AI記事のトンマナが72%崩れる原因とスタイルガイドの作り方

「AIで書いた記事だけ、どこか他人行儀」「複数人でAIを使ったら、記事ごとに文体がバラバラになった」——AI活用が進むほど顕在化するのが、トンマナ（トーン＆マナー: 文体と表記の統一感）の問題です。

当社は数百本規模のAI記事制作を運用していますが、トンマナの安定はAIの性能ではなく、渡すルールの明文化で決まります。人間のライターに口頭で伝えていた「うちっぽい文章」を、AIは察してくれません。逆に言えば、ルールを1枚の文書にした瞬間、AIは最も従順な書き手に変わるのです。この記事では、最小1枚のスタイルガイドの作り方と当メディアの実際のルール、そして「どの項目から統一すべきか」の判断基準を公開します。

先に結論：ガイドは「1枚」から始める

まず最初に、結論からお伝えします。

• 崩れる原因はAIでなく「ルールが頭の中にしかない」こと
• ガイドは最小1枚（10項目前後）。入口と出口の2箇所で同じ基準を通す
• 統一の最優先は文体でなく、自社の「名前と用語」

3つ目は意外に思われるかもしれません。トンマナというと文末や言い回しの話に聞こえますが、実務で最初に統一すべきは、自社名・サービス名・主要な専門用語の呼び方です。これは読みやすさの問題を超えて、検索エンジンやAIが「この会社は何者か」を認識する手がかりに関わります。詳しくは後半の判断基準の章で扱う予定です。

トンマナが崩れる本当の原因

AI記事のトンマナのばらつきは、突き詰めると3つの不在から生まれます。

不在	起きること	対策
基準の不在	担当者ごとに「良い文章」の解釈が違う	スタイルガイドの明文化
入口の不在	AIへの指示が毎回その場しのぎ	指示文（プロンプト）へのガイド組み込み
出口の不在	公開前に文体を見る工程がない	チェックリストへのトンマナ項目追加

この「基準の不在」が実際にどれくらいの型崩れを生むか、当メディアの制作データで確かめました。

観測項目	結果
同じ文末が3文連続した初稿の割合	34本／47本（72%）
3連続の合計箇所数	196箇所（1本あたり中央値4箇所・最大19箇所）
3連続の文末の内訳	「〜ます」186箇所（95%）／「〜です」7箇所（4%）／「〜ません」2箇所（1%）／「〜こと」1箇所（1%）
一文60字超・4文以上の段落	該当する14本すべてで発生（合計432文・254段落）

※観測条件: 2026年8月に、自社メディアの初稿（機械チェックを最初に通した時点の版）47本を全数集計した実測値です。この原稿は生成AIで執筆したもので、人の手書きの統計ではありません。母数は項目により異なる点にご注意ください（3連続の割合は47本中、段落基準は該当する14本中の集計です）。「47本中14本で発生」という意味ではありません。1メディア・47本の記録であり、一般的な傾向を示すものではありません。60字・4文の基準は当社独自の測定基準で、文章術の本の目安とは別物です。

見落とされがちなのは、トンマナの統一が「見た目の問題」ではないことです。文体・表記のばらつきは、読者に「複数の外注が書き散らかしたサイト」という印象を与え、サイト全体の信頼を削ります。Googleの「有用で信頼性の高いコンテンツの作成」ガイドが自己診断に挙げる問い——「サイトに一貫した目的や軸があるか」——にも、文章の統一感は静かに影響します。

また、トンマナには「らしさ」の器という一面もあるのです。どんなに良い一次情報を入れても、毎回違う声色で語られたら、ブランドとしての記憶は積み上がりません。同じ声で語り続けることが、メディアを「誰かの発信」に変えます。なお、文体レベルの「AIっぽさ」の直し方はAI臭さを消すリライトの記事で症状別に扱っており、本記事のガイドはその予防装置にあたります。

最小1枚のスタイルガイド：項目テンプレ

最初のスタイルガイドに載せるのは、次の6分類・10項目前後で十分です。

分類	決めること（例）
読者と声	誰に向けて書くか／敬体（です・ます）か常体か／専門用語をどこまで使うか
結論の位置	冒頭で結論を出す型か／導入の定型文があるか
表記ルール	漢字とひらがなの開き方（例:「下さい→ください」）／数字は半角
NG表現	使わない言葉のリスト（誇張・断定・古い言い回し）
構成の型	見出しの階層ルール／箇条書きの長さ上限／FAQの形式
名乗りと呼称	自社・サービス・主要用語の正式な呼び方／読者を「あなた」と呼ぶか

作る手順は3ステップです。

ステップ1の「共通点の言語化」は、たとえばこんな粒度で十分です。「結論が最初の3行以内に出ている」「専門用語には初出で一言の補足がある」「た。た。た。と同じ文末が続かない」「事例は自社の実体験に限る」——5〜10個書けたら、それがガイドの原型です。うまく言葉にできない場合は、ベスト3の記事とイマイチな1本をAIに渡して「違いを10個挙げて」と頼むと、たたき台が出てきます。

大事なのは、ガイドを「完成品」にしないことです。運用中に見つけた違和感——「この言い回し、うちっぽくない」——を月1回ガイドに追記していく。スタイルガイドは書くものではなく、育てるものです。

プロの判断基準——最優先は「名前と用語」の統一

ここからが本記事の核心です。ガイドの項目には優先順位があります。当社の判断基準を、統一の効き目が大きい順に示しましょう。

優先度	統一する項目	なぜ最優先か
①最優先	自社名・サービス名・主要用語の呼び方	人とAIの両方に「何者か」を伝える蓄積になる
②次点	信頼にかかわる表現（誇張・断定・出典の書き方）	読者の信頼と法令リスクに直結する
③その後	読み味（文末・漢字の開き・記号）	統一感は増すが、崩れても実害は小さい

①を最優先にする理由は、AI時代の情報流通の仕組みにあります。検索エンジンやAIは、「一貫した名前で、一貫した文脈の中で言及され続けているか」を手がかりに、会社やサービスを一つの実体（エンティティ）として認識していきます。「〇〇社」「〇〇株式会社」「〇〇グループ」が記事ごとに混在し、サービスの呼び名が時期によって揺れているサイトは、この認識の蓄積を自分で妨げてしまいかねません。表記ゆれは読者への小さな不親切であると同時に、長期的には「AIに正しく覚えてもらえない」という機会損失なのです。だからスタイルガイドの1枚目には、文体のルールより先に「うちの言葉の辞書」——自社名・サービス名・主要用語の正しい表記と、やりがちな誤記のリスト——を置くことをおすすめします。

「言葉の辞書」の作り方も簡単です。正式表記を左、やりがちな誤記を右に並べるだけ——「正: 街中Brain／誤: 街中ブレイン・machinaka brain」のような形式です（例は架空です）。載せるのは読者が目にする言葉だけで構いません。社内でしか使わない略語まで載せると、辞書が太って参照されなくなります。10語前後の小さな辞書が、いちばん実用的です。

この観点はもうひとつの判断も導きます。名前は頻繁に変えないこと。サービス名や連載名を軽い気持ちでリニューアルするたび、積み上げた認識はいったんリセットされます。変える場合は、新旧の名前の関係をサイト上で明示する——一貫性は、時間方向にも守るものです。

ここで一つ、誤解しやすい点を補っておきます。トンマナの統一そのものはゴールではありません。GoogleはAI生成コンテンツに関する検索ガイダンスで、コンテンツの生成方法を問わず「読者の役に立つか」を評価の軸にする方針を示しています。機械チェックが拾えるのは文末の連続・字数・NG語といった表記・形式面だけで、「この情報が読者の役に立つか」という判断は、今も人間の仕事です。トンマナを統一する作業は、機械が拾える部分を先に片付ける下ごしらえです。そうすることで、人間のレビューを本当に判断が要る部分——読者価値の有無——に集中させられます。

実際、当メディアの初稿47本を集計した結果でも、機械チェックが拾う型崩れ（文末の3連続・一文60字超・4文以上の段落）は珍しくありません。文末の3連続は47本中72%（34本）で発生し、一文60字超・4文以上の段落は該当する14本すべてで発生していました。ただし、これは仕組みで直せる問題です。むしろ現場でサイトを監査するとき最初に驚かされるのは、別の種類のばらつきでした。

実例：当メディアが運用しているルール

参考として、当メディアが数百本の制作・リライトで実際に運用しているルールの一部を公開します。

• 結論導入の型: 記事冒頭の結論は「まず最初に、結論からお伝えします。」で始める
• 箇条書きは1項目70字以内。超えるなら箇条書きをやめて文章で書く
• NG語リストを機械チェック化（誇張表現・使わない定型句を登録）
• 言い切りを強める断定表現は原則言い換える
• 英数字は半角・絵文字は使わない・見出しに記号を多用しない

ポイントは、これらの一部を機械チェックにしていることです。箇条書きの字数やNG語は、人間の目より機械のほうが正確に拾えます。人間のレビューは「らしさ」「誠実さ」のような判断が要る部分に集中させる——この分担で、チェックの負荷を増やさずに統一を保てます（機械と人間の分担の全体設計は量産と品質管理の記事参照）。見出し構造の基本はGoogleのSEOスターターガイドにも沿っています。

ルールには、それぞれ理由があります。たとえば「箇条書き70字」は、それを超えた項目はスマートフォンで3行以上に折り返し、箇条書きの一覧性という利点が消えてしまうからです。理由まで書いておくと、ルールは「守らされるもの」から「納得して使うもの」に変わり、例外判断も正しくなります。

効果は品質の安定だけではありません。ルールが明文化されていると、新しいメンバーや外部ライターの立ち上がりが速くなります。「過去記事を読んで雰囲気を掴んで」ではなく「この1枚に従って」と渡せるからです。トンマナの投資は、実は採用と外注の投資でもあります。

対処としては、次の3つが有効です。

①禁止より置き換えで書くこと。「〜は使わない」より「〜の代わりに〜と書く」のほうが、AIは着実に従います。

②1回の指示に詰め込みすぎないこと。ルールが30項目を超えると遵守率が下がるため、影響の大きい10項目に絞り、残りは公開前チェック（出口）で拾います。それでも漏れは出るので、入口で7割・出口で3割を捕まえる設計だと考えてください。

③添削の依頼文に「ここは変えないでください」を1つか2つ先に書いておくこと。「読みやすくしてください」とだけ頼むと、読みやすさの方向にすべてが寄ります。あえて短く切った一文・繰り返して強調した言葉・業界で決まっている表記まで、平らにされて返ってくるのです。守りたいものを先に名指しすると、その周りが残るという理屈です。名指しは1〜2個が上限で、3つ4つと増やすとどれも守られなくなります。

あわせて次の4行を添えると、返ってくる指摘の粒度がそろいます。そのままAIへの依頼文に使える、持ち帰り用のフォーマットです。

• 誰が読むか（想定読者）
• 何のために書いた文章か（目的）
• どこまで直してよいか（修正の範囲）
• 変えないでほしい所（守りたい表現・言い回し）

指示文の組み立てはプロンプト設計の記事、全体の体制はAIライティング完全ガイドで解説しています。

よくあるご質問

トンマナとは何ですか？

トーン＆マナーの略で、文章の文体・語り口・表記ルールの統一感を指します。敬体か常体か、結論の位置、漢字の開き方、使わない言葉などがその範囲です。サイト全体で統一されていると、読者への信頼とブランドの記憶につながります。

AI記事のトンマナがばらつくのはなぜですか？

原因はAIの性能ではなく、基準が明文化されていないことです。当メディアの初稿47本のうち72%で同じ文末が3文連続していました。頭の中にしかないルールはAIに伝わりません。スタイルガイドを1枚作り、AIへの指示文（入口）と公開前チェック（出口）の両方で同じ基準を通すことで、ばらつきは仕組みとして防げます。

スタイルガイドで最初に統一すべき項目は何ですか？

自社名・サービス名・主要な専門用語の呼び方です。表記ゆれは読者に不親切なだけでなく、検索エンジンやAIが自社を一つの実体として認識する妨げになり、長期的な機会損失につながります。文体のルールより先に「うちの言葉の辞書」を作るのが得策です。

複数人でAIを使う場合、どう統一すればいいですか？

全員が同じスタイルガイドを指示文に含める運用にします。個人のプロンプトの工夫に任せると、人数分の文体が生まれます。加えて、機械チェックできる項目（NG語・字数ルール）は自動化し、公開前チェックで「らしさ」を人間が確認する二段構えが実務的です。

まとめ：同じ声で語り続ける仕組みを作る

• トンマナの崩れはAIのせいではなく、基準の明文化不足
• ガイドは最小1枚（10項目前後）から。育てる前提で始める
• 最優先は名前と用語の統一。「うちの言葉の辞書」を1枚目に
• 入口（AIへの指示）と出口（公開前チェック）で同じ基準を通す
• 機械で拾える項目は自動化し、人間は「らしさ」の判断に集中する

次の一歩は、自社の「らしい記事」を3本選んで、共通点を10個書き出すことです。あわせて、自社名とサービス名をサイト内検索して、表記ゆれを数えてみてください。その数が「言葉の辞書」を作る動機になります。なお、どの項目をどこまで厳密に運用するかは、書き手の人数と外注の比率次第です。1人で書くなら辞書とNG語だけでも回りますが、書き手が3人を超えたら、ガイドの整備は品質より先に「議論の時間」を節約し始めます。ガイドづくりから機械チェックの導入まで、制作体制の設計は記事制作・メディア支援で承っています。タイトルまわりの型はタイトルの書き方もあわせてどうぞ。