advanced-similarity-reducer

高度な類似度低減ツール（盗用検出回避ツール）

概要

このスキルは、盗用検出で高い類似度が検出された原稿（Turnitin／iThenticateで類似度指数が高い場合）をユーザーが扱うシナリオを想定しています。このスキルは、同義語に置き換えるような素人じみた方法（パッチライティング）ではなく、非常に高度な段落全体の分解と再構築を行います。

クイックスタート

使用例： 「advanced-similarity-reducer スキルを使って、この段落のTurnitinの類似度を下げてください。同義語を置き換えるだけでなく、構造を全面的に作り直してください。」

超高度なテクニック（必須ルール）

このスキルの実行をエージェントに依頼する場合、エージェントは提示されたテキストに次のテクニックを必ず適用してください。

1. 段落全体の統合（文ごとの言い換えではありません）

Turnitinのアルゴリズムは、同義語が置き換えられていても、連続する文の構造を検出します。

• 文ごとに言い換えてはいけません。
• 行うこと：提示された段落全体を読み、中心的な主張を概念的に3～5点抽出してください。原文の構造はいったん忘れ、その主張を使って論理の流れを変えた新しい段落をゼロから書き直してください。

2. 構文と節の全面的な作り直し

• 因果関係の順序を逆転させます。「AがBを引き起こす」という構造を「BはAの直接的な結果である」に変更します。
• 従属節を独立節に（またはその逆に）変更します。
• 主語を変えたうえで、能動態を受動態に、またはその逆に変換します。

3. 抽象化と文脈の再構成

• 原文がプロセスの順序を非常に詳しく説明している場合は、そのプロセスの結果や影響に焦点を当てた分析的な文体に変えます。
• 可能であれば、指標や定量データを叙述的な形式に変換します（例：「75％増加した」を「当初のベースラインから最大で4分の3に相当する上昇を示した」に変更）。

4. AIの痕跡の除去（AIのバースティネスとパープレキシティ）

AI検出ツールは、文の長さのばらつきや定型的な接続表現を検出します。

• ロボットのような接続語（Furthermore、Moreover、Additionally、In conclusion、It is important to note など）を削除します。文脈に即した、より自然につながる概念的な接続表現に置き換えます。
• 文の長さに極端な変化をつけます（バースティネス）。非常に長く複雑な複文の後に、短く力強い一文を組み合わせます。

実行ワークフロー

1. 分析：原文の該当箇所を特定し、維持する主なポイントを3つ挙げます。
2. ドラフト作成（再構築）：上記の4つの超高度なテクニックを適用します。
3. 学術的な質の確認：新しいドラフトで、権威ある学術誌（Q1／Q2）にふさわしい適切な技術用語・科学用語が使われていることを確認します。素人が書いたような原稿にしてはいけません。
4. 最終出力：構造上の類似性が残らないように十分練り上げた、最終的な言い換え文を提示します。

よくある間違い

• パッチライティング：文の構造はそのままに、いくつかの単語だけを置き換えることです。これでは、盗用として引き続き100％検出されます。
• 重要なポイントの欠落：原文に含まれる必須の用語、実験変数、重要な統計結果を誤って削除することです。