AIスロップとは、AIが訓練データの中でもっとも一般的な表現に偏って生成する、具体性のない、紋切り型の英語のことです。厄介なのは、文法としては間違っていないため、英語に自信のない担当者ほど気づきにくいことです。私は日本に20年以上住み、15年以上、日本語の原文をもとに英語のコンテンツと翻訳を手がけてきましたが、ここ数年、マーケティング担当者、プロダクトデザイナー、営業担当者からこの言葉についてよく聞かれるようになりました。LinkedInやGoogleがこの問題に本腰を入れ始めた今、何が起きているのかを具体的に見ていきます。
ポイント
- AIスロップとは、AIが統計的に「平均的」な表現を選び続けることで生まれる、具体性のない英語を指す
- 原因の一端は訓練データの質にあり、訓練を受けていない書き手の凡庸な文章が土台になっている
- 相手は「AIで書かれている」と指摘せず、ただ静かに離れていくため、影響に気づきにくい
- LinkedInは2026年7月、AIスロップを検知して表示範囲を抑える仕組みを導入した
- Googleは生成方法ではなく内容の質で評価するが、量産型のAIスロップは方針違反にあたる
Contents
AIスロップとは何ですか？
AIスロップとは、大規模言語モデルが統計的にもっとも一般的な表現を選び続けることで生まれる、具体性のない紋切り型の英語のことです。指示が曖昧なとき、AIはその状況でもっとも頻出する言い回しを予測して当てはめます。結果として、文法は正しくても、誰が読んでも同じに聞こえる、個性のない文章になります。
たとえば「ビジネスレターを書いて」とだけ指示すると、AIはその依頼にもっとも頻繁に結びついてきた言い回しを選びます。それが間違っているとは限りません。ただ、退屈で、読み手の記憶に残らない文章になりやすいのです。英語ネイティブの読み手ほど、「本人が書いたのではなく、AIに任せたのだろう」と感じ取ります。
なぜAIは自然な英語ではなく「AIスロップ」を生成するのですか？
訓練データの質に原因があります。AIは膨大な量の文章を学習していますが、その多くは、訓練を受けていない書き手やコンテンツを量産する業者が書いた、平均以下の英語です。優れた書き手の文章は全体からすればわずかな割合にすぎず、AIが「もっとも起こりやすい表現」を予測しようとするほど、結果は凡庸な文章に近づきます。
AIの学習データには、母語が英語かどうかにかかわらず、訓練を受けていない書き手が大量に供給してきたコンテンツ量産業界の文章も含まれています。英語を母語とする書き手であっても、訓練された文章力がなければ、同じように紋切り型の表現に頼りがちです。英語ネイティブであることと、文章がうまいことは、別の能力です。
具体的に、どんな英語がAIスロップに見えるのですか？
単語のレベルと、文の構造のレベルの両方で、同じパターンが繰り返し現れます。
| 特徴 | 例 | 問題点 |
|---|---|---|
| 誇張された単語 | enhance、streamline、robust | AI以前はほとんど使われなかった単語が、AIの登場後に急増した |
| 企業ジャーゴン | circle back、touch base、at the end of the day | 具体的な内容がないまま、それらしく聞こえる言い回しで埋めている |
| 否定してから言い直す構文 | It’s not just X, it’s Y | バランスが取れているように見せかける、AI特有の定型パターン |
| 過剰なダッシュ | 文中でのem dashの多用 | 以前は一部の書き手だけが使っていた記号が、不自然なほど増えている |
LinkedInは2026年、この中でも「It’s not X, it’s Y」という構文そのものを、AI生成コンテンツを見分ける具体的な手がかりの一つとして名指ししました。プラットフォーム側がこの構文を名指しするほど、パターンとして定着しているということです。
AIは、アメリカ英語とイギリス英語の表記を同じ文書内で混在させることもあります。企業としては、展開先の市場に応じてアメリカ英語とイギリス英語のどちらを基準にするかをあらかじめ決めておく必要があります。
私が実務で禁止語として登録している単語と、その自然な代替表現を挙げます。
| AIスロップになりやすい単語 | 自然な代替表現 |
|---|---|
| enhance | improve、strengthen、make better |
| significant（形容詞） | substantial、substantive |
| delve | look at、examine、investigate |
| showcase | show、feature |
| foster | develop |
| leverage | use、take advantage of |
| robust | strong |
| seamlessly | effectively、smoothly |
| game-changing | new、consequential、innovative |
| tapestry | situation |
| real（形容詞） | actual、exists |
| map（動詞） | connects with、is related to |
| in today’s ___ world | These days、Lately、Right now |
| Furthermore / Moreover | Also、And、Additionally |
| It’s important to note that | Notably |
※これらは文脈やトーン、英語のスタイルなど、他の要素にも左右されます。言語は単語を置き換えるだけのものではありません。
日本語のメールを英語に訳すとき、AIスロップはどう現れますか？
直訳的な冒頭のあいさつという形で、もっともよく現れます。日本語の「お世話になっております」や「お疲れ様です」をAIがそのまま英語に置き換えようとすると、英語では使われない、不自然な文章になります。
私は実際に、日本人の同僚が英語のあまり得意でない相手とのやり取りにAIを使っているのを見たことがあります。AIが生成した文面は、”Hi [name], I’m just reaching out to touch base and to check in and make sure that my communications have resonated with you. When you get a chance, hit me up for a quick call so we can run through this.” というものでした。企業ジャーゴンが重なり、なおかつカジュアルすぎるという、AIスロップに特有の矛盾した印象を与える文章です。
英語のビジネスメールでは、何度もやり取りしている相手に毎回名乗り直すことはありません。敬称からファーストネームへの移行も、相手や文化によって速さが違います。こうした人間関係の積み重ねを、AIは指示されない限り理解しません。日本語のUIやメールを英語に移す作業では、経験のある英語ネイティブの判断が欠かせません。
日本語から英語への翻訳そのものを外部に任せたい場合は、翻訳・ローカライゼーションサービスで対応しています。
なぜ相手は「これはAIで書かれた」と指摘してくれないのですか？
ほとんどの場合、指摘されることはないからです。相手は違和感を覚えても、それを言葉にせず、ただ返信しない、資料を請求しない、会う約束をしないという形で反応します。
私はこれまで、AIスロップだと言われたことを人から直接聞いた経験がありません。これは問題そのものです。ビジネスの効果とは、資料請求、追加の質問、電話や商談の約束といった、相手が次の一歩を踏み出すかどうかです。AIスロップが相手に距離を感じさせれば、その一歩は起きません。実際に、あるクライアントは、広報資料の内容が明らかにAI生成的で、報道機関に取り上げられる実績も、伝えるべき具体的な情報もなかったため、契約を打ち切りました。
一方で、AIで十分だと分かっていながら、それでも人の手による英語を選ぶクライアントも増えています。理由を尋ねると、多くの競合がAI任せになっている今だからこそ、質の差が伝わりやすいと答えます。ベンダーを選ぶときは、ネイティブ英語の実力を見分ける具体的な基準を確認してください。
LinkedInの投稿でAIスロップが増えているのはなぜですか？
日本語で投稿を書いてから、AIに「これを英語にして」と頼む人が増えているからです。AIは既定のLinkedInスタイル、つまり絵文字や誇張表現、多用されたハッシュタグを交えた「予測されるLinkedIn口調」で英語を生成します。
私は、英語にあまり自信のない日本人が、日本語で投稿を書き、そのままAIに英訳を頼んでいる例を数多く見てきました。生成された英語は文法的には正しくても、大げさで、紋切り型の言い回しにあふれています。しかも、日本語らしい控えめで外交的な言い回しの機微が、翻訳の過程で失われていることもあります。
数字はこの実感を裏づけています。LinkedInは2026年7月30日、AIスロップと思われる投稿を報告できる「Seems like AI slop」ボタンを導入し、自動化されたスロップ投稿を1日に数十万件検知し、ここ数か月だけで数十億件の自動化行為を防いだと発表しました。AI検知企業Pangramの調査では、LinkedInの長文投稿の40%、短文投稿の30%が完全にAI生成と判定されています。
LinkedInの英語プロフィールやコンテンツを見直したい場合は、英語コピーライティングのサービスで、日本語の意図を保ったまま自然な英語に整えています。
ちなみに、LinkedInをやっている方は、ぜひコネクト申請を送ってください。ご自身のLinkedInページや投稿のチェックも、遠慮なくご連絡ください。
なぜ日本ではAIに対する警戒心が薄いのですか？
新幹線や携帯電話に代表される日本の技術が長年高い信頼性を保ってきたことで、技術全般への信頼が社会に根づいているからです。その信頼は、AIや翻訳ソフトにもそのまま向けられがちです。
日本では、ChatGPTを「チャッピー」という愛称で呼び、まるで友人のように相談する人が珍しくありません。この呼び方は2025年の新語・流行語大賞の候補にも挙がるほど定着しました。総務省の令和7年版情報通信白書によれば、日本企業のうち何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は55.2%で、他の調査対象国と比べると低いものの、着実に増えています。
この傾向はLLM以前からありました。私は、Excite翻訳の時代から、日本の利用者がGoogle翻訳、その後DeepLを疑うことなく使う場面を数多く見てきました。Google翻訳やDeepLは優れたツールですが、文脈や文化、固有名詞、トーン、専門用語の扱いには一貫して弱さがありました。技術への信頼は美徳ですが、AIや翻訳ソフトに関しては、もう少し疑い、確認する姿勢があってよいと私は考えています。
AIスロップは「下手な人間の文章」とは違うのですか？
原因は別の問題です。AIスロップはAIが平均的な表現を予測して生成したものですが、下手な人間の文章は、訓練を受けていない書き手が同じように紋切り型の表現や一般論に頼った結果です。原因は違っても、読み手に与える印象はよく似ています。
私はこれまで、契約したライターに対して、AIを使っていることを指摘したことがあります。文体が急に変わったり、その人の専門知識と一致しない書き方をしていたりすれば、見分けはつきます。ただし、AI登場以前から、同じように紋切り型の表現や一般論を並べただけの「人間によるスロップ」を書くライターもいました。原因を混同すると対策を誤ります。AIの使用そのものを禁じても、書き手に具体性への意識がなければ、同じ問題は形を変えて残ります。
マーケティングでは、あえて文法を崩すことも必要ですか？
あります。ただし、それはルールを理解した上で意図的に行う場合に限られます。
これは、ミュージシャンがわざと音を外して演奏するのに似ています。技術のある人が意図してやるからこそ、狙った効果になります。知らずに間違えるのとは違います。なお、AIスロップは文章だけの問題ではありません。LinkedInの投稿に添えられた、AIで生成したとわかる画像も同じ印象を与えます。LinkedIn自体が投稿にAI生成のマークを表示する場合があり、それを見た読み手は、文章も画像と同じくAI任せだろうと判断します。
AIスロップは、実際に検索結果でも不利になりますか？
量産型のAIスロップは不利になります。Googleは、生成方法そのものではなく内容の質で評価すると公式に説明していますが、ランキング操作を主な目的として価値を追加しない大量生産コンテンツは、スパムポリシー違反として扱われます。
実際の数字は、この方針の結果を裏づけています。2026年8月に公開されたNP Digitalの調査によれば、完全にAI生成されたコンテンツは新規公開コンテンツ全体の52.1%を占めるものの、獲得しているオーガニックトラフィックはわずか4.9%にとどまります。AIが生成し人間が手直ししたコンテンツは27.4%の量で8.1%のトラフィックを獲得しており、人間が書いたコンテンツはわずか14.5%の量でありながら、トラフィックの87%を占めています。公開量とトラフィックの差が、これほど開いているのです。
自社の英語ウェブサイトが十分な問い合わせにつながっていない場合、原因は英語の質にある可能性があります。実際、多くの日本企業の英語サイトが、質の低さゆえにビジネスにつながっていません。AIによる概要のような場面でAI検索結果に自社が表示されるかどうかも、同じコンテンツの質に左右されます。
私は日本で20年以上、英語ネイティブとして日本企業の英語コンテンツを見てきました。今のコンテンツがAIスロップになっていないか判断に迷う場合は、実際の文面を見せてください。経歴の詳細は会社概要でご覧いただけます。
AIスロップについて、よく聞かれる質問
AIスロップと、AI検知ツールで引っかかるかどうかは同じ意味ですか？
違います。検知ツールはAIが生成した確率を判定するだけで、内容の質までは判定しません。人間が書いても紋切り型で具体性のない文章はありますし、逆にAIの下書きを人間が丁寧に手直しすれば、質の高い文章になります。
自社のブログやLinkedIn投稿がAIスロップになっていないか、どう確認できますか？
一文ごとに、数字、固有名詞、具体例のいずれかが含まれているかを確認してください。どれも含まない文が何行も続くなら、その部分はAIスロップの可能性が高いです。
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| 具体性 | 数字、固有名詞、具体例が含まれているか |
| 語彙 | 誇張された単語や企業ジャーゴンに偏っていないか |
| 構文 | 「It’s not X, it’s Y」のような定型パターンを多用していないか |
| 表記の一貫性 | アメリカ英語とイギリス英語などの表記が混在していないか |
| 確認者 | 最終判断をする人が決まっているか |
社内でAIを使うこと自体はやめるべきですか？
いいえ。AIは下書きや、過去の言い回しの検索には役立ちます。問題は、対象読者や自社の言葉づかいを踏まえて最終判断する人がいないまま、そのまま公開してしまうことです。
