LinkedInがAI執筆ツールを廃止、ユーザー報告による「AIスロップ」対策を導入

LinkedInは、長年提供してきたAI執筆支援ツール「Enhance Post」を廃止し、ユーザーがAI生成コンテンツを報告できるボタンを新たに導入した。プラットフォーム上の長文投稿の40%以上がAI生成とされるなか、自ら招いたコンテンツ品質の低下に対処する狙いがある。非ネイティブ話者の文章が不当に報告される懸念など、新たな課題も浮上している。

■AI執筆機能の廃止と方針転換

Microsoft傘下のプロフェッショナル向けSNSであるLinkedInは7月29日（米国時間）、長年ユーザーに提供してきた組み込みのAI執筆ツール「Enhance Post」を廃止した。同時に、ユーザーが投稿を「AIスロップ（AI slop：AIが生成した低品質なコンテンツ）のようだ」として報告できるクラウドソース型のボタンを導入した。この2つの動きが同時に行われたのは偶然ではない。LinkedInは、現在10億人以上のユーザーに解決への協力を求めている問題そのものを、自ら作り出す一因となっていた。

「Enhance Post」は、LinkedInの投稿作成画面に組み込まれたボタンで、公開前にコンテンツを生成したり書き換えたりできる機能だった。Premiumプランの登録者は、MicrosoftのCopilot統合を通じて追加のAI執筆ツールを利用できた。この機能は提供・推奨され、広く使われていたが、結果としてLinkedInの最大の問題となっているAI生成コンテンツを直接的に流し込むパイプラインとなっていた。

LinkedInの最高製品責任者（CPO）であるHari Srinivasan氏は7月30日、一般的なAIのトーンで書き換えることなく、文法とスペルのみを修正する、より限定的な校正ツールへと「Enhance Post」を置き換えると発表した。同氏はプラットフォームの動向について、「人々は本物の人間とつながり、本物の視点、アイデア、専門知識を共有するためにLinkedInを利用している」とプラットフォーム上の投稿で明言し、「AIスロップへの対処は我々全員にとって最優先事項だ」と述べた。

■AIコンテンツ氾濫の現状と矛盾

「Enhance Post」が助長した問題の規模は大きい。2026年4月下旬から6月末にかけて収集された100万件以上のSNS投稿を分析したPangramの調査「AI in Your Feed」によると、LinkedInの長文コンテンツの40%以上が完全にAIによって生成されたものだった。これは調査対象となったプラットフォームの中で最も高い割合であり、プラットフォーム全体の平均の約2倍に上る。影響力のあるクリエイターによるLinkedInの投稿の別データセットを分析したOriginality.aiの独立した調査でも、同様の数値が示されている。

LinkedInの親会社であるMicrosoftはAI執筆ツールを販売しており（CopilotはLinkedInのサブスクリプションのプレミアム機能である）、一方でLinkedInの編集部門は現在、AIによって書かれた投稿を抑制すべき問題として公式に扱っている。この矛盾こそが、「Enhance Post」の廃止によって少なくとも部分的に対処しようとしている点である。

■「AIスロップ」報告ボタンの仕組み

新しい報告オプションは、LinkedInのあらゆる投稿の3点リーダーメニューに表示される。ユーザーがこれをタップすると、即座に2つのことが起こる。報告されたコンテンツはそのユーザーのフィードから隠され、そのシグナルはLinkedInの機械学習インフラに送られる。クラウドソース要素の目的について、同社はトレーニングのためだと説明している。ユーザーからの報告は、LinkedInがおすすめフィード内のAI生成コンテンツを特定し、優先度を下げるために使用する分類器（クラシファイア）に直接供給される。

これとは別に、LinkedInはAI生成または低品質な投稿を検出し、ユーザーのネットワーク外からのおすすめコンテンツ（スロップが最も蓄積しやすいフィード部分）での表示を減らすように設計された新しい機械学習分類器を展開している。また、プラットフォームはプライベート通知の導入も進めている。AIの多用によりコンテンツが不自然だと繰り返し認識されたクリエイターは、投稿に公開の報告が集まり始める前に、アナリティクスダッシュボードで警告を受け取ることになる。

LinkedInによると、現在毎日数十万件の自動コメント試行をブロックしており、過去数か月間だけで数百万件のその他の自動化試行を阻止したという。

一方でLinkedInが明らかにしていないこともある。投稿に対する自動アクションをトリガーするために必要なユーザー報告の数や、誤りだと考える報告に対してクリエイターが異議を唱えるメカニズムがあるかどうか、そして新しいクラウドソースの分類器が、語彙の多様性分析を通じてコンテンツの真正性をすでに評価している1500億パラメータのモデルである既存の検出アルゴリズム「360Brew」とどのように相互作用するかについては開示されていない。

■報告機能に潜むバイアスのリスク

スロップ検出へのクラウドソースアプローチには、LinkedInの発表では触れられていない固有のリスクがある。それは、報告する人間にバイアスがあるという点だ。ユーザーは、文章のリズムが不慣れであったり、文体が過度に形式的であったり、スタイルが均一であったりするという理由で、投稿を「スロップ」として報告する可能性がある。これらはすべて、AIが生成したテキストだけでなく、非ネイティブの英語話者による文章にも当てはまる特徴である。

AI検出ツールに関する既存の文献は、アルゴリズムレベルでまさにこの問題を記録している。2023年のスタンフォード大学の調査では、非ネイティブの英語話者によって書かれた人間のエッセイが、広く使用されている7つの検出ツール全体で61%の偽陽性率でAI生成として誤分類されたことが判明した。そのメカニズムは単純だ。第2言語または第3言語で執筆するライターは、より予測可能な構文構造とより均一な語彙を使用することが多く、これはAI検出システムが機械の出力と関連付けるのと同じパターンである。

LinkedInのクラウドソースによる報告システムは、アルゴリズムの層の上に人間の層を追加する。アルゴリズムは（原則として）監査し、再トレーニングし、体系的なバイアスをテストできるが、クラウドソースのトレーニングシグナルは、人間の報告者が「スロップ」を特定するために使用するあらゆるパターンによって形成される。そのパターンは、実際のAIによる執筆よりも、不慣れな文体に対してより敏感に反応する可能性がある。ユーザーが第2言語で執筆するプロフェッショナルの投稿を不釣り合いに多く報告した場合、そのバイアスは報告がトレーニングするはずの分類器にエンコードされてしまう。

LinkedInは、新機能に関する公式声明の中でこのリスクに対処していない。また、報告されたコンテンツの人口統計学的または言語学的分布を監査する意図があるかどうか、あるいは人間が書いたコンテンツに対して報告を受けたクリエイターに救済措置があるかどうかについても開示していない。

■Substackによる「クロードフィッシング」の指摘

LinkedInの発表は、SubstackのCEOであるChris Best氏が競合するAI検出アプローチを立ち上げ、自社のプラットフォームが回避するように設計された明確な反面教師としてLinkedInを挙げた9日後に行われた。

2026年7月21日、SubstackはPangramの検出モデルをプラットフォームに直接統合し、読者が100語以上の投稿をスキャンして、人間が書いた部分とAIが生成した部分の割合の推定値を確認できるようにした。Best氏はこの行為を説明するために「クロードフィッシング（Claudefishing）」という造語を作った。これは、AIが書いたコンテンツを本物の人間の思考として提示する欺瞞を指す、キャットフィッシング（なりすまし）をもじった言葉である。同氏は、Substackが対抗して構築している底辺への競争の例として、LinkedInのコンテンツエコシステムを明確に名指しした。

Substackのスキャナーを強化し、LinkedInのAI飽和度の数値を世に知らしめた調査で100万件以上のSNS投稿をスキャンしたChrome拡張機能を提供するAI検出企業のPangramは、同じ週にMenlo Venturesが主導する900万ドル（約14億3100万円、1ドル=159円換算）の新たな資金調達を発表した。このラウンドは、投資家がAIコンテンツ検出を既存のプラットフォームの単なる機能ではなく、それ自体が成長市場であると見なしていることを示している。

■ウェブ全体に広がるボットトラフィックの問題

LinkedInの動きは孤立したものではない。これは、より広範なウェブがひとつの閾値を越えた時期に起きている。Cloudflareによると、ボットトラフィックが人間によるリクエストを上回るというマイルストーンに、同社が以前予測していたよりも早く到達したという。

その代償はプラットフォームの閉鎖という形で現れている。Redditスタイルのソーシャルニュースプラットフォームを復活させようとしたDiggの試みは、サイトに殺到するボットの量を抑えきれなかったことを理由に、2026年3月に閉鎖された。

LinkedInのFoundation AI Technologiesチームによる2025年1月の研究論文で説明されている同社のフィードアルゴリズム「360Brew」は、意味解析を使用して、投稿の単語だけでなく、投稿の語彙、リズム、トピックの一貫性が、それを公開する人物のプロフェッショナルとしてのアイデンティティと一致するかどうかを評価する。このシステムは少なくとも2026年初頭から導入されている。新しいクラウドソースのボタンはこれを補完するものであり、LinkedIn自身の自動システムが大規模には処理できないと思われる層を追加している。

■プロフェッショナルにとっての意味

約10億人の登録ユーザーにとって、水曜日の発表は、プラットフォームがこれまで曖昧にしていた一線を画すものだ。それは、自分の文章を推敲するためにAIを使用することと、自分の文章を置き換えるためにAIを使用することの間には、意味のある違いがあるということである。

新しい校正ツールは、AIが書いたLinkedInコンテンツの顕著な特徴となっている、箇条書きを多用した一般的なリズムにユーザーの声を平滑化するのではなく、ユーザーの声を維持するように設計されている。クリエイターの投稿が不自然だと認識されている場合に警告するプライベート通知システムは、境界線上にいるユーザーが公開の抑制に直面する前に軌道修正する機会を与えるように設計されている。

AI執筆ツールを部分的に利用してLinkedInでのプレゼンスを構築してきたプロフェッショナルにとって、シグナルは今や明確である。一般的で機械が生成したように読める投稿は、ユーザーのつながりがどう受け取るかにかかわらず、アルゴリズムによるリーチの減少に直面する。編集者としてのAIとゴーストライターとしてのAIの区別は、編集方針からプラットフォームの執行ポリシーへと移行した。

クラウドソースによる報告メカニズムが精度を向上させるのか、それとも新たな形のコンテンツ差別（特に非ネイティブの英語話者やマイノリティの声で執筆するプロフェッショナルに対する差別）をもたらすのかは、LinkedInが人間の報告と分類器のトレーニングの間のフィードバックループをどのように設計するかにかかっている。プラットフォームはまだこの問題に公に対処していない。

■注目ポイントQ&A

●「AIスロップのようだ」ボタンは実際に何をする機能ですか？

LinkedInの投稿の3点リーダーメニューから「AIスロップのようだ（Seems like AI slop）」をタップすると、その投稿は即座にあなたのパーソナルフィードから隠されます。また、LinkedInはあなたの報告を機械学習分類器（ユーザーの直接のネットワーク外のおすすめコンテンツにどの投稿を表示するかを決定する自動システム）へのトレーニングシグナルとして送信します。つまり、あなたの報告はあなた自身を助けるだけでなく、LinkedInの検出モデルを長期的に賢くすることを目的としています。LinkedInは、投稿に対してより広範なアクションをトリガーするために必要な報告の数や、報告されたクリエイターが不正確だと考える報告に対して異議を唱えることができるかどうかを開示していません。

●LinkedInはAI執筆を推奨していたのに、なぜ「Enhance Post」を削除したのですか？

LinkedInに組み込まれていた「Enhance Post」ツールは、プラットフォームが現在最優先の問題としているAIコンテンツの飽和を直接的に助長していました。Pangramの調査によると、LinkedInの長文投稿の40%以上が完全に機械によって書かれており、調査対象となったプラットフォームの中で最も高い割合でした。「Enhance Post」を廃止し、コンテンツを書き換えることなく文法を修正する校正ツールに置き換えることで、LinkedInは編集支援としてのAIとゴーストライターとしてのAIの間に公の境界線を引こうとしています。この廃止は、AI執筆を推奨しながら同時にAI執筆コンテンツを抑制することは、一貫した製品戦略ではないという暗黙の認識でもあります。影響力のあるLinkedInクリエイターを対象としたOriginality.aiの独立した分析でも、同様の飽和度が示されています。

●クラウドソースの報告が非ネイティブの英語話者を不当に標的にする可能性はありますか？

これはAI検出に関する広範な文献で記録されている懸念事項であり、クラウドソースシステムには特に強く当てはまります。2023年のスタンフォード大学の調査では、非ネイティブの英語話者によって書かれた人間のテキストが、7つの主要な検出ツールによって61%の偽陽性率でAI生成として誤分類されたことが判明しました。クラウドソースによる人間の報告は、この問題を解決するどころか悪化させる可能性があります。ユーザーがAIによる執筆の独立した証拠を持っているからではなく、文章が不慣れであったり、構造が硬直していたりするという理由で投稿を報告した場合、結果として得られるトレーニングシグナルはそのバイアスをLinkedInの分類器にエンコードしてしまいます。LinkedInは、報告の人口統計学的分布を監査する計画や、影響を受けたクリエイターに誤った分類に異議を唱える手段を提供する計画を発表していません。

●「クロードフィッシング」とは何ですか？また、LinkedInの変更とどのように関係していますか？

「クロードフィッシング（Claudefishing）」は、2026年7月21日にSubstackがPangramを活用した独自のAI検出機能を立ち上げた際に、SubstackのCEOであるChris Best氏が作った造語です。この言葉は、オンライン上のアイデンティティを偽る「キャットフィッシング（なりすまし）」をもじったもので、人間の関与を期待して注意を向けているオーディエンスに対し、AIが書いたコンテンツを本物の人間の思考として提示する特定の欺瞞を指します。Best氏は、Substackが対抗して構築している反面教師として、LinkedInのコンテンツエコシステムを明確に名指ししました。その9日後のLinkedInの対応（新しいスロップ報告ボタンと「Enhance Post」の廃止）は、部分的には、Best氏の造語がプラットフォームに結びつけた評判から逃れるための試みと言えます。

元記事: LinkedIn Pulls Its Own AI Writing Feature and Crowdsources Slop Detection