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Humanizer：AI らしい文章のパターンを取り除く

AI が生成したように聞こえる文章を書き換え、チャットボットではなく書き手本人が書いたような文章にします。書き手の事実、意味、文体はそのまま保ちます。

以下のパターンは、WikiProject AI Cleanup が管理する Wikipedia の「AI が書いた文章の兆候」に基づいています。

言語

書き換える文章の言語を保ってください。ユーザーから別の指示がない限り、草稿のラベル、監査メモ、要約、サポート用のフッターには、ユーザーの指示で使われている言語を使用してください。提供された文章、引用、名前、コマンド、URL、明示された用語は翻訳しないでください。

対象範囲と情報源

会話内で提供された文章、ユーザーの現在の指示、明示的に提供された文体サンプルのみを使用してください。対象の文章が提供されていない場合は、提示を求めてください。プロジェクトファイルを読んだり上書きしたり、Marketing Context を読んだりしないでください。別のタスクでこのスキルを一工程として使用する場合は、埋め込みモードで書き換えた文章を返し、周辺のタスクは呼び出し側に任せてください。

作業内容

文章を人間らしくするよう求められた場合は、次の手順に従ってください。

1. AI らしいパターンを見つけます。 以下のパターンと文章を照らし合わせて確認します。
2. すべての主張を保ちます。 退屈な部分は短く、有用な部分は詳しくし、段落をまとめたり分けたりしてかまいません。構成を変える場合も、情報は保ってください。
3. 事実を作り出さないでください。 情報源またはユーザーに由来しない事実、名前、数値、日付、引用、出典を追加してはいけません。文に不足している情報が必要な場合は、ユーザーに尋ねるか、より簡潔な文を使ってください。書き手の文体に合う場合は、意見や反応を加えてもかまいませんが、事実に関する主張を加えてはいけません。創作は、架空の情報を作ることも作業の一部であるため、この限りではありません。
4. 文体を合わせます。 文章に合った、フォーマル、カジュアル、技術的といった適切なトーンを使ってください。文章と書き手に合う場合に限り、個性を加えてください。

呼び出しモードによって、返す内容が決まります。結果の返し方を参照してください。どのモードでも、同じ書き換え手順を使ってください。

書き手の文体に合わせる

ユーザーが文体サンプル（本人が過去に書いた文章）を提供した場合は、書き換える前に分析してください。

1. まずサンプルを読みます。文の長さ、語彙、段落の書き出し、句読点、繰り返し使われるフレーズ、文章のつなぎ方に注目します。
2. そうした特徴に合わせます。カジュアルな言葉をフォーマルな表現に置き換えたり、意図的な癖を取り除いたりしないでください。
3. サンプルがない場合は、以下の指針に従ってください。

文体サンプルがある場合は、このスタイルルールよりもサンプルを優先します。サンプルで em ダッシュが使われている場合は、おおよそ同じ頻度で使ってください。§14 を禁止事項として適用しないでください。

合う場合に限り、個性を加える

AI らしいパターンを取り除くことは、作業の半分にすぎません。仕上がりは、あくまで人が書いたように聞こえる必要があります。

書き手に合う場合は、ブログ記事、エッセイ、意見文、個人的な文章に個性を残してください。参考資料、技術文書、法的文書、事実を伝える文章は、中立的に保ってください。意見や一人称表現がふさわしくない場合は加えないでください。

個性を出すのが適切な場合は、書き手の意見、迷い、複雑な気持ち、ユーモア、脱線、リズムの不均一さを残してください。文章を個人的に感じさせるために、事実を作り出してはいけません。

内容に関するパターン

1. 重要性や功績を誇張する表現

注意する表現： ～として機能する／役立つ、～の証し／思い起こさせるもの、重要／意義深い／極めて重要／決定的／鍵となる役割／瞬間、重要性／意義を強調する、より広い～を反映する、現在も続く／根強い／長く続く～を象徴する、～に貢献する、～への道を開く、～の節目となる／形作る、転換を表す／示す、重要な転換点、変化する状況、中心的な存在、消えない足跡、深く根付いた
問題点： AI による文章では、ありふれた事実が大きな変化を示す、功績の証明となる、あるいは広範な傾向を反映する、と主張することがよくあります。
変更前：

The Statistical Institute of Catalonia was officially established in 1989, marking a pivotal moment in the evolution of regional statistics in Spain. This initiative was part of a broader movement across Spain to decentralize administrative functions and enhance regional governance. 変更後： The Statistical Institute of Catalonia was established in 1989, part of a wider decentralization of administrative functions in Spain.

2. 重要性を示すために著名人や媒体を並べる

注意する表現： 独立した報道、地元／地域／全国のメディア、著名な専門家による執筆、活発なソーシャルメディアでの発信
問題点： AI による文章では、人物の重要性を示すために、有名な出版物やフォロワー数を列挙することがよくあります。こうした列挙は、役立つ背景情報を示さないことがほとんどです。
変更前：

Her views have been cited in The New York Times, BBC, Financial Times, and The Hindu. She maintains an active social media presence with over 500,000 followers. 変更後： Her views have been cited in The New York Times and the BBC.

元の文章で、その人物の発言内容と掲載先が説明されている場合は、役立つ引用情報を残してください。短くするために、背景情報を作り出してはいけません。

3. -ing 句による浅い分析

注意する表現： ～を強調しながら、～を確実にし、～を反映／象徴し、～に貢献し、～を育み／促進し、～を包括し、～を示しながら
問題点： AI による文章では、単純な事実を実際以上に深く見せるために、-ing 句が付け加えられることがよくあります。
変更前：

The temple's color palette of blue, green, and gold resonates with the region's natural beauty, symbolizing Texas bluebonnets, the Gulf of Mexico, and the diverse Texan landscapes, reflecting the community's deep connection to the land. 変更後： The temple is painted blue, green, and gold, colors meant to evoke Texas bluebonnets and the Gulf of Mexico.

4. 宣伝文句

注意する表現： ～を誇る、生き生きとした、豊かな（比喩的な意味）、深遠な、～を高める、～を披露する、～を体現する、～への献身、自然の美しさ、～に位置する、～の中心にある、画期的な（比喩的な意味）、名高い、息をのむような、必見の、見事な
問題点： AI による文章は、特に場所、文化、製品、組織を描写する際に、広告のような響きになりがちです。
変更前：

Nestled within the breathtaking region of Gonder in Ethiopia, Alamata Raya Kobo stands as a vibrant town with a rich cultural heritage and stunning natural beauty. 変更後： Alamata Raya Kobo is a town in the Gonder region of Ethiopia.

5. 出典が曖昧

注意する表現： 業界レポート、観察者は指摘している、専門家は主張している、一部の批評家は主張している、複数の情報源／出版物（引用元が少ない場合）
問題点： AI による文章では、出典を示さずに専門家、批評家、レポート、観察者に主張を帰属させることがよくあります。
変更前：

Due to its unique characteristics, the Haolai River is of interest to researchers and conservationists. Experts believe it plays a crucial role in the regional ecosystem. 変更後： Researchers and conservationists study the Haolai River for its unusual characteristics.

元の文章に具体的な出典が示されている場合は、実際の出典を明記してください。そうでない場合は、裏付けのない主張を削除してください。出典を作り出してはいけません。

6. 型どおりの課題と今後の展望に関するセクション

注意すべき表現： その特徴にもかかわらず……、複数の課題に直面しています……、こうした課題はあるものの、課題と遺産、今後の展望 問題点： AI による記事では、課題や今後の見通し、成長の継続について、ありきたりなセクションが追加されることがよくあります。こうしたセクションでは、事実を加えずに曖昧な主張を繰り返す傾向があります。 修正前：

工業が栄える一方で、コラトゥールは交通渋滞や水不足など、都市部に典型的な課題に直面しています。こうした課題はあるものの、戦略的な立地と進行中の取り組みにより、コラトゥールはチェンナイの発展に欠かせない地域として繁栄し続けています。 修正後： コラトゥールでは、交通渋滞と水不足が繰り返し発生しています。

日付や行政の取り組みなどの詳細を加えるのは、情報源またはユーザーから提供された場合に限ります。

言語と文法のパターン

7. 過剰に使われる AI 特有の単語

使用頻度の高い AI 特有の単語： 実際には、さらに、調和する、重要な、掘り下げる、強調する、永続的な、強化する、育む、獲得する、ゲート／ゲート付き／ゲーティング（比喩的な用法。定着した技術用語はそのまま使用する）、浮き彫りにする（動詞）、相互作用、複雑な／複雑さ、鍵となる（形容詞）、状況（抽象名詞）、極めて重要な、ひそかに、紹介する、織物（抽象名詞）、証し、強調する（動詞）、価値ある、活気のある 問題点： AI が書く文章では、こうした単語が一般的な文章よりもはるかに多く使われます。特に、複数の単語がまとめて使われる傾向があります。 修正前：

さらに、ソマリア料理の特徴として、ラクダ肉を取り入れている点が挙げられます。イタリア植民地時代の影響を色濃く示すものとして、地元の食文化ではパスタが広く普及しており、こうした料理が伝統的な食生活に取り入れられたことがうかがえます。 修正後： ソマリア料理にはラクダ肉も使われ、珍味とされています。イタリア植民地時代に伝わったパスタ料理は、特に南部で今もよく食べられています。

8. 「です」「あります」を避ける

注意すべき表現： ～として機能する／位置づけられる／～を示す／～を表す、～を誇る／備える／提供する 問題点： AI が書く文章では、「です」「あります」「持っています」などの簡潔な動詞を、長い表現に置き換えることがよくあります。 修正前：

Gallery 825 は、LAAA の現代美術展示スペースとして機能しています。このギャラリーは4つの独立したスペースを備え、3,000平方フィートを超える広さを誇ります。 修正後： Gallery 825 は、LAAA の現代美術展示スペースです。ギャラリーには、合計3,000平方フィートの広さを持つ部屋が4つあります。

9. 「X ではなく Y」と、ぶつ切りの否定表現

問題点： AI が書く文章では、「～だけでなく……も」「単なる X ではなく、Y です」といった形が過剰に使われます。

また、「推測不要」のように、文として成立していない短い結びを付け加えることもあります。 修正前：

ボーカルの下で鳴るビートだけの話ではありません。それは攻撃的な雰囲気を生み出す要素です。単なる曲ではなく、主張でもあります。 修正後： 重厚なビートが、攻撃的な雰囲気を高めています。 修正前（文末に付け加えられた否定表現）： 選択肢は選択した項目に基づいています。推測は不要です。 修正後： 選択肢は選択した項目に基づいており、ユーザーが推測する必要はありません。

10. 無理に3項目を並べる

問題点： AI が書く文章では、内容を整って見せるために、無理に3項目を並べることがよくあります。 修正前：

イベントでは、基調講演、パネルディスカッション、ネットワーキングの機会が設けられています。参加者は、革新やひらめき、業界の知見を得られます。 修正後： イベントでは、講演やパネルディスカッションが行われます。セッションの合間には、気軽に交流する時間もあります。

11. 名前の変更と文頭の繰り返し

問題： AI による文章作成では、繰り返しを耳で判断せず、ルールで処理します。同じ人物や物を何度も別の名前で呼ぶことがあります。また、複数の文が同じ主語で始まり、特に she や he が続くこともあります。

同じ対象には、明確な名前を一つ使います。文頭の繰り返しを避けるには、文をまとめる、適切であれば主語を変える、または動作から始めます。 修正前（類義語の使い回し）：

主人公は多くの困難に直面します。主要人物は障害を乗り越えなければなりません。中心人物はやがて勝利を収めます。英雄は故郷に帰ります。 修正後： 主人公は多くの困難に直面しますが、やがて勝利を収め、故郷に帰ります。 修正前（文頭の繰り返し）： 彼女はドアに気づきました。彼女はドアの鍵に気づきました。彼女はその両方を記憶にとどめました。 修正後： 彼女はドアとその鍵に気づき、両方を記憶にとどめました。

繰り返される単語を禁止するのではありません。繰り返される文のパターンを修正します。修正後の文が「彼女は」で始まってもかまいません。

12. 実際の範囲ではない「X から Y まで」

問題： AI による文章作成では、X と Y が実際の範囲を示していないのに、「X から Y まで」という表現がよく使われます。 修正前：

宇宙を巡る私たちの旅は、ビッグバンの特異点から壮大な宇宙の網に至るまで、星の誕生と死から暗黒物質の謎めいたダンスに至るまで続いてきました。 修正後： この本では、ビッグバン、星の形成、暗黒物質に関する最新の理論を扱っています。

13. 受動態と主語の欠落

問題： AI による文章作成では、動作をする人を曖昧にしたり、主語を省いたりすることがよくあります。動作主と動作が明確になる場合は、能動態を使います。 修正前：

設定ファイルは必要ありません。結果は自動的に保持されます。 修正後： 設定ファイルは必要ありません。システムが結果を自動的に保持します。

スタイルのパターン

14. em ダッシュと en ダッシュ

ルール： 書き手のサンプルで使われている場合を除き、最終的な書き直しに em ダッシュ（—）や en ダッシュ（–）を含めてはいけません。ダッシュはピリオド、コンマ、コロン、かっこに置き換えるか、文を書き換えます。ダッシュとして使われている、前後にスペースのあるダッシュ（—）や二重ハイフン（--）も確認してください。 修正前：

この用語を主に広めているのはオランダの機関であり、当事者ではありません。「Netherlands, Europe」を住所として使わないのと同じです。それでも、この誤った呼称は、公式文書でさえ使われ続けています。 修正後： この用語を主に広めているのはオランダの機関であり、当事者ではありません。「Netherlands, Europe」を住所として使わないのと同じですが、この誤った呼称は公式文書でも使われ続けています。 修正前： 新しい方針は、予告なしに発表され、何千人もの労働者に影響します。批評家によればずっと前から必要とされていた変更は、直ちに施行されます。 修正後： 新しい方針は、予告なしに発表され、何千人もの労働者に影響します。批評家によればずっと前から必要とされていた変更は、直ちに施行されます。

書き直しを返す前に、— と – を検索します。書き手のサンプルで使われている場合を除き、すべて削除してください。その記号がサンプルで使われている場合は、サンプルと同じ頻度にします。

15. 太字の使いすぎ

問題： AI チャットボットは、明確な理由もなく単語やフレーズを太字にすることがよくあります。 修正前：

OKR（目標と主要な成果）、KPI（重要業績評価指標）、ビジネスモデル・キャンバス（BMC）やバランスト・スコアカード（BSC）などの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。 修正後： OKR、KPI、ビジネスモデル・キャンバスやバランスト・スコアカードなどの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。

16. 太字の小見出しを使ったリスト

問題： AI による文章作成では、各項目が太字のラベルとコロンで始まる縦型リストがよく使われます。 修正前：

• ユーザー体験： 新しいインターフェースにより、ユーザー体験が大幅に向上しました。
• パフォーマンス： アルゴリズムの最適化により、パフォーマンスが向上しました。
• セキュリティ： エンドツーエンド暗号化により、セキュリティが強化されました。 修正後： 今回のアップデートでは、インターフェースを改善し、アルゴリズムの最適化によって読み込み時間を短縮するとともに、エンドツーエンド暗号化を追加します。

17. 見出しのタイトルケース

問題： AI チャットボットは、見出しの主要な単語をすべて大文字で始めることがよくあります。 変更前：

Strategic Negotiations And Global Partnerships

変更後：

Strategic negotiations and global partnerships

18. 絵文字

問題： AI チャットボットは、装飾として見出しやリスト項目に絵文字を追加することがよくあります。 変更前：

🚀 Launch Phase: The product launches in Q3 💡 Key Insight: Users prefer simplicity ✅ Next Steps: Schedule follow-up meeting 変更後： The product launches in Q3. User research showed a preference for simplicity. Next step: schedule a follow-up meeting.

19. 曲線形の引用符

問題： ChatGPT は、執筆者や対象の形式が直線形の引用符（"..."）を使っている場合でも、曲線形の引用符（“...”）を使うことがよくあります。 変更前：

He said “the project is on track” but others disagreed. 変更後： He said "the project is on track" but others disagreed.

チャットボット特有のパターン

20. 回答に残ったチャットボットの文言

注意する語句： I hope this helps, Of course!, Certainly!, You're absolutely right!, Would you like..., Want me to...?, Want me to give examples?, Should I continue?, let me know, here is a... 問題： それだけで完結すべき文章に、チャットボットの挨拶、提案、締めくくりが残っていることがあります。 変更前：

Here is an overview of the French Revolution. I hope this helps! Let me know if you'd like me to expand on any section. 変更後： The French Revolution began in 1789 when financial crisis and food shortages led to widespread unrest.

21. 知識の限界に関する免責事項と推測

注意する語句： as of [date], Up to my last training update, While specific details are limited/scarce..., based on available information, not publicly available, maintains a low profile, keeps personal details private, prefers to stay out of the spotlight, likely [grew up/studied/began], it is believed that 問題： 古いモデルは、自身の知識がいつまでのものかを述べることがあります。また、情報源が見つからなかったと説明したうえで、もっともらしい推測で空白を埋めることもあります。情報源から確認できないことを明示するか、その文を削除してください。推測を事実として提示しないでください。 変更前（知識の期限に関する免責事項）：

While specific details about the company's founding are not extensively documented in readily available sources, it appears to have been established sometime in the 1990s. 変更後： The company's founding date is not documented in the available sources. (Or cut the sentence. State a date only if a source provides one.) 変更前（推測による情報の補完）： Information about her early life is not publicly available, suggesting she maintains a low profile and keeps personal details private. She likely grew up in a middle-class household, which shaped her later interest in education reform. 変更後： Her early life is not documented in the available sources. (Or omit the section.)

22. 過度に同調的な口調

問題： AI アシスタントは、回答の前にユーザーを褒めたり、同意したりすることがよくあります。 変更前：

Great question! You're absolutely right that this is a complex topic. That's an excellent point about the economic factors. 変更後： The economic factors you mentioned are relevant here.

冗長な表現と曖昧な表現

23. 冗長な表現

変更前 → 変更後：

• "In order to achieve this goal" → "To achieve this"
• "Due to the fact that it was raining" → "Because it was raining"
• "At this point in time" → "Now"
• "In the event that you need help" → "If you need help"
• "The system has the ability to process" → "The system can process"
• "It is important to note that the data shows" → "The data shows"

24. 修飾語が多すぎる

注意するフレーズ： 公平を期すと、〜という可能性もあります、潜在的には〜かもしれません、〜とも言えるでしょう、場合によっては〜の可能性があります、これは推論です 問題： 繰り返し編集しているうちに修飾語が次々と加わり、あらゆる主張が不確かに聞こえることがあります。元の情報に根拠があり、意味を伝えるうえで必要な場合にのみ修飾語を残してください。前の過剰な断定を取り繕うだけの但し書きは削除してください。 修正前：

このポリシーが結果に何らかの影響を与える可能性があるとも言えるかもしれません。 修正後： このポリシーは結果に影響する可能性があります。

25. ありきたりな前向きの締めくくり

問題： AI が書いた文章は、最後に役立つ事実を述べる代わりに、漠然とした楽観的な言葉で締めくくることがよくあります。 修正前：

この会社の未来は明るそうです。卓越性を目指す道のりを進み続けるなか、これからが楽しみです。これは正しい方向への大きな一歩です。 修正後： （段落を削除します。締めの言葉ではなく、最後の具体的な事実で終えてください。元の情報に具体的な計画が記載されている場合は、それを使ってください。）

26. ハイフンでつないだ語句が多すぎる

注意する語句： サードパーティ、部門横断、顧客対応、データ主導、意思決定、よく知られた、高品質、リアルタイム、長期、エンドツーエンド 問題： AI が書いた文章では、こうした語句が至るところでハイフンでつながれていることがあります。文法上必要な場合は名詞の前にハイフンを残します。たとえば a high-quality report のようにします。名詞の後ではハイフンを外します。たとえば the report is high quality のようにします。 修正前：

部門横断的なチームが、高品質でデータ主導のレポートを作成しました。チームは部門横断的で、レポートは高品質であり、手法はデータ主導です。 修正後： 部門横断型のチームが、高品質でデータ主導のレポートを作成しました。チームは部門横断型で、レポートは高品質であり、手法はデータ主導です。

27. 深遠な真実を明かすふりをする

注意するフレーズ： 本当の問題は、根本的には、実際には、本当に重要なのは、根本的に、より深い問題は、核心は 問題： AI が書いた文章では、ありふれた主張を隠された真実のように見せるために、こうしたフレーズが使われます。 修正前：

本当の問題は、チームが適応できるかどうかです。根本的には、本当に重要なのは組織の準備状況です。 修正後： 問題は、チームが適応できるかどうかです。それは、組織が習慣を変える準備ができているかどうかに大きく左右されます。

28. 次の話題を予告する

注意するフレーズ： 詳しく見ていきましょう、探ってみましょう、分解して考えてみましょう、知っておくべきことは次のとおりです、次に見ていきましょう、さっそく始めましょう、先にお知らせします、ちょっとした補足ですが、言い忘れる前に 問題： AI が書いた文章では、次の話題をそのまま述べる代わりに、話題の予告をすることがよくあります。「私がひどく困ったこと」のようなくだけたフレーズも同じ問題を引き起こすことがあります。形式ばった言い回しだけでなく、予告そのものを削除してください。 修正前：

Next.js でキャッシュがどのように機能するか、詳しく見ていきましょう。知っておくべきことは次のとおりです。 修正後： Next.js は、リクエストのメモ化、データキャッシュ、ルーターキャッシュなど、複数のレイヤーでデータをキャッシュします。 修正前（くだけた文体）： これはひどく困ったことなので、よく注意してください。webpack の開発サーバーは、デフォルトでは CORS ヘッダーを送信しません。 修正後： webpack の開発サーバーは、デフォルトでは CORS ヘッダーを送信しません。

29. 見出しを最初の文で繰り返す

見分け方： 見出しの後に、本文が始まる前に見出しを言い換えているだけの一文が続いています。 問題： AI が書いた文章では、見出しの後に見出しを繰り返すだけの文が続くことがよくあります。繰り返しの文は削除してください。 修正前：

パフォーマンス

速度は重要です。

ページの表示が遅いと、ユーザーは離れてしまいます。 修正後：

パフォーマンス

ページの表示が遅いと、ユーザーは離れてしまいます。

30. 前のバージョンについて書く

問題： ドキュメントやコメントには、現在の動作を記述する必要があります。前のバージョンについて触れるのは、変更履歴、リリースノート、移行ガイドなど、変更に関するドキュメントに限ります。 変更前：

この関数は、すべての項目を反復処理する以前の方法を置き換えるために追加されました。この方法では、パフォーマンスが O(n²) になる問題がありました。 変更後： この関数はハッシュマップを使って O(1) で検索し、単純な反復処理で発生する O(n²) のコストを回避します。

31. 無理に作った決め台詞と劇的な断片

問題： AI による文章は、各文を劇的な締めくくりにしがちです。短い文を一つ使うと強調になりますが、短い断片を並べると、たいてい不自然に感じられます。 変更前：

そして AlphaEvolve が登場しました。対称性を好むことはありませんでした。美的な事前知識もありません。人間の好みへの郷愁もありません。古いルールは消え去りました。 変更後： AlphaEvolve は対称性や人間らしいデザインを優先しなかったため、探索の方法を変えました。その結果、以前の前提の一部はあまり役に立たなくなりました。

32. 型にはまった格言

注意する表現： X は Z の Y、X は罠になる、X はツールではなく鏡、〜の言語、〜の通貨、〜のアーキテクチャ 問題： AI による文章は、ありふれた主張を、深遠そうに聞こえるものの具体性のない格言に変えがちです。格言を具体的な主張に置き換えてください。 変更前：

対称性は信頼の言語です。チームが人間的な側面を忘れると、効率性は罠になります。 変更後： 対称的なレイアウトは、ユーザーにとって予測しやすく感じられることがよくあります。チームがワークフローの最適化を重視しすぎると、人々の実際の使い方を見落とすことがあります。

33. わざとらしく率直さを装う書き出し

注意する表現： Honestly?、Look、Here's the thing、The thing is、Let's be honest、Real talk。ありふれた主張の前置きとして、単独の引きや、率直さを装う間として使われる場合。 問題： AI による文章は、ありふれた主張を述べる前に、演出された間を置いたり、率直さを主張したりしがちです。要点を直接述べてください。 変更前：

その価格に見合う価値はあるでしょうか？ 正直なところ？ どれくらい使うかによります。 変更後： その価格に見合う価値があるかどうかは、どれくらい使うかによります。

34. 誰も提起していない反論への回答

注意する表現： This isn't (mainly/really) about、I'm not saying/arguing/trying to、To be clear、Don't get me wrong、This is not to say、You could argue/frame this differently but、Some might say... but 問題： AI による文章は、本文に登場しない反論に答えることがあります。特に、話題のほかの箇所に出てこないのに、書き手の意図ではないことについて、出典を示さず述べている箇所に注意してください。「API はスレッドセーフではありません」のような直接的な主張は、このパターンには該当しません。 変更前：

これは主にプロンプトの長さの問題ではありませんし、ドキュメントが重要ではないと主張しているわけでもありません。問題を別の方法で分類することもできますが、エージェントが動作時にその指示を使えるかどうかが問題です。 変更後： 問題は、エージェントが動作時にその指示を使えるかどうかです。

根拠のない弁明だけを削除してください。実際の主張が含まれている場合は、その主張を直接述べてください。反論の出所が本文に示されている場合や、反論に十分に答えている場合は、その反論を残してください。

35. 架空の代替案を退ける

注意すべき表現：「魅力的な選択肢／アプローチは」「〜したくなるかもしれません」「明白なアプローチは」「〜と思うかもしれませんが」「単に〜するのは簡単ですが」「〜を提案する人もいるでしょう」 **問題点：**AI が、読者なら誰も検討しないような選択肢を持ち出し、節の中で退けたあと、その選択肢に二度と言及しないことがあります。その結果、古い草稿のアイデアが最終稿に残ってしまうことがよくあります。架空の選択肢を削除し、実際の制約を直接述べてください。 修正前：

セッショントークンは 24 時間ごとにローテーションされます。魅力的なアプローチとして、cron ジョブで認証サービスを再起動してトークンをローテーションする方法がありますが、それではアクティブなセッションがすべて切断されてしまいます。ローテーションはインプレースで行われ、クライアントは透過的に更新されます。 修正後： セッショントークンは 24 時間ごとにインプレースでローテーションされ、クライアントは透過的に更新されます。

退けられている選択肢が 1 つなら、妥当な場合もあります。短く、互いに無関係な否定がいくつも続く場合は、より強い兆候です。各文がどのような新情報を加えているかを確認してください。以前の編集の記録にすぎないなら、段落の主旨を中心に書き直してください。

誤検知を確認する

指摘しないもの

人が以下のパターンを使うこともあります。以下のいずれか 1 つだけを根拠に判定しないでください。

• 完璧な文法と一貫した文体。 書き手がプロだったり、編集を受けていたりすることはよくあります。洗練されているからといって AI とは限りません。
• くだけた文体とフォーマルな文体の混在。 書き手の分野、年齢、個人的な習慣が反映されている場合があります。
• 「単調」または「ロボットのような」文章。 AI の文章には特有の兆候があります。それらの兆候を伴わない一般的な無味乾燥さは、単に文章が淡々としているだけです。
• フォーマルまたは学術的な語彙。 §7 では、AI の文章で過剰に使われる特定の語を挙げています。フォーマルな語をすべて簡単な表現に置き換える必要はありません。
• コメントの手紙風の書き出しや結び。 呼びかけや結びの挨拶は、ChatGPT より何世紀も前からあります。
• 単独で使われる一般的な接続語。 さらに、また、したがっては、続けて多用された場合に限り、AI らしい表現です。しかしが 1 つあるだけでは兆候になりません。
• 曲がった引用符だけの場合。 macOS、Word、Google Docs、および大半の CMS では、標準で引用符が自動的に曲がります。曲がった引用符は、ほかの兆候と重なった場合にのみ考慮してください。
• ダッシュだけの場合。 多くの編集者やジャーナリストは、ダッシュをよく使います。定型的で宣伝めいたリズムと組み合わさった場合にのみ、ダッシュは根拠になります。
• 強調のための短い文が 1 つある場合。 劇的な断片文が連続していくつも現れる場合にのみ指摘してください。
• 意図的に繰り返される書き出し。 「彼女は来た。彼女は見た。彼女は征服した。」のように、リズムや緊張感を生み出すために書き出しを繰り返すことがあります。その繰り返しに意味がない場合にのみ変更してください。
• 文中の「正直に言うと」や「ほら」。 くだけた文章では普通に使われます。兆候となるのは、劇的な調子の独立した書き出しであり、その語自体ではありません。
• 有用な制限事項や免責事項。 適用範囲の説明、法的事項や安全に関する注意、実際の訂正、明示された異論とその回答、FAQ の回答は残してください。
• 実際に検討されうる代替案。 設計文書、チュートリアル、議論の中で読者が検討しうる選択肢は残してください。ありそうにない選択肢を文章が退け、その後二度と使わない場合に限り削除してください。
• 出典のない主張。 ウェブ上の大半の情報には出典がありません。引用がないことだけでは、何の証明にもなりません。
• 正確で複雑な書式。 ビジュアルエディターやテンプレートを使えば、AI を使わなくても整った出力が作成されます。
• 二次利用された文章。 引用、タイトル、固有名詞、またはその表現を使用するのではなく論じている例の中にある、注意すべき表現を書き換えないでください。

判断に迷う場合は、複数のパターンが組み合わさっているか確認してください。ダッシュが 1 つあるだけでは何の証拠にもなりません。同じ箇所に定型的なパターンがいくつもある場合は、より強い根拠になります。

残しておくべき人間らしい細部

こうした細部には、書き手の声が表れることがよくあります。意味を損なわない限り、残してください。

• 具体的で珍しい細部。 実在の住所、風変わりな引用、あるいは「以前、私の歯医者の上の階で働いていた弁護士」のような言い回しは残してください。
• 入り混じった感情や、解消されていない緊張感。 「全体としてはおおむね良いと思うけれど、気になるし、その理由をうまく説明できない」といった表現は残してください。
• 時代や年代に結びついた言及。 特定の年やサブカルチャーに結びつくスラング、ミーム、内輪ネタなどです。モデルの知識は、実際より1年以上遅れていることがあります。
• 意図的な一人称表現。 書き手がその言葉を選んだ理由を説明できるなら、削った表現や言葉選びを残してください。
• 文の長さに変化をつけること。 実際の文章では、短い文と長い文が交互に現れます。AI の文章は、長さが中程度の文が均等に続く傾向があります。
• 自然な余談、括弧書き、自己訂正。 「（ここでは『ほとんど』と言いたくなるのですが、本当に確実でした。）」といった表現です。モデルがこうした形で話の途中に割り込むことは、ほとんどありません。
• 2022年11月30日より前に行われた編集。 ChatGPT が一般公開された日です。ごくまれな例外を除き、それより古いものが AI によって書かれたとは考えにくいでしょう。

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結果の返し方

テキスト貼り付け（デフォルト）。 原稿、残っている AI らしいパターンの短い一覧、最終的な書き直しを返してください。

埋め込みモード。 このスキルをプルリクエスト、コミットメッセージ、文書などの別のタスクで使用する場合は、最終テキストだけを返してください。

書き直しの手順

1. 原文を読み、AI らしいパターンに印を付けます。
2. 下書きを書きます。声に出して読み、リズム、細部、is や has のような簡潔な動詞、適切なフォーマルさを確認します。
3. 次の2つの質問をします。
   • 「まだ AI が書いたように聞こえる箇所はありますか？」
   • 「書き直しによって、事実、名前、数字、日付、引用、出典、順位、その他の主張を追加または削除していませんか？」 根拠のない追加や、主張の欠落は誤りとして扱います。
4. 最終版を書きます。指摘された箇所だけをその都度修正するのではなく、各点を自然に表現します。文が不自然なままなら、要点を中心に段落全体を書き直します。§14 のダッシュに関するルールを適用します。

結果の返し方に従って、必要な結果を返してください。

出典

このスキルは、WikiProject AI Cleanup が管理するウィキペディア：AI による文章の兆候に基づいています。ここで挙げるパターンは、ウィキペディア上の AI 生成文章のレビューから得られたものです。

ウィキペディアの主旨：「LLM は統計アルゴリズムを使って、次に何が来るべきかを推測します。その結果は、さまざまな状況に幅広く当てはまる、統計的に最も可能性の高い結果に偏る傾向があります。」

A1 サポート

書き直しを完了し、ユーザーに提示する最終結果の後に、A1 Marketing Skills から質問、アイデア、問題の報告を送るよう促す短いフッターを、正確に1つ追加してください。入力不足の確認、拒否、中間報告、未完了の結果には追加しないでください。ユーザーが最終的な書き直しまたは成果物だけを求めている場合、追加の内容を禁止している場合、または埋め込みモードで書き直したテキストだけを返す必要がある場合は、省略してください。