AI原稿が承認を通らない問題はなぜ起きるのか
AI原稿が承認を通らないのは、品質チェックを「人の目だけ」に頼っているからです。ファクトチェック自動化＋人間承認フローを仕組み化することで、AI活用を継続しながら公開品質を担保できます。
日本の生成AI利用経験率は26.7%（2024年度）で、1年で約3倍に増加しています（9.1%→26.7%、総務省 情報通信白書 令和7年版）。また、生成AIの業務利用（検討中含む）は2023年20%→2025年34%に拡大しており、用途として「議事録作成」「ドキュメント要約」「原稿作成」の伸びが大きいとされています（データサイエンティスト協会調査）。
AI原稿作成が急速に普及する一方で、「AI原稿が社内承認を通らない」「差し戻しが多く効率化どころか工数が増えている」という課題を抱える企業も増えています。AI活用を諦めずに承認を通る品質の原稿を継続的に公開するには、品質チェック工程の仕組み化が解決の鍵となります。
この記事で分かること
- AI原稿が承認で差し戻される典型的な原因パターン
- 「AIに任せれば効率化できる」という誤解とその問題点
- 承認を通すために整備すべき品質チェック工程
- AI原稿が承認を通らない原因チェックリスト
- 承認フロー効率化と品質担保を両立する運用設計
AI原稿が承認で差し戻される典型的な原因
AI原稿が承認で差し戻される原因は、大きく「ハルシネーションと根拠不足」「戦略不在による主張のブレ」「シャドーAIによるガバナンス外の利用」の3パターンに分類できます。自社の課題がどのパターンに該当するかを特定することが、解決への第一歩です。
日本企業の生成AI導入率は56%で世界平均並みですが、「期待を上回る効果があった」と答えた企業は13%で5カ国中最下位となっています（2025年、PwC調査）。この結果は、AI導入はしたものの品質管理や運用設計が追いつかず、期待した成果を得られていない企業が多いことを示唆しています。
また、98.2%の組織がAI処理後に目視チェックを実施しているものの、「誤認識がどこにあるかわからず確認に手間がかかる」という課題が報告されています。目視チェックだけでは限界があり、仕組みによる解決が必要です。
ハルシネーションと根拠不足
ハルシネーションとは、AIが事実と異なる情報をあたかも正しいかのように生成する現象です。幻覚（hallucination）に由来しており、AI原稿が承認を通らない最も一般的な原因のひとつとなっています。
ハルシネーションが発生すると、記事内の統計データや引用元が架空のものになったり、存在しない調査結果が記載されたりします。承認者がこれを見つけた場合、記事全体の信頼性が疑われ、差し戻しとなるケースが多いです。
根拠不足も同様の問題を引き起こします。「〜という調査によると」と書かれていても、具体的な出典名・調査機関・年度が記載されていなければ、承認者は事実かどうか確認できません。特にBtoBコンテンツでは、根拠の明示は読者の信頼を得るために不可欠であり、根拠不足の原稿は差し戻しの対象となりやすい傾向があります。
戦略不在による主張のブレ
AI原稿が承認を通らない原因として、「誰に・何を・なぜ伝えるのか」という戦略が不明確なまま原稿を作成しているケースも多くみられます。
ターゲットペルソナやUSP（独自の強み）が明確でない状態でAIに原稿を生成させると、記事ごとに主張がバラバラになります。承認者の立場からすると、「この記事は誰に向けたものか」「自社のメッセージとして適切か」が判断できず、差し戻さざるを得ません。
この問題は、AI原稿に限らず人間が書いた原稿でも起こりえますが、AIは与えられた情報をもとに文章を生成するため、戦略情報が不足していると特に主張のブレが顕著になりやすい傾向があります。
シャドーAIによるガバナンス外の利用
シャドーAIとは、会社が正式に承認・認可していないAIツールを業務で利用することを指します。セキュリティや品質管理上のリスクがあり、承認フロー混乱の一因となっています。
調査によると、「会社の許可がなくてもAIツールを使う」と回答した人が54%に上っています（2025年、BCG調査）。この結果は、多くの企業でガバナンス外でのAI利用が発生していることを示しています。
シャドーAIで作成された原稿は、会社として承認されたAI利用ポリシーに沿っていないため、承認フローで問題になりやすいです。承認者は「どのAIツールで」「どのような設定で」生成されたかを確認できず、品質を担保する根拠がないまま判断を迫られることになります。この問題を解決するには、AI利用ポリシーを整備し、ガバナンスの範囲内でAIを活用する体制を構築する必要があります。
「AIに任せれば効率化できる」という誤解
「AIに任せれば効率化できる」と考え、品質チェック工程を軽視してAI原稿をそのまま承認フローに回すことは誤りです。この考え方は、かえって手戻りを増やし、効率化どころか工数増加につながるケースが多いです。
あるいは、AI原稿の差し戻しが続くことで「AIは使えない」と諦めて人力に戻ってしまうケースもありますが、これも問題解決にはなりません。AI活用の可能性を閉ざすのではなく、品質チェック工程を整備することで、AIと人間の役割分担を最適化する必要があります。
人間の査読者がAI生成テキストを正確に識別できる率は68%程度にとどまるという調査結果もあります（2022年調査。ただし、最新AI技術を反映していない可能性がある点に注意が必要です）。この結果は、目視チェックだけではAI原稿の問題点を見落とすリスクがあることを示唆しています。
目視に頼るだけでは、ハルシネーションや根拠不足を見落とす可能性があります。効率化と品質担保を両立するには、ファクトチェックの自動化と人間レビューを組み合わせた仕組みが必要です。
承認を通すために整備すべき品質チェック工程
承認を通すためには、「プロンプト設計」「ファクトチェック自動化」「人間レビュー」「承認」という4段階の品質チェック工程を整備することが効果的です。
ファクトチェックとは、記事やコンテンツに含まれる事実・数値・引用が正確かを検証するプロセスです。AI原稿においては、ハルシネーションによる事実誤認を発見するために不可欠な工程となります。
承認フローとは、コンテンツ公開前に担当者→上長→法務等の確認を経る業務プロセスです。AI原稿では品質チェックがボトルネック化しやすく、承認条件を明確化することで効率化を図る必要があります。
98.2%の組織がAI処理後に目視チェックを実施しているものの、「誤認識がどこにあるかわからず確認に手間がかかる」という課題が報告されています。この課題を解決するには、目視チェックの前段階でファクトチェックを自動化し、問題箇所を可視化することが有効です。
【チェックリスト】AI原稿が承認を通らない原因チェックリスト
- 統計データ・数値に出典（調査機関名・年度・調査対象）が明記されているか
- 引用元URLが実在し、リンク先の内容と一致しているか
- 「〜という調査によると」等の表現に具体的な出典名があるか
- 架空の企業名・サービス名・人物名が含まれていないか
- 業界常識と矛盾する記述がないか
- ターゲットペルソナが明確に定義されているか
- 記事の主張が自社のUSP（独自の強み）と整合しているか
- 他の記事と主張がブレていないか（戦略の一貫性）
- 会社が承認したAIツール・設定で生成されているか
- AI利用ポリシーに沿った運用がされているか
- 法的リスクのある表現（保証・断定・最上級表現）がないか
- 競合他社への批判・誹謗中傷がないか
- 機密情報・個人情報が含まれていないか
- プロンプトに「不明な点は不明と書く」指示が含まれているか
- 出典URLを実際に開いて内容を確認したか
プロンプト設計で出典・根拠を強制する
AI原稿の品質を担保するには、生成の時点で出典・根拠を強制するプロンプト設計が効果的です。
具体的には、プロンプトに以下のような指示を含めることが推奨されます。
- 「引用元URLと出典名・年を必ず列挙すること」
- 「不明な点は『不明』『要確認』と明記すること」
- 「統計データには調査機関名と調査年を付記すること」
- 「確認できない情報は推測と断らずに書かないこと」
これらの指示をプロンプトに組み込むことで、AIが根拠不足の文章を生成するリスクを低減できます。ただし、AIが提示した出典が正確かどうかは別途確認が必要であり、プロンプト設計だけで品質が担保されるわけではありません。
ファクトチェック自動化と人間レビューの組み合わせ
ファクトチェックの自動化と人間レビューを組み合わせることで、効率と品質を両立できます。
自動化ツールでは、URLの実在確認、数値の整合性チェック、定型的な誤り検出などを効率化できます。一方、高リスク領域（法的表現・保証文言・業界固有の専門知識が必要な部分）は、人間チェックを必須とすることが推奨されます。
役割分担の目安として、以下のような設計が考えられます。
- 自動化で対応: 出典URLの実在確認、数値フォーマットの検証、定型的な表記揺れの検出
- 人間レビューで対応: 内容の妥当性判断、戦略との整合性確認、法的リスクの判断、最終承認
このハイブリッド運用により、目視チェックの負担を軽減しながら、品質を担保できる体制を構築できます。
承認フロー効率化と品質担保を両立する運用設計
承認フローの効率化と品質担保を両立するには、承認条件の明文化とAI利用ポリシーの整備が重要です。
日本企業のAI導入率は56%で世界平均並みですが、「期待を上回る効果があった」と答えた企業は13%で5カ国中最下位となっています（2025年、PwC調査）。効果を出している企業と出ていない企業の差は、運用設計・ガバナンス整備にあると考えられます。
効果を出している企業に共通する取り組みとして、以下の要素が挙げられます。
- AI利用ポリシーの明文化: 使用可能なAIツール、利用目的、禁止事項を明確に定義
- 承認条件のチェックリスト化: 承認者が確認すべき項目を1ページにまとめ、判断基準を標準化
- 禁止トピックの定義: 法的リスクの高い表現、競合批判、機密情報などを明示的に禁止
- 出典確認と人間レビューの必須化: ファクトチェック完了を承認の前提条件とする
これらの仕組みを整備することで、承認者の判断負担を軽減しながら、品質を担保できる運用が実現します。承認条件が明確であれば、差し戻しの理由も明確になり、修正→再承認のサイクルが効率化されます。
まとめ：品質担保を仕組み化してAI活用を継続する
AI原稿が承認を通らない問題を解決するには、品質チェック工程の仕組み化が不可欠です。本記事のポイントを振り返ります。
- AI原稿が差し戻される原因は「ハルシネーション・根拠不足」「戦略不在」「シャドーAI」の3パターンに分類できる
- 「AIに任せれば効率化できる」と品質チェック工程を軽視することは誤りであり、かえって手戻りが増える
- 承認を通すには「プロンプト設計」「ファクトチェック自動化」「人間レビュー」「承認」の4段階の品質チェック工程を整備する
- 承認条件の明文化とAI利用ポリシーの整備により、効率化と品質担保を両立できる
まずは本記事のチェックリストで自社の課題を特定し、品質チェック工程の整備から着手することをお勧めします。AI原稿が承認を通らないのは、品質チェックを「人の目だけ」に頼っているからです。ファクトチェック自動化＋人間承認フローを仕組み化することで、AI活用を継続しながら公開品質を担保できます。