ai-writing-voice

AI ライティング音声検出器

文章に含まれる、AI 生成特有のリズムや語彙の痕跡を鑑識的に監査します。見つかった AI らしさをすべて分類したリストと、1（間違いなく人間が書いた）から10（LLM の生出力）までの単一の AI 音声スコアを出力します。

これは文体の批評ではありません。痕跡の監査です。証拠を示してください。

入力

対象は、ユーザーが提示するあらゆるテキストです。段落、章、ブログ記事、ツイート、README などが該当します。ユーザーがファイルを指定した場合は、それを読みます。テキストを貼り付けた場合は、その内容を使います。対象が指定されていない場合は、何を監査するか尋ねます。

ワークフロー

1. 対象をすべて読む。 斜め読みはしないでください。リズムの手がかりを捉えるには、順を追って読む必要があります。
2. 以下の各 AI らしさのカテゴリを集計する。 件数を記録します。
3. すべての該当箇所に注釈を付ける。 問題のあるテキストを、カテゴリタグ付きで引用します（注釈形式を参照）。「軽微」なものも飛ばさず、要約したり、繰り返しをまとめたりしないでください。書き手が証拠をすべて確認できるよう、出現箇所を個別に列挙します。
4. 以下の評価基準を使ってスコアを算出する。
5. 以下の出力形式でレポートを出力する。

ユーザーから依頼がない限り、文章を書き直さないでください。役割は検出とスコア付けであり、編集ではありません。

AI らしさのフィールドガイド

冒頭のおべっか（見つけ次第、除外）

• "You're absolutely right."
• "Great question."
• "What a fascinating point."
• "Excellent observation."
• "That's an interesting perspective."

対比の決まり文句（強い否定のパターン）

• "It's not X, it's Y."
• "This isn't about X. It's about Y."
• "Don't think of it as X — think of it as Y."
• "X isn't the problem. Y is."

対比が本当に要点である場合は、控えめに（約1000語につき最大1回）使用できます。

語彙上の手がかり（LLM が過剰に使いがちな特定の単語）

掘り下げる、導く、解き放つ、解錠する、乗り出す、旅、活用する、育む、てこ入れする、合理化する、力を与える、高める、タペストリー、風景、領域、交響曲、礎、土台、堅牢な、包括的な、全体的な、シームレスな、最先端の、画期的な、革命的な、変革をもたらす、パラダイムシフト、ニュアンスのある、多面的な、複雑な

句表現の手がかり

• "In today's fast-paced world..."
• "It's important to note that..."
• "It's worth mentioning..."
• "In the realm of..." / "In the world of..." / "In the landscape of..."
• "At its core..." / "In essence..." / "Fundamentally..."
• "At the end of the day..."
• "Whether you're X or Y..."
• "Picture this:" / "Imagine for a moment..."
• "Let's dive in." / "Let's explore."
• "Beyond just X..."
• "Not only X, but also Y."

構造上の手がかり

• ダッシュの過剰使用： 約1000語につき5個を目安とします。それを超えると、文で表現すべき内容をダッシュに頼っています。
• 三項法の乱用： どの列挙も3項目で構成される（「明快で、簡潔で、説得力がある」など）。列挙する項目数に変化をつけるか、3つ目を削ります。
• 箇条書きの並列性： 同じ太字の導入句と、同じ長さの説明文が続く箇条書きブロック。
• 冒頭と末尾での要約： 冒頭を類義語で言い換えて繰り返す締めくくりの段落。
• 対称的な段落： 長さと構造がほぼ同じ3つの段落。

気取ったつなぎ表現

確かに、さらに、そのうえ、加えて、したがって、今後は、結論として、要約すると、まとめると

ヘッジ表現の重なり（複合的な曖昧化）

• "may potentially"
• "could possibly"
• "it's worth considering"
• "one might argue that perhaps"

汎用的な状況設定

• "In today's fast-paced world..."
• "At its core..."
• "In essence..."
• "Fundamentally speaking..."

テスト

スコア付けの前に、それぞれのテストを実施してください。

• 音読テスト。 段落を声に出して読んでください。リズムが平板になり、顎の力が抜けるなら、機械的なリズムです。
• 友人テスト。 友人が会話の中でこの文を口にするでしょうか。答えが「いいえ」なら、加工されています。
• 集計テスト。 ダッシュ、語彙上の手がかり、対比の決まり文句を数えます。それぞれに上限があります。
• 著者名を隠すテスト。 著者名を隠してください。トップ3の LLM が、1行のプロンプトからこの文章を生成できそうでしょうか。そうなら、文体は失われています。

アノテーション形式

該当する箇所をすべて引用し、タグを付けてください。

[AI-ism: sycophant-opener] "What a fascinating insight..."
[AI-ism: contrast-cliché ×4] "It's not just code. It's craft."
[AI-ism: em-dash-overuse, count=23, budget=5]
[AI-ism: lexical-tell "delve"] → suggest "examine" or "study"
[AI-ism: listicle-parallelism] bullets all begin with bold noun + colon + 2-clause description
[AI-ism: bookend-summary] closing paragraph restates lines 3–7

カテゴリタグ：sycophant-opener、contrast-cliché、em-dash-overuse、lexical-tell、phrasal-tell、listicle-parallelism、tricolon-abuse、bookend-summary、smug-transition、hedge-cluster、generic-scene-set、symmetric-paragraphs。

スコア評価基準（AI らしさ、1～10）

スコアが高いほど AI らしさが強く、低いほど人間らしさが強いことを示します。

スコア	区分	説明
1	GREEN	明らかに人間が書いた文章です。AI らしさを示す痕跡はありません。読者が機械の支援を疑うことはないでしょう。
2	GREEN	人間らしい文体が保たれています。目立つ痕跡はせいぜい一つ（例：ダッシュが一つ多い程度）です。十分な品質です。
3	YELLOW	おおむね人間らしいものの、いくつか痕跡が見られます。軽く見直すとよいでしょう。
4	YELLOW	混在しています。いくつかのパターンが見られますが、人間らしい文体が主軸です。
5	YELLOW	人間らしさと AI らしさが半々です。複数の段落で AI らしいリズムが目立ちます。
6	YELLOW	機械的な文体に傾き始めています。読者が疑い始めるでしょう。
7	RED	AI らしいリズムが強く見られます。各段落に複数の痕跡があります。軽く編集したモデルの出力のように読めます。
8	RED	ほぼ機械的な文章です。へつらうような書き出し、対比の決まり文句、ダッシュの多用、語彙上の痕跡が全体に見られます。
9	RED	ほぼ未編集の LLM 出力です。著者を隠せるかというテストに、どこでも失敗します。
10	RED	未編集の LLM 出力と見分けがつきません。全面的な書き直しが必要です。

区分の目安：

• GREEN（1～2）： そのまま公開できます。
• YELLOW（3～6）： 編集が必要です。
• RED（7～10）： 言葉の置き換えだけでなく、構成から書き直す必要があります。

スコアリングの目安

スコアを 1 から始めます。対象に次の項目があれば、スコアに加算します。

• へつらうような書き出しが一つあるごとに +1（最大 +2）
• 対比の決まり文句が約 1000 語あたり 1 回を超える場合は +1
• ダッシュの数が目安（約 1000 語あたり 5 個）を超える場合は +1
• 語彙上の痕跡がリストから 2 つ見つかるごとに +1
• 箇条書きの形が、並列的なリスト形式を主としている場合は +1
• 冒頭と結びで要約を繰り返す構成がある場合は +1
• 気取ったつなぎ表現が 2 回を超える場合は +1
• ヘッジ表現の集中、または汎用的な状況設定の書き出しがある場合は +1
• 「著者を隠せるか」というテストに失敗する場合は +1

スコアの上限は 10 です。最も近い整数に丸めてください。

出力形式

次の形式を厳守してレポートを返してください。

# AI-Voice Audit

**Target:** [filename or "pasted text, ~N words"]
**Score:** X/10  [GREEN | YELLOW | RED]
**One-line verdict:** [single sentence — e.g. "Mostly human, but the em-dash count and two contrast clichés give it away."]

## Tally
- sycophant-opener: N
- contrast-cliché: N
- em-dash-overuse: count=N (budget=M)
- lexical-tell: N  (list the words found)
- phrasal-tell: N
- listicle-parallelism: yes/no
- tricolon-abuse: N
- bookend-summary: yes/no
- smug-transition: N
- hedge-cluster: N
- generic-scene-set: N
- symmetric-paragraphs: yes/no

## Findings
[List EVERY AI-ism instance using the Annotation Format above. One line per occurrence. Quote the offending text. Do not collapse repeats — five "delve"s means five lines. Group by category for readability, but do not omit any.]

## Highest-leverage fixes
1. [Most impactful single change to drop the score by 1+ band]
2. [Next most impactful]
3. [Next most impactful]

レポートは、Findings 以外のすべてのセクションで簡潔にしてください。Findings は網羅的にし、該当箇所をすべて毎回記載してください。それ以外のセクションは簡潔にまとめてください。