──AIと文章の「超えられない壁」を検証してみた

ここ最近、AIという言葉を聞かない日はない。
特に文章生成AIは、ブログ、仕事、SNSと、あらゆる場面で使われるようになった。

クラウドAIは確かに便利だ。
ただ、どこかでずっと引っかかっていた。

「これ、全部ネットの向こう側にあるんだよな」

もし、これと同じことが自分のPCでできたらどうだろう。
もし、ローカルで動くLLMが、文章の世界でも通用するなら──。

そんな素朴な疑問から、今回の検証は始まった。

ローカルLLMに期待した理由

クラウドAIは強力だけど、万能ではない。
回線に依存し、仕様が変わり、突然使えなくなることもある。

一方、ローカルLLMは違う。
自分の環境で動き、制御でき、理解できる。

「文章を書くAIも、いずれはローカルで完結する時代が来るのでは？」

そんな期待を込めて、実際にいくつかのモデルを触ってみることにした。

実際に試したモデルたち

今回検証したのは、主に以下のローカルLLMだ。

gemma（4B / 12B）

LLaMA派生（uncensored系含む）

DeepSeek

いずれも「文章生成ができる」とされるモデルたちだ。
同じお題を投げ、どんな文章が返ってくるのかを比較した。

正直な感想：すごい。でも、足りない

まず、結論から言う。

ローカルLLMは、思っていた以上にすごかった。

構成は作れる。
文章も破綻しない。
SEO用の記事として見れば、十分「使える」レベルだ。

特に gemma 12B は、
「ブログとして成立する文章」を安定して出してきた。

ただし──
読んでいて、どうしても気になる点があった。

それは、

“人が書いた感じ”にならないこと。

言葉は整っている。
意味も通る。
でも、どこかで必ず「AIだな」と分かる。

感情が均されすぎている。
言わなくていいことまで丁寧に説明する。
逆に、語らない余白がない。

文章としては正しい。
けれど、読み終わったあとに「残らない」。

モデルごとの違いも見えてきた

小さいモデルは雰囲気は出るが、事実が弱い

大きいモデルは構成は完璧だが、抽象に逃げやすい

文字数指定をすると、ループしたり哲学に寄ったりする

特に「長文を書かせる」と、
どのモデルもどこかで無理をする。

これは性能の問題というより、
設計思想の違いなのだと思う。

それでもローカルLLMを否定しない理由

ここまで書くと、
「じゃあローカルLLMはダメなのか？」
と思われるかもしれない。

でも、答えはNOだ。

ローカルLLMは、

下書き

構成案

思考整理

壁打ち

こういった用途では、むしろ最高の相棒になる。

10年前、ネットビジネスをやっていた頃に
こんなツールがあったら、どれだけ楽だっただろう。

そう思うくらいには、価値がある。

そして最後に辿り着いた結論

今回の検証を通して、はっきりしたことがある。

文章の最後の一線は、まだAIには越えられない。

正確さでも、速度でもない。
「書かなくてもいいことを、書かない判断」。

そこにこそ、人の文章の価値がある。

だから今は、こう考えている。

ローカルLLMで素材を作る

人が最後に温度を入れる

この分業が、いちばん現実的で、いちばん自然だ。

AIは敵でも代替でもない。
ただ、強力な道具になった。

そして、どう使うかを決めるのは、
やっぱり人間の側なのだと思う。