AIで書いた文章が読みにくい理由|受け取る側が困らない社内文書5つの基準
( 最終更新日:2026年11月12日)
この記事の要点
Q: AIで書いた文章が読みにくくなるのはなぜですか?
A: 書き手の意図が反映されていない、どの文書も同じ型と言い回しになる、判断に必要な情報が抜けたまま整って見える、という3つが主な理由です。
Q: 読む側にはどのくらいの負担がかかっていますか?
A: 米国の調査では、約40%が直近1か月に中身を欠いたAI生成の成果物を受け取り、1件の対応に平均2時間弱かかったと報告されています。
Q: 受け取る側が困らない文書にするには、何を基準にすればよいですか?
A: 冒頭で結論と依頼事項を示す、次の行動を書く、事実と推測を分ける、分量の目安を守る、書き手が自分の言葉で説明できる、の5つが基準になります。
部下から届いた報告書は、見出しも段落も整っています。それなのに、読み終えても何を判断すればよいのかがわかりません。生成AIが職場に広がってから、こうした経験をする管理職やリーダーが増えています。
AIで書いた文章が読みにくいと感じるとき、原因は文法や語彙の誤りにあるとは限りません。文章としては整っているのに、読み手が知りたいことにたどり着けないのです。その結果、読む側が書き手の意図を推し量り、足りない情報を問い合わせ、ときには自分で書き直しています。
海外ではこの現象にワークスロップという名前がつき、受け取った側の時間と信頼を損なう問題として調査が進んでいます。見た目が整った文章ほど、なぜ読み手の判断を止めてしまうのか。AIで書いた文章が読みにくくなる理由と、受け取る側が困らない社内文書の5つの基準を、編集の現場の視点から順に見ていきます。
AIで書いた文章が読みにくいと感じる人は少なくない
整った文章なのに、読むのに時間がかかります。この違和感は、個人の好みで片づけられる問題とは限りません。
2025年9月、Harvard Business Reviewに、ワークスロップという言葉を提唱する記事が掲載されました。著者は、スタンフォード大学ソーシャルメディア・ラボとBetterUp Labsの研究者です。良い仕事のように見えながら、課題を前に進める中身を欠いたAI生成の成果物を指す言葉です。
同記事で報告された調査は、米国のフルタイム従業員1,150人が対象です。このうち約40%が、直近1か月にワークスロップを受け取ったと回答しました。1件の対応にかかった時間は、平均で2時間弱だったと報告されています。研究者は、作業の負担が作り手から受け手へ移っている点を問題にしています。
影響は、時間の損失にとどまりません。受け取った人の約50%が、送り手を以前より創造性や能力、信頼性が低いと感じたと答えています。送り手を信頼しにくいと感じた人は約42%、知性が低いと感じた人は約37%でした。
ワークスロップを受け取った人が送り手に抱いた印象
▸ 創造性・能力・信頼性が以前より低いと感じた
▸ 信頼しにくいと感じた
▸ 知性が低いと感じた
出典:AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity(Harvard Business Review/Stanford Social Media Lab・BetterUp Labs、2025年。米国のフルタイム従業員1,150人への調査)データを見る
米国の調査ですが、日本の職場と無関係な話ではありません。帝国データバンクの2026年の調査では、生成AIを業務で活用している3,560社のうち、主な用途に「文章の作成・要約・校正」を挙げた企業が45.1%で最多でした。
文章を書く道具としてAIが定着するほど、読む側に回ってくるAIの文章も増えていきます。受け取った約半数が送り手への見方を変えたという結果は、中身の伴わない文書が書き手の評価にも響きうることを示しています。弊社でも、仕事柄、ライターさんとのお付き合いが多く、明らかに生成AIが出力したものをそのまま納品されたケースがあり、その後は依頼を躊躇ってしまうため、見方を変えた結果には共感します。
AIで書いた文章が読みにくくなる3つの理由
では、書き手の側では何が起きているのか。サンクスラボキャリアが2026年に、生成AIを日常的に使う管理職1,002人に聞いた調査に手がかりがあります。
AIの出力に何らかの修正を加えている人は、9割を超えていました。修正が必要になる理由で最も多かったのは、内容が意図とずれていることで48.4%です。AI特有の不自然な表現が41.6%、情報の不足や漏れが36.1%と続きます。
生成AIのアウトプットに修正が発生する理由(上位3項目)
▸ 内容が意図とずれている
▸ 生成AI特有の不自然さ(機械的・定型的な表現など)がある
▸ 情報が不足している/漏れている
出典:生成AI活用に伴うアウトプット修正の手間の意識に関する調査(サンクスラボキャリア株式会社、2026年。日常的に業務で生成AIを活用している管理職1,002人)データを見る
この3つは、書いた本人が送る前に直そうとしている点です。裏を返せば、直しきれずに送られた文書では、同じ問題が読む側に残ります。

書き手の意図が文章に乗っていない
AIは指示された範囲で、もっともらしい文章を組み立てます。何のために書くのか、読み手に何をしてほしいのかを指示に含めなければ、文章は一般論の方向へ寄っていきます。
たとえば、取引先からの値上げ要請を上司に報告する場面を考えてみます。書き手が受け入れを提案したいのか、交渉の方針を相談したいのかで、書くべき内容は変わります。値上げ要請の報告を書いて、と頼むだけであれば、AIは経緯と一般的な対応策を並べた文書を返しがちです。
AIが生成した文章の特徴として、弊社が一番強く感じることは、抑揚がなく、また、熱量を感じないテキスト素材の塊になっていることです。そのため、読み手は、書き手の考えがどこにあるのかを探しながら読むことになります。最後まで読んでも見つからなければ、確認のメッセージを送るしかありません。
どの文書にも同じ型と言い回しが出てくる
AIの文章には、背景、課題、対応策、今後の展望と並ぶ型がよく見られます。整理されているように見えますが、数行で済む連絡まで同じ型で書かれると、要点が本文のどこにあるのかが見えにくくなります。
言い回しにも傾向があります。重要な、効果的な、さまざまな、といった言葉が根拠もなく使用されるため、どの情報を一番伝えたいのかが分かりにくくなります。
型や言葉そのものが悪いわけではありません。文書の目的と分量に合っていないことが、読む時間を延ばしています。
判断に必要な情報が抜けたまま整って見える
3つ目は、最も気づきにくい理由です。AIは手元にない情報を補えません。社内の事情や過去の経緯、関係者の意向は、書き手が渡さない限り文章に入りません。
それでも文章は、最後まで整った形で出てきます。抜けがあることは、見た目からはわかりません。しかし、よくよく読むと、数字の根拠がなかったり、一般的な表面上のことしか触れておらず、判断材料に必要な詳細情報が書かれていないことに気づきます。
この場合、読み手は文書を受け取ってから情報を集め直すことになります。書き手が省いた手間が、そのまま読み手の作業になっている状態です。
読む側に移った負担は書き手に返りにくい
読みにくい文書を受け取ったとき、読み手は自分で補って済ませることがよくあります。
部下の報告書であれば、上司が要点を拾い直し、足りない点を口頭で確認します。一度で済むなら大きな負担ではありません。しかし、AIで作る文書の数が増えれば、補う作業も同じように増えていきます。
見落とされやすいのは、補った事実が書き手に伝わりにくいことです。上司が黙って読み解けば、書き手は自分の文書が伝わったと受け取ります。次の文書も同じ書き方で届き、読み手の負担は減りません。
ワークスロップの調査で示された送り手への信頼の低下も、この流れの先にあると考えられます。不満が言葉にされないまま、送り手への評価に影響することもあります。書き手にとっても、気づく機会のないまま評価を落としかねない状態です。
こうした状態を解決するには、個人の文章力の問題として扱うより、チーム内で情報を伝達する際の基準を決めておくほうが、指摘する側もされる側も話しやすくなります。
受け取る側が困らない社内文書5つの基準
基準は、読み手が文書を開いてから判断するまでの流れに沿って考えると決めやすくなります。読み手は何の文書かを知り、何をすればよいかを知り、根拠を確かめて読み終えます。この流れのどこで止まるかを基準に置き換えると、次の5つになります。

①冒頭3行で結論と依頼事項がわかる
読み手が最初に知りたいのは、この文書で自分に何が求められているかです。報告なのか、相談なのか、承認の依頼なのか。それが冒頭でわかれば、読み手は読み方を決められます。
AIに下書きを頼む場合も、冒頭に置く内容は書き手が決めます。先ほどの値上げ要請の例であれば、受け入れを提案し、今週中に承認をもらいたいという一文を最初に置きます。経緯や背景は、その後で十分です。
②読み手が次に取る行動が書かれている
結論は書かれていても、読み手が次に何をすればよいかが書かれていない文書があります。確認だけでよいのか、返信が必要なのか、期限はいつなのか。ここが曖昧だと、読み手は書き手に問い合わせるか、推測で動くことになります。
次の行動は、AIが最も補いにくい部分です。誰に何を、いつまでに頼みたいのかは、書き手の頭の中にしかありません。下書きの段階で、末尾に依頼事項と期限を書き足す習慣をつけると、確認の往復が減ります。
③事実と推測と意見が区別されている
AIの文章では、確認された事実も、一般的な傾向も、同じ調子で書かれがちです。読み手から見ると、どこまでが確かな情報なのかが判断できません。
社内文書では、数字や発言などの事実、書き手の見立て、提案や意見を分けて書くことを基準にします。文末の表現で区別するだけでも、読みやすさは変わります。売上は前年比8%減でした、と書くのか、減少は一時的だと考えています、と書くのか。読み手はこの違いで、裏付けを確かめるべき箇所を見分けます。
④文書の種類ごとに分量の目安がある
AIは頼めばいくらでも書けるため、文書は長くなりがちです。長い文書は丁寧に見えますが、読む時間はそのまま読み手の負担になります。
日報は数行、週次報告はA4用紙1枚、企画の相談は結論と論点を1画面に収めます。こうした目安をチームで決めておくと、書き手も読み手も判断がぶれにくくなります。目安を超える場合は、要点を先に置き、詳細は別添にする形を基準にします。
⑤送る前に書き手が自分の言葉で説明できる
最後の基準は、文書の中身よりも送る前の確認に関わります。書き手が、この文書で何を伝えたいのかを、文書を見ずに30秒で説明できるかを確かめます。
説明できない場合、その文書はAIが組み立てた形のまま送られようとしています。ワークスロップの調査でも、研究者が問題にしているのは、中身が伴わないまま送られるAIの成果物です。
なお、AIを使ったことを文書に明記するかどうかは、職場によって判断が分かれます。それより先に、書き手が内容に責任を持てる状態で送ることをチームの共通ルールにしておくと、運用しやすくなります。
読みにくい報告書を5つの基準で直すとどう変わるか
基準は、実際の文書に当てはめると使い方が見えてきます。先ほどの値上げ要請の報告を例に、AIの下書きと、基準に沿って直した文書を比べてみます。
直す前のAIの下書き
AIの下書きは、取引先から原材料費の高騰を理由に値上げの要請があった、という経緯から始まります。続いて、業界全体で価格改定が進んでいるという一般的な背景が書かれます。対応策として、受け入れ、交渉、取引先の見直しの3案が並び、最後は慎重な検討が求められます、で終わります。
文章に誤りはなく、構成も整っています。それでも上司は、部下がどの案を勧めているのか、何をいつまでに決めればよいのかを読み取れません。値上げ幅が自社の利益にどう響くのかも書かれていないため、判断の材料を自分で集めることになります。
基準に沿って直した文書
直した文書は、①で示したとおり、受け入れの提案と今週中の承認依頼を冒頭の一文に置きます。次に、値上げ幅と、それによる月々の原価の増加額を事実として示します。そのうえで、他社に切り替えた場合の品質の不安を、書き手の見立てとして書き分けます。
業界の一般的な動向は1文に縮め、3案の比較は別添に回します。分量はA4用紙の半分ほどに収まりました。送る前に、書き手は文書を見ずに提案の理由を説明できることを確かめています。
2つの文書で、元になった経緯や選択肢はほとんど変わりません。変わったのは、判断に必要な数字を補ったことと、読み手が判断するのに必要な順番で並んでいるかどうかです。AIの下書きを使う場合でも、この並べ替えは書き手にしかできない作業です。
基準をチームに定着させる3つの進め方
基準を決めても、文書に反映されなければ読む負担は変わりません。定着させるうえで鍵になるのは、読む側が基準を使って書き手に返すことです。
差し戻すときの言葉を基準とそろえる
読みにくい文書を受け取ったら、どの基準で読み進めにくくなったかを伝えて返します。冒頭で依頼事項がわからなかった、推測と事実の区別がつかなかった、と具体的に伝えれば、書き手は何を直せばよいかがわかります。
読みにくい、もう少し整理して、という返し方では、書き手はAIに同じような指示を出し直すだけになりがちです。基準の言葉で返すと、指摘が上司個人の好みに見えにくくなる効果もあります。
読みやすい例と読みにくい例を並べて共有する
基準は、文字で示すだけでは伝わりにくいものです。実際の社内文書から、同じ内容を書いた読みやすい例と読みにくい例を並べて見せると、違いが具体的に伝わります。
書き手が特定されないように手を入れたうえで、チームの定例で5分ほど扱うだけでも十分です。読み手がどこでつまずくのかを、書き手が読み手の立場で確かめられます。
1か月後に読む時間と問い合わせの回数を振り返る
基準の効果は、読む側の負担で測ります。文書を読んで判断するまでの時間や、内容の確認で問い合わせた回数を、基準を決める前と後で比べてみてください。
正確に計測しなくても構いません。読む側が楽になったかどうかをチームで話し合うだけでも、基準のどこが機能し、どこが形だけになっているかが見えてきます。
よくある質問
Q.AIで書いた文章が読みにくいかどうかは、どこで見分ければよいですか?
A. 読み終えたあとに、書き手が何を求めているのかを一文で言えるかを確かめる方法があります。言えない場合は、結論や依頼事項が冒頭にないか、書き手の意図が文章に反映されていない可能性があります。言い回しの不自然さよりも、読み手が次の行動を決められるかを見ると判断しやすくなります。
Q.ワークスロップとはどのような意味ですか?
A. 2025年にHarvard Business Reviewで紹介された言葉です。良い仕事のように見えながら、課題を前に進める中身を欠いたAI生成の成果物を指します。受け取った側が、内容の解釈や修正、やり直しを引き受けることになる点が問題とされています。
Q.社内文書でAIを使ったことは明記すべきですか?
A. 職場や文書の種類によって判断が分かれます。社外に出る文書や契約に関わる文書は、社内規程に沿って扱う必要があります。社内の報告や連絡では、表示の有無よりも、書き手が内容を説明でき、責任を持てる状態で送ることを優先する考え方もあります。
Q.部下のAI文書が長すぎるときは、どう伝えればよいですか?
A. 長いという感想だけでは改善につながりにくいため、文書の種類ごとの分量の目安を示します。目安を超えた理由を尋ねると、書き手も削る箇所を判断できます。要点を冒頭にまとめ、詳細は別添にする形を具体的に示すと、次の文書から反映されやすくなります。
Q.AIの文章の不自然な言い回しは、どこまで直すべきですか?
A. 社内文書では、意味が伝わりにくくなる言い回しから優先して直すのが現実的です。重要な、さまざまな、といった中身の見えない言葉は、具体的な数字や事実に置き換えます。読み手の判断に影響しない語尾まで、すべて直す必要はありません。
まとめ
AIで書いた文章の読みにくさは、書き手が省いた考える手間が、読み手に回ってくることから生まれています。文章が整っていることと、読み手が判断できることは、別の問題です。
解決の方向は、読む側が困る点を基準として言葉にし、チームで共有することです。5つの基準は、書き手と読み手が同じ言葉で文書を直すための土台になります。
しかし、こうした基準が育ちにくい職場では、読み手が黙って補っていることが少なくありません。読み解く力のある上司ほど、部下の文書の足りない部分を無意識に補いがちです。そのため、読む力の高い人がいるチームほど、基準を言葉にして返す仕組みが役立ちます。
まずは今週届いた文書を1つ選び、5つの基準のどこで読む手が止まったかを書き出してみてください。チームで共有する基準づくりには、私の著書『AI時代のビジネスライティングマニュアル』も役立ちます。部下の指導にそのまま使える内容で、Amazonで販売中の1冊を、下のバナーから全112ページのPDF版で無料で受け取れます。
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