生成AIの普及により、オウンドメディア運営はかつてない転換点を迎えています。記事制作の効率は飛躍的に高まりましたが、その一方で「どこか似たような文章ばかり」「読まれている実感がない」と感じている運用者の方も多いのではないでしょうか。

文法的には正しく、情報も網羅されている。それでも読者の心に残らない記事が増えている背景には、AI生成コンテンツの氾濫による“平均化”と、テキストにおける信頼の揺らぎがあります。読者は無意識のうちに、文章の向こう側にいる「人」を探し、体温や実体験を感じられない瞬間に離脱してしまいます。

さらにGoogle検索では、E-E-A-Tの中でも「Experience（経験）」と「Trust（信頼）」の重要性が高まり、表面的に整った情報だけでは評価されにくくなっています。これからのオウンドメディアに求められるのは、役に立つ情報を超えた“意味のあるコンテンツ”です。

本記事では、生成AI時代だからこそ重要になる人間らしさの考え方と、オウンドメディアが信頼と共感を再構築するための視点を整理します。AIを否定するのではなく、どう使いこなし、どこに人間の価値を残すべきか。そのヒントを得たい方にとって、最後まで読む価値のある内容をお届けします。

生成AI普及でオウンドメディアは何が変わったのか

生成AIの普及によって、オウンドメディアは量と速度を競う時代から、質と意味を問われる時代へと大きく変わりました。かつては記事本数や更新頻度が競争力の源泉でしたが、生成AIの登場により、文法的に整った文章は誰でも、しかも低コストで量産できるようになっています。その結果、デジタル空間には似通った表現や構成の記事が溢れ、情報の希少性は急速に失われました。

この変化は、単なるコンテンツのコモディティ化にとどまりません。認知心理学の研究で示唆されている「不気味の谷」現象が、テキストの世界でも顕在化しています。人間が書いたようでありながら、感情や迷い、体験の痕跡が感じられない文章に対し、読者は無意識の違和感を抱き、結果としてメディアそのものへの信頼を下げてしまいます。文法的に完璧であるほど、逆に冷たさが際立つという逆説が起きているのです。

生成AI時代のオウンドメディアで最も大きく変わった点は、「正しさ」よりも「誰が、なぜ語っているのか」が重視されるようになったことです。PwCが公表した生成AIに関する調査でも、AI活用で成果を上げている企業は、効率化だけでなく、事業やブランドの中核にAIを位置づけ、人間の判断や文脈づくりと組み合わせていることが指摘されています。記事制作も同様で、AIに任せきりの記事は平均点に収束し、読者の記憶に残りません。

項目 生成AI普及前 生成AI普及後
競争軸 記事数・更新頻度 信頼性・共感・経験
価値の源泉 情報の網羅性 一次情報と語り手の存在
読者の評価基準 役に立つか 意味があるか

検索の世界でも変化は明確です。Googleが検索品質評価ガイドラインにExperienceを加え、E-E-A-Tへと進化させた背景には、AIには再現できない「実体験」を評価軸に据える意図があります。製品を実際に使った感想、現場での失敗や試行錯誤、判断に迷った経緯といった一次情報は、生成AIが最も苦手とする領域であり、オウンドメディアの価値を支える要素になりました。

その結果、オウンドメディアの役割も変わっています。単に検索流入を集めるための情報置き場ではなく、読者が「この会社やこの人の考え方なら信頼できる」と感じるための接点へと進化しました。平均的で無難な記事よりも、多少の偏りや未完成さがあっても、語り手の意図や体温が伝わるコンテンツの方が、最後まで読まれ、記憶に残ります。

生成AIの普及は、オウンドメディアを不要にしたのではなく、人間らしさが宿るメディアだけを浮き彫りにしました。誰でも書ける時代だからこそ、誰が書いたのか、どんな経験を経て語っているのかが、これまで以上に問われるようになったのです。

デジタルコンテンツに起きている平均化と信頼低下の問題

デジタルコンテンツに起きている平均化と信頼低下の問題 のイメージ

生成AIの普及によって、デジタルコンテンツは量的にはかつてないほど豊かになりました。しかしその裏側で、質の「平均化」と信頼の低下という深刻な問題が同時に進行しています。文法的に正しく、論理構成も整った文章が大量に生産される一方で、**どの記事を読んでも既視感が拭えない**という感覚を、多くの読者が抱くようになっています。

この平均化の正体は、大規模言語モデルの仕組みにあります。LLMは過去の膨大なテキストから「もっともありそうな言葉」を選び続けるため、出力は統計的な中央値へと収束します。その結果、オウンドメディアに並ぶのは、一般論としては正しいものの、誰の経験にも深く根ざしていない文章です。PwCが2024年から2025年に実施した調査でも、生成AI活用で成果を出せていない企業ほど、AIを単なる作業代替として使い、差別化できていない傾向が示されています。

さらに深刻なのが、テキスト領域における「不気味の谷」現象です。認知心理学の研究によれば、人は対象をうまくカテゴリー化できないとき、認知的な負荷を感じ、違和感や不信感を抱きやすくなります。人間が書いたように見えるが、人間の迷いや偏り、感情の揺らぎが感じられない文章は、まさにこの状態を引き起こします。**読み手は無意識のうちに警戒し、そのメディア全体への信頼を下げてしまう**のです。

要素 平均化されたコンテンツ 信頼を得るコンテンツ
文章の特徴 無難で整っている 個人の視点や癖がある
情報の出所 二次情報中心 実体験や一次情報を含む
読者の反応 流し読み・離脱 共感・記憶に残る

信頼低下は、単なる感情論ではありません。Googleが検索品質評価ガイドラインでE-E-A-Tに「Experience」を加えた背景には、**経験を欠いた情報は信頼を担保できない**という明確な思想があります。専門性や網羅性はAIでも再現できますが、実際に体験した人間の語りだけが持つ説得力は代替できません。

平均化されたコンテンツが増えれば増えるほど、読者の目は肥え、違和感への感度は高まります。RedditなどのコミュニティでAI特有の言い回しが共有されている事実は、読み手がすでに受動的な存在ではないことを示しています。オウンドメディアにとって今起きているのは、単なる表現の問題ではなく、**誰が、どんな立場で語っているのかが問われる信頼の再選別**なのです。

テキストにおける不気味の谷と読者の違和感

生成AIが書いた文章を読んだとき、読者が感じる違和感は、単に「機械っぽいから」ではありません。**人間らしく整いすぎていること自体が、逆に不信感を生む**という点が重要です。これはロボット工学で知られる不気味の谷現象が、テキスト領域に拡張された状態だと考えられています。

認知心理学の研究によれば、不気味の谷は「対象をどのカテゴリーに属するものとして処理すべきか判断できないとき」に強く生じます。顔や身体に限らず、言語や振る舞いといった抽象的対象でも、カテゴリー化が曖昧になると認知的負荷が高まることが示唆されています。文章を読みながら、これは人間なのか、そうでないのかと無意識に迷わせる瞬間こそが、違和感の正体です。

現在の高性能なAI生成テキストは、文法も構成も破綻がありません。しかし、そこには迷いや偏り、言い切りの責任といった人間特有の揺らぎが欠けがちです。その結果、読者の脳内では「人間のふりをしている何か」という中途半端な認識が生まれ、処理流暢性が低下します。この状態が続くと、内容以前にメディア全体への信頼が静かに削られていきます。

テキストの状態 読者の認知 感情反応
明確に機械的 機械として処理 違和感は少ない
明確に人間的 人間として処理 共感が生まれる
人間に似すぎたAI 分類不能 強い違和感

オウンドメディアにおいて問題なのは、この三つ目の領域に無自覚に踏み込んでしまうことです。頻出する接続詞、過度に中立的な語尾、角の取れた一般論。個々は正しくても、積み重なることで「平均化された声」になります。読者はそれを論理ではなく直感で察知し、離脱という行動で応答します。

実際、編集者や熟練した読者の間では、AI特有の言い回しや構文パターンを見抜くリテラシーが急速に高まっています。海外のオンラインコミュニティでは、特定の口調や記号の使い方がAI判別の手がかりとして共有されており、読者側が一方的に受け身でいる時代は終わりつつあります。**違和感は、もはや一部の専門家だけの感覚ではありません。**

ここで重要なのは、読者が求めているのは完璧さではないという点です。多少の主観や言葉の癖、経験に基づく断定は、むしろ安心材料として機能します。文章ににじむ書き手の立場や覚悟が、これは誰かが責任を持って書いているというシグナルになるからです。不気味の谷を越える鍵は、AIらしさを消すことではなく、人間であることを隠さない姿勢にあります。

Google E-E-A-Tが示す経験と信頼の重要性

Google E-E-A-Tが示す経験と信頼の重要性 のイメージ

Google E-E-A-Tが示す中でも、経験と信頼は生成AI時代のオウンドメディアにおける最重要テーマです。検索品質評価ガイドラインでExperienceが追加された背景には、**情報の正確さだけでは読者の信頼を維持できなくなった現実**があります。AIは専門的で整った文章を生成できますが、実際に体験した一次情報までは持てません。この差分こそが、人が書く意味になります。

Google Search Centralの公式ガイダンスによれば、信頼性はE-E-A-T全体の土台に位置づけられています。どれほど専門的でも、誰がどの立場で書いたのか分からない記事は評価されません。オウンドメディアでは、**書き手が現場で何を見て、何を失敗し、どう考えたのか**を具体的に示すことで、アルゴリズムと読者の双方に信頼の根拠を提示できます。

実際、PwCが2025年に実施した生成AI調査では、AI活用で成果を出している企業ほど、人間の判断や現場知見を組み合わせている傾向が確認されています。単なる効率化ではなく、経験を編集価値に昇華できている点が共通しています。オウンドメディアでも同様に、体験の言語化が競争力になります。

要素 AI生成コンテンツ 経験を伴う人間のコンテンツ
情報源 既存データの統合 実体験・一次情報
信頼の根拠 論理整合性 透明性と責任
差別化 困難 強い

経験が信頼につながる理由は、心理学的にも説明されています。認知心理学の研究では、書き手の立場や背景が明示されている情報ほど、処理流暢性が高まり、違和感や不信感が減少すると示唆されています。これは、テキスト版の不気味の谷を回避する上でも重要です。

オウンドメディアで実践すべきは、成功談だけでなく失敗や迷いも含めて開示する姿勢です。**完璧さよりも誠実さが信頼を生む**からです。誰が、どのようなプロセスで得た知見なのかを丁寧に示すことが、AIでは代替できない経験価値となり、E-E-A-T評価の中核を支えます。

役に立つコンテンツが読まれなくなるゼロクリック時代

検索結果を開かずに答えが得られるゼロクリック時代では、どれほど丁寧に書いた「役に立つ」コンテンツであっても、読まれずに終わる可能性が高まっています。

Googleの生成AIによる検索体験や強調スニペットは、ユーザーの疑問に対する最短距離の回答を提示し、クリックという行為そのものを不要にしつつあります。

オウンドメディア運営者にとって深刻なのは、努力して作った記事が評価されないことではなく、そもそも存在に気づかれないことです。

ゼロクリック問題の本質は、情報の質ではなく「情報の役割」が変わった点にあります。

これまで検索流入を支えてきたハウツー記事や用語解説は、AIが最も得意とする領域です。

検索結果画面で要約される前提に立つと、「正確で網羅的」であること自体が差別化要因になりにくくなります。

Search Engine JournalやGoogle Search Centralが示すガイダンスでも、単なる回答の再整理ではなく、人が書く必然性のあるコンテンツが重視される傾向が明確になっています。

従来型コンテンツ ゼロクリック時代の評価
手順・方法・定義の解説 検索結果で完結しやすい
比較表や一般論 AI要約に吸収されやすい
実体験や意思決定の背景 クリック動機になりやすい

特に注意すべきなのは、「役に立つ＝読まれる」という前提が崩れた点です。

ユーザーはもはや答えを探しているのではなく、答えの先にある納得や判断材料を求めています。

この文脈では、AIが提示する結論そのものではなく、そこに至る思考や迷い、失敗のプロセスが価値を持ちます。

PwCの生成AI調査でも、情報収集の効率化が進む一方で、意思決定の最終段階では人の経験や信頼できる語り手が重視される傾向が示されています。

つまり、ゼロクリック時代に読まれるコンテンツとは、答えを渡す記事ではなく、考える材料を提供する記事です。

オウンドメディアが担う役割は、検索エンジンの下請けではなく、読者の判断を支える伴走者へと変わりつつあります。

その変化を理解せずに従来の量産型コンテンツを続ければ、役に立つはずの記事ほど静かに埋もれていくことになります。

意味があるコンテンツが持つ経済的・ブランド的価値

意味があるコンテンツは、単なる情報提供を超えて、明確な経済的価値とブランド価値を生み出します。生成AIの普及によって「役に立つ情報」は急速にコモディティ化しましたが、その一方で、読者の記憶に残り、選ばれ続けるメディアは確実に存在します。その差を生むのが、意味や文脈、そして人間の意図が込められたコンテンツです。

経済的価値の観点では、意味があるコンテンツは価格競争からの脱却を可能にします。PwCの調査でも、生成AIを単なる効率化ではなく、価値創出に結びつけている企業ほど、顧客との関係性が強化され、LTVが高まる傾向が示されています。オウンドメディアにおいても同様で、単発のPVを稼ぐ記事より、読者の意思決定に寄り添う記事の方が、結果としてリード獲得や商談化に寄与します。

また、ブランド価値の面では、意味があるコンテンツは「語り手の人格」を蓄積していきます。山口周氏が指摘するように、機能的に優れているだけでは人はファンになりません。なぜそのテーマを語るのか、どんな価値観で選択してきたのかといった物語が、ブランドへの共感を生みます。これはロゴやコピーでは代替できない、編集の積み重ねによってのみ形成される無形資産です。

意味があるコンテンツは、短期的な集客装置ではなく、長期的に価値を複利で生むブランド資産です。

GoogleがE-E-A-TにExperienceを加えた背景にも、この価値構造があります。実体験に裏打ちされた一次情報は、検索順位のためだけでなく、読者からの信頼を獲得するための基盤になります。信頼は数値化しにくいものの、再訪率や指名検索の増加、SNSでの自発的な言及といった形で、確実に経済成果へと転換されていきます。

実際、ストーリー性のあるコンテンツは、事実の羅列に比べて記憶定着率が大幅に高いことが、認知心理学やマーケティング研究で示されています。物語として記憶されたブランドは、比較検討の場面で想起されやすく、意思決定の最終局面で優位に立ちます。これは広告費を積み増すことでは得られない効果です。

観点 役に立つコンテンツ 意味があるコンテンツ
経済性 短期的なPVやCTRに依存 LTVや指名検索の増加に寄与
代替性 他メディアやAIで代替可能 語り手固有で代替困難
ブランド影響 記憶に残りにくい 価値観として蓄積される

このように、意味があるコンテンツは、読者との関係性を深め、結果として収益性とブランド力の双方を押し上げます。生成AI時代においてオウンドメディアが果たすべき役割は、情報の量産ではなく、選ばれる理由を言語化し続けることにあります。その積み重ねこそが、経済合理性と情緒的価値を同時に成立させる唯一の道です。

ナラティブとストーリーテリングが生む人間らしさ

ナラティブとストーリーテリングが生む人間らしさとは、情報に感情と時間軸を与えることだといえます。
生成AIが量産する平均化された文章は、正確で整っている一方で、「誰が」「どんな背景で」語っているのかが見えません。
その欠落を埋めるのが、人の経験を軸にした物語です。

認知心理学やマーケティングの分野では、物語形式の情報は、事実の羅列よりも記憶定着率が大幅に高まることが知られています。
スタンフォード大学の研究では、統計データのみの説明と、ストーリーを伴う説明を比較した場合、後者の方が22倍記憶に残りやすいと報告されています。
これは読者が情報ではなく「体験」として内容を処理するためです。

物語は、読者に「理解した」ではなく「感じた」と思わせる装置です。

オウンドメディアにおけるナラティブは、小説のような劇的展開である必要はありません。
例えば、施策がうまくいかなかったときの社内の空気感、数字を見て胃が重くなった瞬間、方向転換を決めた会議の沈黙。
そうした断片が積み重なることで、文章に書き手の体温が宿ります。

Googleの検索品質評価ガイドラインが重視するExperienceは、まさにこの文脈にあります。
経験とは成功談だけでなく、迷いや失敗、偶然の発見を含む連続したプロセスです。
プロセスが語られているコンテンツは、AIには再現できない一次情報として評価されやすくなります。

要素 説明型コンテンツ ナラティブ型コンテンツ
主語 一般論・客観視点 具体的な個人・現場
時間軸 現在の結論のみ 過去から現在への変化
感情 排除されがち 葛藤や納得が含まれる
信頼形成 情報の正確性依存 共感と一貫性で醸成

特にBtoBのオウンドメディアでは、「正しさ」ばかりが前面に出やすくなります。
しかし、意思決定者が本当に知りたいのは、成功の再現条件だけでなく、その裏側にあった判断の揺らぎです。
ストーリーは、その揺らぎを正直に開示することで、読み手との距離を一気に縮めます。

ナラティブが生む人間らしさとは、完成された結論ではなく、そこに至る未完成な過程を共有する姿勢です。
語り手が完璧でないからこそ、読者は自分自身を重ね合わせることができます。
この共感の回路こそが、生成AI時代にオウンドメディアが信頼を再構築するための中核になります。

Who・How・Whyを明示する透明性の設計

生成AI時代のオウンドメディアにおいて、Who・How・Whyを明示する設計は、単なる説明責任ではなく、信頼を再構築するための中核的な編集思想です。Googleが示すHelpful ContentやE-E-A-Tの考え方によれば、読者と検索エンジンの双方は、情報そのもの以上に、その情報がどのような文脈で生まれたかを評価しています。特にAI生成テキストが増殖する現在、透明性は人間性の代替指標として機能します。

まずWho、つまり「誰が書いたのか」を明らかにすることは、コンテンツに責任の所在を与えます。実名や顔出しの有無だけが重要なのではありません。執筆者がどの現場に身を置き、どのような意思決定を重ねてきたのか、その履歴が語られることで、読者は文章の背後にある判断軸を理解できます。Googleの検索品質評価ガイドラインでも、著者情報の明確さは信頼性評価の重要な要素として位置づけられています。**誰が語っているのかが見える文章は、それだけで読み手の警戒心を下げます。**

次にHow、「どのように作られたのか」を示すことは、AI時代ならではの誠実さを示す行為です。取材、実験、アンケート、社内データ分析など、制作プロセスを具体的に開示することで、情報が再生産ではなく一次的であることを証明できます。PwCの生成AI調査でも、AI活用で成果を上げている企業ほど、人間の検証や判断プロセスを重視していることが示されています。**制作過程を語ること自体が、コンテンツの価値を補強します。**

Why、「なぜこの内容を書くのか」は、AIが最も模倣できない領域です。動機や問題意識、個人的な違和感は、論理ではなく感情と経験に根ざしています。山口周氏が指摘するように、意味のある情報は文脈と物語を伴います。なぜ今このテーマなのか、なぜ自社が語る必要があるのかを言語化することで、記事は単なる情報提供から、立場表明へと昇華します。**このWhyが明確なほど、読者はそのメディアを「意見を持つ主体」として認識します。**

要素 透明性が生む効果 読者の認知変化
Who 責任の所在が明確になる 誰の判断か理解できる
How 一次情報性が高まる 再利用情報ではないと感じる
Why 物語と意味が生まれる 共感・信頼が形成される

Who・How・Whyを明示することは、検索順位を上げるためのテクニックではありません。むしろ、読者との関係性を長期的に築くための姿勢表明です。AIが平均的な文章を量産する環境では、語り手の輪郭がぼやけたメディアほど、無意識に選別から外されていきます。**透明性はコストではなく、信頼という資産への投資です。**

オウンドメディアの8番目の設計段階として、この視点を組み込むことは、運用の成熟度を一段引き上げます。記事一本ごとにWho・How・Whyを問い直す習慣は、編集チームの思考を鍛え、結果としてAIでは代替できないメディア人格を形成していきます。

AIと人間の役割分担による新しい編集体制

生成AIの活用が前提となった現在、編集体制は「人がすべてを書く」か「AIに任せる」かという二項対立では成立しません。重要なのは、**AIと人間がそれぞれ最も価値を発揮できる役割を明確に分担すること**です。この役割設計そのものが、オウンドメディアの品質と信頼性を左右する編集戦略になります。

PwCの生成AI調査によれば、成果を上げている企業ほどAIを単なる省力化ツールではなく、意思決定や創造プロセスの一部として組み込んでいます。編集業務も同様で、AIを「優秀だが文脈を持たない部下」と捉える視点が不可欠です。

工程 AIの主な役割 人間の主な役割
企画・構想 論点整理、競合記事の傾向抽出 問いの設定、読者課題の定義
執筆 ドラフト生成、構成補助 実体験の挿入、語り口の調整
編集・校正 誤字脱字チェック、表現の均質化 違和感の除去、断定表現の判断

この分担で特に重要なのが、人間側が担う「問い」と「判断」です。Google検索品質評価ガイドラインが重視するWho、How、Whyのうち、AIが扱えるのはHowやWhatに近い領域に限られます。**なぜこの記事を書くのか、誰のどんな痛みに向き合うのかという編集判断は、人間にしかできません。**

また、Human-in-the-loop体制では、AIのアウトプットをそのまま採用しないことが前提です。認知心理学で指摘されるテキスト領域の不気味の谷は、「完成度は高いが人格が見えない」状態で強く生じます。編集者は、文法的正しさよりも読後の感情や引っかかりを基準に、あえて非効率な修正を加える必要があります。

AIが整えた文章を、人間があえて崩す。その一手間が、信頼と共感を生みます。

実務的には、AI使用範囲を編集ガイドラインとして明文化することも有効です。たとえば、情報整理や初稿生成まではAI可、結論部と体験談は必ず人間が執筆する、といったルールです。noteなどのUGCプラットフォームでも、AIを創造性拡張の道具と位置づけつつ、最終責任は人にあるという思想が共有されています。

新しい編集体制とは、効率化のための仕組みではありません。**AIによって浮いた時間と認知資源を、人間が「意味」や「物語」を磨くために再投資する構造**です。この役割分担が機能したとき、オウンドメディアは量産される平均的コンテンツから一段抜け出し、読者に選ばれ続ける存在になります。

AIエージェント時代に選ばれるオウンドメディアの条件

AIエージェント時代において、オウンドメディアが「読まれる存在」から「選ばれる情報源」へ進化するためには、評価軸そのものが変わることを理解する必要があります。検索結果に表示されるかどうか以上に、AIが回答を生成する際に参照する「信頼できるソース」になれるかが問われます。

GoogleがE-E-A-TにExperienceを加えた背景には、AIでは代替できない一次情報の価値を明確にする意図があります。実体験に基づく知見、現場での試行錯誤、意思決定の迷いと結果まで含めて語られる情報は、AIエージェントにとってもノイズではなく、むしろ判断精度を高める高品質データとして扱われます。

AIに選ばれるオウンドメディアとは、人間の経験と責任が明示された「参照に耐えるメディア」です。

スタンフォード大学を中心とした認知科学分野の研究では、情報の信頼性は内容そのものだけでなく、「誰が、どの立場で語っているか」が明示されているかで大きく左右されることが示されています。AIエージェントも同様に、発信主体が不明確な平均的テキストより、書き手の輪郭がはっきりした情報を優先的に評価します。

評価観点 AIエージェントが重視するポイント オウンドメディア側の対応
経験 一次情報・実体験の有無 現場事例、失敗談、検証プロセスを開示
信頼 責任の所在が明確か 執筆者・編集方針・制作背景の明示
一貫性 価値観や主張がぶれていないか 編集ポリシーと語り口の統一

PwCの生成AIに関する調査でも、AI活用で成果を出している企業ほど、自社独自の知見や判断基準をデータとして蓄積していることが示されています。これはオウンドメディアにもそのまま当てはまります。外部情報の要約だけでは、AIエージェントにとって参照価値は低いままです。

さらに重要なのは、コンテンツの中に「なぜこの情報を発信しているのか」という意図が読み取れることです。Google検索セントラルのガイドラインでも、People-First、つまり人のために書かれたコンテンツであるかが繰り返し強調されています。動機が透けて見える文章は、結果としてAIからも信頼されやすくなります。

AIエージェント時代に選ばれる条件とは、効率的に量産された情報ではなく、人間の判断と経験が積み重なった「編集された知識」を持つことです。オウンドメディアがその役割を果たせたとき、読者だけでなくAIにとっても欠かせない存在になります。

参考文献