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問題は「AIを使ったこと」だけではないかもしれません
生成AIを使った広告、SNS投稿、画像、記事が増える一方、「AI生成」と表記すると顧客から避けられるのではと不安を感じる企業もあるでしょう。2026年の最新研究では、AI生成コンテンツの表記によってSNS上のエンゲージメントが低下する傾向が確認されました。しかし主因として示されたのは、単純なAI嫌いではありません。制作者がどれだけ手間をかけたのか分かりにくくなり、人との心理的なつながりが弱くなることでした。
企業が考えるべきなのは「AI利用を隠すか、公開するか」という二択ではありません。AIを使う必要があるコンテンツでは適切に開示しながら、企画、取材、検証、編集、撮影など、人間がどこで価値を加えたのかを具体的に見せることが重要です。AIに作らせた完成物だけを大量配信するのではなく、「誰が・何を考え・何を確認したのか」が伝わるコンテンツへ設計しましょう。
AIを使っても「企業らしさ」が残る記事を作りたい方へ
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2026年の研究で「AI生成表記」によるエンゲージメント低下を確認
2026年5月、Journal of Consumer Researchに「Made With AI: Consumer Engagement With Social Media Containing AI Disclosures」という研究が掲載されました。
研究チームは100万件を超えるTikTok投稿のデータ分析に加え、合計3,396人を対象とする複数の統制実験を実施しています。
その結果、AI生成コンテンツであることを示す表記が付いた投稿では、表記がない投稿よりエンゲージメントが低くなる傾向が確認されました。
| 研究 | 内容 |
|---|---|
| 実際のSNSデータ | 100万件超のTikTok投稿を分析 |
| 統制実験 | 投稿内容を同じにし、AI生成表記の有無などを比較 |
| 主な結果 | AI生成表記によってエンゲージメントが低下する傾向 |
しかもこの傾向は、一部の有名インフルエンサーだけに見られたものではありません。
フォロワー規模などで分けても、多くのクリエイター群で同じ方向の結果が確認されています。
企業がインフルエンサーへPR投稿を依頼するときや、自社SNSでAI画像・AI動画を利用するときにも無視しにくい結果です。
「AIだから嫌われた」だけではなかった
ここで重要なのは、研究者が「消費者はAIが嫌いだから反応しなくなった」と結論付けていない点です。
研究では複数の可能性が検証されています。
- AI生成コンテンツの品質が低かったからではないか
- AIコンテンツそのものに警戒しているからではないか
- AI技術が嫌いだからではないか
- AIコンテンツを独自性がないと感じたからではないか
しかし、これらだけでは結果を十分に説明できませんでした。
ある実験では、参加者の56％超がAIに好意的な態度を示していたにもかかわらず、AI生成表記によるエンゲージメント低下は残っています。
つまり、AIに肯定的な人であっても「このコンテンツを誰がどのように作ったのか」という情報によって反応が変わる可能性があります。
原因の一つは「手間をかけていないように見えること」
研究で特に注目されたのが、制作者の「努力」に対する認識です。
AI生成表記が付いた投稿では、参加者が「制作者がこの投稿へかけた努力」を低く評価しました。
ある実験では、7段階評価で制作者の努力を測定したところ、AI生成表記ありの平均は4.98、表記なしは5.90でした。
さらにAI表記に実際に気付いた参加者だけを見ると、4.15対5.91まで差が広がっています。
消費者の心理
AIで作った
簡単に作ったのでは？
この人自身が作った感じが弱い
反応・つながりが弱くなる
これは企業マーケティングでも重要です。
「AIを使っている＝品質が低い」と直接判断されるとは限りません。
しかし、「自分たちのために時間をかけて考えたものではない」と感じられると、コンテンツの受け止め方が変わる可能性があります。
SNSでは「制作者とのつながり」が特に重要
Journal of Consumer Researchの研究では、もう一つ重要な心理として「パラソーシャルなつながり」が検証されています。
パラソーシャル関係とは、視聴者がクリエイター、芸能人、YouTuberなどに感じる一方向の親近感です。
実際には友人ではなくても、繰り返しコンテンツを見ることで「この人のことを知っている」「この人を応援したい」という感覚が生まれます。
研究では、AI生成表記によって制作者との心理的なつながりが弱まり、その結果としてエンゲージメントが下がる経路が確認されました。
企業アカウントでも同じ視点が役立ちます。
| AIだけでも作りやすい投稿 | 人が見える投稿 |
|---|---|
| 業界ニュースの要約 | 担当者がニュースをどう判断したか |
| 一般的なノウハウ5選 | 実際の顧客対応で多かった失敗例 |
| AI人物画像 | 実際のスタッフ・現場・商品 |
| 一般的な商品メリット | なぜその仕様にしたのかという開発背景 |
AIを使うこと自体より、投稿から「誰が話しているのか」が消えることに注意した方がよいでしょう。
「AIで作成」と「PhotoshopのAI機能を使用」では反応が違った
研究の中でも実務上かなり興味深いのが、AI表記の具体性を変えた実験です。
参加者には同じ投稿を見せ、表記だけを次のように変えました。
| 表記 | エンゲージメント意向 |
|---|---|
| 一般的なAI生成表記 | 平均3.17 |
| Photoshop Neural Filtersを使った表記 | 平均3.85 |
| AI表記なし | 平均3.98 |
一般的なAI表記は反応が低くなりましたが、「Photoshop Neural Filters」のように、より具体的な編集ツールを使ったことを伝えた表記では、AI表記なしとの有意な差が確認されませんでした。
研究者は、具体的なツール利用が「制作者も作業している」という認識につながった可能性を指摘しています。
ここから「具体的なAIツール名を書けば必ず反応が上がる」と一般化することはできません。
ただ、「Made with AI」という大ざっぱな一言よりも、AIが制作工程のどこで使われたのかを理解できる説明の方が、受け手の印象を変える可能性はあります。
一方で「AI表記」がプラスに働く研究もある
AI表記に関する研究は、すべて同じ結果になっているわけではありません。
2026年2月にSAGE Openで発表された3つのオンライン実験では、広告画像へAI生成ラベルを付けることで「新しさ・革新的」という印象が強まり、広告態度、商品態度、購入意向にプラスに働く経路も確認されています。
一方で、AI表記は「本物らしさ・真正性」を弱める方向にも作用しました。
AI表記
→ 新しい・革新的
→ 広告や商品への評価が上がることがある
AI表記
→ 本物らしさが弱い
→ 広告や商品への評価が下がることがある
特に実用品では「新しい」というプラスの経路が強まり、「真正性が低い」というマイナスの影響が弱くなる傾向も確認されました。
つまりAI表記の効果は、商品、顧客、コンテンツの目的によって変わります。
「人間らしさ」が重要な商品ほど慎重に考える
最新研究をマーケティングへ応用するなら、商品を二つに分けて考えると分かりやすくなります。
| 人とのつながりが重要 | 機能・効率が重要 |
|---|---|
| ブランドストーリー | ITツール |
| クリエイター・インフルエンサー | 業務効率化サービス |
| ハンドメイド・工芸 | 家電・ガジェット |
| 経営者・専門家の発信 | データ分析・自動化 |
| 高級・クラフト商品 | 機能比較型の商品 |
左側では「誰が作ったか」「どれだけ思いを込めたか」が商品価値そのものになりやすいため、完成物だけをAI生成へ置き換えるとブランド価値を損なう可能性があります。
一方、業務効率化ツールなどではAI利用自体が革新性として受け取られることがあります。
AIを使う・使わないではなく、顧客がその商品へ何を期待しているかから判断しましょう。
自社の商品ならAIをどう見せるべきか整理したい方へ
AIコンテンツの適切な見せ方は、業種、顧客層、販売チャネルによって変わります。最新研究や競合事例を調査し、自社のマーケティングテーマに合わせた記事・ホワイトペーパー制作にも対応しています。
料金と対応範囲を確認してみる相談段階でも問題ありません。ランサーズなどのサードパーティを介したご依頼にも対応できます。
企業がAIコンテンツを使うなら「制作工程」を見せる
では、企業は具体的にどう対応すればよいのでしょうか。
最初に見直したいのが、完成物だけを顧客へ見せる方法です。
例えば記事制作なら「AIで記事を書きました」という情報だけでは、どこまで人間が関わったのか分かりません。
分かりにくい
「この記事はAIを使用して作成しました」
工程が見える
「専門ライターが企画・取材・公式資料の確認を行い、構成整理と初稿作成の一部に生成AIを使用。最終原稿は人が事実確認・編集しています」
これは「人が確認した」と書けば必ず評価が上がるという意味ではありません。
重要なのは、実際の制作工程と一致していることです。
AIだけで作ったものを「専門家監修」と見せるような表現は避けましょう。
AIへ渡さない方がよい「ブランドの核」を決める
AI活用を始めると、効率化できる作業をすべて自動化したくなります。
しかしブランド形成では、あえて人間が担当する領域を残す考え方も重要です。
| AIを使いやすい | 人が主導したい |
|---|---|
| 情報整理 | ブランドの主張 |
| 大量データの分類 | 顧客への約束 |
| 文章のたたき台 | 一次経験・専門家の判断 |
| 表の整理 | 顧客事例・取材 |
| 画像のアイデア出し | 代表者・スタッフ本人の言葉 |
競合企業も同じ生成AIを使える以上、AIが作りやすい一般情報だけでは差別化しにくくなります。
企業独自の経験、調査、顧客データ、現場の判断を人が追加することで、AI時代でもコンテンツの価値を残せます。
SNSでは「人そのもの」を消さない
特にSNSでは、人が見える要素を残しましょう。
例えば自社スタッフが出演していた動画を、完全なAIアバターへ置き換える前に、本当に目的と合っているかを確認します。
残したいもの
- 担当者本人の体験
- 撮影現場
- 失敗した話
- 顧客から聞かれた質問
- 商品開発の背景
- 実物の商品・店舗・設備
- 担当者自身の判断
AI動画を使うとしても、人間の企画や解説を補助する位置付けにする方法があります。
「顔を出さないためAIアバターを使用」「複雑な仕組みを説明するためAIアニメーションを使用」など、AIを使う理由が顧客価値につながっている方が自然です。
AI利用は隠すのではなく、各プラットフォームのルールを確認する
エンゲージメントが低下する可能性があるからといって、必要なAI表記を外すのは適切ではありません。
TikTokでは、完全にAI生成されたコンテンツや、AIによって大幅に編集されたリアルなコンテンツなどについてラベル表示を求めています。
TikTok公式ヘルプでは、AI生成コンテンツの設定をオンにしても、コミュニティガイドライン違反がなければ、それ自体で動画の配信へ影響するものではないと案内しています。
YouTubeでも、実在の人物が実際には行っていない発言や行動を生成したケースなど、現実的で意味のあるAI生成・改変コンテンツについて開示が必要です。
YouTubeは、適切にAI利用を開示したこと自体では動画の視聴対象や収益化資格を制限しないと説明しています。
反対に、必要な開示を繰り返し行わない場合は、ラベルの強制付与、コンテンツ削除、YouTube Partner Program停止などの措置が取られる可能性があります。
プラットフォーム上で開示が必要なコンテンツはルールに従います。そのうえで、制作工程、担当者、一次情報などを追加し、AI利用だけでコンテンツ全体を評価されない状態を作りましょう。
AIコンテンツの「出所」を確認できる仕組みも広がっている
今後は投稿者が文章で「AIを使いました」と書くだけでなく、技術的にコンテンツの出所を確認する仕組みも増えていく可能性があります。
OpenAIは2026年5月、AI生成メディアの出所を確認しやすくする取り組みを強化し、C2PA Content Credentialsへの対応やSynthIDによる透かしなどを発表しました。
C2PAは、画像などへ制作元や編集履歴に関する情報を付与するための国際的な技術標準です。
YouTubeでもC2PA情報などを利用して、AI生成・改変されたコンテンツへ自動的に情報を表示する仕組みがあります。
これからは「AI使用を隠せるか」より、AIを使っていても信頼される制作工程を作れるかが重要になっていくでしょう。
企業向け｜AIコンテンツの見せ方を4タイプに分ける
自社コンテンツを、AIの関与度によって整理してみましょう。
| タイプ | AIの利用 | 企業側で残したいもの |
|---|---|---|
| 補助型 | 誤字修正、整理、要約 | 本人の原文・経験・主張 |
| 共同制作型 | 構成・初稿・画像案 | 取材・検証・編集・判断 |
| 生成主体型 | 文章・画像・動画を大部分生成 | 使用目的・監修・事実確認 |
| 完全AI型 | 企画から生成まで自動化 | ブランド用途に本当に適するか再検討 |
AI利用率が高いほど悪いという意味ではありません。
ただし、顧客が「この企業の知識」「この担当者の経験」を求めるコンテンツでは、人の関与を減らしすぎると差別化まで消える可能性があります。
AIコンテンツはA/Bテストで判断する
研究結果があるからといって、自社のすべてのコンテンツで同じ結果になるとは限りません。
実際の顧客でテストしましょう。
A
AIを使った一般的な商品紹介
B
同じ商品について担当者の体験・開発背景・制作工程を追加
比較する
保存率／コメント／クリック率／購入率／問い合わせ率
SNSならいいねだけでなく保存やプロフィール閲覧、Webサイトならコンバージョンまで確認します。
AI表記だけを変えられないプラットフォームでは、制作工程や人間の関与を見せるコンテンツと見せないコンテンツを比較する方法もあります。
AI利用を見直すチェックリスト
- □ AIを使う目的が明確か
- □ AIが作った一般論だけになっていないか
- □ 担当者本人の経験が入っているか
- □ 数字や事実を人が確認しているか
- □ 顧客事例は実在するものか
- □ 実際の商品・現場・スタッフを見せられるか
- □ AI生成表記が必要な媒体ルールを確認したか
- □ 制作工程について事実と異なる説明をしていないか
- □ AI利用によってブランドらしさが消えていないか
- □ エンゲージメントだけでなく売上まで確認しているか
30日でAIコンテンツ運用を見直す
すでに生成AIをマーケティングへ使っている企業なら、利用を止めるのではなく役割を整理してみましょう。
SNS、広告、記事、画像、動画、メールなど、どこで生成AIを利用しているか確認します。
取材、専門判断、顧客事例、撮影、事実確認など、AIへ渡さない領域を整理します。
担当者コメント、実際の写真、調査方法、AI利用範囲などを必要に応じて加えます。
エンゲージメント、クリック、問い合わせ、購入などを確認し、自社に合う運用ルールを作ります。
よくある質問
AIを使ったことは必ず書くべきですか？
すべてのAI補助作業について一律に表示が必要とは限りません。プラットフォームや利用方法によってルールが異なります。例えばYouTubeではアイデア出しや字幕生成など、一部の制作補助は開示不要とされています。一方、リアルな人物・出来事を大きく改変した生成コンテンツなどは開示が必要です。利用する媒体の最新ルールを確認してください。
AI表記をすると必ず売上が下がりますか？
そのようには断定できません。研究ではSNSエンゲージメントが低下した結果がある一方、AI表記による「新しさ」が商品評価や購入意向にプラスに作用した研究もあります。商品カテゴリー、顧客、媒体によって結果は変わるため、自社データで確認する必要があります。
人間が確認したと書けば大丈夫ですか？
表記だけを追加すれば解決するとは限りません。重要なのは実際に人が価値を加えていることです。取材、実地検証、専門家による判断、一次データ、編集など、AIだけでは作れない情報をコンテンツへ残しましょう。
記事制作にAIを使うのは問題ですか？
AI利用そのものが問題なのではありません。情報の正確性、独自性、著作権、個人情報、制作目的などを確認し、最終成果物に責任を持つ体制が重要です。企業メディアなら、AIだけでは持てない自社の経験や判断を加えることで差別化しやすくなります。
まとめ｜AI時代ほど「誰が作ったか」がマーケティング資産になる
生成AIによって、文章、画像、動画を短時間で作れるようになりました。
一方、2026年のJournal of Consumer Researchの研究では、AI生成表記が付いたSNSコンテンツはエンゲージメントが低下する傾向が確認されています。
注目したいのは、その原因が単純なAI嫌いだけではなかったことです。
AI生成表記によって「制作者があまり努力していない」と受け取られ、それが制作者との心理的なつながりを弱め、反応低下につながる経路が示されました。
別の2026年研究では、AI表記が真正性を弱める一方、「新しい」「革新的」という印象を高めるプラス面も確認されています。
つまり企業が採るべき戦略は、「AIを使わない」「AIを隠す」という単純なものではありません。
まずAIを何のために使うのかを決めます。
文章整理やデータ分類にはAIを活用しながら、顧客取材、専門家の判断、実際の事例、ブランドの意見などは人が担う方法があります。
必要なAI表記は各プラットフォームのルールに従い、そのうえで「企画は誰が行ったのか」「何を検証したのか」「なぜこの情報を伝えているのか」が分かるコンテンツへ変えていきます。
生成AIによってコンテンツを作るコストが下がるほど、これから差別化につながるのは「文章を作れること」ではありません。その企業しか持っていない経験、顧客理解、データ、専門家の判断、そして誰がその情報に責任を持っているのかです。
AIで量産するのではなく「その企業にしか書けない記事」を制作します
AI・マーケティング・SEO・AEO・消費者心理などの最新研究を調査し、公式データ、比較、専門家の判断、企業独自の視点を組み込んだ記事制作に対応しています。AI時代に既存記事をどう差別化するかというリライト相談も可能です。
無料で記事作成の相談をしてみる相談のみでも歓迎です。原則24時間以内に返信します。ランサーズなどのサードパーティを介したご依頼にも対応できます。
参考情報
- Journal of Consumer Research「Made With AI: Consumer Engagement With Social Media Containing AI Disclosures」（2026年5月7日）
https://academic.oup.com/jcr/advance-article/doi/10.1093/jcr/ucag013/8672493 - Journal of Business Research「Is that your best effort? How AI-use disclosure in digital advertising affects perceived effort and engagement」（2026年）
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296326003899 - SAGE Open「Consumer Responses to AI Disclosure Labels: The Role of Novelty and Authenticity」（2026年2月1日）
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21582440261417793 - TikTok ヘルプ「AI生成コンテンツ」
https://support.tiktok.com/ja/using-tiktok/creating-videos/ai-generated-content - YouTube ヘルプ「生成 AI コンテンツの使用に関する開示」
https://support.google.com/youtube/answer/14328491?hl=ja - YouTube ヘルプ「このコンテンツの作成手段に関する開示について」
https://support.google.com/youtube/answer/15447836?hl=ja - OpenAI「Advancing content provenance for a safer, more transparent AI ecosystem」（2026年5月19日）
https://openai.com/index/advancing-content-provenance/
※AI生成コンテンツへの消費者反応は、商品カテゴリー、媒体、表記方法、AIの利用範囲、顧客特性などによって変化します。本記事で紹介した研究結果だけをもとに、AI利用またはAI表記によって売上・エンゲージメントが必ず上下すると判断することはできません。また各プラットフォームのAI開示ルールは変更される可能性があるため、投稿時に最新情報を確認してください。
