AI生成記事を「自社の声」に近づける3ステップ

「AIに書かせた記事、内容は合っているのに、なんだかうちの言葉に聞こえない」——AIを使い始めた経営者やマーケ担当の方からよく聞く声です。事実関係は問題ない。誤字もない。それでも自社のサイトに載せると違和感が残る。

この違和感の正体は、文章の「声」です。声とは、語彙の選び方、視点の置き方、温度感の3つで決まります。同じ事実を伝えても、誰が書くかによって声は変わります。AIが標準で出す文章は、誰でもない人の声で書かれているため、自社のサイトに置くと浮きます。

本記事では、AI生成の文章を「自社の声」に近づけるための、現場で使える3ステップを紹介します。難しい設定はありません。今日からすぐ試せる手順だけに絞っています。

「自社の声」を作る3つの要素

手順に入る前に、目指す方向を整理しておきます。「自社らしい文章」と感じる読み手は、無意識のうちに次の3要素を拾っています。

• spellcheck語彙：その会社が普段使っている単語・言い回し。専門用語のレベル、敬語の濃さ、業界特有の表現など。
• visibility視点：誰の側に立って語っているか。お客様目線で書かれているか、技術者目線か、経営者目線か。
• whatshot温度：感情の出し方。クールに事実だけ書くのか、熱量を込めるのか、フランクに語りかけるのか。

この3つを毎回プロンプトで指示するのは現実的ではありません。記事を書くたびに数千文字の説明を貼り続けるのは続きません。代わりに、3つの仕込みを最初にしておくと、その後すべての記事に効きます。

ステップ1：自社情報を「文章として」登録する

最初にやることは、自社情報をAIに登録することです。ここで多くの方がやりがちな失敗は、箇条書きで登録してしまうことです。

たとえば「サービス名：ZAKURO BOOST、価格：月額12.8万円、対象：地方サロン」という箇条書きを登録しても、AIはその情報を「事実」として覚えますが、「言い回し」までは学べません。結果として、出力される文章は事実は正しいけれど、声はAIのままになります。

そこで、登録するときは 「実際にお客様に話している口調」 で書きます。

悪い例：「ZAKURO BOOST：SNS運用代行、月額12.8万円、対象は地方サロン」

良い例：「『ZAKURO BOOST』は、私たちが地方のサロンオーナーさん向けに提供しているSNS運用の代行サービスです。月額12.8万円の定額で、投稿の企画から制作・分析までまるごとお任せいただけます。スタッフが少なくて発信が後回しになりがちな店舗さんに使っていただいています。」

情報の中身は同じですが、AIはこの文を「お手本の語り口」として学習します。次に文章を生成するとき、AIは「うちっぽい言い回し」のサンプルを持った状態で書き始めるため、自然と語彙と温度が揃ってきます。AI学習データ管理で、まず3〜5件をこの形で書き直すだけでも、出力は目に見えて変わります。

ステップ2：過去の自社文章を「参考テキスト」に貼る

2つ目のステップは、文章を生成するときに、過去の自社記事や投稿を参考テキストとして渡すことです。コンテンツ生成には「詳細設定 → 参考テキスト」という欄があります。ここに、自社ブログから1〜2記事まるごと貼り付けます。

AI学習データだけでもトーンは寄ってきますが、参考テキストを足すと、文の長さ・段落の切り方・改行の癖まで真似てくれるようになります。学習データが「単語と視点」を教える役割なら、参考テキストは「文のリズム」を教える役割です。

貼る記事を選ぶときのコツは、「ちょうどよく書けた」と思っている過去記事を1本決めておくことです。自社で評価の高い記事を1本固定で参考に使えば、その記事の声に近い文章が安定して出てきます。

担当者が複数いるなら、それぞれの担当者ごとに「自分のお手本記事」を1本ずつ決めて共有する方法もあります。誰が生成しても、書き出しのトーンが揃いやすくなります。

ステップ3：「追加指示」でトーンの約束を縛る

最後のステップは、文章生成時の「追加指示」欄に、トーンの最低ルールを書いておくことです。1〜3行の短い注文で十分です。

よく使うルール例：

• check「絵文字は使わない／です・ます調で揃える」
• check「お客様のことは『お客様』と呼ぶ。『ユーザー様』『お客様方』は使わない」
• check「最後は感想・呼びかけで終わる。『ぜひお試しください』では締めない」
• check「価格・日付は、学習データにない情報は書かない」

追加指示が効くのは、AIが「困ったときの逃げ道」を選ばないようにできる点です。AIは指示がなければ、もっとも無難な表現を選びがちです。「無難に逃げない」線引きを明示すれば、自社の判断軸に沿った文章になりやすくなります。

最初は完璧を目指さず、3〜5項目だけ書いて始めるのがおすすめです。生成結果を見ながら、毎回違和感の出る部分を1項目ずつ追加していくと、自社専用のチェックリストが自然と育っていきます。

仕上げに人が必ず1文加える

3ステップを揃えても、AIが書いた文章は「90%まで自社らしくなる」状態に留まります。残りの10%は、人の手で1文だけ加えると効きます。

入れるのは、AIには絶対に書けない一文です。たとえば「先週、◯◯さんが来店された際に話してくれたのですが」「先月の繁忙期は本当に大変で」「これは私個人の体験ですが」——こうした、その瞬間の現場でしか出てこない一文を1か所だけ入れる。これだけで読み手の「他人事」感は消えます。

AIに任せられる仕事と、人にしか書けない仕事を分ける。これが「自社の声」を保ちながらAIを活用する、もっとも実用的な落とし所です。

まとめ

• check「自社の声」は語彙・視点・温度の3要素でできている。AIの標準出力には、この3つの軸が無い。
• checkステップ1：学習データは箇条書きではなく「お客様に話す口調の文章」で登録する。
• checkステップ2：「ちょうどよく書けた」自社記事を1本決めて、参考テキストに固定で貼る。
• checkステップ3：追加指示にトーンの最低ルールを3〜5行書いておく。違和感が出るたびに1項目ずつ追加する。
• check仕上げに人の手で1文だけ加える。これでAIには書けない現場の声が混ざる。

最初の準備さえ整えてしまえば、その後はテーマを入れるだけで自社らしい文章が出るようになります。「いつも書き直している」状態から抜け出すための、もっとも実践的な3ステップとして、ぜひ試してみてください。