人間化の産業化

UpworkやFiverrといったカジュアルな仕事プラットフォームのギグ求人やサービス提供には、近頃 ‘humanize’ という語が頻繁に登場し、さまざまな仕事や提供者が、記事がAIで書かれた、部分的に書かれた、共同執筆されたという事実を曖昧にするレベルを提案しています。

Upworkの実際の投稿に見られる「Humanize」トレンド。

AI『汚染』された出力を書き直し、人間が数時間座って汗をかいたかのように見せることができる人間と自動化サービスへの需要は、『人間のタッチ』がつながりとアウトリーチに必要であるという普遍的な合意に達したことを示唆しており、AI時代の膨大なコンテンツ量が再びそのつながりを不可欠にするだろう。

私は個人的にはそう考えたいのですが、必ずしもそうではありません – 特にGoogle自身のガイドラインが、テキストの品質を扱うことに焦点を当てており、作成手段ではありません。

実際のところ、私たちは現在正確にどれだけ、あるいはどのような AIを許容できるか、そして毎日AIから得る何十億もの利益を、技術の広範な影響に対する『共謀感』や道徳的誘惑と照らし合わせて合理化できる範囲を、まだ把握していません。

前述の求人情報も同様です；そこでは、クリエイターや企業が自動化に飢えているように見受けられます。おそらくスケールでの公開を望んでいるからであり、これはGoogleがランキングアルゴリズムで特に罰則を課すと約束している行為です。同時に、彼らは『人間化』を産業化するための自動化と人間ベースの手法の両方を求めています。

それは、Steven Wrightの神経多様性を持つ1980年代のコメディルーチンにおける最高のジョークのひとつを思い起こさせます。

‘私の家には電子レンジ暖炉があります。たった8分で、夜は火の前に横になってくつろげます。’

これからのスロップの形

いつものように、これらの考えは私の日々のArxiv巡回からインスピレーションを得ていますが、今日は特にマーケティングオートメーション企業SitefireのJochen Madlerによる論文、タイトルは SlopShape: Identifying AI-Generated Commercial Web Contentです。

私は通常、単著の論文は『ヴィクター・フランケンシュタイン』原則に基づき軽視しますが、今回の論文の前提は極めて簡潔で、テスト手法は堅牢です。

この研究は本質的に、AI生成の投稿が完全に書き直されても、人間が書き直した場合でも、単語レベルをはるかに超えるレベルで独特の構造的シグネチャを保持し、いかなる言い換えや表面的な修正でも消し去ることのできない特徴的な『形状』を形成することを示しています。

人間とAIが書いた投稿における構造パターンの比較。人間の執筆は希少な構造の組み合わせを使用する傾向があり、5つのAIモデルはより従来型の組み合わせを好む。出典

明らかに、この問題（問題とみなすなら）を回避するには、執筆の流れを自分で計画し、AIを全く使用しないか、計画した個別の要素にのみ使用する方法があります。

しかし、Upworkの熱狂的な広告が示すように、これは求められているものではありません；そのような投稿のトーンから、記事のコンテンツはAIによって構造化されるだけでなく、AIによって構想されたことが好ましいと推測できます。つまり、LLMが企業や組織の全体的な目標に合わせた適切なトピックを提案するということです。

その後、AIがコンテンツのさまざまな進行中の草稿を生成し、最後の人間的な仕上げ（理想的には、このプロセスは最終的にPythonワークフローへと進化する）だけが煩わしい肉体的要素として介入することは完全に予想されます。

際立った特徴

新しい論文の著者は、ChatGPTのリリースと普及（2020〜2022年）直前の数千件の企業ブログ投稿を収集し、そこからプロンプトを推測することでこれらの洞察を得ました。

つまり、彼はGemini 3 Flashを使用して実際の人間が執筆した論文を読み、主要なLLMのいくつか、すなわちGPT5.4、Kimi 2.5、DeepSeek V3.2、Claude 4.6、およびGemini 3で類似の作品を生成するよう設計されたプロンプトを逆設計しました。

これらのプロンプトは、実際の人間の投稿それぞれに対して5つのAIバージョンを作成するために使用され、そこから特徴が抽出され、最終的に5つのモデル全体にわたるLLM固有のコンテンツ『形状』を記述します；Madlerは『AI投稿は整然とした自己宣言的な形状を共有している』と指摘しています。

本研究は、2026年8月に開催されたCOLMの StoryScope project を再実施したもので、メリーランド大学とGoogle DeepMindの共同研究です。ほぼ同じ手法をフィクションに適用し、AI生成ストーリーは人間の執筆に比べて、より狭く予測可能な物語構造の範囲に収束することが分かりました。

StoryScope研究から得られた散布図は、人間とAI生成フィクションの物語パターンを比較したものです。人間が書いた物語は明確な領域を占め、一方、5つの主要AIモデルからの物語はより密集してクラスタリングし、基礎となる物語選択の類似性が高いことを示しています。 Source

Madlerは、フィクション執筆というより風変わりな分野に比べ、企業ブログの自動化に対する財務的インセンティブが大きく、すでに高度に自動化されている（2026年5月までにオンラインコンテンツの50％が自動化された）ことから、StoryScopeを企業ブログに再適用することを決めました。その根拠はa Graphite study によるものです。

おそらく最も興味深い分析は、2022年以前に人間が書いた投稿から抽出された特徴を、AI生成素材から分離して検討したことです。

AIモデルが最も一般的に生成する価値は、私たちが『整然とした自己宣言的ブログ投稿』と呼ぶものに集約されます：タイトルですでに成果を約束し、序章の前にテーマを述べ構成を示し、編集的解説者の口調で語り、最後にテーマを要約または再提示する段階で締めくくります。

典型的なAI投稿では、成果はタイトルで約束されます：“オンボーディング時間を半分に削減する方法”。テーマは序章の前に述べられ、流れが示されます：“本稿では、オンボーディングが停滞する理由、効果的な3つの解決策、そして差異を測定する方法について解説します”。

そして結びではテーマが再提示されます：“要するに、構造化されたオンボーディングは時間を節約します”。人間志向の価値は、これらの指標がない投稿を描写します：セクションの流れが宣言されず、ステークスのエスカレーションがなく、テーマを再提示する結びのセクションもありません。

誤った前提

ちなみに、記述されたテンプレートに見られる多くのトロープやクリシェは、LLM以前のマーケティングシーンにおけるSEO-obsessed stricturesから派生しています。AIはこれらの習慣をどこで学んだのでしょうか？

テンプレート化されたマーケティングコピーはalways hatedであり、AIが登場するはるか以前から、規模で生産されてきました。long before machines could do it well。さらにSEO慣行に合わせる必要があったため、keyword placementやcrafted design of linksといった恐ろしい慣例が確立されました。

この後者の場合、AIは誤った教訓を学んだ可能性があります。なぜなら、テキストのみのコーパスで訓練された際に、元の資料に含まれていたSEO向けの戦略的図表やビジュアル解説、特にハイパーリンクといった要素が多数除去されてしまったからです。

記事の一部は、クライアントが押し出したいハイパーリンクやYouTube埋め込みを枠組みとして作成されていたことがあります。しかし、データがLLMに学習されるまでに、埋め込みやリンクは除去され、ハイライトするためのテキストは元の文脈を失ってしまいました。

したがって、こうした素材を基に訓練手法を設計する上での大きな誤りは、ウェブコンテンツを19世紀の文学（完全にテキストだけで自立）とみなしたことにあります。実際にはマルチメディアであり、動画やハイパーリンク、イラストといった非テキスト要素の影響を大きく受けています。

もう一つの大きな誤りは、that people already hatedという素材で訓練したことです。その素材は、probably aren’t valid any longerという規則によって、好まれない形にねじ曲げられていました。

注意, 人間へ

それでも、Upworkのトレンドが示すように、同様のコンテンツを大量にLLMで生成し、最も非個性的なプロセスで『人間化』し、最高速度・最低コストで提供する需要は依然として大きいです。

すべてはattentionという効果を生むためです。すなわち、少なくとも内分泌系を持つあなたのような人が、数時間座って何を伝えたいかを考えている、というイメージです。

人間の注意を受け取っているという感覚は、even when it is not helpful、私たちにとって意味があります。したがって、これは確実に産業化すべき価値があります。

Madlerの論文は、今後、more AIで対処できると考えられる高次元の特徴を特定しているため、状況をさらに悪化させる可能性があると感じざるを得ません。モデルが進化すれば、デフォルトの署名はより人間らしい形を取るようになるでしょう。

2026年9月17日（木）に初掲載