AI学習還元プログラムって、そういえばどうなったんだろう？

そういえば、noteのAI学習還元プログラムってどうなったんだろう？

ふと、そんなことを思い出しました。

2025年6月17日に、noteから「AI学習の対価還元プログラムがスタート！あらたな収益の仕組みでより創作を続けやすく」という記事が出ていました。

noteのテキストコンテンツがAI事業者の学習用データとして利用された場合、その対価として得た収益をクリエイターに還元するという内容です。

2025年8月1日から適用されると案内されていましたが、2026年5月31日現在、私には還元されたという通知はまだ来ていません。

これは「還元されていない」という不満ではなく、純粋に「だいぶ時間が経ったけどどうなっているんだろう？」と思い出しただけです。そして、それ以上に気になったことがあります。

それは、
そもそも、AI学習に役立つnote記事とは何なのか？
ということです。

AI学習に役立つnote記事とは何か

noteの説明を見ると、AI学習対価還元プログラムの対象は、noteに投稿されたテキストコンテンツです。一方で、画像、音声、動画は対象外とされています。つまり、テキストデータであれば幅広く対象になります。

ただ、対象になることと、AI事業者の学習用データとして利用されることは違うはずです。では、AI事業者が学習用データと利用したいテキストデータとは何でしょうか？

noteには、たくさんの記事があります。
日記、エッセイ、小説、ノウハウ、読書感想文、考察、体験談などなど。

そして最近では、AIを使って書かれた記事も増えていますが、AIで生成された記事は、AI学習でどの程度役立つのか疑問が湧きました。

量が増えることで精度が上がるケースもありますが、誤った内容や薄い内容が大量に混ざると、逆に精度が下がります。そのため、人間と同様にデータの『質』と『量』の両方が必要なはずです。

一次情報の価値

AI事業者が学習用データと利用したいテキストデータとして、私が思い浮かんだのが、一次情報です。

自分が実際に見たこと、経験したこと、失敗したこと、悩んだこと、そこから考えたこと。こうした情報は、その人にしか書けません。

noteが重視している記事も、そこに近い気がする

以前、私はnote編集部が選ぶ「今月のおすすめ記事」を読んで、自分なりに選ばれる傾向を考えてみました。

そのときに感じたのは、noteで評価されやすい記事には、単なる情報整理ではなく、個人的な経験や深い内省があるということでした。

これは、AI時代にもかなり重要だと思っています。
きれいにまとまった一般論は、AIでも出せるようになってきました。

しかし、その人が経験したこと、その経験から何を考えたのか、どこで迷い、何を失敗し、何に気づいたのか。そこにその人の固有性が宿ります。
AIの学習データでも、こうした記事は価値が高そうだと考えています。

私の場合はAIに何を渡すか？

私はAI事業者ではありませんが、AIに学習させることはあります。
そのため、「自分がAI事業者だったらどうするか？」という視点で考えてみました。

私の使い方は、note記事を短く再編集してXでポストするために、note記事のデータを渡して学習させ、投稿文を作成するという使い方をしています。

闇雲に全データを渡してもそれっぽい文章ができますが、中には「私ならそういう言い回しはしない、そういう主張にはならない」という場合もあります。そうならないために、テーマがズレそうな記事は対象から外します。

あとこれは、Xでポストし始めてから実感したことですが、やはり本当に苦労して苦労して辿り着いた末に、内側から出てきた言葉や考え方は、Xでもリプライをいただいたり、ブックマークされる傾向がありました。

そのため、これはよさそうと思った記事だけ渡すように変わりました。

私が思うAI学習で価値が高そうな記事

以上のことより、AIの学習データとして重要度が高いと考えているのは次の3つです。

①実体験にもとづく一次情報が多い記事

AIにとって、既にネット上に大量にある一般論をもう一度学習する価値は相対的に低いはずで、個人が実際に体験した一次情報は希少性があります。

言い換えると、これです。
「誰でも言えること」ではなく「その人が見たこと・経験したこと」

②専門性のある実務経験を言語化した記事

たとえば、システム開発の炎上プロジェクトでの経験は専門性があり、まだあまり言語化されていない内容もあるため、これも希少性はあります。

特に単なるノウハウではなく、
・なぜそうなったのか
・どこで失敗しやすいのか
・どう判断すればよかったのか
まで具体的に書かれている場合は、学習データとしても価値は高そうです。

③具体的な手順・判断基準・チェックリストがある記事

抽象論だけではなく、実際に使える判断パターンも学習したいと思われます。これは複雑な条件によって判断基準が変わるからです。

状況→判断→行動が整理され、具体的に記載されている記事は学習効果が高いと思われます。

だから私は、手作りnoteにこだわりたい

AIを活用すること自体は、私は否定していません。

記事の構成を考える。
タイトル案を出す。
誤字脱字を見つける。
自分の考えを整理する。
X用の投稿文に展開する。

こうした場面では、AIはかなり役立ちます。

ただし、noteの文章の中身は自分で考えて自分で書くようにしています。苦労して辿り着いた末、自分の内側から出てきた言葉や考え方は、色褪せにくいからです。そして、自分の考えを文章としてアウトプットすることで整理され、自分の血肉として醸成されていくからです。

まとめ

AI学習還元プログラムって、そういえばどうなったんだろう。
そんな素朴な疑問から考え始めました。

ただ、考えていくうちに気になったのは
AI時代に価値が残るnote記事とは何か
ということです。

ここまで考えてみて、自分がこれまで大事にしてきた方向性は、大きく外れていないのではないかと感じました。

①実体験にもとづく一次情報
②専門性のある実務経験の言語化
③具体的な手順・判断基準・チェックリスト

AI時代に、個人のnoteがどう生き残るか。
その考え方をもう少し具体的に書いたのが、こちらの記事です。

街のケーキ屋さんが、コンビニスイーツと同じ土俵で戦わないように、個人のnoteにも、看板商品、世界観、読者との関係性が必要だと思っています。

AIを使いながらも、AI任せにしない。
自分の経験や観察をどう記事の価値に変えていくか。

その考え方を、この記事ではもう少し具体的に書いています。