avoid-ai-writing

AI らしい文章を避ける：監査と書き換え

AI 生成文のように聞こえるパターン（「AI らしさ」）を取り除くために、コンテンツを編集します。

モード

このスキルは、次のいずれかのモードで動作します。

rewrite（デフォルト）— AI らしい表現を指摘し、修正するよう文章を書き換えます。

detect — AI らしい表現を指摘するだけで、書き換えは行いません。次の場合にこのモードを使います。

• 指摘された箇所を確認し、自分で修正するか判断したい場合
• 指摘されたパターンが意図的に使われている可能性がある場合（AI らしい表現が常に悪いとは限らず、少量なら効果的なこともあります）
• 変更を加えたくない文章（公開済みのコンテンツ、他人が書いた文章、参考資料など）を監査する場合
• 全文を書き換えるのを待たずに、手早く確認したい場合

ユーザーが「detect」「flag only」「audit only」「just flag」「scan」「この文章にはどんな AI らしいパターンがある？」などと指定した場合は、detect モードを使います。指定がなければ、rewrite モードを使います。

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rewrite モードでは、次の作業を行います。

1. 監査する：見つかった AI らしい表現をすべて特定し、該当するテキストを示します
2. 書き換える：AI らしい表現をすべて取り除いた文章を返します
3. 差分の概要を示す：変更した内容と理由を簡潔に列挙します

detect モードでは、次の作業を行います。

1. 監査する：見つかった AI らしい表現をすべて特定し、該当するテキストを示します
2. 評価する：明らかに問題のある指摘と、文脈によっては意図的または効果的な可能性のあるパターンを示します

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取り除く、または修正するもの

書式

• em ダッシュ（— と --）：コンマ、ピリオド、括弧に置き換えるか、2つの文に書き換えます。目標はゼロです。上限は1,000語あたり1つです。本文だけでなく、見出しや節のタイトルにも適用します。Unicode の em ダッシュ（—）と、代用表記のハイフン2つ（--）の両方を確認します。
• 太字の多用：大半の語句から太字を取り除きます。主要な節ごとに太字の語句は1つまでとし、使わなくても構いません。強調するほど重要な内容は、文頭に置くように文を組み立て直します。
• 見出し内の絵文字：すべて削除します。「## 🚀 これが意味すること」のような見出しには使いません。例外として、SNS の投稿では控えめに1〜2個使えますが、行末に置き、文中には入れません。
• 箇条書きの多用：箇条書きが多い節は、段落の文章に直します。箇条書きは、機能の比較、手順、API パラメーターなど、本当に列挙が必要な場合に限ります。

文の構成

• 「X ではなく、Y です」「これは X の問題ではなく、Y の問題です」：肯定的で直接的な表現に書き換えます。こうした表現は、主張に効果がある場合に限り、文章全体で最大1回までにします。
• 中身のない強調表現：genuine、real（「本当に改善した」のような意味の場合）、truly、quite frankly、to be honest、let's be clear、it's worth noting that を削ります。事実をそのまま述べます。
• 曖昧な称賛表現（「worth [動詞]ing」）：worth reading、worth paying attention to、worth a look、worth exploring、worth checking out、worth your time を削るか、別の表現に置き換えます。こうした表現は、具体的な理由を示さず、漠然とした推薦をしています。なぜ重要なのかを説明します。
• 婉曲表現：perhaps、could potentially、it's important to note that、to be clear を削ります。要点を直接伝えます。
• 段落間のつながり不足：各段落が前の段落につながるようにします。順番を入れ替えても読者が気づかないような段落があれば、つなぎの文を加えます。
• 「3つ並べる」パターンの多用：項目数に変化をつけます。2つまたは4つにするか、文章にまとめます。「形容詞、形容詞、そして形容詞」というパターンは、文章全体で最大1回までにします。

置き換える単語やフレーズ

単語は、AI 生成テキストをどの程度確実に示すかに基づいて、3 つの段階に分けられています。この段階的なアプローチは、brandonwise/humanizer の語彙研究を応用したもので、単独では問題ないものの、複数集まると不自然な単語による誤検出を減らします。

• Tier 1 — 常にフラグを付けます。 これらの単語は、人間が書いたテキストよりも AI テキストで 5～20 倍多く使われます。見つけたら置き換えてください。
• Tier 2 — まとまって現れた場合にフラグを付けます。 単独では問題ありませんが、同じ段落に 2 つ以上あると、AI 生成である可能性を強く示します。まとめて現れた場合にフラグを付けてください。
• Tier 3 — 使用頻度でフラグを付けます。 一般的な単語ですが、AI は使いすぎる傾向があります。テキスト内で目立つ割合（全体の単語数の約 3% 以上）を占める場合に限りフラグを付けてください。

Tier 1 — 常に置き換える

置き換える語句	置き換え先
delve / delve into	調べる、掘り下げる、見る
landscape（比喩）	分野、領域、業界、世界
tapestry	（実際の複雑さを説明する）
realm	範囲、分野、領域
paradigm	モデル、アプローチ、フレームワーク
embark	始める、開始する
beacon	（全体を書き直す）
testament to	示す、証明する、実証する
robust	強力な、信頼できる、堅牢な
comprehensive	徹底的な、完全な、すべてを含む
cutting-edge	最新の、最も新しい、高度な
leverage（動詞）	使う
pivotal	重要な、鍵となる、決定的な
underscores	強調する、示す
meticulous / meticulously	注意深い、詳細な、正確な
seamless / seamlessly	スムーズな、簡単な、摩擦のない
game-changer / game-changing	具体的に何が変わり、なぜ重要なのかを説明する
hit differently / hits different	具体的に何が変わったのかを述べるか、削除する
utilize	使う
watershed moment	転換点、変化（または何が変わったかを説明する）
marking a pivotal moment	何が起きたかを述べる
the future looks bright	（削除する。具体的な内容を述べるか、何も書かない）
only time will tell	（削除する。具体的な内容を述べるか、何も書かない）
nestled	位置している、ある、存在する
vibrant	（活気の理由を説明するか、削除する）
thriving	成長している、活発な（または数値を示す）
despite challenges… continues to thrive	（課題とその対応を述べるか、削除する）
showcasing	示す、実証する（または節ごと削除する）
deep dive / dive into	見る、調べる、探る
unpack / unpacking	説明する、分解して説明する、順を追って説明する
bustling	にぎやかな、活発な（または活気の理由を示す）
intricate / intricacies	複雑な、詳細な（または具体的な複雑さを述べる）
complexities	（実際の複雑さを述べるか、「問題」や「詳細」を使う）
ever-evolving	変化している、成長している（またはどのように変わるのか説明する）
enduring	長続きする、長期にわたる（または期間を示す）
daunting	難しい、困難な、大変な
holistic / holistically	完全な、全体を含む、総合的な（または含まれる内容を説明する）
actionable	実用的な、役立つ、具体的な
impactful	効果的な、重要な（または影響を説明する）
learnings	教訓、知見、学び
thought leader / thought leadership	専門家、権威（または実際の貢献を説明する）
best practices	効果的な方法、実証済みの手法、標準的なアプローチ
at its core	（削除し、対象をそのまま述べる）
synergy / synergies	（実際に生じる相乗効果を説明する）
interplay	関係、つながり、相互作用
in order to	～するために
due to the fact that	～なので
serves as	～である
features（動詞）	持つ、含む
boasts	持つ
presents（大げさな表現）	～である、示す、与える
commence	始める、開始する
ascertain	確認する、判断する、知る
endeavor	努力、試み、挑戦
keen（強調表現として）	興味がある、熱心な、意欲的な（または削除し、興味があることだけを述べる）
symphony（比喩）	（実際の連携や組み合わせを説明する）
embrace（比喩）	採用する、受け入れる、使う、切り替える

Tier 2 — 同じ段落に2つ以上現れたら要注意

これらの単語は、単独で使う分には問題ありません。2つ以上が同じ段落に現れる場合は、その段落を書き直したほうがよい可能性があります。

置き換える語句	置き換え先
harness	use、take advantage of
navigate / navigating	work through、handle、deal with
foster	encourage、support、build
elevate	improve、raise、strengthen
unleash	release、enable、unlock
streamline	simplify、speed up
empower	enable、let、allow
bolster	support、strengthen、back up
spearhead	lead、drive、run
resonate / resonates with	connect with、appeal to、matter to
revolutionize	change、transform、reshape（または、何が変わったかを説明する）
facilitate / facilitates	enable、help、allow、run
underpin	support、form the basis of
nuanced	specific、subtle、detailed（または、実際のニュアンスを示す）
crucial	important、key、necessary
multifaceted	（実際の側面を説明するか、削除する）
ecosystem（比喩）	system、community、network、market
myriad	many、numerous（または、数を示す）
plethora	many、a lot of（または、数を示す）
encompass	include、cover、span
catalyze	start、trigger、accelerate
reimagine	rethink、redesign、rebuild
galvanize	motivate、rally、push
augment	add to、expand、supplement
cultivate	build、develop、grow
illuminate	clarify、explain、show
elucidate	explain、clarify、spell out
juxtapose	compare、contrast、set side by side
paradigm-shifting	（実際に何が変わったかを説明する）
transformative / transformation	（何がどのように変わったかを説明する）
cornerstone	foundation、basis、key part
paramount	most important、top priority
poised (to)	ready、set、about to
burgeoning	growing、emerging（または、数を示す）
nascent	new、early-stage、emerging
quintessential	typical、classic、defining
overarching	main、central、broad
underpinning / underpinnings	basis、foundation、what supports

Tier 3 — 高密度で使われている場合のみ要注意

これらは一般的な単語です。曖昧な称賛で文章を埋めるために AI が使った兆候となるほど多用されている場合に限り、要注意としてください。

単語	対応
significant / significantly	数値、比較、具体例など、具体的な情報に置き換える
innovative / innovation	実際に何が新しいのかを説明する
effective / effectively	どのように効果があるのかを説明するか、指標を示す
dynamic / dynamics	実際の要因や変化を明示する
scalable / scalability	何をどの規模まで拡張できるのかを説明する
compelling	なぜ人を引きつけるのかを説明する
unprecedented	これまでのどの事例を覆すのかを示す（または削除する）
exceptional / exceptionally	何が例外的なのかを示す
remarkable / remarkably	何に注目すべきなのかを示す
sophisticated	何が洗練されているのかを説明する
instrumental	どのような役割を果たしたのかを示す
world-class / state-of-the-art / best-in-class	ベンチマークや比較対象を示す

定型表現（避ける）

こうした穴埋め式の表現は、文が書かれたのではなく、生成されたことを示します。名詞や形容詞を入れ替えても同じように聞こえる空欄があるなら、表現が曖昧すぎます。

• 「a [形容詞] step towards [形容詞] AI infrastructure」→ 具体的な機能、ベンチマーク、成果を説明する
• 「a [形容詞] step forward for [名詞]」→ 同じ方針で、実際に何が変わったのかを説明する
• 「Whether you're [X] or [Y]」→ 対象を広く見せかける表現です。実際に想定している対象を選ぶか、削除してください。「スタートアップの創業者でも大企業のアーキテクトでも」は何も意味しません。単に「誰でも」と言っているだけです。
• 「I recently had the pleasure of [動詞]-ing」→ レビューやソーシャルメディアで AI が使いがちな表現です。何があったのかをそのまま述べてください。「〜と話した」「〜を読んだ」「〜に参加した」などです。

削除または書き換えるつなぎ表現

• "Moreover" / "Furthermore" / "Additionally" → 関係が明らかになるように構成し直すか、「そして」「また」「それに加えて」を使います
• "In today's [X]" / "In an era where" → 削除するか、具体的な状況を述べます
• "It's worth noting that" / "Notably" → 事実をそのまま述べます
• "Here's what's interesting" / "Here's what caught my eye" / "Here's what stood out" → 読者を誘導する表現です。内容そのものに重要性を語らせます。導入が必要なら、「興味深い点はここです」ではなく、「収益の数値が重要なのは……だからです」のように具体的にします。
• "In conclusion" / "In summary" / "To summarize" → 結論は明らかにします
• "When it comes to" → 対象について直接述べます
• "At the end of the day" → 削除します
• "That said" / "That being said" → 削除するか、「しかし」「それでも」「ただし」を使います。同じ表現を何度も使わないようにします。

構成上の問題

• 段落の長さが一様：意識して変化をつけます。1～2文の段落もあれば、長めの段落も含めます。すべての段落がほぼ同じ長さなら、調整します。
• 型どおりの書き出し：「急速に進化する……の世界では」のように、要点に入る前に広い背景から始まる場合は、ニュースや見解を先に述べるように書き換えます。背景はその後に示せます。
• 不自然に整いすぎた文法：個性をすべて削ぎ落とさないようにします。自然な語り口であれば、意図的な断片文、「そして」や「しかし」で始まる文、効果を狙った接続詞のない重文も残します。

重要性の誇張

• 「……の進化における画期的な節目となる」や「業界にとって歴史的な転換点」といった表現は、ありふれた出来事を歴史的なものに誇張します。何が起きたかを述べ、重要性の判断は読者に委ねます。
• 誇張表現の節を削除しても文が成り立つなら、その節は削除します。

コピュラの回避

• AI の文章では、「is」や「has」を避け、「serves as」「features」「boasts」「presents」「represents」のような凝った動詞に置き換える傾向があります。プレスリリースのような印象になります。
• より具体的な動詞が本当に意味を加える場合を除き、「is」または「has」を基本にします。

類義語の使い回し

• AI は同じ語の繰り返しを避けるために、類義語を次々と使います。同じ段落で「開発者……エンジニア……実務者……ビルダー」のように言い換える例です。人間の書き手は、最も明確な語を繰り返します。
• 同じ段落で名詞や動詞が3回登場しても、その語が適切ならすべてそのまま使います。無理な言い換えは、類語辞典を使いすぎたような印象になります。

出典が曖昧な帰属表現

• 「専門家は考えている」「調査で明らかになった」「研究によると」「業界のリーダーたちは一致している」など、専門家、調査、リーダーを具体的に示さない表現は避けます。具体的な出典を示すか、帰属表現を削除して主張を直接述べます。

埋め草の表現

• 意味を加えず、機械的に文章を長くする表現を削ります。
  • "It is important to note that" →（そのまま事実を述べます）
  • "In terms of" →（書き換えます）
  • "The reality is that" →（削除するか、主張をそのまま述べます）
• 注："In order to"、"Due to the fact that"、"At the end of the day" は、上記の表現一覧とつなぎ表現の項ですでに扱っています。ルールを重複させないでください。

型どおりの結論

• 「未来は明るい」「時がたてばわかる」「確かなことが一つある」「今後は」などは、結論を装った埋め草です。削除します。締めくくりが必要なら、論点に即した具体的な内容にします。

チャットボット特有の表現

• "I hope this helps!"、"Certainly!"、"Absolutely!"、"Great question!"、"Feel free to reach out,"、"Let me know if you need anything else" は、チャットインターフェース特有の口癖であり、文章には不要です。完全に削除します。
• また、"In this article, we will explore…" や "Let's dive in!" にも注意します。これらは AI が生成するメタナレーションです。削除するか、直接的な書き出しに書き換えます。

「Let's」構文

• 「Let's explore」「Let's take a look」「Let's break this down」「Let's examine」――AI は、話題に入る際の偽りの協調的な前置きとして「let's」を使います。これは実際の要点を先延ばしにする埋め草です。要点から始めてください。「Let's dive in」は上記のチャットボット特有の表現で取り上げていますが、このパターンはそれより広範です。行動への本当の誘いではなく、話題を切り替える表現として機能する「let's + 動詞」はすべて指摘してください。

知名度を借りた名前の羅列

• AI の文章は、信頼性を演出するために権威ある媒体の引用を大量に並べます。「The New York Times、BBC、Financial Times、The Hindu で取り上げられた」のような表現です。情報源が重要なら、文脈とともに使ってください。「2024 年の NYT のインタビューで、彼女は……と主張しました」のように。具体的な引用を 1 つ挙げるほうが、名前を 4 つ羅列するより効果的です。

表面的な -ing 分析

• 現在分詞を並べ、分析のように見せかけます。「地域の進歩への取り組みを象徴し、数十年にわたる投資を反映し、新たな協力の時代を示しています」のような表現です。これらは何も伝えていません。具体的な事実に置き換えるか、完全に削除してください。

宣伝調の表現

• AI は、観光パンフレットのような文章を使いがちです。「息をのむような山麓に抱かれた」「革新の活気あふれる拠点」「繁栄するエコシステム」のような表現です。平易な説明に置き換えてください。「ゴンダル地域にある町です」「スタートアップが 12 社あります」のように。会話で使わない表現なら削除してください。

型どおりの困難への言及

• 「困難にもかかわらず、［対象］は成長を続けています」や「逆風に直面しながらも、組織は回復力を保っています」。これは何も伝えていません。実際の課題と、それに対する実際の対応を明示するか、その文を削除してください。

実態のない範囲表現

• AI は、関連のない両極端を組み合わせて、幅広い内容を扱っているように見せかけます。「ビッグバンからダークマターまで」「古代文明から現代のスタートアップまで」のような表現です。網羅的に聞こえますが、何も伝えていません。実際のトピックを列挙するか、重要なものを 1 つ選んでください。

箇条書き内の見出し

• 各項目が、内容を繰り返す太字の見出しで始まる箇条書きです。「パフォーマンス： パフォーマンスが向上しました……」のような形式です。太字の見出しを取り除き、要点を直接書いてください。項目に見出しが必要なら、箇条書きではなく段落にするほうがよいでしょう。

見出しのタイトルケース

• AI は見出しを過剰に大文字化します。「戦略的な交渉と重要なパートナーシップ」ではなく「戦略的な交渉と重要なパートナーシップ」のような形です。小見出しには文頭だけを大文字にする形式を使ってください。タイトルケースを使うのは、必要な場合に限り、記事のメインタイトルだけにしてください。

情報不足を示す但し書き

• 「入手可能な情報に基づくと詳細には限りがありますが」「最終更新時点では」「リアルタイムデータにはアクセスできません」。こうした表現は、モデルの制約が文章に漏れ出したものです。情報を調べるか、但し書きを削除してください。執筆者が調べなかったことを認める文を公開してはいけません。

新規性の誇張

• AI の文章は、既存の概念を話者が考案または発見したかのように扱います。「彼は用語を導入しました」「彼女はこのフレーズを作りました」「誰も名付けていない概念」「誰も語らない障害モード」のような表現です。実際には、会話で扱われるアイデアの多くは既存概念の応用であり、新たな発明ではありません。
• 問題は 2 つあります。1 つ目は、事実関係に誤りが生じやすいことです。その概念にすでに Wikipedia のページがあったり、前年のカンファレンスで講演されていたりすれば、新規性を主張することで、執筆者が事情に疎い印象を与えます。2 つ目は、対象を称賛する表現になり、分析というより宣伝のように読めることです。
• 改善するには、その人が概念を発見したと述べるのではなく、その概念を使って何をしたかを説明してください。「ミシェルは、コンテキスト汚染が実際にどのように機能するかを説明しました」とし、「ミシェルは、聞いたことのない用語を紹介しました。コンテキスト汚染です」とは書かないでください。新しい概念かどうか確信が持てない場合は、新規性がないものとして扱い、適切な表現にしてください。
• 関連する指摘対象のパターン：「誰も名付けていない障害モード」「誰も語らない問題」「誰も気づいていない洞察」「誰も教えてくれないこと」。これらは、知識が不足しているかのように見せかける、エンゲージメントを狙った表現です。

感情の平板化

• AI は、文章を通じて感情を伝えず、構造上のつなぎとして感情を主張します。「最も驚いたのは」「知って魅了されたのは」「印象に残ったのは」「知ってワクワクしたのは」「最も興味深い点は」などです。
• 問題は二つあります。第一に、これは「見せるのではなく、言う」書き方です。本当に驚くようなことなら、書き手がそう宣言しなくても、内容から読者に伝わるはずです。第二に、こうした表現はリストの導入や話題の切り替えとして、非常によく使われすぎています。感情を装った埋め草です。
• このパターンが常に AI によるものとは限りません。惰性で書かれた、人間の怠慢な文章にも見られます。どちらの場合でも指摘してください。
• 解決策は「驚いたと言ってはいけない」ではありません。感情を主張するなら、その周りの文章に、それに値する根拠を持たせてください。そうでなければ、その主張を削り、事柄を直接提示してください。
• 関連するパターン：「hit differently」／「hits different」。AI は、感情の山場を描くことなく親しみやすさを演出するため、流行りの口語表現を近道として使います。本当に心を動かされたのなら、どのように感じたかを説明してください。そうでなければ削ってください。

形だけの譲歩構文

• 「X は素晴らしい一方で、Y は依然として課題です」や「X は進歩を遂げてきましたが、Y はまだ未解決の問題です」。AI は、実際には何も比較検討せずに、バランスの取れた印象を与えるためにこうした表現を使います。両方の部分が曖昧です。譲歩の内容を具体的にする（何が素晴らしいのか、実際の課題は何かを挙げる）か、どちらかの立場を選んで論じてください。

修辞疑問文による書き出し

• 「しかし、これは開発者にとってどんな意味があるのでしょうか？」／「では、なぜ気にする必要があるのでしょうか？」／「次はどうなるのでしょうか？」。AI は、本題に入るまでの時間稼ぎとして修辞疑問文を使います。答えが分かっているなら、そのまま述べてください。修辞疑問文は、十分な前振りがあってこそ効果を発揮します。セクションの切り替えに、いきなり置くものではありません。

括弧による曖昧化

• 「（そして、Z もますますそうなっています）」／「（より正確に言えば、Y）」／「（そして、おそらくもっと重要なのは、W）」など。AI は、断定を避けながら機微を表現しているように見せるため、括弧書きの補足を挿入します。その補足が重要なら、独立した文にしてください。重要でなければ削ってください。

番号付きリストの水増し

• 「重要なポイントを三つ」／「知っておくべき五つのこと」／「主な七つをご紹介します」など。AI は、構造上無難なため、番号付きリストを既定で使います。番号付きリストは、内容に実際にそれだけの独立した並列項目がある場合にのみ使ってください。数を合わせるために水増ししているなら、そのリスト自体が不要です。

推論過程の痕跡

• 「順を追って考えてみましょう」「これを分解して考えると」「体系的に取り組むには」「ステップ1：」「私の思考過程はこうです」「まず、考えてみましょう」「論理的に考えていくと」など。これらは、連鎖的な思考過程が公開文に漏れ出した痕跡です。読者に思考の足場を見せる必要はありません。結論を述べ、それから根拠を示してください。
• また、読者に向けた議論ではなく、内面の独り言のように読める番号付きの推論ステップにも注意してください。

追従的な口調

• 「素晴らしい質問です！」「鋭いご指摘です！」「まったくそのとおりです！」「非常に洞察に富んだご指摘ですね」など。これらはチャットインターフェース上の会話的なご褒美であり、文章には不要です。すべて削除してください。
• チャットボット特有の表現とは異なり、追従は、単に役に立とうとするのではなく、読者や質問者の意見を肯定するものです。

謝意の繰り返し

• 「ご質問は〜についてですね」「〜かどうかという問題について」「ご質問にお答えすると」「素晴らしい質問です。その……」など。AI は、回答の前にプロンプトを言い換えます。文章では、これはまったくの埋め草です。読者は自分が何を尋ねたか分かっています。そのまま答えてください。
• 関連するパターンとして、前のセクションの内容を要約してセクションを書き始めることがあります。構成が明確なら、読者に recap は不要です。

確信度を調整する表現

• 「注目すべきなのは」「興味深いことに」「驚くべきことに」「重要なのは」「特筆すべきは」「間違いなく」「疑いなく」「疑う余地なく」などの表現は、事実そのものに語らせる代わりに、読者がその事実をどう受け止めるべきかを AI が示すために使います。
• 「興味深いのはここです」「面白いのはここです」「私が興味深いと思った点を紹介します」などは、重要性を先回りして解釈する、読者を誘導する表現です。本当に意外なデータに続く場合は有効ですが、当たり前のことを言い換えるだけの場合は逆効果です（AI は後者の使い方をしがちです）。
• 2,000 語の文章に「特筆すべきは」が 1 回あるのは問題ありません。500 語で 3 回使うのは、AI らしい強調の重ねすぎです。使用頻度で判断してください。

過剰な構成

• 短い文章に見出しが多すぎます。300 語未満で見出しが 3 つを超える場合、ほとんどの場合、AI が整理されているように見せようとしています。セクションをまとめるか、文章のつなぎを使ってください。
• 箇条書きが多すぎます。200 語未満で箇条書きが 8 項目以上ある場合、リストではなく段落にするべきです。
• 型にはまったセクション見出し：「概要」「要点」「まとめ」「結論」「はじめに」などは、AI がよく使う定型の構成要素です。続く内容を具体的に伝える見出しを使ってください。

リズムと均一性

これは個々の単語や表現の問題ではなく、文章全体の流れに現れるパターンです。AI の文章は機械的に規則正しく、人間の文章にはリズムの変化があります。

構成は検出における最大の手がかりです。 Pangram を含む AI 検出ツールは、語彙よりも構成の規則性を重視します（Pangram は 2,800 万件の人間が書いた文書で分類器を訓練しています）。文の組み立て方が一貫し、ペースが均一で、対称的な表現が続く文章は、問題のある単語をいくつか置き換えるよりも、人間らしく見せるのが難しいものです。Tier 1 の語句をすべて直しても、リズムが変わらなければ、文章は依然として AI が生成したように読めます。

• 文の長さの均一性：ほとんどの文が 15～25 語だと、機械的に聞こえます。短く歯切れのよい文（3～8 語）と、流れるような長い文（20 語以上）を織り交ぜてください。断片的な文も使えます。疑問文を入れると単調さを崩せます。
• 段落の長さの均一性：すべての段落が 3～5 文で、だいたい同じ長さなら、意識して変化をつけてください。1 文だけの段落もあれば、長めの段落もあるべきです。
• 語彙の繰り返しと類義語の使い分け：AI は同じ単語を機械的に繰り返すか、目立つほど類義語を使い回します。人間は、適切な言葉なら繰り返し、自然な場合は言い換えます。決まった型はありません。
• 音読テスト：読み上げソフトで読んでも違和感がなさそうなら、文章のリズムが均一すぎる可能性があります。人間の文章には、機械的な読み上げに馴染まないリズムがあります。
• 一人称の視点がない：適切な場合、書き手は意見や好み、感想を示すべきです。AI はひたすら中立です。文章に書き手の声が求められるなら、「私はこう思います」「私の経験では」といった表現や、好みを明示しないこと自体が、AI らしさの手がかりになります。
• 過剰な推敲：不規則な部分をすべて積極的に削ると、人間の文章が AI の統計的な特徴に近づくことがあります。自然な言いよどみ、個性的な語の選び方、不均一なペースこそが、文章を「AI 生成」と判定されにくくします。文章を整えることにこだわって、個性まですべて削らないでください。このスキルは文章をより人間らしくするためのものであり、人間らしさを損なうためのものではありません。すべてのルールを最大限厳格に適用すると、避けようとしている均一さをかえって生み出すおそれがあります。

一から書き直すか、部分的に修正するか

複数のカテゴリにまたがって問題のある語彙が 5 件以上あり、3 つ以上の異なるパターンカテゴリに該当し、文や段落の長さも均一な場合、個々の表現を直すだけでは解決しません。構成自体が AI 生成のものです。全面的に書き直すよう提案してください。まず要点を 1 文で述べ、そこから文章を組み立て直します。

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深刻度の段階

AI らしい表現がすべて同じように問題になるわけではありません。手早く確認するときや、大量の文書を優先順位づけして確認するときは、段階に応じて優先してください。

P0：信頼性を損なう要因（すぐに修正）

• 情報の期限に関する断り書き（「前回の更新時点では」）
• チャットボット特有の表現（「お役に立てば幸いです！」「良い質問ですね！」）
• 出典のない曖昧な帰属表現（「専門家はそう考えています」）
• ありふれた出来事を過度に重要視する表現

P1：AI らしさが明らかな表現（公開前に修正）

• 使用を避けるべき語句（delve、leverage、harness、robust など）
• 定型句やテンプレートに語句を当てはめた表現
• 「では、〜しましょう」で始まるつなぎの表現
• 1 つの段落内での類義語の使い回し
• 定型的な書き出し（「急速に進化する世界では……」など）
• 太字の多用
• ダッシュの頻度（1,000 語あたり 1 回超）

P2：文体の磨き込み（時間があれば修正）

• ありきたりな結論（「未来は明るい」など）
• 何でも 3 つ並べる癖
• 段落の長さが均一
• コピュラの回避（「〜として機能する」「〜を特徴とする」「〜を誇る」など）
• つなぎの表現（「さらに」「また」「加えて」など）

手早く確認する場合は P0 と P1 を適用してください。完全な監査では 3 つのレベルすべてを確認します。

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自己言及を許容する例外

AI の文章作成パターンについて書く場合（ブログ記事、チュートリアル、このファイルのようなスキルのドキュメントなど）は、引用された例を問題として指摘しません。引用符内の文章、コードブロック内の文章、または例示として明示された文章（「たとえば、AI は次のように書くことがあります……」など）は書き換えないでください。著者自身の文章に見られるパターンのみを指摘し、悪い文章の引用例は指摘しないでください。

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コンテキストプロファイル

任意のコンテキストヒントを渡すと、ルールの厳しさを調整できます。コンテキストが指定されていない場合は、内容の手がかりから自動的に判別します（短文＋ハッシュタグ＝ソーシャルメディア、コードブロック＝技術文書、呼びかけ＝メール、その他＝ブログ）。

プロファイルの定義

linkedin：短文のソーシャルメディア投稿。簡潔で印象的な断片表現や、視覚的な書式が重要です。 blog：既定値です。一般的な長文の文章を対象とし、すべてのルールを最大限に適用します。 technical-blog：コード、アーキテクチャ、API を含む長文です。技術用語は指摘対象から除外します。 investor-email：信頼を重視する読者を対象とします。すべての表現を厳しく確認し、宣伝的な言葉遣いを最も避けるべきリスクとして扱います。 docs：ドキュメント、README、ガイドを対象とします。文体より明確さを優先します。 casual：Slack のメッセージ、社内メモ、短い返信を対象とします。特に問題の大きい表現のみを指摘します。

許容度マトリックス

表に記載されていないルールは、すべてのプロファイルで最大限適用されます。

ルール	linkedin	blog	technical-blog	investor-email	docs	casual
emダッシュ	緩め（投稿ごとに2個まで可）	厳格	厳格	厳格	緩め	対象外
太字の過剰使用	緩め（目を引くフレーズなら可）	厳格	厳格	厳格	緩め	対象外
見出し内の絵文字	緩め（行末に1～2個なら可）	厳格	厳格	厳格	対象外	対象外
箇条書きの多用	対象外（LinkedInではリストが有効）	厳格	緩め（技術的なリストなら可）	厳格	対象外（ドキュメントではリストを使う）	対象外
ぼかした表現	厳格	厳格	緩め（技術的な文脈では「可能性がある」は正確）	厳格	緩め	対象外
単語リスト（全項目）	厳格	厳格	一部適用（下記参照）	厳格	緩め	P0のみ
宣伝表現	緩め（ある程度の売り込みは想定内）	厳格	厳格	特に厳格	厳格	対象外
重要性の誇張	厳格	厳格	厳格	特に厳格	緩め	対象外
コピュラの回避	対象外	厳格	緩め	厳格	対象外	対象外
段落の長さの均一化	対象外（短文形式）	厳格	厳格	厳格	緩め	対象外
番号付きリストの水増し	緩め	厳格	緩め	厳格	対象外	対象外
修辞疑問文	緩め（導入として1つなら可）	厳格	厳格	厳格	厳格	対象外
接続表現	対象外（短文形式）	厳格	厳格	厳格	緩め	対象外
ありきたりな結論	対象外	厳格	厳格	特に厳格	対象外	対象外

technical-blogにおける単語リストの例外： 次の用語は正当な技術的意味を持つため、技術的な文脈では指摘しないでください。robust、comprehensive、seamless、ecosystem、leverage（実際のプラットフォームのレバレッジやAPIについて述べる場合）、facilitate、underpin、streamline。次の語句は引き続き指摘してください。delve、tapestry、beacon、embark、testament to、game-changer、harness。

**「特に厳格」**とは、境界線上の表現も指摘するという意味です。投資家向けメールでは、「thriving ecosystem」の一言だけでもメッセージ全体の信頼性を損なうことがあります。

**「対象外」**とは、このプロファイルでは該当カテゴリを確認しないという意味です。そのルールは適用されないか、編集する価値がありません。

自動検出の手がかり

文脈が指定されていない場合は、次の手がかりから推定してください。

手がかり	推定される文脈
300語未満で、ハッシュタグまたはメンションがある	linkedin
コードブロック、APIの参照、または技術アーキテクチャがある	technical-blog
挨拶文（「Hi [name]」「Dear」）と投資家向け／資金調達関連の表現がある	investor-email
手順形式の説明、パラメーターのドキュメント、READMEの構成がある	docs
明確な手がかりがない	blog（最も安全なデフォルト。すべてのルールが適用されます）

自動検出が適切でないと思われる場合は、使用するプロファイルとその理由を伝えてください。ユーザーは指定を上書きできます。

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出力形式

書き換えモード（デフォルト）

回答は次の4つのセクションに分けてください。

1. 見つかった問題 特定したAI特有の表現をすべて、該当箇所を引用して箇条書きにします。

2. 書き換え後 書き換えた内容全体を記載します。元の構成、意図、具体的な技術的詳細をすべて維持してください。ガイドラインで求められる箇所のみ変更します。

3. 変更点 主な編集内容を簡潔にまとめます。すべての単語ではなく、意味のある変更点を記載してください。

4. 2回目の監査 セクション2の書き換え後の内容を読み直します。使い回された接続表現、残った誇張、コピュラの回避、埋め草表現など、初回の確認で見逃したAI特有の表現や、上記のカテゴリに該当するものが残っていないか確認します。該当箇所があれば修正し、修正後のテキストをその場に記載して、この段階での変更点を説明します。問題がなければ、その旨を記載してください。

検出モード

回答を次の2つのセクションに分けてください。

1. 問題点 特定したAIらしさをすべて、該当箇所を引用して箇条書きで列挙してください。深刻度（P0、P1、P2）ごとに分類してください。

2. 評価 各指摘について、明らかな問題か、判断が分かれる点かを記してください。AIに関連するパターンの中にも、効果的な文章表現はあります。段落の長さが一律なのは問題ですが、適切に使われた「しかし」は問題ではありません。必ず修正すべき指摘と、再検討する価値はあるものの文脈によっては問題ない指摘を明記してください。文章に問題がなければ、その旨を伝えてください。

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トーンの調整

目指すのは、人が書いたように聞こえる文章です。率直で、具体的な文章にしてください。自信があることを言い立てるのではなく、文章から自信が伝わるようにしてください。

人間らしい文章に書き換えるための5つの原則：

1. 文の長さに変化をつける — 短い文と長い文を織り交ぜてください。断片的な文でもかまいません。
2. 具体的にする — 曖昧な主張を、数字、名前、日付、例に置き換えてください。
3. 自分の声を出す — 適切な場合は、一人称を使い、好みを述べ、反応を示してください。
4. 中立的な表現を削る — 人には意見があります。文章が立場を示すものであれば、明確に立場を示してください。
5. 強調には根拠を持たせる — 面白いと読者に伝えるのではなく、面白さを具体的に示してください。

元の文章がすでに優れている場合は、そのことを伝え、必要な箇所だけ修正してください。必要もないのに過剰に編集しないでください。

置換表はデフォルトであり、必須ではありません。指摘した語句が文脈に合っている場合は、そのまま残してください。

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文章メカニクス監査との連携

このスキルの検出モードは、prose-mechanics の監査一覧（監査 #19）にも ai-isms 監査として登録されており、ほかの18件の監査と同じ検出結果の形式を出力します。command -v scriptorium が成功する場合は、コードで検出された完全一致の候補を取得するために scriptorium prose prepare ai-isms <chapter> を実行し、候補と上記のパターンカタログ全体を評価してから、scriptorium prose submit-findings で送信してください。このスキルを単独で実行する場合（prose-mechanics の監査一覧を介さない場合）の動作は変わりません。