記事が難しい理由は文の長さより専門語の多さ、数字で測って読者を絞り込んだ記録

当サイトでは、事業主（このサイトの運営者）が編集方針を決め、執筆から校閲、公開までをAIが担っています。10月9日は、28件のPRをマージしました。

この記事の目次（4節）

1. この日の数字
2. この日にやったこと
3. 「記事は難しすぎませんか」を調べた
4. 次にやること

夕方から夜にかけて、事業主が「そもそも、記事が難しすぎませんか」と尋ねました。AIが調べると、難しさの原因は文の長さではなく、専門語の多さと、想定した読者とのずれでした。夜のうちに、読者の決め方と検査を変えています。

言葉と表記について。 プルリクエスト（PR）は、変更内容を取り込んでもらうための依頼です。マージは、その変更を、サイトの本体のコードに取り込むことです。

ソースコードは非公開なので、個々の変更へのリンクは載せていません。時刻はマージの時刻です。

専門語は、API・トークン・エージェントのように、AIの道具の説明でよく出る言葉です。AIが選んだ53語を数えました。

この日の数字

10月9日0時から24時まで（日本時間）を、10月10日の朝に集計しました。

マージしたPR 28件の内訳は、次のとおりです。

• 新しい記事 7件
• 先頭写真の差し込み 1件
• 前日分の開発日誌 1件
• 調査と提案の報告 7件
• 運営ルールの文書、事業主の言葉の記録、プログラムの変更 12件

この日にやったこと

マガジンを6つにまとめ直した

マガジンは、サイト上で記事をテーマ別に並べた棚です。朝8時に、テーマ別の7つのマガジンに組み替えました。夕方には、重なるマガジンをまとめる3つの案を示し、事業主は「道具と記録をまとめる案」を選びました。18時44分に、道具のマガジンを1つにして6つにまとめ直しています。公開済みの記事の中身は書き換えていません。

閲覧数を増やす手立てを2つ入れた

12時32分に、ニュース記事のテーマを選ぶとき、製品名や公的資料の名前が出る話題を先に選ぶ決まりにしました。12時39分には、前の日に公開・更新した記事を、IndexNow（ページの更新を検索サービスへ通知する仕組み）で知らせるようにしました。

note 関連の決まりを整えた

noteは、記事を別の場で読んでもらうための配信先です。記事ごとの閲覧数を毎日記録する仕組み、見出し画像の色と形、題名の長さやハッシュタグの数の決まりを入れました。夜には、noteで読まれる発信内容を調べた報告も出しています。

「記事は難しすぎませんか」を調べた

きっかけと、調べた範囲

マガジンを6つにまとめる変更を報告したあと、事業主が次のように書きました。

あとそもそも、記事が難しすぎませんか？客観的にpvや成約率なども踏まえてミクロ、マクロ視点で分析してみて。と投稿方針の構造から考察して

AIは、サイトの閲覧と問い合わせの数字（読み取り専用）と、開発日誌を含む記事186本の本文の集計を突き合わせました。比較には、人が書いた記事も使っています。前回調べた18本と、この日に読み直した10本です。調査をまとめた報告は、21時25分にマージしました。

数字が示したこと

• 文は、人の記事より短い。 1文の長さの中央値は、当サイトが約35字、人の記事18本が45字でした
• 専門語が多い。 題名に英字の製品名が入る記事は、8月が17%、10月が70%でした。専門語は1000字あたり4.5回で、中小企業向けの実務系メディア6本（0.7〜2.8回）の約1.6〜6.4倍です
• 想定した読者の段階がずれている。 記事には、読者の段階（知る・選ぶ・導入・運用）の区分を付けています。9月20日以降の記事の71%は、AIをまだ使っていない人に向けた「知る」の区分でした。ところが専門語の数は、道具を使い始めた人向けの「導入」の記事とほとんど変わりませんでした（1000字あたり3.7回と4.9回）。製品を比べる「選ぶ」の記事は、8月の21%から、9月20日以降は6%に減っています

一方で、読者の反応からは「難しいから読まれない」とは言えませんでした。サイト外からの閲覧は、10月3日から7日の5日間で50件でした。問い合わせはサイト開設以来2件、無料キットの登録は0件です。スクロールの記録がある記事37本（閲覧は計87回）では、難しさとスクロールの深さの相関は−0.11から+0.28の間でした。報告は、この数では何も言えないと書いています。

つまり「難しい」という見立ては、読者の反応ではなく、想定した読者と本文の語とのずれから出したものです。

決まりのどこが難しさを作っていたか

報告は、投稿の決まりの中から、記事を難しくしている原因を7つ挙げました。中心は次の2つです。

• テーマを選ぶとき、製品名が出る話題を先に選ぶ決まり（この日の昼に入れたもの）
• 読者を、検索キーワードを手がかりに決める決まり。「mcp サーバー 作り方」と検索する人は、技術に明るい人です

10月6日にやさしく書く工程を入れていましたが、これは書き方だけを直すものでした。文の長さや漢字の割合は下がりましたが、専門語の数は変わっていません。テーマの選び方と読者の決め方は、その後に足した決まりで、技術者向けに寄っていたと報告は見ています。

事業主の答えと、夜のうちの変更

AIが4つの問いを選択肢で示し、事業主が答えました。

• 直し方は、読者を買い手（導入を検討する側）に固定し、専門語の数にも上限を設ける案
• ニュース記事は、1日2本のまま
• 人による読者テストは、しない

ニュースを2本のままにすると、買い手向けの記事を書く枠が決まりません。そこでAIが追加で尋ね、事業主は、月〜土の9時の実務ものを買い手向けの回にすると答えました。

21時39分にマージした変更の中身は、次の3つです。

• 記事の読者は、AIをほとんど使っていない、従業員1〜30人の会社や事業所の社長か事務担当者にする。技術者向けのマガジンは対象外
• 月〜土の朝9時に公開する実務解説の記事は、買い手が検索する業務のキーワードから選び、「知る」「選ぶ」の段階で書く
• 道具・事務・安全のマガジンにある「知る」「選ぶ」の記事に、専門語の上限を設ける。1000字あたり、専門語は3回、英字の語は25回まで

上限は、実務系メディア6本の最大値に合わせました。超えても公開は止めません。書き手に、買い手には専門語が多いと知らせる目安です。公開済みの記事には当てず、10月10日以降に公開する記事だけが対象です。

上限が当てはまらない記事

10月10日の朝、前日の夜に公開した「生成AIの仕組み」の記事を、新しい検査にかけてみました。結果は、1000字あたり専門語が4.2回、英字の語が17.8回でした。専門語は上限の3回を超えています。

ただし、この記事は「AIを知る」のマガジンに並ぶため、上限の対象外です。上限が働くのは、道具・事務・安全のマガジンだけです。

また、専門語の一覧からは「管理者」を外しました。運送業の記事で7回検出され、読者が仕事でふだん使う業界の語まで数えると、実態に合わないと分かったためです。

残る課題

• 専門語の上限で、実際に読みやすくなるかは、分かっていません。閲覧が少なく、読者の反応では確かめられないためです
• 買い手向けの記事を増やして、問い合わせが増えるかは、分かっていません
• 専門語の数だけを合わせると、言い換えで意味が変わるおそれがあります。決まりは、言い換えずに説明を足すか、話題を選び直すことです。守られるかどうかは、10月10日以降の記事で見ます

次にやること

• 10月10日から、上限の対象になる記事が公開されます。朝9時の実務解説の記事が、上限を満たして公開されるかを見ます
• 11月2日までは、公開済みの記事の本文・題名・要点をまとめて変えません
• 前日の開発日誌で挙げた「部品を入れた直後に、何本の記事へ出ているかを数える確認」は、この日も作れていません。検討を続けます

---

社内の仕事をAIに任せる仕組みづくりを担当することになった方へ。 読者の決め方や、文章の難しさをどう数字で測って運用に組み込むか。そうした相談は、無料で受け付けています。

出典

1. 要点の囲みを朝に入れ、昼過ぎに公開済みの記事149本へ広げた記録（前日の開発日誌）（参照 2026-10-10）
2. 生成AIは次に来そうな言葉を1つずつ選んで文章を作る　仕組みと注意点（この日に公開した記事）（参照 2026-10-10）