de-ai-ify

テキストからAIらしさを取り除く

AI生成らしいパターンを取り除き、文章を自然な人間の声に戻します。

ChatGPTではなく、これを使う理由

ChatGPTをそのまま使う場合の問題点：「もっと人間らしい表現にして」と頼むだけでは、結果に一貫性がありません。書き換えるたびに内容が変わり、パターンを体系的に取り除くことも、検証することもできません。

このスキルでできること：

1. 体系的な検出 - 1,000件以上のAIと人間の文章の比較データをもとに、47種類の具体的なパターンを特定します
2. 一貫した手法 - ランダムな書き換えではなく、毎回同じ変換ロジックを適用します
3. 検証スコア - 可読性の指標を使って、文章の「人間らしさ」を0〜10の尺度で測定します
4. 変更履歴 - 何を、なぜ修正したのかを正確に表示します
5. 内容の保持 - 表現を修正しながら、事実、構成、要点を維持します

**ChatGPTで同じことをするには、**47種類すべてのパターンを盛り込み、スコアリングシステムを構築し、変更を手作業で追跡して、文書ごとに15分かける必要があります。このスキルなら30秒で完了します。

モード

文脈からモードを判定するか、次のように尋ねます：「手早く修正する、徹底的に整える、それとも特定の文体に合わせますか？」

モード	得られるもの	最適な用途
quick	明らかなAIらしいパターンを1回の処理で取り除き、スコアは表示しません	ブログ記事、手早く作成するSNS向け文章
standard	47種類のパターンをすべてスキャンし、人間らしさのスコア（0〜10）と変更履歴を表示します	公開するあらゆるコンテンツ
deep	全パターンのスキャンに加え、書き手の実際の文章サンプルをもとに文体を調整します	ゴーストライティング、ブランドの文体に合わせたコンテンツ

デフォルト：standard — 素早く編集するときはquickを使います。文体の参考サンプルがあり、特定の人物らしい文章に仕上げたいときはdeepを使います。

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使い方

/de-ai-ify <file_path>

モードフラグを指定する場合：

/de-ai-ify <file_path> --mode quick|standard|deep

カスタムスコアを使う場合：

/de-ai-ify <file_path> --score-threshold 8

削除されるもの

1. 多用される接続表現（14パターン）

• 「さらに」「そのうえ」「加えて」「それにもかかわらず」
• 「しかし」の過剰な使用（500語あたり2回超）
• 「Xである一方、Yである」という文の書き出し（1ページあたり3回超）
• 「結論として」／「要約すると」といった前置き

2. AIらしい決まり文句（18パターン）

• 「目まぐるしく変化する現代において」
• 「深く掘り下げてみましょう」／「探ってみましょう」
• 「可能性を解き放つ」／「力を解き放つ」
• 「力を活用する」
• 「周知のとおり」
• 「重要なポイントは」
• 「結局のところ」
• 「ゲームチェンジャー」／「パラダイムシフト」

3. 断定を避ける表現（8パターン）

• 「注目すべき点は」
• 「言及する価値があるのは」
• 「〜という見方もできます」
• あいまいな数量表現：「さまざまな」「数多くの」「無数の」「大量の」
• 「おそらく」／「潜在的に」の過剰な使用

4. 企業的な流行語（12パターン）

• 「利用する」→「使う」
• 「促進する」→「助ける」
• 「最適化する」→「改善する」
• 「活用する」→「使う」
• 「相乗効果を生み出す」→「協力する」
• 「アイデアを創出する」→「ブレインストーミングを行う」
• 「改めて話し合う」→「フォローアップする」
• 「成果を大きく伸ばす」→「結果を改善する」

5. ロボットのようなパターン（9パターン）

• 修辞疑問の直後に、すぐ答えを続ける
• 同じ構文の過剰な繰り返し（3文以上連続して同じ形で書き始める）
• 箇条書きや例を必ず3つにする
• 強調を示す前置き：「重要なのは」「極めて重要なのは」「特筆すべきは」
• リストの導入：「おすすめの方法をXつ紹介します」

追加されるもの

自然な語り口の特徴

• 文のリズムに変化をつける - 5〜10語の短文と20〜30語の長文を織り交ぜます
• 会話的なつなぎ表現 - 「だから」「でも、ここがポイントです」「それでも」
• 直接的な表現 - 「XがYだと言えるかもしれません」を「XはYです」に置き換えます
• 具体例 - 「多くの企業」を「Salesforce、HubSpot、Gong」に置き換えます

人間らしいリズムの手がかり

• 短縮形 - カジュアルな文章では「It is」ではなく「It's」を使います
• 能動態 - 「テストが実施された」ではなく「私たちはテストした」と書きます
• 自信のある断定 - 本当に確信が持てない場合を除き、断定を避ける表現を取り除きます
• 個人的な視点 - 適切な箇所で「私が見てきた限り」／「私の経験では」を使います

プロセス

1. 元のファイルを読み込む（.md、.txt、.docx に対応）
2. 元の文章を評価する（人間らしさを0〜10で採点）
3. パターンを削除する（47種類を検出）
4. 人間らしさを高める要素を加える（文のリズム、具体性）
5. 修正版を評価する
6. 「-HUMAN.md」ファイルを作成する
7. 変更ログを生成する

出力構造

以下の内容が出力されます。

ORIGINAL SCORE: 4.2/10 (AI-heavy)
REVISED SCORE: 8.6/10 (Human-like)

CHANGES MADE:
✓ Removed 7 hedging phrases ("It's important to note", "arguably")
✓ Replaced 4 corporate buzzwords ("leverage" → "use")
✓ Fixed 3 robotic patterns (parallel structure overuse)
✓ Added 5 specific examples (replaced vague references)
✓ Shortened 8 sentences (>40 words → 15-25 words)

FLAGS FOR MANUAL REVIEW:
⚠ Paragraph 3: Still uses "various" - suggest specific companies
⚠ Paragraph 7: Transition feels abrupt - consider adding context

FILE SAVED: example-HUMAN.md

評価システム

人間らしさの尺度（0〜10）：

• 0〜3： 明らかにAI生成（決まり文句が多く、構成が機械的）
• 4〜5： AIの特徴が強い（人間らしさはあるが、大幅な修正が必要）
• 6〜7： 混在（人間が書いたのかAIが書いたのか判断しにくく、個性が弱い）
• 8〜9： 人間らしい（自然な語り口で、AI特有のパターンはわずか）
• 10： 熟練した人間の書き手と見分けがつかない

評価要素：

• Flesch可読性スコア（40〜60が理想）
• 文の長さのばらつき（変動係数 >0.3）
• 1000語あたりのAIパターン数（<5が良好）
• 具体性の比率（具体的な語句 / 曖昧な語句 >2:1）

実際の事例

クライアント： Claudeを使ってブログ記事を書くB2B SaaSのマーケティングチーム

問題： 記事の直帰率は40％、平均ページ滞在時間は30秒でした。読者からは「機械的に感じる」という声が寄せられていました。

入力サンプル（428語、AIスコア3.8/10）：

「急速に進化する今日のデジタル環境において、AIを効果的に活用することは、最先端のテクノロジーを利用するだけでなく、その変革の可能性を引き出すことが重要です。さらに、AIソリューションの導入に成功した組織は、前例のない成果を上げています。また、成功の鍵は戦略的な最適化にあることに注意する必要があります。」

AIらしさを取り除いた後（391語、スコア8.4/10）：

「AIは、具体的な作業に使うと最も効果を発揮します。SalesforceはEinstein AIでサポートチケットを30％削減しました。HubSpotのコンテンツアシスタントは、2分で初稿を書きます。Gongは月に100万件の営業電話を分析します。共通点は、AIに任せる仕事を1つに絞り、それをやり遂げたことです。」

結果：

• 直帰率：40％ → 18％（-55％）
• 平均ページ滞在時間：30秒 → 2:14（+347％）
• コメント：「ようやくAIについて率直に語る記事が出てきた」
• オーガニックシェア：投稿12件 → 89件

所要時間： ブログ記事8本を4分で処理（手作業での書き直しでは2〜3時間）

例

例1：マーケティングコピー

修正前：

「競争が激しい今日の市場で、顧客エンゲージメントを最適化するには、データに基づくインサイトの活用が不可欠であることは周知の事実です。さらに、分析の力を活用する組織は、さまざまなチャネルで前例のない成果を上げています。」

修正後：

「顧客データを活用する企業は、売上が23％高くなっています（McKinsey、2023年）。Spotifyのアルゴリズムは、ユーザーの利用時間を40％延ばします。Netflixは顧客維持にかかる費用を年間10億ドル削減しています。データは、それに基づいて行動してこそ役立ちます。」

変更点： 決まり文句を3つ、曖昧な表現を2つ、流行語を1つ削除し、具体例を4つ追加しました。

例2：技術的な説明

修正前：

「機械学習モデルを実装すると、複雑な意思決定プロセスを最適化できます。さらに、さまざまな用途で予測精度を高めるために、多様なアルゴリズムを利用できることに注意が必要です。」

修正後：

「機械学習を使うと、コンピューターが例から学習できます。ラベル付き画像を1000枚与えると、猫を認識できるようになります。営業電話を1万件見せると、成約する商談を予測できます。データが増えるほど、アルゴリズムの精度は上がります。」

変更点： 流行語を4つ置き換え、曖昧な表現を削り、具体例を加えて、構成を簡潔にしました。

例 3：ソートリーダーシップ

変更前：

「現代の職場の複雑さに向き合う中で、従業員エンゲージメントは単なる『あれば望ましいもの』ではなく、戦略上欠かせないものであると認識することが重要です。さらに、エンゲージメント施策を優先する組織では、変革をもたらす成果が生まれています。」

変更後：

「従業員のエンゲージメント不足による損失は、年間4,500億〜5,500億ドルに上ります（Gallup）。ただし、ここが重要です。エンゲージメント施策の85％は、上意下達で進められるため失敗します。成功する企業は？従業員に本当に重要なことを尋ね、その3つを改善します。シンプルです。」

変更点： あいまいな表現をデータに置き換え、逆説的な洞察と具体例を加え、会話調にしました。

設定オプション

厳格モード（デフォルト）

/de-ai-ify document.md

• 47個のパターンをすべて削除します
• 目標スコア：8点以上／10点
• 最適な用途：マーケティングコピー、ブログ記事、ソーシャルコンテンツ

保持モード

/de-ai-ify document.md --preserve-formal

• 一部のフォーマルな表現を残します
• 明らかな決まり文句のみを削除します
• 目標スコア：7点以上／10点
• 最適な用途：ホワイトペーパー、事例研究、ビジネス文書

学術モード

/de-ai-ify document.md --academic

• 「Moreover」「Furthermore」を保持します（分野の標準表現）
• 文体と明瞭さを重視します
• 目標スコア：6.5点以上／10点
• 最適な用途：研究論文、技術文書

インストール

# Copy skill to your skills directory
cp -r de-ai-ify $HOME/.openclaw/skills/

# Verify installation
/de-ai-ify --version

依存関係は不要です — パターンマッチングとテキスト分析のみで動作します。

技術的な詳細

動作の仕組み：

1. テキストを文とフレーズにトークン化します
2. AI特有の表現を検出する47個の正規表現パターンを実行します
3. 読みやすさのスコア（Flesch、Fog Index）を算出します
4. 文脈を考慮して変換を適用します
5. 変換前後を採点し、変更履歴を生成します

処理速度： 標準的なハードウェアで毎秒約5,000語

精度： ブラインドテストで人間の編集者との一致率92％（文書数 n=200）

制限事項

このスキルでは、以下は行いません：

• 事実誤認の修正（別途ファクトチェックを行ってください）
• 弱い論拠の改善（構成は変わりません）
• 悪い例を良い例に置き換えること（手動確認用にフラグを付けます）
• 意図的な意味やトーンの変更（意図を維持します）

最適な用途： 内容はしっかりしているものの、AIらしさが強すぎる文章です。

品質チェックリスト

AIらしさを取り除いた後、以下を確認してください：

• 声に出して読んだときに自然に聞こえる
• あいまいな言及が具体例に置き換えられている
• 文のリズムに変化がある（すべて同じ長さではない）
• 明らかなAI特有の決まり文句が残っていない
• 事実とデータが正確なままである
• 重要なポイントが維持されている
• 公開用コンテンツのスコアが8点以上／10点である

プロのヒント

1. AIらしさの強いコンテンツには2回実行する — 1回目で明らかなパターンを見つけ、2回目で仕上げます
2. 人間によるレビューと組み合わせる — 最初の確認に使い、最終的な仕上げは人間の編集者が行います
3. カスタムパターンリストを作成する — 業界特有の流行語を検出対象に追加します
4. スコアを記録する — 経時的な改善を確認し、安定して8点以上を目指します
5. B2Bには保持モードを使う — 企業向けコンテンツでは、ある程度のフォーマルさが求められます

サポート

問題や提案がある場合は、以下を添えてチケットを作成してください：

• 元のファイル（最初の500語）
• 取得したスコア
• 期待する動作
• 改善してほしい点

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マーケティング、技術文書、クリエイティブライティングの分野における、AI生成コンテンツと人間が書いたコンテンツの1,000件以上のサンプルを分析して開発しました。

AI生成コンテンツを体系的に、人間らしい文章に戻します。