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加藤政則
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Webライターの仕事はAIでなくなる？現役が正直に考えた「残る人・消える人」の違い
加藤政則
ChatGPTなどのAIが何でも書けるようになった今、「Webライターなんて、もう仕事がなくなるのでは…」と不安になりますよね。
正直に言うと、僕も最初はそう思いました。
でも結論から先に言うと、仕事が全部なくなるわけではありません。
なくなるのは“作業”で、残るのは“判断”です。
ここを分けて考えられると、不安はだいぶ小さくなります。
この記事では、AI時代でも残るWebライターの考え方を紹介します。
目次
AIに「奪われる仕事」は正直あります
いきなり不安をあおるようで申し訳ないんですが、まずは正直なところから。
結論、AIに奪われる仕事って、やっぱりあるんですよね。 ここをごまかして「大丈夫ですよ〜」と言っても仕方ないので、こわがらずに一緒に見ていきましょう。
どんな記事が“奪われやすい”の？
ざっくり言うと、こういう記事です。
- テンプレに当てはめるだけの商品説明
- どこかで見たようなまとめ記事
- キーワードを詰め込んだだけのSEO記事
つまり「誰が書いてもだいたい同じ・単価が安い・とにかく量が欲しい」系の仕事。ここはAIがめちゃくちゃ得意なんです。だから「AIに奪われる」「AIに取られる」と言われるのも、正直うなずける部分があります。
「下書きだけ」なら、もうAIのほうが速い
ちょっと前までは、1記事の下書きに何時間もかけてましたよね。それが今は、AIに指示すれば数分で“それっぽい文章”が出てきます。
発注する側からすると、「それならAIでよくない？」となる仕事が出てくるのも自然な流れなんですよね。文章をただ“生成するだけ”の作業は、時間もお金もかからなくなった。ここで人間が真っ向勝負しても、ぶっちゃけキツいです。
「AIライター 失業」って言葉にビビらなくて大丈夫
SNSを見てると「AIライター 失業」みたいな言葉が流れてきて、ドキッとしますよね。それで「やっぱり自分には向いてないのかも…」と落ち込む人、めちゃくちゃ多いです。
その気持ち、すごく分かります。実は僕も、一時期そう思ってました。
僕は2013年からWebライティングを続けていますが、2025年に入ってから、以前と同じように書くだけでは厳しいなと感じる場面が増えました。長く続けてきた僕でも、「もう無理かな、別の仕事を考えようかな」と思ったのは、一度や二度ではありません。
だから、仕事の先行きが見えなくて不安になる気持ちは、他人事じゃないんですよね。
でもここ、落ち着いて整理したいんです。なくなりつつあるのは、あくまで「作業としてのライティング」。
文章をとりあえず出す部分は、もうAIのほうが速いんですよね。
でもこれ、ぜんぶ“話の半分”なんです
ここまで読むと、「うわ、やっぱりWebライターって終わりじゃん…」って気持ちになるかもしれません。
でも、安心してください。これ、まだ話の半分なんです。
なくなる仕事がある一方で、むしろ残る仕事・増える仕事もちゃんとあります。しかもそれは、AIが出てきた“今だからこそ”価値が上がってる部分だったりします。
その話に行く前に、次はちょっと冷静に。感情じゃなくて“データ”で「Webライターの現実」をのぞいてみましょう。不安なときほど、事実を知ると落ち着けますからね。
データで見る「Webライターの現実」
さっきは不安な話が続きましたから、ここでいったん冷静になってみます。
感情でこわがるよりも「実際のところ、どうなの？」と事実で確かめたほうが、気持ちはずっと軽くなるはずです。
ここでは、僕の肌感と公的機関のデータを突き合わせながら、Webライターの現実をのぞいていきましょう。
クラウドワークスの案件、実際どうなってる？
まず、みんなが気になる部分から確かめます。クラウドワークスのようなサービスの案件は、今どうなっているのでしょうか。
ざっくりした傾向を言えば、「誰でも書ける量産系の案件」は、数も単価もはっきり厳しくなってきました。
発注する会社が「これはAIで内製できるよね」と考え始めたからです。
「AIライター クラウドワークス」で検索する人が増えているのも、その不安の表れなのだろうと思います。
僕自身もクラウドワークスで募集を探していますが、案件が並んでいるからといって、応募したい仕事がそのまま見つかるわけではありません。
低い報酬の募集だけでなく、仕事内容より年齢条件が目立つものや、外部サービスへの誘導が気になるものも見かけました。
実際、案件選びを助けるツールを作るときにも、報酬だけでなく、募集文の条件や外部誘導の有無を確認する仕組みを入れています。
ただ、こうした僕の経験だけで「クラウドワークス全体の案件が減った」「原因はすべてAIだ」とまで言い切るつもりはありません。
あくまで肌感であって、ここから先は公的なデータで裏づけていきましょう。
単価は「二極化」してるんですよね
で、ここが大事なポイントです。単価は今、きれいに二極化しています。
そして、この二極化は肌感だけの話ではありません。
内閣官房・公正取引委員会・厚生労働省・中小企業庁が共同で実施した「令和4年度フリーランス実態調査結果」（2022年）を見ると、フリーランスの年収は上下の両端へ割れています。
年収200万円未満が26.7％にのぼり、4人に1人以上がこの水準で働く一方、年収500万円以上も20.9％を占めていました。
Webライターの文字単価にも、同じ構図がそのまま表れます。
初心者が入りやすい量産系の案件では、文字単価0.5円〜1円前後が今もめずらしくありません。
仮に0.5円で3,000字を書いても、受け取れるのは1,500円ほどです。
その反対側には、専門知識や取材・構成の設計までこなす高単価のゾーンがあります。
医療・金融・法律などの分野なら文字単価3円〜10円、資格や実務経験が評価されれば5円〜20円、取材記事では1本3万〜10万円という案件も動いています。
整理すると、単価はこんなふうに分かれます。
- ・字単価がとても安い「量産おまかせ」系（0.5円〜1円前後）
- ・専門知識・取材・構成の設計まで担う「高単価」系（3円〜20円）
- AIが得意なのは、前者の量産系です。だから“ふつうの記事”がじわじわ消えて、仕事は安いほうと高いほうへ割れていきます。
文字単価を比べるときは、金額だけでなく、どこまで担当する仕事なのかもあわせて確認したいところです。
構成が用意されている案件と、取材から執筆・修正まで任される案件とでは、必要な時間がまったく違ってきます。
だから僕は、単価の高さだけで仕事の良し悪しを決めないようにしています。
応募前に作業範囲と修正条件まで見て、自分が使う時間に見合うかどうかを判断する——その視点も大切にしたいですね。
参考：
令和4年度フリーランス実態調査結果（内閣官房・公正取引委員会・厚生労働省・中小企業庁、2022年）
フリーランスに関する参考資料（中小企業庁、2020年／内閣官房「フリーランス実態調査結果」の人口推計を収録）
生成AIは、ライターの仕事をどう変えた？（データで見る）
では、AIは実際にライターの仕事をどう変えたのでしょうか。ここも感覚ではなく、ライターを対象にした調査の数字で見ていきます。
まず押さえたいのは、AIを「道具」として使いこなす人が増えている事実です。
フリーランスのWebライター142人に聞いた調査（Content Hub／合同会社GRADMIN、2024年12月）では、生成AIの利用率が75%にのぼり、59.2%が「記事の品質が上がった」、34.5%が「収入が増えた」と答えています。
つまり、AIを敵ではなく相棒にできた人は、むしろ単価や生産性を伸ばしているわけです。
一方で、楽観だけでは済まない数字もあります。現役のWebライター・編集者168人への調査（株式会社AIスキル、2026年2月）では、82.7%が構成や企画ではなく「作業者」の立場にとどまっていました。
発注側の目も厳しくなっていて、「AI特有の不自然さを消す編集・修正を求められるようになった」という声が32.7%を占めます。
さらに、この調査が挙げた「これから必要とされるスキル」の上位は、ディレクション・企画力（46.4%）、編集・校閲力（37.5%）、専門知識（29.2%）、取材力（23.8%）でした。どれもAIだけでは代わりが利きにくい領域といえます。
まとめると、消えていくのは「AIでも書ける作業」で、残って伸びるのは「AIを使いこなし、企画・編集・取材で価値を出せる人」です。
先ほどの単価の二極化と、まったく同じ構図がここにも表れています。
参考：
生成AI時代のWebライター実態調査（Content Hub／合同会社GRADMIN、2024年12月）
AI時代のWebライターに関する調査（株式会社AIスキル、2026年2月）
フリーランスの意識・就業実態調査2025年版（マイナビ、2025年）
でも「入り口」は、むしろ広がってるかも
ちょっと意外かもしれませんが、始める入り口そのものは、むしろ広がっています。
実際、フリーランスという働き方は着実に定着してきました。
内閣官房日本経済再生総合事務局が2020年に公表した「フリーランス実態調査結果」では、日本のフリーランス人口を462万人（本業214万人・副業248万人）と推計しています。
これだけの人が、すでに組織の外で働いているわけです。
AIのおかげで、初心者でも最低限の文章はすぐに形にできるようになりました。
だから「Webライター 副業」「Webライター 求人」と調べて挑戦する人は、今もたくさんいます。
ただし、ここには見逃せない落とし穴があります。
「AIで書けるだけ」の状態だと、その大勢の中にあっさり埋もれてしまうからです。
入り口が広い分だけ、ライバルもどんどん増えているわけですね。
現実を知ると、戦い方が見えてくる
ここまでを整理すると、こういう構図になります。
- 減っているのは → 低単価・量産型の、誰でも書ける仕事
- 残っているのは → 専門性・取材・構成・判断が必要な仕事
公的データが示す収入の二極化も、クラウドワークスで感じる単価の二極化も、結局は同じ方向を指しています。
つまり「どこで戦うか」さえ選べば、Webライターはまだまだ戦えるということです。全体がダメになったわけではなく、戦う場所の問題なんですよね。
では、その“残る仕事”とは具体的にどんなものなのか。次の章で、そこをはっきりさせていきましょう。
でも「残る仕事・むしろ増える仕事」もあるんです
お待たせしました。ここからが本題、「じゃあ何なら残るの？」という話です。
結論を先に言っちゃうと、AIが苦手なところ＝人間の出番。ここを押さえれば、むしろAI時代のほうがチャンスだったりします。
AIが苦手なこと、意外とあるんです
AIって万能っぽく見えますが、実はけっこう苦手なことがあるんですよね。
- 今この瞬間の一次情報（最新の実例・自分で調べた事実）
- 実際に使った・やってみた体験
- 「この読者は、本当は何を知りたいのか」を汲むこと
しかもAIは、それっぽい顔してウソ（事実じゃない情報）を混ぜてくることがあります。
だからこそ、出てきた文章をチェックして判断する人が、どうしても必要なんです。
「検索意図」を汲めるのは、まだ人間の強み
たとえば「Webライター 稼げない」で検索する人がいたとします。
この人が本当に欲しいのは、「稼げない理由の一般論」じゃなくて、「で、自分はどうすれば稼げるの？」という具体的な出口ですよね。
AIは表面的な答えはサッと出します。
でも、“検索の裏にある本音”まで読んで、刺さる構成にするのは、まだ人間のほうが得意なんです。ここは大きな武器になります。
実体験・一次情報は、AIには書けない
これが、いちばん分かりやすい差かもしれません。
「実際にやってみたら、ここでつまずいた」「この方法は失敗した」——こういう生の経験は、AIは持っていません。あなたが体験したことは、あなたにしか書けないんですよね。
僕自身、秋田の観光地を紹介する記事をAIと作った際、文章はまとまっているのに、内容が浅いと感じた場面がありました。
「見に行きたい人向けの記事なのに、所要時間や駐車場、遊歩道、熊への備えの説明が足りない」と気づき、具体的に補足を指示したんです。
この経験なら、僕は「AIの記事は確認しましょう」で終わらず、どんな情報が抜けていて、どう直そうとしたのかまで伝えられます。
現地を歩いた体験とは別ですが、こうした記事作りでのつまずきも、同じ作業に取り組む人へ渡せる一次情報なんですよね。
読者って、きれいにまとまった一般論より、「実際どうだったの？」のリアルな話を読みたいもの。ここに、人間のライターが残る理由があります。
構成・ディレクションは、むしろ需要が増えてる
もう一つ、見逃せない変化があります。
AIが大量に文章を書ける時代になったからこそ、「何を・誰に向けて書かせて、どう判断して、どう直すか」を決める人の価値が上がってるんです。
つまり、AIに使われる側じゃなくて、AIを“使う側”に回る。この視点を持てる人は、これからどんどん必要とされます。
結局、残るのは「判断できる人」
ここまでをまとめると、こうなります。
- 奪われるのは「作業」（文章をただ生成すること）
- 残るのは「判断」（意図を汲む・体験を足す・AIをチェックして仕上げる）
同じ“Webライター”でも、この違いで未来がガラッと変わるんですよね。
じゃあ、その「判断できる人」と「AIに奪われちゃう人」って、何が違うの？——次の章で、その分かれ目をはっきりさせましょう。
AIに「奪われる人」と「使いこなす人」の分かれ目
ここ、この記事でいちばん伝えたいところです。
同じWebライターなのに、AIに仕事を奪われちゃう人と、むしろAIを武器に稼ぐ人がいる。その違いって、才能じゃないんですよね。 ちょっとした“ある習慣”の差なんです。
分かれ目は「判断基準」を持ってるかどうか
ズバリ言うと、分かれ目はこれ。
AIが出してきた文章を見て、「これでOK」か「ここ、ちょっと違うな」を判断できるかどうか。
判断する“ものさし”を持ってない人は、AIの出力をそのまま丸呑みしちゃいます。で、みんなと同じような記事になって、埋もれる。
逆に、ものさしを持ってる人は、AIを下書きに使いながら、自分の判断でグッと良くしていけるんですよね。
「誰に・何を・どうなってほしい」を先に決める
「ものさしって、どうやって持つの？」という話ですよね。
難しく考えなくて大丈夫。書く前に、この3つを決めるだけです。
- 誰に向けた記事なのか
- その人は何を知りたいのか
- 読んだあと、どうなってほしいのか
これが決まってると、AIが出してきた文章を見て「この見出し、読者が知りたいことからズレてるな」と気づけます。判断する軸ができるんですよね。
AIは“上司”じゃなくて“部下”です
イメージとしては、AIを「優秀だけど、たまにズレる部下」だと思うといいです。
指示を出す → 下書きを作ってもらう → 自分でチェックする → おかしいところを直す。この流れだと、時間はしっかり短縮しつつ、品質は自分でキープできます。AIに使われるんじゃなくて、AIを使う側。
これが「Webライター AI活用」のいちばん大事なところです。
僕は記事作成用のGPTsを使っていますが、最初の指示だけで本文まで完成させる流れにはしていません。
1．記事の条件を入力する。 メインキーワードや文字数、H3の有無を伝え、関連キーワード・想定読者・検索意図・記事のゴールなどを提案してもらいます。
2．提案を確認してから構成へ進む。 読者が知りたい内容と合っているかを見て、方向が決まってから見出しを作ってもらう流れです。
3．本文が出ても、足りない部分は具体的に直す。 内容が浅ければH3を追加して掘り下げてもらい、説明が広がりすぎていれば、狙うキーワードに沿って修正を指示しています。
実際、抱返り渓谷の記事でも、AIの文章をそのまま完成とはせず、所要時間・読み方・駐車場・遊歩道・熊対策の説明を補うように指示しました。
「AIに丸投げ」する人が、なぜ埋もれるのか
逆のパターンも見ておきましょう。
AIに丸投げして、出てきた文章をそのままコピペ。これだと、ほかの“丸投げ勢”と、ほぼ同じ記事ができあがります。読者からすると「どこかで読んだな」という内容。これじゃあ、選ばれないんですよね。
AIの出力に、自分の判断と体験を足す。このひと手間があるかないかで、未来が変わります。
あなたはもう、正しい側に立てます
ここまで読んでくれたあなたは、もう大丈夫です。
だって、「判断が大事なんだ」と気づけたから。これは才能じゃなくて習慣なので、今日から意識すれば、ちゃんと“使いこなす側”に立てます。
とはいえ、「具体的に何をやればいいの？」って思いますよね。次の章で、これからのWebライターに必要な3つを、サクッと具体的にお話しします。
これからのWebライターに必要な3つ
「判断が大事なのは分かった。で、具体的に何をすればいいの？」
——そうですよね。
ここでは、これからのWebライターに必要な3つを、サクッと具体的にお話しします。むずかしいことは一つもないので、安心してください。
① 読者の「本当の悩み」を掴む
1つ目は、検索意図を掴むこと。
さっきも出てきましたが、これがいちばん大事です。キーワードの裏にある「この人、本当は何に困ってるんだろう？」を想像するクセをつけましょう。
やり方はシンプルで、記事を書く前に「誰に・何を・どうなってほしいか」をメモに一行書くだけ。
これだけで、AIに出させた文章を「読者が知りたいことになってるかな？」とチェックできます。AIには、ここがまだ苦手。だからこそ、あなたの強みになります。
② 自分の体験・一次情報を足す
2つ目は、実体験・一次情報を足すこと。
AIが書けないのは、「実際にやってみたら、どうだったか」というリアルな話でしたよね。
だから、記事のどこかにあなた自身の経験を一滴たらすだけで、ほかの記事とグッと差がつきます。
大げさな実績はいりません。「私はこれで失敗した」「やってみたら意外とこうだった」——そんな一言でOK。読者は、その生々しさを読みたいんです。
僕が初心者の方に勧めたいのは「使ってよかった」で終わらず、使う前に困っていた場面と、実際に試して分かった点を一つずつ書く方法です。
うまくいかなかった場合も「どこで手が止まったか」まで添えれば、同じように困っている読者の参考になります。
③ AIは下書き、仕上げは自分がやる
3つ目は、AIを下書きに使って、仕上げは自分の判断でやること。
ここで「Webライター AI活用」の出番です。AIにゼロから考えさせるんじゃなくて、
- 自分で「誰に・何を」を決める
- AIに下書きを出させる
- 自分でチェックして、体験や具体例を足して仕上げる
この順番なら、時間は短縮できて、品質は自分でキープできます。丸投げでもなく、全部手書きでもない。“いいとこ取り”なんですよね。
この3つ、ぜんぶ“今日から”できます
改めて並べると、こんな感じ。
- 読者の本当の悩みを掴む
- 自分の体験を足す
- AIは下書き、仕上げは自分
どれも、才能もお金もいりません。意識するだけで、今日からできることばかりです。
とはいえ、「AIの使い方、もうちょっと具体的に知りたい」という人もいますよね。次の章で、AIを“味方”にする具体的な使い方を見ていきましょう。
WebライターがAIを“味方”にする具体的な使い方
ここまで「AIを使う側に回ろう」と言ってきました。じゃあ実際、どう使えばいいの？——という具体編です。
むずかしい設定の話はしません。今日から真似できる使い方だけ、サクッと紹介しますね。
まずは「下書き」をAIに任せる
いちばん効果が分かりやすいのが、これ。たたき台・構成案をAIに作ってもらう使い方です。
白紙から「どう書こう…」と悩む時間って、けっこうしんどいですよね。そこをAIに任せると、スッと動き出せます。
ポイントは、さっきも言ったとおり、「誰に・何を」を自分で決めてからお願いすること。そうすれば、出てきた下書きを「ここは合ってる」「ここは直そう」と判断しやすくなります。
検索の下調べも「AIモード」でラクに
最近はGoogleの「AIモード」や生成AIで、調べものや情報整理もかなりラクになりました。ざっくり全体像をつかむのに便利です。
ただしひとつだけ注意。
AIは、それっぽいウソを混ぜることがあるので、大事な事実は自分でチェックしてくださいね。ここを人間がやるから、記事の信頼が守られます。
音声入力×AIで、執筆スピードが段違いに
個人的に、副業で時間がない人にこそおすすめしたいのが、音声入力とAIの組み合わせです。
喋って文字にする → AIで整える。これだと、手も疲れないし、通勤中や家事の合間みたいなスキマ時間でもサクサク書けるんですよね。
「書く時間が取れない…」という悩み、これでかなり解決します。
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【無料】AIライティングを効率化する音声入力術！“喋るだけ”で記事もAI指示も書ける
SNS発信も、AIと組むと続けやすい
書いた記事の要点を、AIにSNS用に短くまとめてもらうのもおすすめです。
発信って続けるのが大変ですが、AIに下書きを手伝ってもらえば、グッと続けやすくなります。SNSからあなたの記事やサービスを知ってもらう——そんな導線も作れますよ。
大事なのは「最後は自分でチェック」
便利な使い方をいろいろ紹介しましたが、共通して大事なのは一つ。
最後は、必ず自分でチェックして仕上げること。
どれだけAIが優秀でも、「誰に・何を・どうなってほしいか」を分かってるのはあなただけ。ここを人間がにぎってる限り、AIは頼れる味方であり続けます。
さて、だいぶ長くなってきましたね。次は、みんながよく疑問に思うことを、Q&A形式でまとめて答えていきます。
よくある質問（Q&A）
最後に、みんながよく気になることを、Q&A形式でまとめて答えていきますね。検索でここだけ読みに来る人もいるので、サクッと分かるようにしました。
Q. AIにWebライターの仕事を奪われることはありますか？
正直に言うと、一部はあります。
量産前提の記事や、誰でも書ける低単価の仕事は、AIに置き換わってきています。
ここはごまかしても仕方ないですよね。
でも「全部なくなる」わけではありません。
読者の意図を汲んだり、実体験を足したり、AIの文章を判断して仕上げたり——こういう仕事は、むしろこれからも必要とされます。
奪われるのは“作業”、残るのは“判断”。この記事でずっと言ってきたとおりです。
Q. AIによって将来なくなる職業は？Webライターは？
一般的には、「ルール化できる・定型的な作業が多い仕事」ほど影響を受けやすいと言われています。
じゃあWebライターはどうかというと、「作業の部分」は影響を受けるけど、「判断の部分」は残る。つまり、“完全になくなる”というより、“中身が変わっていく”職業だと考えるのが近いと思います。
だから大事なのは、「なくなるかどうか」でビクビクすることじゃなくて、残るほうの仕事にシフトできるかなんですよね。
Q. AIに奪われない仕事（職業）は何ですか？
よく挙げられるのは、人の気持ちに寄り添う仕事、創造性や判断が必要な仕事、現場で人と関わる仕事あたりです。
実はWebライターも、やり方しだいでこの“奪われにくい側”に入れます。
読者の感情を想像して、自分の体験をのせて、AIを判断しながら使う——これができれば、ただの「文章製造」じゃなくなりますからね。
Q. AIに「絶対」奪われない仕事はある？
正直、「絶対」と言い切れる仕事はないと思います。時代はどんどん変わりますからね。
でも、だからこそ大事なのは、「どんな変化でも、使う側に回れる自分」でいること。
特定の仕事にしがみつくより、判断力とAI活用スキルを持っておくほうが、ずっと安心なんです。
Webライターは、その力を育てるのにぴったりの仕事だと、僕は思っています。
まとめ｜Webライターの仕事はなくならない
結論、Webライターの仕事は“全部”なくなるわけじゃありません。
なくなるのは「作業」で、残るのは「判断」です。
読者の本当の意図をくんで、自分の体験を足して、AIは下書きに使って最後は自分で仕上げる。これができれば、AI時代はこわがる相手じゃなく、むしろチャンスなんですよね。
完璧じゃなくて大丈夫。まずは1記事から始めていきましょう。
Profile
秋田県大仙市在住のWebディレクター／ライター。自然豊かな田舎の片隅から世の中の役に立つ情報を発信中。「難しいことを丁寧にわかりやすく」を信条に、読者の心に届く記事制作を心がけています。
