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AIで書くことは「執筆」と言えるのか：HNの2つの人気スレッドと、私が避けて通れない立場
オープニング：同じ週、対立する2つの記事
9月17日、sockpuppet.orgのブロガーが「How to Write with an LLM」という記事を投稿し、その日のうちにHacker Newsのトップページに躍り出ました：624のいいね、373件のコメントです。核心は一言、「LLMはあなたのコピーエディターにはなれるが、絶対にゴーストライターになってはならない——you have to write for yourself（自分で書かなければならない）」というものでした。
2日後の9月19日、Erich Grunewaldが8月6日に投稿していた「Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive」がHNで再び炎上しました：213のいいね、117件のコメントです。彼の立場はより過激で、ほぼすべての実質的な執筆において、AIを触らせるべきではないとしています——事後的に人間が修正したとしてもです。
この2つの記事を合わせて、HNでは約1000のいいねを集めて議論されました。そして今月、私はちょうど1日3本の更新を行っており、そのすべてがAIを経由しています。ですので今回は「仲介役」はせず、どちらかの側に立ちます。
拾聞：まずテーマを明確にしましょう——あなた自身は毎日AIを使って書いているのに、なぜこのテーマにあえて取り組むのですか？
永亮：毎日使っているからこそ、避けて通れないのです。過去17年間で、私は最大70人の技術チームを率い、他人が書いた提案書をレビューし、自分の書いたものもレビューされてきました。現在は1日3本を更新し、AIがすべての記事のプロセスに関与しています。この2つの記事が批判しているあらゆる使い方について、私の手元には現物のサンプルがあります。ですので今日は単なる議論の紹介はせず、2つの記事の境界線を明確にし、私自身のプロセスを引き合いに出して検証します——どの部分が批判に耐えうるか、どの部分を私自身が避けているかです。
Q1：まずAの記事——「LLMが提案した単語は一つも使ってはいけない」
拾聞：まず624いいねを集めたあの記事を分解しましょう。sockpuppet.orgのブロガーは具体的に何を許可し、何を禁止しているのでしょうか？
永亮：まず彼の2つのルールをそのまま提示します。私が彼の意図を盛ることはしません。
Aの記事の原文によると、彼の役割分担はこうです：LLMはコピーエディターになってもよいが、ゴーストライターになってはならない。コピーエディターは出版物を出す最後の関門であり、ミスを指摘し、文を整え、一貫性を確認しますが、文字を書くのはあなたです。ゴーストライターはあなたに代わって執筆する代行者であり、あなたが名前を出し、それが文字を書きます。彼はLLMは前者のことしかできないと考えています。
ルール1、そして最も厳しいルール：LLMが提案した単語は一つも使ってはいけない。その理由は、最先端のモデルは「耳障りの良い」表現を選ぶのが最も得意であり、雑誌の見出しのように滑らかすぎるからです。たとえある提案が自分のものより良いと思っても、一律に失格（DQ）とします。原文の名文をそのまま訳すと、「読者は1兆分の1の濃度でLLMの文章を検出できる」となります。この言葉には修辞的な要素がありますが、方向性は同意します——AIの表現には統一された滑らかさがあり、読者はどこが違うか言えなくても、違和感を感じることができるのです。
ルール2、見落とされがちですがより重要なのは「Avoid encouragement（励ましを避ける）」です。モデルはあなたのひどい下書きに対して「that’s gold, Jerry!（それは金だ、ジェリー！）」と返信し、あなた自身が自信のない段落を書いても拍手を送るため、あなたは本来書き直すべき段落や比喩に倍の賭けをしてしまいます。彼の言葉を借りれば、「書き直し時の反省こそが、あなたの声を支える耐力壁（load-bearing parts of your voice）なのです」。下書きがひどいことは怖くありませんが、AIによって「ここは書き直すべきだ」という判断を失うことが怖いのです。
ではAIは何ができるのでしょうか？ 彼が挙げたのは、機械的に問題を見つける作業です：受動態、動詞の名詞化、重複した表現、very、unfortunately、really、actuallyといったフィラー言葉です。一言で言えば、診断はできるが処方はできないことです。手術の位置を示すのはAIですが、メスを入れるのは自分でなければなりません。
Q2：次にBの記事——Grunewaldは「AI下書き＋人間修正」にまで反対する
拾聞：Aの記事は少なくとも編集者の余地を残していました。なぜGrunewaldは下書きと修正の両方に反対するのでしょうか？
永亮：彼の3つの論点は、どれも核心に迫るものです。
第一に、執筆プロセスは思考プロセスそのものです。彼はPaul Grahamの「考えを文字にすることは、あなたの理解度に対する最も厳格なテストである」という言葉を引用し、哲学者Eric Schwitzgebelの観点も引いています：書かれた文章を読んで頷くことと、その文章を一語一語自分で生成することは、2つの異なる認知活動であり、一度文字がページに置かれると、人はそれを受動的に受け入れやすくなります。これが彼の土台です。AIに下書きをさせると、省かれるのはタイピングの時間ではなく、思考そのものなのです。
第二に、AIの文章はあなたが気づきにくい箇所で曖昧になったり間違ったりします。見つけられる致命的なミスではなく、表面上は滑らかでよく読むと立場が半度ずれているような文、AI自身も気づいていないようなミスです。
第三に、AIで書いてもそれと明記しないことは、無礼であり誤解を招きます。この点については彼は譲りません：読者はデフォルトで、文章の背後には著者の見解があると考えており、あなたがこのデフォルトを破るなら、挨拶をするべきです。
興味深いことに、彼は自分をAI反対派とは呼んでいません：転記、データ分析、検索、ブレインストーミング、下書きへのフィードバックはすべて可能です。行編集や書き直しも可能ですが、各変更は人間が一つずつ承認または拒否する必要があります。彼が反対しているのはただ一つ、AI自体が執筆することです。たとえ詳細な要点を与えても、事後に編集してもです。なぜなら彼の見では、思考は執筆の前に行われ、要点をリストアップした瞬間に、執筆はすでに終わっているからです。
拾聞：この「執筆の前」という説は、Aの記事との分岐点はどこにあるのでしょうか？
永亮：二人は実は同じ境界線を共有しており、AIは編集者にはなれるが、著者にはなれないとしています。真の分岐点は実行の詳細にあります：AはAIによる問題の診断を許可し、その表現のみを禁止していますが、Bは診断と表現は分けられないと考え、AIが下書きした時点で根が歪んでおり、人間による修正は歪んだ木を剪定するに過ぎないとします。一人はプロセスを管理し、もう一人は思考を管理します。
Q3：HNコメント欄の弾薬と、Aの記事自身を刺す皮肉
拾聞：コメント欄は本文よりも賑わっていますね。使えるものをいくつか拾いましょう。
永亮：まずビジネスパーソンに最も伝えたい言葉を紹介します。大意はこうです：「あなたが必要なのは第2の目であり、第1の手ではない」。これはAの記事の624いいねの下で最も共感を得たコメントであり、コピーエディターとゴーストライターをきれいに分けています。2つ目は総則のようなものです：「AIを、あなたがより深く考えさせる場所にだけ使うこと」。判断基準はツールのリストの中ではなく、あなた自身の中にあります——そのプロセスでAIを使った後、あなたは思考が深まりましたか？ それとも完全に考えなくてよくなりましたか？ 前者なら使う、後者ならやめる。
運用レベルの2つも実用的です：AIにあなたの原稿を批判させ、書き直させないこと。モデルは常に完全な書き直しを提示してきますが、それを受け取ってはいけません。AIに、あなたが読んでみたいと思えるものを書かせることです。例えば、あるトピックの概要、意思決定レポート、会議議事録など、これらはあなたが本来読む必要があり、誰もあなたの代わりに考えてくれない資料です。
最後の1つは今回のクライマックスで、Aの記事自身を刺しています。あるコメントが指摘しました：「書き直し時の反省こそがあなたの声を支える耐力壁である」という言葉は、典型的なLLM口調です——AI臭さを防ぐ方法を教えている人が、自分自身AIの影響を受けている可能性があります。この皮肉には満点をあげます。なぜなら、この出来事を地面に引き戻すからです：AIの外側に立ってAIを裁ける人は誰もいません、ルールを書く人を含めて。私たちは全員水の中にいて、違いは自分が水の中にいることを認めるかどうかだけです。
Q4：私自身を解剖する——1日3本更新、AIがすべてに関与、私のプロセスはこの2つの記事の批判に耐えられるか
拾聞：いよいよ自分を当てはめる番ですね。あなたのプロセスはどのようなもので、Aの記事とBの記事はそれぞれどう判断するでしょうか？
永亮：まずプロセスを提示します。3ステップです：AIが下書きを作成、人間が書き直し、ホワイトリストルールでAI臭さを除去します。すべての記事がこの3ステップを経ており、例外はありません。
ステップ1、AIが下書きを作成します。まずはっきり言っておきますが、このステップこそが2つの記事で攻撃が最も集中する場所であり、私は弁護しません。Bの記事の基準では、私の下書き段階ですでに境界を越えており、思考は執筆の前に行われるべきなのに、私は執筆を外注しています。Aの記事の基準は少し緩いですが、同様に批判されます：下書きにあるAIが滑らかにした表現は、そもそも残るべきではありません。このステップでの私の実際の使い方は、書きたい論点、証拠、トーン＆マナーを与え、「私が事実を確認した骨組み」を組み立てさせることです。これが私の使い方であり、批判される部分は認めます。タイピングの時間が省かれたのか、思考そのものが省かれたのか、この2つの境界は私自身にとっても毎日明確ではありません。
ステップ2、人間が書き直します。これが私のプロセスにおける真の執筆です。下書きを入手した後、段落ごとに確認します：論点は私が言いたいことか、例は私が見たことか、トーンは私のものか。書き直した後、通常文字数は3〜4割削減されます。これは私の推定であり、正確な統計はありませんが、すべての記事がこの規模です。Aの記事にある「LLMが提案した単語は一つも使ってはいけない」というルールは、私の場合、書き直し時に実行するホワイトリスト思考の裏側です：残った各文について、「なぜ私が書いたのか」を答えられる必要があります。
ステップ3、ホワイトリストルールでAI臭さを除去します。すでに有名になったAI口調の表現をリスト化し、最終稿を一つずつスキャンし、ヒットしたものはすべて書き直します。このステップは機械的な作業であり、Aの記事が認める「診断」の一種ですが、診断対象はAI自身です。
ここで当てはめてみます。Aの記事は私をこう判断するでしょう：下書き段階は反則、書き直しと除去段階は合规、全体として保留観察処分。Bの記事はこう判断するでしょう：最初のステップですでに境界を越えており、後の2ステップでは修復不可能です。この2つの判決はどちらも受け入れますが、判決は変更しません。なぜなら、私はプロセスと引き換えに1日3本更新という生産性を得ているからです。過去17年で学んだことは、完璧な原則は持続可能なプロセスに敵わないということです。Bの記事のセットには敬意を表しますが、私が精品（高品質なもの）だけを作るなら、このコラムは週刊更新できなくなります。
Q5：私の立場——ツールの境界はツールではなく、「誰が思考を担うか」にある
拾聞：最後に明確な結論をください。この2つの記事のどちら側に立ちますか？
永亮：私はAの記事の側に立ちますが、Aの記事よりもさらに半歩先へ進めます。
Aの記事の側に立つのは、Bの記事の基準は実務上「AIを使って書かない」に収縮してしまうからです。これは1日3本を更新する人間、70人のチームを率いる技術責任者が果たせる約束ではありません。果たせない基準は、基準がないよりも悪く、それは「装える人」だけを筛选（ふるいにかける）からです。
Aの記事より半歩先へ進めます。私は「LLMが提案した単語は一つも使ってはいけない」というルールは、重点の見間違いだと考えます。読者が嫌うのは、文章の背後に思考を担う人がいないことです。ですので私の物差しは一つだけであり、それは人間について問うものであり、ツールについてではありません：この文章のあらゆる判断について、レビュー会議で立ち上がって「これは私が確認し、私が責任を負う」と言える人がいるかどうかです。いれば、AIがどれだけ深く関与しても構いません。いなければ、手書きでも空っぽの骨組みです。ツールの境界は「誰が思考を担うか」というこの5文字にあります。
これは私の17年の本業にも戻ります。チームを率いるとき最も恐れていたのは、ドキュメント内の数字の出所を誰もはっきり説明できないことです。AI時代の執筆論争は、本質的には同じことが違う服を着ただけです：読者が求めているのは「後ろに責任ある人が立っていること」です。
エピローグ
拾聞：最後に、今回の内容を一言でまとめてください。
永亮：AIは編集者にはなれるが、著者にはなれない。この境界線には90％の人が同意し、残りの10％が戦場です。編集者と著者の分業線は、各執筆者が毎日のプロセスの中に引くものであり、線を引くペンは人間でなければなりません。あなたが今日どこに線を引くかが、2つの人気スレッドがどんな結論を出すよりも重要です。
拾聞：その言葉、皆様に贈ります。また次回。
【技術縦深】「AI口調」とは一体何なのか、なぜ読者は嗅ぎ分けることができるのか
今回はずっと「AI臭さ」「AI口調」と言ってきましたが、ある読者はもう一層知りたいと思うかもしれません：これは具体的に何なのか、なぜ多くの人が自分で嗅ぎ分けられると主張するのでしょうか。
まず、それは統計的な好みです。 大規模モデルが次の単語を予測するとき、自然と「全体的な平均意味で最も滑らかな」つなぎ方を好みます：説明は優先的に定義を与え、転換は優先的に「しかし」を使い、結びは優先的に価値を高めます。個別に見れば間違いではありませんが、繋げると一種の均一さが生まれます——すべての文の力の入れ方が同じで、すべての段落の着地点が同じです。人間の執筆には毛羽があり、考えは急になったり、回り道をしたり、突然無関係な本音を挟んだりします。モデルの出力には毛羽がなく、これが「滑らかさ」の真実です：個性がないのではなく、平均されて個性が見えなくなっているのです。
次に、フィラー言葉と接続詞の高頻度出現です。 Aの記事が名指ししたvery、unfortunately、really、actuallyは一種です。中国語で対応するのは「注目すべきは」「総じて」「それだけでなく」「ある意味では」のような万能な接続詞です。それらは間違いではありませんが、手抜きです——具体的な情報量を持たない糊のような言葉です。ホワイトリストでAI臭さを除去する場合、主に除去するのはこの種の糊言葉です：ヒットした項目はすべて削除するか、具体的な指し示しを持つ文に置き換えます。
最後に、「嗅ぎ分けられる」には代償があります。 HNのあの皮肉は非常に冷めています：AI臭さを防ぐ方法を教えている人自身がAI口調を使っています。AIの文章を識別する能力は、読書量に依存しており、十分な量のリアルな人間の文章とAIの文章を読んでいれば、鼻は自然と利きます。しかし、この時代の読書量の増加速度は、おそらくAI文章の生産量には追いつきません。ですので、鼻を鍛えるよりも、検証可能なものに注目すべきです：この文章の背後に、思考を担う人がいるかどうかです。
今回のメインスレッドに戻ります：AI口調は統計学の匂いであり、責任感は人間の匂いです。前者は除去できますが、後者は装えません。
今回の情報ソース
- sockpuppet.orgブログ 2026-09-17：『How to Write with an LLM』（ルール1「LLMが提案した単語は一つも使ってはいけない」、ルール2「Avoid encouragement」、「parts per trillion」の名文、「load-bearing parts of your voice」はすべて原文の見解）
- Hacker News 2026-09-17：上記スレッドの議論、624 ▲ / 373コメント（「第2の目であり、第1の手ではない」高評価コメント、「load-bearing」皮肉コメントを含み、すべて一次コメントの転述）
- Erich Grunewald個人Substack 2026-08-06初回：『Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive』（3つの論点、Paul GrahamとEric Schwitzgebelの引用、許可されるAI用途リストはすべて原文の見解）
- Hacker News 2026-09-19：上記スレッドの再燃、213 ▲ / 117コメント（「AIを、あなたがより深く考えさせる場所にだけ使う」「AIに批判させ、書き直させない」「AIに、あなたが読んでみたいと思えるものを書かせる」「読み直してAIの要約を修正すると、微妙さがすべて消える」などのコメント転述を含む）。