新規Webの35%はAIが書いていた。意外と少ないこの数字の裏で、現場では何が起きているのか

ChatGPTが世に出た2022年末から、約2年半。
Stanford大学らの研究チームが、2022年8月から2025年5月までに新規公開されたWebサイトを最先端のAIテキスト検出器（ITmedia記事によれば「Pangram v3」）で分析した結果、新規Webサイトの約35%がAI生成またはAI支援のテキストを含むことが分かった、というニュースが出ました。

Web・IT業界で11年仕事をしていると、これは「ようやく数字になったか」という感覚です。
2024年の半ばあたりから、競合分析や記事リサーチで開くページの「読み心地」が明らかに変わっていた。文章は流暢なのに、芯がない。固有名詞が薄い。経験談がない。あの違和感の正体が、今回の調査で輪郭を持ち始めた、という話だと受け止めています。

この記事では、調査の中身を整理した上で、「で、現場で何が起きているのか」を私の視点でまとめます。

「35%」の中身を分解してみると、全部AIではない

ニュース見出しの「35%」だけが独り歩きしていますが、調査では3カテゴリに分類されています。

• 徹底的にAI生成されたページ

• AIの支援を受けつつ、人間が手を入れたページ

• 徹底的に人間が書いたページ

35%は 下2つ（AI生成 + AI支援）の合算 です。
つまり「全部AIが書いた」サイトが35%あるわけではなく、「人間がChatGPTやClaudeを使って下書き・校正・拡張した」ページも含まれる。

ここを区別せずに「Webの3分の1がAIに乗っ取られた」と煽る論調は雑だと思います。
私自身、note記事の構成案や下書きでAIを使うことはありますし、それを「AI生成サイト」とラベリングされるかは検出器の精度次第です。

正直、この35%という数字を最初に見たとき、私は「思ったより少ないな」と感じました。
AIを使って発信する人向けのノウハウは今や巷に溢れていて、効率的に量産する方法もすぐ見つかります。なので体感としては「新規サイトの半分以上はもうAI任せなんじゃないか」くらいの感覚を持っていたんです。

ふたを開けてみると、思ったほどAI丸投げにはなっていなかった、というのが率直な印象でした。
裏を返せば、世の中の発信者の多くは「AIを下書きや補助には使うが、最終的に自分の手を入れる」運用に着地しているのかもしれません。

品質33%ダウン、ポジティブ2倍。この数字をどう読むか

論文の中で特に目を引いたのは2つの数字です。

• AI生成テキストを含むサイトの内容品質は、人間作成サイトに比べて約33%低い

• AI支援サイトの「肯定的（ポジティブ）スコア」は、人間作成サイトより約107%高い（およそ2倍）

これは要するに、AIが書く（書かせる）と「無難で前向きで、深さが薄い」テキストになりやすい、ということです。
プロンプトに「読者を不安にさせない丁寧な文章を書いて」と指示するユーザーが多いから、というのが私の現場感です。AI自体の問題というより、指示する側のリテラシーの問題に近い。

ここが押さえどころで、「AI生成だから価値がない」のではなく、「平均的な指示でAIに書かせた文章は、市場の中央値に収斂していく」 と読むのが正確です。
だからこそ、エッジ・固有体験・数字のある文章が、相対的に価値を上げる。

品質の話で言えば、今の段階では「AI感をどれだけ消せるか」「AIで書かせたものをそのまま出さず、必ず人の手を入れる」という運用が必須だと感じます。
ただし、これはあくまで2026年時点の話です。将来的には、人間の文章とAIの文章がほぼ見分けがつかなくなる可能性が高い。

加えて、AIの出力品質は与えるコンテキストやプロンプト設計に大きく依存します。なので「AI生成は品質が33%低い」というこの数字も、絶対的なものではなく 「現時点の平均的な使い方ではこうなる」という参考値 として受け取るのが妥当です。
裏を返せば、プロンプト設計や前提情報の渡し方次第で、この差は十分縮められる。とはいえ、何でもかんでもAIに自動化させてOK、というフェーズではまだないのも事実です。

検索・SNS・採用で、いま静かに進んでいる「選別」

「Webの35%がAI生成」は、SEO担当者の問題ではなく、Webで何かを発信している人全員の問題です。
私の周辺で観測している現象を列挙します。

• 検索: Googleは2024年3月のコアアップデートで、独立システムだった「Helpful Content System」をコアアルゴリズムに統合し、同時に スケールド・コンテンツ・アビューズ（量産コンテンツ濫用） への新スパムポリシーを発表しました。Google公式は「低品質・非オリジナルなコンテンツを検索結果から約45%削減する」としており、AIに丸投げで量産したサイトが圏外に飛ぶ事例が増えています。

• SNS: X・noteで「AIが書いたっぽい」と直感的に判定する読者が増えており、エンゲージメント率が落ちる。文章自体は綺麗でも「読まれない」「保存されない」ことが多い。

• 採用: 採用担当者の側も、職務経歴書や志望動機のAI生成率を気にし始めています。AIで盛った職歴より、AIで盛りようがない「具体的なエピソードと数字」を持っている人が通る。

つまり、AI生成テキストが氾濫したことで、「人間が書いたとしか思えない手触り」の希少性が上がっている。皮肉ですが、これがいまWeb全体で同時多発的に起きている現象だと見ています。

AIに勝つのではなく、AIに埋もれないための3つの問い

ここからは私見です。AI生成35%時代に、Webで仕事を作りたい人が自問すべきことを3つに絞りました。

1. その情報、自分が一次情報を持っているか？
   AIに勝てないのはネット上にすでにある情報の再構成ではなく、「自分の現場で見た数字・固有名詞・失敗」です。書く前に「自分しか書けない部分は何か」を必ず探す。

2. AIに書かせるなら、AIが苦手な部分を残せているか？
   AIは結論を均し、両論併記し、安全側に倒します。読者の記憶に残るのは「立場を取った文章」なので、AIに下書きさせた後でも「自分はこう思う」を残す工程を捨てない。

3. 読者は「自分と地続きの人」を求めている自覚があるか？
   完璧な情報源より、「半歩先を歩いている同業者」のほうがフォローされる時代です。完成度より、思考の途中経過と修正履歴を出せる人が強い。

実際にAIの使い方を教えたり、企業のAI活用支援に入っている現場でも、まさにこの3点がボトルネックとして必ず上がってきます。「どの仕事をAIに任せるか」「AIに与えるデータやコンテキストをどう設計するか」── ここの情報量と精度設計で、最終的なアウトプットの質はかなり変わります。

結局のところ、AIは一発で完成形が出るツールではなく、自分のテーマや業務に合わせて 「育てていく」 感覚が必要なツールです。
これから現場プレイヤーとしてキャリアを作っていく人にとっては、早めに自分専用のAI運用を回し始めて、データとプロンプトを蓄積しながら育てていく感覚を持つことが、決定的に重要だと感じます。

まとめ：35%は脅威じゃない

Stanford / Internet Archiveの調査は「AI生成テキストが氾濫しているからネットは終わりだ」という話ではありません。
冷静に読めば、「平均的な情報の価格が下がった」というだけの話です。

平均が下がるということは、平均から外れる人の価値が上がるということですよね。
Web・IT業界でキャリアを作りたい個人にとって、AI生成の波は 自分の固有性を棚卸しして言語化する、最後のチャンス だと受け止めています。