ai-anti-patterns

AI 執筆のアンチパターン

このスキルが扱う内容 — 以下の名前で見つからない項目があれば、references/ を grep してください。 !d=${CLAUDE_SKILL_DIR}; command -v skill-toc >/dev/null 2>&1 && exec skill-toc "$d"; s=$HOME/.claude/skills/plugin-utils/bin/skill-toc; [ -x "$s" ] && exec "$s" "$d"; echo "(skill-toc unavailable: references and scripts are NOT listed here — install the plugin-utils plugin, or start a new session so its bin/ reaches PATH)"

Wikipedia の「AI 執筆の兆候」ガイドをもとに、AI 生成コンテンツの特徴を検出し、修正するためのフィールドガイドです。

使用するタイミング

このスキルは、次のタイミングで呼び出してください。

• AI の支援を受けた文章を最終確定する前
• AI 執筆の特徴がないかテキストを確認するとき
• より自然な印象になるようにコンテンツを編集するとき
• 執筆タスクの完了後（フック経由で自動実行）

絶対に守るべきルール

AI の支援を受けた文章はすべて、提出前にこれらのパターンと照合してください。

これは任意ではありません。AI 執筆のパターンは検出可能であり、信頼性を損ないます。

簡易チェックの順序

まず、最も客観的な特徴から確認します。

優先度	セクション	確認する内容
1	ChatGPT の痕跡	turn0search0、oaicite、contentReference
2	引用の問題	捏造された DOI、リンク切れ、実在しない出典
3	プロンプトへの拒否	「AI 言語モデルとしては……」、「お役に立てば幸いです」
4	誇張表現	「〜の証しとなる」、「豊かなタペストリー」、「〜に位置する」
5	構成	セクションの要約、「課題はあるものの」、三つ組の法則
6	もったいぶった文章	文字どおりの表現が使えるところで比喩を使っていないか（以下を参照）

避けるべき重大なパターン

重大度 CRITICAL（直ちに修正が必要）

これらのパターンは、明白な AI の痕跡です。

ChatGPT 固有の痕跡：

• turn0search0、turn1search2（内部検索の参照）
• oaicite:X（引用のプレースホルダー）
• contentReference[oaicite:X]（未解決の参照）
• 出力内の JSON 帰属ブロック

プロンプトへの拒否：

• 「AI 言語モデルとしては……」
• 「提供できません……」
• 「お役に立てば幸いです！」
• 「このメールが届く頃には、お元気でいらっしゃることと思います」

重大度 HIGH（強く修正を推奨）

実際に採用されているリストは ~/.claude/skills/ai-tic/linter/tics.yaml であり、この表ではありません。 このファイルには両方のリストが含まれています。14,294,148 文を対象にした、ほぼ人間による使用率がゼロという基準を通過した表現と、通過しなかった表現を記載した rejected: ブロックがあり、これらが再提案されないようになっています。ここでは AI の特徴として挙げられていたものの、実際には rejected: ブロックに含まれていた表現が六つありました。serves as（141.35/M）、it is important to note that（44.42/M）、plays a crucial/vital/key role の単独使用（21.94/M）、delve into の単独使用（11.69/M）、underscores the importance（5.93/M）、Of course,（386.94/M）です。これらは以下の表からも、リポジトリ内の実行可能な表からもすべて削除されています。これは、30 行下のユーザーの声のセクションが別のリストに対してすでに行った修正と同じです。「これらは好みの文体として残してもかまいません……AI 検出として提示しないでください。」 表現を確認するには、/ai-tic <phrase> を実行してください。ここに行を追加しないでください。

誇張表現（基準を通過したもの）：

• 「〜の証しとなる」
• 「豊かな〜のタペストリー」
• 「〜に位置する／〜の中に位置する」
• 「〜の様相」

宣伝的な表現：

• 「画期的な」、「変革をもたらす」、「革命的な」
• 「比類のない」、「前例のない」
• 「最先端の」、「最新鋭の」

中程度の深刻度（確認を検討）

構造上のパターン：

• 見出しを繰り返すセクションの要約
• 「課題があるにもかかわらず、良い結果が得られる」という定型表現
• 否定的な対比：「しかし……。それでも……」
• 三つ組の法則：毎回、例がちょうど3つ
• ぼかした表現：「専門家の中には〜と言う人もいる」「〜と考えられている」

文体上の癖：

• 見せかけの精密さ — 要約用の数値を、根拠のない小数点以下の桁数まで示すこと （「1.3771パーセントの割合」「宇宙の85.63パーセントを網羅」）。 数値が報告値ではなく要約である場合は、要旨や序論では大まかな割合を使ってください。 正確な値は、それを裏付ける図表の近くに記載してください。style·false_precision として適用されます。
• 優美な言い換え（繰り返しを避けるために同義語を次々と使うこと）
• 見せかけの範囲（実際のデータがないのに「XからYまで」とすること）
• すべての見出しをタイトルケースにすること
• エムダッシュ（—）の多用
• 強調のための太字の多用

ユーザーの文体の好み（AI らしさではありません — 2026-08-05 にコーパスで検証済み）

このセクションは個人的な文体の好みであり、リンターではありません。以前の名称（「User-Voice Lint」）は実害をもたらしていました。 ここにある項目は、実行可能なテーブルに含まれたことがないため、writing-verify のパスではすべてのスコアラーが実行されても、これらのフレーズは検出されませんでした。一方、見出しからは4つのルールが適用されるように見えていました。4つのうち3つを、人文学術論文14,294,148文（金融・会計分野8.73M文＋法学レビュー5.56M文）と照合して測定したところ、人間が普通に使う表現だと分かりました。

フレーズ	金融	法学	判定
has bite / have more bite	1.9/M	5.2/M	人間の表現 — 法学レビューのタイトル "Do the SEC's New Rating Agency Rules Have Any Bite?" も含む
the cut（規制上の削減）	8.7/M	4.7/M	人間の表現 — "the cut in the corporate tax rate"
Of course,	299.9/M	523.7/M	人間の表現
To be sure, ← このセクションでは以前、これを推奨していました	11.5/M	194.0/M	人間の表現で、置き換えられる表現より法学レビューでは3倍よく使われます
Admittedly,	15.5/M	63.3/M	人間の表現
cuts against	0.9/M	13.1/M	人間の表現

好みであれば、これらを文体上の好みとして残してかまいません。反証できないものですが、それで問題ありません。AI 検出として提示してはいけません。全記録：docs/investigations/2026-08-05_emphasis-enforcement.md。

検証を通過し、現在はスパンとして適用されているもの：

• ai-tic·sev3·rule-bites — 「改革は最も強く作用すべきだ」。この動詞は実例が確認されていません（1/14.29M。唯一の例は脚注に引用された Financial Times の見出しです）。上記の名詞は該当しません。この名詞と動詞の区別が、ルールのすべてです。
• ai-tic·sev2·sharpest-version — 「反論の最も鋭い形」。該当例は0/14.29Mです。一方、<superlative> version of の4件はすべて 「反論の最も強い形」 であり、the sharpest <noun> 全体では86件あります。この単語自体は普通ですが、この語の組み合わせが不自然さの手がかりです。

つなぎの繰り返しは、旧リストから唯一、実際に適用されている項目です — skills/writing-verify/scripts/bridge_repetition_check.py。これは workflows/writing-verify.js から呼び出されます。フレーズのテーブルではなく、セクション冒頭を対象にした実際のロジックです。

フレーズを自分で確認するには： /ai-tic <phrase> — 両方のコーパス部分に対して FP-hunt を実行し、適格性の基準を満たさない項目の追加を拒否します。

改訂方法

誇張表現の場合

AI のパターン	人間らしい表現
"stands as a testament to"	"示す" または "実証する"
"rich tapestry of"	含まれるものを具体的に説明する
"nestled in the heart of"	"にある" または "に位置する"

構成の場合

AI のパターン	人間らしい表現
見出しの要約	メタ的な説明ではなく、内容から書き始める
"課題があるにもかかわらず……"	定型表現を使わず、実情を直接述べる
例がちょうど3つ	適切な数を使う：2つ、4つ、5つ、または1つだけ

独特な言い回しの文章について

定義（Anthropic の指針 — 引用のため、言い換えないでください）：

独特な言い回しの文章は、直接的な表現の代わりに比喩や装飾的な言い回しを使います。「変える価値のあるパラメーター」の代わりに、独特な言い回しを好む書き手は「回す価値のあるダイヤル」と表現します。「この点は今も重要です」の代わりに、「この点はその存在価値を示している」と書きます。こうした表現は、考えを伝えるためではなく、書き手を目立たせるために存在し、読者にもそれがわかります。だから独特な言い回しの文章は読者を苛立たせます。書き手が演出するために、読者に余計な労力を強いるからです。また、正確さにも欠けます。比喩は、書き手が意図せず、制御もできない含意を持ち込みます。解決策は、言いたいことをそのまま述べることです。文字どおりの表現が使えるなら、それを使ってください。

短い指示 — 「独特な言い回しの文章をすべて取り除いてください」 — だけでも効果があり、多くの場合はこれで十分です。

その仕組みは、比喩を文字どおりの表現に置き換えることです。 これは「装飾的な言い回し」全般よりも範囲が狭いものです。文字どおりの表現が使えたのに見送られていたかどうかが判断基準です。「変える価値のあるパラメーター」を「回す価値のあるダイヤル」と表現するのは独特な言い回しですが、長い文はそうではありません。また、凝った文は過剰に華美な文章であり、別の欠点です。誇張表現は実態を膨らませます（「〜の証しとなっている」など）。独特な言い回しの文章は演出します。

正確さに欠けることが本質的な問題であり、苛立たせることではありません。 比喩は、書き手が意図していない含意を持ち込みます。「法律事務所が持ち株会社を迂回して動いた」では、連携した回避行為を示唆します。一方、「弁護士は同じ請求を訴訟費用免除の申立てとして提出した」なら、動機について何も主張していません。好みだけを基準に修正すると、独特な言い回しの表現が、書き手に裏付けられないことまで主張している場合が多いという点を見落とします。

修正の手順：

1. 独特な言い回しを、それが避けていた文字どおりの表現にすべて置き換えます。
2. 置き換えごとに、装飾的な表現、平明な表現、そしてそこにひそかに持ち込まれた含意を表にまとめます。
3. 書き手が最も繰り返している癖を明示します。

3 つの制約 — どれか 1 つでも破ると、修正を行わない場合より悪くなります：

• 意味と構成を保ちます。 これは言葉遣いの修正であり、書き直しではありません。
• 直接的な文には手を加えません。 比喩のない文には、置き換えるものがありません。
• 短くすること自体を目的にしません。 目標は文字どおりの表現であり、簡潔さではありません。装飾的な表現より長くなる平明な置き換えも、適切な置き換えです。

表が修正結果そのものとなる理由。 重要なのは 3 列目です。それぞれの置き換えが何をひそかに持ち込んだのかを示さずに置き換えだけを列挙すると、実質的な変化が隠れてしまいます。また、繰り返される癖を明示することは、個々の置き換えよりも重要です。個々の比喩は簡単に修正できますが、すぐにまた現れます。一方、書き手が対処できるのは、その癖です。

関連する別の問題、一段上のレベル（定義ではなく、補足的な研究）。 修辞技法そのものではなく、その使用頻度が、修辞表現を機械が書いたように感じさせます。「問題は、LLM がこうした技法を使うことではない。使い方があまりに機械的に一貫しているため、過剰になることだ……LLM に欠けているのは技術力ではなく、センスである」（Colin Gorrie、『Why ChatGPT writes like that』）。注意すべき修辞技法は、対句（「X ではなく Y」）、三項法、等長構文、そして根拠のない深遠さです。各セクションの末尾に、均衡の取れた二部構成の締めくくりを置くのはこの問題であり、比喩の置き換えではありません。そのため、上記の置き換え表の対象外であり、代わりに癖として明示する必要があります。

モデルに関する注記。 Claude Fable 5.1 は Fable 5 よりも、より密度の高い文章を書きます。文が長く、段落の区切りが少なくなります。ユーザーメッセージ（推奨）またはシステムプロンプトでアンチパターンを定義することが、文書化されている緩和策です。

過剰に細かい数値を避ける

要旨や序論にある数値は要約であり、表の横にある数値は報告です。 小数点以下の桁数を残すのは後者だけです。要約に小数点以下4桁まで持ち込むと、推定値が実際には持たない精度を示唆し、機械が出力したように読めてしまいます。

AI のパターン	人間らしい表現
「1.3771パーセントの割合」	「約1.5パーセント」
「2.7361パーセントの割合のおよそ10倍」	「棄権全体の割合のおよそ10倍」
「検証可能な項目575,553件のうち6,612件、つまり1.15パーセントが下回る」	「検証可能な項目の約1パーセントが下回る」
「検証可能な全体の85.63パーセントをカバーする」	「検証可能な全体の約7分の6をカバーする」
「28.3328パーセントという数値」	「その数値」

すでにこのルールに含まれている例外は、引き続き例外として扱う必要があります。表、図のキャプション、コードブロック、脚注内の正確な値、年、法令および規則の引用、事件番号、ページ番号、バージョン番号、そしてセント単位の金額が重要な場合です。

宣伝的な表現を避ける

AI のパターン	人間らしい表現
「画期的」	実際に何をするのかを説明する
「革命的」	以前のものと比較する
「最先端」	技術を具体的に示す
「変革をもたらす」	証拠を挙げて、どのような変革かを示す

参考ファイル

詳細なパターンや多数の例については、以下を参照してください。

この表の要点は「強制適用元」列です。 11章を参考資料として列挙すると、11章すべてがカバーされているように読めますが、そうではありません。そのうち4章には実行可能なモジュールがなく、ここでは参考資料のみと明記しています。これにより、ドラフトをクリーンなレビュー工程に通して出荷してから、その抜けを再発見する必要がなくなります。（まさにこのため、第05章の太字項目は v5.134.0 まで強制適用されませんでした。docs/investigations/2026-08-05_emphasis-enforcement.md を参照してください。）

ファイル	内容	強制適用元
references/_index.md	概要と簡易スクリーニングガイド	—
references/01-puffery-and-exaggeration.md	「位置づけられる」、表面的な分析	wikipedia-puffery
references/02-promotional-language.md	「豊かな織物」、免責事項	wikipedia-promotional
references/03-structural-patterns.md	セクションの要約、否定的な並列表現	wikipedia-structural
references/04-stylistic-quirks.md	優美な言い換え、誤解を招く範囲表記	参考資料のみ — 正規表現で検出可能ですが、まず ai-tic コーパスのゲートを通過する必要があります
references/05-formatting-and-typography.md	太字、ダッシュ、絵文字	emphasis、formatting、em-dash（v5.134.0 以降は太字／絵文字も対象）；インラインヘッダーリストは一部対象
references/06-communication-patterns.md	件名、「お役に立てば幸いです」	wikipedia-communication
references/07-template-artifacts.md	マッドリブ形式のパターン、プレースホルダー	wikipedia-template-artifacts
references/08-markup-issues.md	Markdown とウィキテキストの混同	参考資料のみ — ウィキテキスト固有で、リポジトリ内に類似するものはありません
references/09-chatgpt-specific-artifacts.md	turn0search、oaicite	wikipedia-chatgpt-artifacts
references/10-citation-problems.md	幻覚された DOI、リンク切れ	参考資料のみ — skills/cite-check と skills/source-verify、および出典と照合して引用を確認する cite-fidelity-* 制約のほうが適切です。これらは引用をパターン照合するのではなく、出典と照合します
references/11-meta-indicators.md	唐突な途切れ、文体の不一致	参考資料のみ — 判断が必要です。user-agents/writing-reviewer.md の評価基準に記載されています

名前が付いたシステムはすべて ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/prose-audit.py のシステムであり、検出結果にはスパン ID が付与されます。 参考資料のみと記された章からはスパンが出力されません。そのため、読者のルールに従えば、そこで見つかるものは決定論的な検出結果ではなく、判断に基づく指摘です。

自動検出

このプラグインには、Write/Edit の出力を自動的にスキャンしてアンチパターンを検出する PostToolUse フックが含まれています。パターンが検出されると、次の処理が行われます。

1. フックが検出された具体的なパターンを示す警告を出します
2. Claude がただちに内容を修正します
3. 修正によって、フラグが付けられたパターンが削除または置き換えられます

このフックは、重大度が CRITICAL および HIGH のすべてのパターンを自動的にチェックします。

レビューで確認すべき事実

• ユーザーのスタイルに関するリクエスト（「歯切れよく」「プロフェッショナルなトーンで」）は、成果へのリクエストであり、AI らしさを求めるものではありません。大げさな表現、曖昧な表現、強調のパターンを残したままそれに応えると、明らかに AI が生成したように読める文章を納品することになり、ユーザーの信用を損ないます。
• ざっと目を通すことは、確認することではありません。パターン一覧に照らして、一文ずつ確認する必要があります。大げさな表現を指摘するのは細かすぎると感じて見逃すような流し読みをすれば、未確認の文章を確認済みとして提示することになり、検証されていない主張になります。

主な原則

Wikipedia のガイドより：

1. これらは兆候であり、証明ではありません — 複数の指標があれば、判断の確度が高まります
2. 文脈が重要です — 人間の文章にも見られるパターンがあります
3. 根本的な問題に注目してください — 表面的な欠陥は、統合や品質に関する問題を示しています
4. 検出ツールに頼らないでください — 人間による判断が必要です

関連スキル

• /writing — Elements of Style に基づく基本的な文章作成の原則
• /writing-legal — 法律文書の執筆（フェーズ 2）
• /writing-econ — 経済学の文章作成（フェーズ 2）