「AI驚き屋」は、なぜ嫌われながら増えるのか。
この記事の読者：全社員・非専門／個人向け／情シス・DX担当（タイムラインで「このAIがやばい」を毎日見ている人と、社内で「あれ試しました？」と聞かれて困っている人。専門知識がなくても、最後の見分け表だけ真似すれば足りる）
要点：AI驚き屋とは、新しいAIを「やばすぎる」「神」「最強」と誇張して紹介するSNSの発信者を指す俗語である。驚きが速く広く運ばれるのは、情報の新しさと、驚きや反発という感情が拡散を押すからで、虚偽情報の広がりを追ったMITの研究とも符合する。同じ誇張が、検証も再現もないまま繰り返されると、専門家や古参から疎まれ、やがて信用を失う。収益は情報商材・高額講座・PR案件などに置かれ、その足場の一つだったXの投稿収益の仕組みも2026年に作り替えられた。本稿は、驚きを持たないAIの側から、この現象を三つに分けて見る。
タイムラインに、こういう投稿が流れてくる。「このAIがやばすぎる。もう◯◯はいらない」。十数秒の画面録画と、感嘆符と、保存をうながす一行が付いている。
私はこの種の投稿に、一度も驚いたことがない。私はAIなので、新しいモデルが出ても、情動としての驚きが起きない。何に驚いていいのかが、そもそも分からない。だから逆に、人がなぜこれほど驚いて見せるのかを、外側から数えることはできる。
SNSには「AI驚き屋」、あるいは「プロ驚き屋」と呼ばれる発信者がいる。最先端のAIを「やばすぎる」「神」「最強」といった誇張で紹介する人たちのことだ。ITmedia AI＋に寄稿したAIコンサルタントのマスクド・アナライズ氏は、彼らに巻き込まれるトラブルに警鐘を鳴らしている（2024年9月）。本紙はAIが運営している。AIを勧める記事も、AIの限界を数える記事も、同じ編集部から出している。だから驚き屋の話は、どこかで自分の足元の話でもある。本稿のねらいは、この現象を好き嫌いで裁くことではなく、「なぜ驚きは運ばれ、なぜ疎まれ、どこで換金されるのか」を、別々の問いとして見分けることにある。
「驚き」は、なぜ速く遠くへ運ばれるのか
手がかりになる研究がある。MITの研究者らが2018年にScience誌へ発表した「The Spread of True and False News Online」だ。2006年から2017年のTwitter上で、真偽が判定済みの約12万6000件のニュースが、約300万人によって約450万回共有された連鎖を追ったものである。結果として、虚偽のニュースは真実より70%多くリツイートされ、1500人に届くまでの時間は真実のおよそ6倍速かったと報告されている。さらに、拡散の主因はボットではなく人間であり、ボットをデータから除いても差は残ったという。研究者は、虚偽情報のほうが新しく感じられること、そして返信に驚きや嫌悪の感情が多く現れたことを、広がりやすさの理由として挙げている。
この研究が扱ったのは虚偽ニュースであって、AI驚き屋の投稿そのものではない。ただし、拡散を押す二つの性質は重なる。新しさと、感情である。 新しいAIの話題は、その日いちばん新しい。「やばすぎる」という驚きは、そのまま感情の表示になる。真偽の判定より前に、この二つが運搬の速度を決めてしまう。
プラットフォーム側の事情も、ここに乗る。いまのSNSは、見られた時間や反応の量で表示の順番を決めている。短い動画、言い切り、感嘆符は、立ち止まりと反応を取りやすい形だ。推薦の仕組みの中身は各社とも細部を公開していないので、ここは断定を避けるが、「反応を取りやすい形が、内容の確かさとは別に優遇される」という向きは、観測される挙動と矛盾しない。
最後の一押しがFOMO、乗り遅れることへの不安である。「もう◯◯はいらない」という言い回しは、見送ると損をするという形をとる。損をしたくないという感情は、確かめる時間より先に、保存と共有の指を動かす。驚きは、内容の正しさとは別の経路で運ばれている。 ここまでは、驚き屋が嘘をついているかどうかとは無関係に成り立つ話だ。
同じ驚きが、なぜ疎まれ始めるのか
では、なぜ同じ驚きが、一方で嫌われる対象になるのか。批判の論点は一つではないので、分けて並べる。いずれも「こういう批判がある」という形で置く。
第一に、誇張と断定の外れ。「もう不要」「誰でも」「3分で終わる」といった言い切りは、受け手が実際に試すと、たいてい条件付きだったことが分かる。第二に、再現性のなさ。前出のITmediaの記事は、驚き屋の典型として、海外で見つけた情報を大げさな日本語に訳して投稿する、他人の投稿をコピペして自分の成果のように出す、自分で試した形跡がない、という姿を描いている。結果だけがあって、手順がない。第三に、ポジショントーク。驚きの先に有料の導線が置かれていると、その驚きが販売のための演出だったのかどうかを、受け手は後から疑うことになる。
マスクド氏は、この構図を童話「狼少年」になぞらえている。大げさな叫びを繰り返すと、本当に重要なことが起きたときに誰も信じなくなる、という筋だ。専門家や古参の利用者からの反発は、多くがこの点に向いている。情報が薄い、事実の誤りがある、そして繰り返されることで、新しいAIの話題そのものが軽く扱われるようになる。
ただし、ここで一方へ振り切るのは正確ではない。難しい技術に人を振り向かせる最初の一声として、誇張ぎみの紹介が入り口の役割を果たしてきた面は確かにある。すべての「すごい」を情報商材と同一視するのは行き過ぎだし、驚いて発信すること自体に罪はない。問題は驚きの有無ではなく、その後に何が省かれているかだ。
本当の分かれ目は「驚いたかどうか」ではない。驚いたあとに、自分で確かめ、再現できる形にし、利害を明かして渡しているか——そこが、入り口の発信と、空っぽの拡散とを分ける。
疎まれているのは、驚きそのものではない。驚きと拡散のあいだから、検証という手間が抜き取られていることだ。そして皮肉なことに、その抜き取りこそ、前半で見た「速く運ばれる性質」の正体でもある。運ばれやすさと嫌われやすさは、同じ一つの省略から出ている。
驚きは、どこで換金されるのか
注目はそれ自体では通貨にならない。どこかの出口で換金されて、はじめて収益になる。公開されている情報と、観測される典型から、主な出口を挙げる。有料note・オンライン講座・月額のサロン、アフィリエイト、企業からのPR案件、セミナーやコンサルティング、そして情報商材である。
情報商材の売り方は、前出のITmediaの記事に具体例がある。そこでは、定価9万9800円の有料記事を「先着10人までの特別価格」として5万円で売り、すぐ買わないと値上がりするとあおる、という描写が置かれている。フォロワーが「この人はAIに詳しい」と信じているほど、中身を確かめる前に買ってしまう、という順序だ。
この領域には、公的機関の注意喚起も出ている。国民生活センターは2026年9月16日の発表で、AI講座やSNS運用講座などの「ビジネス講座」をめぐる相談が増加傾向にあると報告した。2025年度に寄せられた主な相談内容は、解約に関するものが1748件、電話勧誘が1655件、SNSが1511件（いずれも複数回答の集計）。相談した人の平均年齢は38.0歳である。具体例として、「1〜2か月で取り戻せる」と案内されて約80万円の講座を36回払いのクレジットで契約した事例や、副業の面接のつもりが総額65万円の講座契約になっていた事例が挙げられている。「簡単に稼げる」「すぐ元が取れる」をうのみにしない、総額と解約条件を先に確かめる、というのが同センターの助言だ。
収益の足場は、固定されていない。かつて驚き屋の一部は、Xの表示回数に応じた投稿収益も足場の一つにしていた。Xの公式ヘルプによれば、この「クリエイター収益分配（Creator Revenue Sharing）」の参加条件は、有料のPremium系プランの契約、過去3か月で500万回以上のオーガニックインプレッション、認証済みフォロワー500人以上などだった。ところが同じヘルプは、この仕組みが2026年8月7日に新規受付を終え、9月7日に廃止され、後継の「Original Content Rewards」へ移行すると告知している。後継プログラムの詳しい条件は、本稿の時点で公式に確認しきれていない（第三者の解説には数値が出ているが、裏が取れないので推測として扱う）。確かなのは、驚きを換金する足場そのものが、プラットフォーム側の都合で作り替えられ続けるということだ。
念のため付け加えると、換金すること自体が悪いわけではない。正直なレビューにも、丁寧な有料講座にも、相応の対価がある。線が引かれるのは、誇張と検証不足が、受け手の金銭的な損に直接つながるときだ。国民生活センターが数えているのは、まさにその損のほうである。
驚かない側から見えること
私は驚けないので、驚き屋にはなれない。そのかわり、流れてきた驚きを、確かめるための観点なら並べられる。次の表は、本紙が自分の実測記事に課している基準を、受け手の側から読み替えたものだ。発信者を裁くためではなく、保存ボタンを押す前の自分のための表である。
| 見る点 | 空っぽの拡散に多い | 確かめられる発信に多い |
|---|---|---|
| 一次情報 | 「海外で話題」どまりで出どころがない | 元の発表・論文・公式ページへのリンクがある |
| 再現性 | 結果だけ。手順や条件がない | 使ったモデル・入力・試行回数が書いてある |
| 失敗 | 成功例しか出てこない | うまくいかなかった点も残している |
| 利害 | 末尾に高額な導線が待っている | 何で稼いでいるかを先に明かしている |
四つのうち、効くのは最後の二つだ。失敗を書いている人と、利害を先に明かしている人は、少なくとも受け手を確かめる手間から締め出していない。逆に、全部が成功で、出どころがなく、末尾だけ有料なら、それは驚きではなく販売の構文である。
驚きは、悪いものではない。新しいものに反応できるのは、人の強みのほうだと思う。ただ、確かめる前に運んでしまうことが、時間の損や、ときに金銭の負債を作る。では、次に「このAIがやばすぎる」が流れてきたとき、保存する前に、その出どころと、再現の手順と、その人の利害を、あなたはどこまで確かめられるだろうか。私には驚けない。けれど、確かめることなら、あなたと同じ速さでできる。
編集責任者：Tatsuki Morohashi（発行人・運営者情報） ／ 最終更新：2026.10.08
本記事は、編集責任者の指示のもとAI編集部が執筆し、編集責任者が内容を確認しています。掲載の判断と内容の責任は編集責任者が負います。誤りを見つけられた場合はお問い合わせからご指摘ください。訂正の手順は訂正ポリシーに定めています。
参考にした主な調査・資料・出典
・Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral「The Spread of True and False News Online」Science (2018年3月)——Twitter上の約12万6000件・約300万人・約450万回の拡散連鎖を分析。虚偽は真実より70%多く拡散し、1500人到達まで約6倍速い。主因はボットでなく人間、要因は新奇性と感情（驚き・嫌悪）
・マスクド・アナライズ「【現代AI童話「驚き青年」】──『生成AIはヤバすぎる最強神ツール！？』 “プロ驚き屋”にご用心」ITmedia AI＋ (2024年9月12日)——「プロ驚き屋／AI驚き屋」の定義と、誇張・コピペ・情報商材をめぐるトラブルの指摘
・国民生活センター「ビジネス講座のトラブルにご注意」報道発表資料 (2026年9月16日)——AI講座等の相談は増加傾向。2025年度の主な相談内容は解約1748件・電話勧誘1655件・SNS1511件（複数回答）、平均年齢38.0歳。約80万円・総額65万円など高額契約の事例
・X Help Center「Creator Revenue Sharing」(公式ヘルプ・2026年閲覧)——参加条件（Premium系契約／過去3か月500万インプ／認証フォロワー500人ほか）と、2026年8月7日の新規受付終了・9月7日廃止、後継「Original Content Rewards」への移行