります。
AIで書いた記事は、検索で不利になるのか
GoogleはAIを使うこと自体を禁じていない
Googleは2023年2月の時点で、AIで作ったかどうかより、コンテンツの質を重く見るという考え方を公表していました（Google検索セントラル）。生成AIを使うこと自体は、いまも禁じていません。2026年10月に更新した生成AIのコンテンツについてのガイダンスでは、生成AIはトピックを調べるときなどに便利だとしたうえで、使うときの手順を示しています（Google検索セントラル）。
- 公開する前に、「手動でファクト チェックを行い、正確性と信頼性を確認する」
- タイトル・メタディスクリプション・構造化データ・画像の代替テキストも、同じように確かめる
- 読む人に価値を加えないまま、大量のページを作らない
- どのように作ったかを伝えると、読者に背景が伝わりやすい
問題にされるのは、価値を加えない大量生成
Googleは2024年3月、検索の更新とあわせて、「大量生成されたコンテンツの不正使用」をスパムのポリシーに加えました。翌月の2024年4月には、この更新で、検索結果に出る低品質でオリジナルでないコンテンツが45%減ったと発表しています（Google）。2026年8月に更新したスパムのポリシーでは、違反の例として、利用者に価値を加えないまま、生成AIなどで多くのページを作ることを挙げています（Google検索セントラル）。
AIを使った記事も、上位に出ている
Ahrefsが10万のキーワードの上位20件、約60万ページを調べた研究では、ページの中のAIの文章の割合と順位の相関は0.011で、ほぼゼロでした。上位のページの86.5%は、何らかのAIの文章を含んでいました（Ahrefs）。
一方で、Graphiteの調査では、Googleの上位の記事のうちAIが主に書いたものは14%、1位に限ると7%でした（Graphite）。AIの文章の割合と順位にはほぼ相関がなく、AIに任せきりの記事は上位に少ない、という結果です。Googleが求める経験や専門性については、E-E-A-Tの記事で整理しています。弊社の見方では、検索で差がつくのは、AIを使ったかどうかより、人がどれだけ手を入れ、読む人の役に立つ中身にしたかです。検索の役割がどう変わってきたかは、こちらの記事にまとめています。AIの答えの中で自社の名前が挙がるかも、記事の中身で変わります（AIに引用されるページ、名前が挙がるブランドの研究）。
AIっぽい文章になる理由と、直し方
AIっぽい文章には、測れる特徴がある
AIの文章のくせは、研究でかなりはっきり測られています。Kobak氏らが医学論文の要旨1,500万件超を調べた研究では、2024年の要旨の少なくとも13.5%が、LLM（大規模言語モデル）で手を入れられていたと推定しています。「delves（掘り下げる）」は本来の頻度の28倍、「underscores（強調する）」は13.8倍、「showcasing（示す）」は10.7倍も使われていました（Science Advances／arXiv）。
Liang氏らが論文112万本を調べた研究では、2024年9月の時点で、計算機科学の論文の要旨の22.5%の文が、LLMで書き換えられたと推定されています（Nature Human Behaviour）。
日本語でも、AIの文章は見分けられます。財津亘氏と金明哲氏の研究では、ChatGPTが書いた論文と人の論文を、助詞や助動詞などの「機能語」の比率だけで98.1%、品詞のつながりで95.4%、読点を打つ位置だけでも93.5%、助詞のつながりで92.6%の精度で見分けられました（PLOS ONE／arXiv）。言葉の選び方に加えて、文の組み立てにもくせが出ます。
くせが出る理由は、AIの学習のしかたにある
こうしたくせが出る理由も、研究が進んでいます。
- 人の好みに合わせる学習が、言い回しを似せる：人の評価をもとに調整する学習（RLHF）は、出力の多様さを大きく減らすことがわかっています（Kirk氏ら、ICLR 2024）。評価する人が見慣れた文章を好むため、ありがちな書き方に寄る、という研究もあります（Zhang氏ら）。
- 長い答えが好まれやすい：調整の効果の多くは、答えが長くなったことで説明できた、という研究があります（Singhal氏ら）。
- 同じアイデアに寄る：AIのアイデアを使って書いた物語は、使わない物語より、互いに10.7%似ていました（Doshi氏・Hauser氏）。
Anthropicも、Claudeの資料のWebデザインの節で、指示がないとモデルはありがちな型に寄りやすいと書いています（Anthropic）。
読む人は、AIの文章に気づく
ChatGPTをよく使う人は、AIの文章を高い精度で見分けます。英語の記事300本を読ませた研究では、よく使う5人の多数決で、間違えたのは1本だけでした。手がかりになったのは、AIがよく使う言葉と、形式ばった感じ、独自性のなさでした（Russell氏ら、ACL 2025）。
AIを使ったと明かすと、信頼が下がるという研究もあります。13の実験・5,000人超を対象にした研究で、AIの使用を明かした人への信頼が下がりました（アリゾナ大学）。
直し方は、公開されている
AIっぽい文章の直し方は、すでに多くの人が研究し、公開しています。
- Wikipediaのガイド：英語版Wikipediaの編集者は、AIが書いた文章の特徴をまとめたガイド「Signs of AI writing」を2025年に公開しました。大げさな言い回し、宣伝調の言葉、節の終わりのまとめの一文などを挙げています。人も同じように書くことがあるので、ひとつの特徴で決めず、いくつ重なるかを見るよう求めています（TechCrunch・FlowingData）。
- Anthropicの資料：してほしくないことより、してほしいことを伝える。理由も添える。見本の文を3〜5つ見せる。下書きを基準に照らして見直させ、直させる。長い資料は先に渡し、関係するところを引用させてから書かせる（Anthropic）。
- スキル：Anthropicは2025年10月、手順や決まりをまとめてAIに読ませる「Agent Skills」を発表しました（Anthropic）。Wikipediaのガイドをもとに、AIの文章の型を見つけて直すスキルも公開され、多くの開発者に使われていると報じられています（Analytics Vidhya）。
弊社も、自社のメディアの記事を書くたびに、直したところを書き方の決まりとして足し、Claudeのスキルとして読ませています。使わない言い回し、ひらがなで書く言葉、たとえ話を使わないこと、事実には出典をつけること。記事の中身は、弊社の調べた数字や、私が実際に話したことなど、一次情報から書きます。たとえば、比較サイトへの掲載をAIの実測で調べた記事は、弊社が60問を3つのAIに聞いた結果をもとにしています。
AI記事作成代行を選ぶときに確かめたいこと
頼む前に確かめたいことを、表にまとめました。右の列は、弊社の場合です。
| 確かめること | 頼む前に聞いてみたいこと | 弊社の場合 |
|---|---|---|
| 記事のもとになる情報 | ネット上の情報をまとめるだけか、自社の資料や聞き取りから書くか | 商談の記録・営業資料・社内の有識者のノウハウから書く |
| 事実の確認 | 数字や出典を誰が確かめ、記事にどう書くか | 数字と出典を確かめ、出典のリンクをつける |
| AIっぽい文章の直し方 | 書き方の決まりがあるか。納品された記事を読んで不自然さがないか | 書き方の決まりをClaudeのスキルとして読ませ、別のAIと人が読み直す |
| 料金に含まれるもの | テーマ決め・図・入稿・修正の回数が、1本の料金に入っているか | テーマ決めと図を含む。入稿・音声・動画などは別にご相談 |
| お客様の手間 | 取材の対応や、テーマの説明にどれだけ時間がかかるか | 資料をフォルダに入れることと、下書きの確認の2つ |
専門的な記事がほしいなら、まず1つめの「記事のもとになる情報」を聞いてみてください。いちばん差が出るところです。Googleのガイダンスも、公開前の人による事実の確認を求めています。実際に納品された記事を読んでみるのが、いちばん確かです。
弊社のAI記事制作代行
弊社は2026年11月に、AI記事制作代行を始めました。商談の記録・営業資料・社内の有識者のノウハウを、共有のフォルダから読み取り、御社にしか書けない専門的な記事にします。お客様にお願いするのは、資料をフォルダに入れることと、下書きを確かめることの2つだけです。
書き方は、この記事を含む弊社のメディアと同じです。AIの文章のくせを直す決まりで書き、数字と出典を確かめ、別のAIが読み直したあと、人が最後に読んでから納品します。
料金は、リリース記念価格・先着5社で、月10万円（税別）で8本です。1本あたり1万2,500円で、図を含みます。読み上げの音声、短い動画、noteやSNSへの再活用、サイトの簡易分析レポート（月8万円）はオプションです。くわしくは、AI記事制作代行のページにまとめています。記事に限らず、AIで社内の仕事の仕組みを作りたい場合は、AI顧問もご用意しています。
よくある質問
Q. AI記事作成代行とAIライティングツールは、何が違いますか？
ツールは、社員が自分でAIを使って書くためのものです。代行は、テーマ決めから下書き、事実の確認までを、外の会社に任せる形です。社内に書く時間と、品質を見る人がいるかで選ぶのがおすすめです。
Q. AIで書いた記事は、AIで書いたと明かす必要がありますか？
Googleのガイダンスは、どのように作ったかを伝えると読者に背景が伝わりやすい、としています。一方で、AIを使ったと明かすと信頼が下がる、という研究もあります。人が確かめた内容であることも、あわせて伝えるのがよいと考えています。
Q. AI判定ツールで、AIっぽさを確かめればいいですか？
Wikipediaのガイドは、判定ツールは人の判断の代わりにならない、という立場です。ひとつの特徴で決めず、いくつ重なるかを人が読んで確かめるのが確かです。
まとめ
新しいWebの記事の約半分は、AIが主に書いています。日本の会社でも、生成AIのいちばんの使い道は文章です。ただ、AIでコンテンツを作る人のうち、成果が上がったと答えたのは4割にとどまります。
Googleは、AIを使うこと自体を禁じていません。求めているのは、人による事実の確認と、読む人に価値を加えることです。AIっぽい文章のくせは研究で測られていて、直し方も公開されています。AI記事作成代行を選ぶときは、記事のもとになる情報と、事実の確認、文章の直し方を確かめてみてください。
参考：Axios「AI hasn't overtaken human writers online」（2026年5月15日）／Ahrefs「74% of New Webpages Include AI Content」（2025年5月19日）／ITmedia NEWS（帝国データバンクの調査、2026年5月）／総務省『令和8年版 情報通信白書』／Content Marketing Institute「2026 B2B Content and Marketing Trends」（2025年10月8日）／Ahrefs「69% of Marketers Are Publishing More AI Content Than Last Year」（2026年9月30日）／Brookings「Is generative AI a job killer?」（2025年7月8日）／Demirci氏ら「Who is AI replacing?」Management Science（2025年）／ランサーズ 決算説明会の書き起こし（2026年8月17日）／クラウドワークス「記事作成費用の相場」（2025年1月3日更新）／ランサーズ「記事作成の費用相場」／Google検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」（2026年10月6日更新）／Google検索セントラル「スパムに関するポリシー」（2026年8月28日更新）／Google「New ways we're tackling spammy, low-quality content on Search」（2024年3月5日）／Ahrefs「AI-Generated Content Does Not Hurt Your Google Rankings」（2025年7月7日）／Graphite「How Does AI-Generated Content Perform in Search and Answer Engines?」（2025年10月14日）／Kobak氏ら「Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary」／Liang氏ら「Quantifying large language model usage in scientific papers」Nature Human Behaviour（2025年）／財津亘氏・金明哲氏「Distinguishing ChatGPT(-3.5, -4)-generated and human-written papers through Japanese stylometric analysis」／Kirk氏ら（ICLR 2024）／Zhang氏ら「Verbalized Sampling」／Singhal氏ら「A Long Way to Go」／Doshi氏・Hauser氏（ScienceDaily、2024年7月）／Russell氏ら（ACL 2025）／アリゾナ大学（2025年5月29日）／TechCrunch「The best guide to spotting AI writing comes from Wikipedia」（2025年11月20日）／FlowingData「Signs of AI writing on Wikipedia」（2025年10月20日）／Analytics Vidhya（2026年8月5日）／Google検索セントラル「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」（2023年2月）／Anthropic「Prompting best practices」／Anthropic「Equipping agents for the real world with Agent Skills」（2025年10月16日）
WRITTEN BY佐藤 大貴アースダイバー株式会社 代表取締役DeNAで男性向けライフスタイルメディアのグロースを牽引し、ローンチから約1年半で月間3,000万PV規模に。ポートではコンテンツマーケティング責任者として幅広い領域のメディアを管掌し、上場とM&Aを経験。2019年に創業し、AI時代のマーケティング戦略とその実行を手がける。プロフィールを見る →LinkedIn