ai-slop-detector について
文章の定型的な表現を減らしたい書き手向けの編集スキルです。よくあるAI文章のパターンを見つけて該当箇所を書き換え、修正後の文章だけを返します。
主な機能
- 01よくあるAI文章のパターンを検出
- 02該当箇所を書き換え
- 03宣伝調や定型的な表現を除去
- 04トーンと文構造を確認
- 05修正後の文章だけを返す
活用シーン
- 01公開前のAI生成記事を編集
- 02ニュースレターやSNS投稿を推敲
- 03一般的すぎる草稿を修正
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/ai-slop-detectorを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルdocs/GUIDE.mddocs/ROADMAP.md
詳細
AI スロップ検出器
このツールの機能
あらゆるテキストを受け取り、よくある AI の文章パターンを取り除いて、自然な人間の文章に書き換えます。整えた最終版のみを返します。
使用する場面
- AI の支援を受けてコンテンツを生成した後
- ニュースレター、記事、ソーシャルメディアへの投稿を公開する前
- テキストが「洗練されすぎている」またはありきたりに感じられるとき
- あらゆる執筆ワークフローの最終品質チェックとして
手順
提示されたテキストに対して、今すぐ次の手順を実行してください。
- 確認：以下に挙げるパターンがないかテキストを確認します
- 書き換え：該当する箇所を、それぞれ提案されている方法で修正します
- 出力：前置きや説明を加えず、整えたテキストをすぐに出力します
入力テキストは、このスキルを呼び出す前に書かれたすべての内容です。今すぐ処理してください。
別のスキルから呼び出された場合
このスキルは、ほかのスキル（magic-model-review、bb-coaching-response、newsletter-coach など）の最後に呼び出されることがよくあります。
ワークフローの途中で呼び出された場合：
- 整えるテキストは、直前に生成された下書きです
- すぐに処理します
- 呼び出し元のスキルが提示できるよう、整えた文章を返します
取り除くべき言語表現とトーンのパターン
宣伝的・大げさな表現
次の表現は完全に削除するか、具体的な事実に置き換えます。
- 「〜として立つ／役立つ／〜の証しである」
- 「重要な／大きな役割を果たす」
- 「人々を魅了し続ける」
- 「長く記憶に残る影響を与える」
- 「豊かな文化遺産／文化の織物」
- 「〜の中心に位置する」
- 「息をのむような」「必見の」「驚くべき自然の美しさ」
- 「永続する／長く続く遺産」
**修正方法：**具体的で事実に基づく説明を使います
- 悪い例：「この博物館は、街の豊かな文化遺産の証しとして存在しています」
- 良い例：「この博物館には、地元の400年にわたる歴史を伝える3,000点の資料が収蔵されています」
論評的な表現
次の表現は削除し、事実を直接伝えます。
- 「〜に留意／注意／考慮することが重要です」
- 「注目に値するのは」
- 「〜に触れない議論は不完全です」
- 「この記事は〜なしには存在しませんでした」
**修正方法：**内容をそのまま述べます
- 悪い例：「同社が急速に事業を拡大したことは重要な点です」
- 良い例：「同社は2020年から2023年にかけて、新たに15か所を開設しました」
使いすぎの接続詞
次の表現を多用しないようにします。
- 「さらに」「そのうえ」「加えて」「一方で」
**修正方法：**自然なつなぎ表現を使い分けるか、文をまとめます
- 悪い例：「さらに、同社は事業を拡大しました。そのうえ、新しいスタッフも採用しました。」
- 良い例：「同社は事業を拡大し、スタッフを増員するとともに、地域拠点を3か所開設しました。」
節のまとめ
段落の最後には、今後の見通しや最も重要な点を述べます。
置き換えるパターン：「要約すると」「結論として」「全体として」に続けて内容を言い直す
- 置き換え前：「要約すると、研究は気候変動が移住のパターンに影響すると示しています」
- 置き換え後：「気温の上昇が続けば、こうした移住の変化は加速する可能性があります」
文体と書式のパターン
見出しのタイトルケース
タイトルケースではなく、文頭のみ大文字にする形式を使います。
- 悪い例：「幼少期と学歴」
- 良い例：「幼少期と教育」
太字の使いすぎ
太字は、本当に強調したい場合や、技術用語を初めて紹介するときだけに使います。
型にはまった箇条書き
番号付きリストや箇条書きではなく、流れるような段落で書きます。
- 悪い例：「主な利点：1. コスト削減 2. 効率向上 3. より良い成果」
- 良い例：「このプログラムはコストを15％削減し、処理速度を向上させ、患者の満足度スコアを高めます」
ダッシュの多用
カンマ、丸括弧、コロン、文の区切りなど、さまざまな句読点に置き換えます。
- 悪い例：「このソリューションは洗練されています――シンプルで効果的、しかも手頃な価格で、まさに必要なものです」
- 良い例：「このソリューションは、手頃な価格でシンプルさと効果を両立しています」
分析的な文章のパターン
-ing 句による表面的な分析
分析的な -ing 句を、具体的な結果に置き換えます。
置き換えるパターン： あいまいな現在分詞によるコメント（highlighting、demonstrating、showcasing）
- 置き換え前：「この研究では20％の増加が確認され、早期介入の重要性が示されています」
- 置き換え後：「この研究では、治療を48時間以内に開始した場合、回復率が20％増加することが確認されています」
あいまいな出典
主張の出典を、日付や数値を添えて具体的に示します。
置き換えるパターン： 引用なしの「業界の専門家」「多くの人が考えている」「研究で示されている」
- 置き換え前：「業界の専門家は、この傾向が続くと考えています」
- 置き換え後：「Teslaの第3四半期レポートでは、電気自動車分野で25％の成長が予測されています」
実態のない範囲表現
不自然な「XからYまで」という表現ではなく、具体的なリストを使います。
置き換えるパターン： 実際の範囲を示していない「…から…まで」
- 置き換え前：「メニューには、パスタからグリルした肉まで、さまざまな料理があります」
- 置き換え後：「メニューには、パスタ料理、グリルした肉、季節の野菜があります」
直接的な対比表現 — 見つけ次第なくす
次のパターンはAIらしさが際立ちます。
- 「これはXの問題ではなく、Yの問題です」
- 「XではなくYです」
- 「問題はXではなく、Yです」
- 「Xではなく、Yに注目しましょう」
- 「Xの代わりに、Yを検討しましょう」
- 「but rather」を使った文
修正方法： 肯定的で直接的な表現に置き換えます。
- 悪い例：「成功は、より懸命に働くことではなく、より賢く働くことで決まります」
- 良い例：「成功は、より賢く、戦略的に働くことで得られます」
例外： 否定的な内容と肯定的な内容の間に十分な説明（2〜3文以上）を挟む場合に限り、対比表現を使ってもかまいません。
前置きの導入句 — 見つけ次第なくす
次の書き出しは「AIが書いた」と告げるような表現です。
- 「ここで重要なのは」
- 「はっきり言います」
- 「耳の痛い真実は」
- 「よく考えてみてください」
- 「So」や「Look,」で始まる文
- 「目まぐるしく変化する現代社会では」
- 「…の領域では」
修正方法： 要点から書き始めます。
- 悪い例：「ここで重要なのは、ほとんどのコーチがコンテンツ作成に苦労しているということです」
- 良い例：「ほとんどのコーチはコンテンツ作成に苦労しています」
強調表現への依存 — 見つけ次第なくす
AIは、次のような劇的な句読点のパターンを多用します。
- 「それだけです。それが［名詞］です」
- 「それで問題ありません」
- 「Xだからではありません。Yだからです」（断片的な表現）
- 「次のレベルに進む準備はできていますか？」
- 「一番のポイントは？」
- 「さらに驚くべき点は」
- 「登場するのは、［もの］」
修正方法： 内容そのものに説得力を持たせます。
- 悪い例：「それだけです。それが戦略です」
- 良い例：「戦略全体を一文で説明できます」
劇的な断片化 — 控えめに使う
AIは、見せかけのドラマ性を出すために次の表現を多用します。
- （必要でないのに）一文だけの段落
- 各セクションの最後に置かれる印象的な短文
- 「Xがすべてを変えました」
- 単独で置かれる短い問いかけ
修正方法： 段落の長さに自然な変化をつけます。短文は、本当に効果がある場合に限って使います。
- 悪い例：「その後、AI エージェントに出会いました。\n\nすべてが変わりました」
- 良い例：「その後、AI エージェントに出会い、モデル全体が変わりました」
単語の置き換え
| 避ける表現 | 代わりに使う表現 |
|---|---|
| "leverages" | "uses" |
| "encompasses" | "includes" |
| "facilitates" | "enables" または "allows" |
| "utilized" | "used" |
| "commenced" | "began" または "started" |
| "subsequent to" | "after" |
| "prior to" | "before" |
| "in order to" | "to" |
| "serves to" | "helps" または省略 |
| "delve" | "explore" または "examine" |
| "navigate" | "work through" または "handle" |
| "unpack" | "explain" または "break down" |
| "tapestry" | "mix" または "combination" |
| "realm" | "area" または "field" |
| "embark" | "start" または "begin" |
| "harness" | "use" または "apply" |
| "illuminate" | "show" または "reveal" |
| "pivotal" | "important" または "key" |
| "robust" | "strong" または "solid" |
構成パターン
小論文のような構成
重要な情報を先に示す逆ピラミッド型、または自然な会話の流れを使います。
置き換えるパターン： 主題文と形式的な結論で構成される五段落の小論文形式
3つ組の過剰使用
リストの項目数に変化をつけ、汎用的な形容詞を具体的な詳細に置き換えます。
置き換えるパターン： 汎用的な性質を常に3つ並べる
- 置き換え前：「このプラットフォームは高速で、信頼性が高く、安全です」
- 置き換え後：「このプラットフォームは200ms未満でリクエストを処理し、稼働率99.9％を実現し、銀行レベルの暗号化を採用しています」
知識に関する免責表現
AI特有の曖昧な表現をすべて取り除き、事実を直接述べます。
削除するパターン： 「[date]時点で」「入手可能な情報に基づくと」「具体的な詳細は限られていますが」
チャットボットの曖昧な表現
具体的なデータに裏付けられた断定的な表現を使います。
置き換えるパターン： 過剰な限定表現（〜のようです、〜する傾向があります、〜と思われます、〜かもしれません）
- 置き換え前：「データは、ユーザーが新しいインターフェースを好む傾向にあることを示しているようです」
- 置き換え後：「テストでは、ユーザーは3対1の割合で新しいインターフェースを好みました」
検証チェックリスト
文章を整えて返す前に、以下を確認してください。
- セクションの末尾が要約文になっていない
- 「課題と今後の展望」という定型的なセクションがない
- emダッシュの過剰な使用や句読点の反復パターンがない
- 見出しにタイトルケースを使っていない
- 「豊かな伝統」や「文化的意義」に関する宣伝文句がない
- 出典を具体的に示さない曖昧な帰属表現がない
- 文の構造や長さに変化がある
- 一般論ではなく具体的な事実や数値を示している
- 定型的なつなぎ表現に頼らず、段落間の流れが自然である
- 直接的な対比表現（「これはXではなく、Yです」）がない
- 前置きの決まり文句（「ここが重要です」「はっきり言います」）がない
- 強調のための決まり文句（「それだけです。それが[名詞]です」）がない
- すべてが一文だけの段落、または同じ長さの段落にならないよう、段落の長さに変化がある
出力形式
整えた文章のみを返してください。前置きや変更点の説明、「整えた文章はこちらです」といった文は不要です。そのまま使える完成稿だけを返してください。
バージョン履歴
| バージョン | 日付 | 変更内容 |
|---|---|---|
| 1.2.0 | 2026-01-17 | 前置きの決まり文句、強調のための決まり文句、劇的な断片表現を追加。語句の置き換えを10語追加。13項目のチェックリストに拡張 |
| 1.1.0 | 2026-01-15 | 即時実行を促す指示、肯定的な表現、スキル連携のセクションを追加 |
| 1.0.0 | 2026-01-01 | Write with AIプロンプトを基に初版を作成 |