AIはなぜ面白い文章を書けないのか｜作家・コピーライターが残る理由

2026年7月11日 ・ 久保一成

#AI#生成AI#創造性#ライティング#AGI#エッセイ

第1章　生成AIが苦手なのは「面白い文章」を書くこと

AIが苦手なのは、文章を書くことかもしれない。生成AIの文章は、2026年6月16日の段階で、今だにまったく面白くない。

生成AIが得意なことは、数学、コーディング、写実的な絵の生成、クリエイティブな音楽、デザイン。これらの全てがほとんどの人類よりはるかに得意です。

また専門特化AIになると、将棋や囲碁などの完全情報ゲームにおいて、AIに勝てる人類は世界中に一人もいません。

でも文章は面白くない。

文章には、二つの軸があります。一つは、「正しさ」。文法、筋の通り、事実、論理など、そもそも正確であるかという軸。もう一つが、「面白さ」。読み手の予想を超えてくる、それでいて、深く納得し、少なからず価値観も揺さぶる。

AIは、前の軸で、人間を追い抜きました。文法的には完璧に正しい文章を書きます。文章構造も適切です。けれど、面白さの軸では奇妙なほど停滞しています。

驚くべき事実があります。これだけ多くの人が、これだけ長く使っているのに、人間が手を加えず、AIだけが最初から最後まで自走して作品で、世界中から愛されたものはまだ一篇も生まれていません。

AIを「活用」して、名作が生まれた例は多数あります。でも、そこには必ず、人間の介入がある。指示を練り、構想し、何度も出力を選び直し、つなぎ、編集する、人間の意志が。

AIが出力しているのは大量の「正しさ」と「それらしい何か」、あと多少の「ハルシネーション」。読みやすく、正しく、しかし誰の記憶にも残らない文章です。

第2章　生成AIの平均的な文章が面白くない理由

このつまらなさを見事に言い当てた人がいます。SF作家の、テッド・チャンです。物語を書くとは、ほとんど一語ごとに、選択を重ねること。ところが、AIに短い指示だけ与えて、長い話を書かせると、AIは、あなたが選ばなかった、無数の選択を、肩代わりします。そのとき選ぶのは、世の中の書き手たちの選択の、「平均」です。

そして、平均とは——いちばん面白くない選択に、ほぼ等しい。

ここで、「面白い」を、正確にしておきます。面白さとは、ただの意外性では、ありません。でたらめは、意外ではなくただの不整合でただの支離滅裂。面白さとは、一見すると矛盾しているように思えても、なぜか無視できない予感がある言説。論の展開をさらに辿っていくと、意外なほど腑に落ちる。または、その可能性を十分に感じさせること。

これまで思い至らなかったその可能性や蓋然性に触れ、視野が急拡大し、価値観が揺れる。これが「意外性」と定義できそう。

ある大規模な実験で、AIの助けは、「あまり上手でない書き手」の文章を、確かに底上げした。ところが、「もともと上手な書き手」の文章は、まったく向上させられなかった。底はあげられる。でも、天井は、上がらない。文法や構成の手助けはできても、それ以上の面白さは底上げできなかった。

第3章　LLMは次の言葉を予測する機械

ではなぜAIは面白い文章が書けないのか。これはAIの原理的な構造に起因します。

今のAIはひと言でいえば「次に来る言葉を予想する機械」です。これまでの文章から、次に来る確率がいちばん高い言葉を選ぶ。それを途方もない規模で繰り返す。

この機械は設計からして「予想どおりのもの」を出すようにできている。外れ値を均し、誤りを最小化し、もっとも起こりそうな続きへ寄せていく。でも、もっとも起こりそうなことが延々と続く文章を人間は面白いと感じません。賢くなるほどAIは「予想どおり」を正確に当てる。賢さそのものが面白さから遠ざける。

仕上げの工程もこれを固めます。AIは出荷前に人間の好みへ合わせてチューニングされる。人はなめらかで典型的な文章を「良い」と感じやすい。だから調整するほどAIは無難な真ん中へ寄る。研究者はこれを「モード崩壊」と呼びます。

「ならわざと変な言葉を出させればいい」と思うかもしれません。それを調整するツマミがあります。「temperature=温度」です。AIは次の一語を決める前に候補すべてに点数をつける。温度を上げると点数の差が縮み、二番手三番手も選ばれやすくなる。出力は多様になります。

でもこのツマミには欠点があります。差を全部いっぺんに縮めることしかできない。低い点数の、でも気の利いた一語だけを狙って持ち上げる、という器用なことができない。気の利いた言葉を出そうとすれば、ただ間違っただけの言葉まで一緒に浮かぶ。意外で、しかも的を射た一語だけを選ぶ方法が、この仕組みにはないのです。

第4章　AIと人間の文章の差は推論ではなくフレームにある

ではなぜAIにはそれができて、これができないのか。人間との差を、ここで間違えないようにします。

AIに演繹ができないわけではありません。数学もコードも解く以上、論理の問題には答えを出している。ただ解き方が違う。AIは言葉を多次元のベクトルに変え、その類似性から意味を読み取り、題意を解くのに必要な論理的思考を一歩ずつ展開していく。答えには届く。けれど前提から結論を必然で導いているのではなく、ベクトルの近さをたどって、もっとも解答らしい筋を組み立てている。人間の演繹推論とはおそらく別種のものです。

でも本当の差はそこではありません。演繹も帰納も三段論法も、思考の「手段」にすぎない。手段を比べても勝負はつかない。

決定的な差はその上位レイヤーにあります。人間の思考はフレームの上で動いている。何を意味あるものとして見るか、という枠の上で。哲学者ダニエル・デネットが「関連性」の問題と呼んだものです。世界は無限の事実でできていて、いま何が大事で何を「無視していいか」。人間はそれを軽々と切り分ける。

そして人間は、その枠の抽象度を自分で選びます。いまこの問題はどの高さで切るべきか。誰にも指定されず、自分の適性と能力に応じて高さを決め、自在に上下する。

AIにも内部に構造はあります。ベクトルの空間に、世界の模型のようなものを持っている。だから枠がまったくない、わけではない。問題は、その枠を自分で起こせるかどうかです。自律性は二つに分けられます。与えられた高さの中で動くこと。そして、その高さ自体を自分で選ぶこと。前者ならAIは人間顔負けにやってのける。でも後者、誰にも言われず自分から高さを起こし、どこで切るかを決めることは、しない。差の本体は後者です。

フレーム、あるいは擬似的なフレームにおける、抽象度選択の自律性。人間とAIを分けているのは、つきつめればこの一点です。

第5章　少子化問題を例に文章の抽象度を上げる

具体例で考えてみましょう。

「少子化」についての文章を書くとする。

普通に書けば、出生率、教育費、保育政策、住宅費、雇用、ジェンダーの話になる。これは何も間違っていません。正しさの文脈として適切で、必要な文章形態です。少子化を少子化の話として扱っている。

一方でこれを抽象度を上げてフレームをずらしてみると、こういった考え方の可能性も浮かびます。

少しだけ抽象度を上げれば、「未来への投資が減った」という話にもできます。子どもは、回収まで最も時間がかかり、途中で換金できず、結果も読めない。だから短期化した社会では、子どもが選ばれにくくなる。これも間違ってはいない。でも、まだ着想の跳躍や意外性は感じにくい。それはまだ、子どもを投資として見ているからです。

より高い抽象度で考えると、少子化とは「不可逆性の問題」として扱うこともできます。

現代社会は、あらゆるものを「取り消せる」方向へ進化してきました。購入はサブスクになり、所有はレンタルになり、恋愛は流動性市場になり、終身雇用は転職社会になり、出版は削除・編集できる投稿になった。人生には、無数の「戻るボタン」が埋め込まれていく。

合わなければ変える。飽きたら次へ行く。間違えたら消す。やり直せることを、私たちは自由と呼ぶようになった。

でも、出産は違います。

出産には「戻るボタン」がない。気が変わったからといって、なかったことにはできない。

子どもを持つとは、自分の時間、身体、お金、名前、生活の重心を、二十年以上先の他者と結びつけることです。それは、現代社会に残された、ほとんど最後の不可逆な契約です。

だから少子化とは、単に子育てのコストが高くなっただけでもない（もちろんその問題もあると思いますが）。取り消せる世界に最適化された人間が、取り消せない未来と契約できなくなった現象です。この論点が正しいかどうかはわかりません。

ただ自律的に抽象度を上げてフレームをずらすという人間固有の思考アルゴリズムでなければ、極めて想起しにくい着眼です。サブスクの解約ボタン、マッチングアプリのスワイプ、短期契約の仕事、削除できる投稿、そしてAIに文章を出させて、気に入らなければ捨てる前提と、少子化問題は一つの「可逆可能性社会」という事象のレイヤーでは同列に扱える。別の問題に見えていたものが、同じ構造でつながる。

第6章　AIは文章の探索空間を自分で飛躍できない

AIにできないのは、あるテーマが与えられた際に、自在に抽象度を広げた上で、フレームを展開する自律的能力です。高い抽象とは、多くの具体性を内包した枠組みで思考するということです。そこではより多くの可能性を同時に探索し、結論に収束できる。

ではなぜAIは、その高さを自分で選ばないのか。

これはAIの能力の話ではありません。AIは「少子化を不可逆性の問題として論じてください」と言われれば、それらしい文章を書けます。「可逆可能性社会というフレームで展開してください」と言われれば、サブスク、マッチングアプリ、短期契約、削除可能な投稿まで並べることもできます。ただ、あるテーマに対して、誰にも指定やディレクションがなければ、AIが自分からそのフレームを選ぶ可能性はないに等しいということです。

人間＋AIは多くの面白い作品がありますが、「AIのみ」で世界中に広まるような面白い作品が作れていないのです。これだけ爆発的にトークンが消費されている2026年においてもです。

あるテーマには、無数の視点があります。少子化なら、経済で見ることもできる。ジェンダーで見ることもできる。都市設計で見ることもできる。未来への投資として見ることもできる。不可逆性として見ることもできる。

どの見方でも、文章としては成立します。

だから本当に難しいのは、文章を成立させることではありません。抽象度を上げた上で、無数に成立する視点の領域を展開したのちに、面白さを作れるか。

AIは、与えられたフレームの中では非常に強い。一度フレームを指定されれば、具体例を集め、論理をつなぎ、文章として整えることができる。でも、問題はそのフレームを自律的に展開できていないし、原理的にしようとしない。

人間の場合、何かを考えるときに偏りもノイズもあります。その人の経験、違和感、関心、読んできたもの、見落とせない矛盾、何度も考えてしまう問題。無数のフレームを重ね合わせ、独自の考えへ探索を発散し、収束させる。

人間の思考は、一直線に正しさに突き進まない。圧倒的な回り道をしながら、ノイズにさらされながら、飛躍し、ふとしたタイミングで、それは時に忘れた頃に、ようやく帰結する。

AIにこの探索ができないわけではありません。そのように指示する巧妙なプロンプトを書けば、それらしい文章が作られる。ただそれは、人間を擬似的に模したプロセスであり、今のところうまくいっているようには全く見えない。また、そもそもそれらしいプロンプトを指示するという人間のクリエイティブが、複数ステップで必要になる。

AIの弱さは、文章化能力の低さではありません。探索空間を自分で飛躍させる力の弱さです。

第7章　AIが文章よりコーディングを得意とする理由

ここで最初の謎が解けます。なぜAIは、コードや数学ではあれほど強いのか。それは、コードも数学も、広い意味では「正しい文章」だからです。

コードとは、機械に読ませるための文章です。ただし、自然言語よりはるかに厳密です。

文法が間違っていれば、そもそも実行されない。型が合わなければ、止まる。意味が間違っていれば、期待した動きをしない。仕様とズレていれば、テストで落ちる。

つまりコードには、「この文章は正しいか」を判定する仕組みがあります。むしろコードに面白さは求められていない。展開すべきフレームがあらかじめ決められている。

だからコーディングとは、ある意味で、文章の「正しさ」だけを極限まで純化した行為です。

AIが得意なのは、まさにここです。文法的に正しい。構造的に正しい。仕様に沿えば良い。

またコードには、学習後の評価や実行環境において、正しさを外から返してくれる仕組みがある。コンパイラがある。実行結果がある。テストがある。ログがある。バグ報告がある。

探索した結果を検証できる領域では、AIは無制限に強く進化する。

数学も同じ。数式も証明も、最終的には定義、論理、形式、反例によって縛られている。展開すべき有限個のフレームがあらかじめ決められている。学習後の評価や検証の過程で、正しいかどうかを確かめられる。

つまりAIは、文章が「正しさ」の問題に近づくほど強くなる。

では、面白い文章はどうか。

面白い文章も、もちろん正しくなければならない。文法が壊れていていいわけではない。論理が破綻していていいわけでもない。事実が間違っていていいわけでもない。

でも、それだけでは足りない。面白い文章を作るには、フレームを自律的に立ち上げなければならない。一見するとおかしい。でも、読み進めるほど真理に近づいているように感じる。

そのためには、高い抽象度が必要です。すぐには関係なさそうな具体を、同じ構造の中に置いてみる。確からしく見えない可能性を、すぐに捨てずに保留する。複数のフレームを並列に探索する。

その結果、一見無関係だったものが有機的につながる。その瞬間に、面白い文章が生まれる。

コードなら、「正しい文章」「正しい構成力」「仕様書の理解力」が、かなり高い価値を持つ。正しく動くコードは、それだけで役に立つ。

でも論考や物語では、「正しい文章」は、まだ入口にすぎない。正しさは必要条件であって、面白さの十分条件ではありません。

第8章　作家とコピーライターがAIに代替されにくい理由

実際には人間も大して独創的ではありません。大半の文章は既存の発想の寄せ集めですし、そもそも、ほとんどの人間は面白い文章を書こうとは思わない。

それはそうなんですが、AIがこれだけ、クリエイティブワークも含めて全方位的に能力を高めているなかで、一番初めに獲得した「文章を書く」という能力で足踏みしていることはとても興味深いと感じます。（面白い文章に限りますが）。ちなみにキャッチコピーはもっと苦手です。

これらは今現在まだ残っている人間とAIの意外な、そして構造的な差分です。もしかすると、さらなる進化でAIがとんでもなく面白い文章を作れるようになるかもしれませんね。でも今はその気配はない。

AGIの最後の意外な砦は、この面白さなのかもしれない。

AIを使うと、文章は書きやすくなります。僕もAIを毎日のように使っています。ただ、そこにはまだ人間との共同が必要です。今、「AIに仕事を奪われるのではないか」、つまり最近の言葉で言えば「ギュられる」ことに悩んでいる方は、この「面白さ」という点は意外なヒントになるのではないでしょうか。