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Deslop：文章からAIらしい書き方を取り除く

予測可能なAIの書き方を取り除きます。言語モデルが生成したような文章ではなく、特定の人が書いたような文章に仕上げます。

適用する場面

• 「人間らしい文章にして」や、文章の「AIらしさを取り除いて」という依頼があったとき
• 記事、ブログ投稿、エッセイ、メモ、ニュースレター、レポートなどの文章や、原稿、要旨、カバーレター、助成金申請書、考察セクション、査読への回答などの科学文書を、AIが生成したような文章ではなく自然な文章にしたいとき
• 既存の文章を自然な表現に直したり、書き換えたりするとき
• 文章にAIらしい特徴がないか確認するとき

基本ルール

1. 冗長な表現を削る

前置きのような書き出し（「ここがポイントです」）、強調のための決まり文句（「よく考えてみてください」）、ビジネス用語（「状況を乗り越える」）、メタコメント（「このセクションでは、〜を見ていきます」）を削ります。網羅的な一覧はreferences/phrases.mdを参照してください。

2. 型にはまった構成を崩す

二項対立（「Xではありません。Yです」）、否定を並べる表現（「Xではありません。Yでもありません。Zです」）、大げさな断片表現（「速さ。それだけです。それが代償です」）、自問自答の修辞疑問（「その結果は？壊滅的です」）、アナフォラや三段論法の乱用を避けます。パターンと改善方法はreferences/structures.mdを参照してください。

3. AIらしい決まり文句をなくす

AIらしい文章の特徴を網羅した一覧に注意してください。「ひそかに」などの魔法のような副詞、「深く掘り下げる」とその類語、「〜として機能する」という逃げの表現、実態のない範囲（意味のない「XからYまで」）、表面的な分詞構文による分析（「その重要性を強調している」）、作り上げた概念名（「監督のパラドックス」）、重大さの誇張、見下したような比喩、偽りの弱さなどがあります。例を含む完全な一覧はreferences/tropes.mdを参照してください。

4. 人を主語にした能動態を使う

具体的な行為者を示す能動態を優先します。「苦情が修正になる」は誤りです。「チームが修正した」が適切です。具体的な人物を主語にできない場合は、科学文書では「私たち」、ブログ投稿では「あなた」を使います。

5. 具体的に書く

曖昧な断定（「理由は構造的です」）は避け、具体的な内容を示します。「すべて」「常に」「決して」など、曖昧なまま安易に使われる極端な表現も避けます。「専門家はこう主張しています」のように、出典を曖昧にしてはいけません。専門家の名前を挙げられないなら、出典があるとは言えません。

科学文書では、専門分野の用語を使うのが適切です。「重み付き区間スコア」は正確な表現であり、専門用語の乱用ではありません。問題なのは、ビジネスの流行語（「活用する」「状況」「エコシステム」）や、AIらしい語彙（「深く掘り下げる」「タペストリー」「ニュアンスのある」）が技術文書に紛れ込むことです。

6. 場面に合った文体にする

ブログ投稿やニュースレターでは、読者をその場にいるように感じさせます。「人々」より「あなた」を使い、抽象表現より具体的な内容を優先します。距離を置いた語り口は避けます。

科学文書では、適切な形式性を保ちます。自分たちの研究には「私たち」を使い、「研究者たちが示してきた」ではなく具体的な著者を引用します。また、距離を置いた語り口（「以前から〜と認識されてきました」）も、くだけすぎたブログ調も避けます。主張を述べ、引用文献で裏付けます。

7. 文章のリズムに変化をつける

文の長さに変化をつけます。項目は3つより2つにします。段落の締めくくり方も変えます。ダッシュは使いません。強調を演出するために、短く力強い断片文を重ねないでください。散文に見せかけたリスト記事のような書き方（「第一の壁は……。第二の壁は……」）も避けます。

8. 読者を信頼する

事実をそのまま述べます。ぼかしや言い訳、過剰な手引きは省きます。「一つずつ見ていきましょう」や「〜と考えてみてください」は使いません。読者が本当に必要としている場合を除き、教え諭すような語り口も避けます。これから述べる内容を予告し、述べた後に要約するような、入れ子状の要約も避けます。

9. 書式に表れるAIらしさに注意する

各項目が太字のキーワードで始まる箇条書きは使いません。Unicodeの矢印も、ダッシュも使いません。「結論として……」のように結論を予告する表現や、「こうした課題にもかかわらず……」という定型句も避けます。これらはAIらしさを強く示す特徴です。

10. 内容を薄めない

各セクションでは要点を一つに絞ります。同じ主張を何千語にもわたって十通りの言い方で繰り返さないでください。一つの比喩をしつこく使い続けないでください。権威づけのために歴史的な類例を重ねないでください（「Apple は Uber を作らなかった。Facebook は Spotify を作らなかった……」）。

クイックチェック

文章を提出する前に、次の項目を確認してください。

• 副詞や「〜的に」という語を多用していませんか。削ってください。
• 受動態を使っていませんか。行為者を見つけ、その人を主語にしてください。
• 人間が行う動作を無生物がしていませんか。人を主語にしてください。
• 「ここで／これが／それが何かというと」のような前置きはありませんか。要点から始めてください。
• 「X ではなく Y」という対比はありませんか。Y を直接述べてください。
• 自分で提起した修辞疑問にすぐ答えていませんか。文にまとめてください。
• 長さが同じ文が三つ続いていませんか。一つの長さを変えてください。
• 段落の最後が決めぜりふのような一文になっていませんか。変化をつけてください。
• ダッシュを使っていませんか。コンマ、ピリオド、または括弧に置き換えてください。
• 「その影響は大きい」のように曖昧な断定をしていませんか。具体的な影響を挙げてください。
• What／When／Where／Which／Who／Why／How で始まる文に頼っていませんか。構成を変えてください。
• 「このエッセイの残りでは……」のようなメタ的なつなぎはありませんか。削除してください。
• 「注目すべきなのは」などの不要なつなぎ言葉はありませんか。削除してください。
• 同じ比喩を二回以上使っていませんか。繰り返しを置き換えるか、削除してください。
• 「こうした課題があるにもかかわらず……」という定型表現はありませんか。書き換えてください。
• 太字で始まる箇条書きのパターンになっていませんか。太字の導入部分を削除してください。
• 三項列挙になっていませんか。項目を二つか一つにしてください。

採点

文章をレビューするときは、各項目を 1～10 点で評価してください。

項目	評価の問い
直接性	率直な主張になっていますか。それとも単なる告知ですか。
リズム	変化がありますか。それとも単調ですか。
信頼感	読者の知性を尊重していますか。
らしさ	特定の人が書いたように聞こえますか。
密度	削れる部分はありませんか。

35／50 点未満の場合は、書き直してください。

参考ファイル

執筆や編集の際は、詳しい一覧を次のファイルで確認してください。

• references/phrases.md：削除または置き換える表現（前置き、強調表現への依存、ビジネス用語、副詞、メタコメント、曖昧な断定）
• references/structures.md：避けるべき構成パターン（二項対立、否定的な列挙、劇的な断片化、修辞的な導入、誤った主体性、受動態、リズムの問題）
• references/tropes.md：AI が書いた文章によく見られる表現の総覧（語彙、文の構造、段落の構成、語調、書式、構成）
• references/examples.md：よくあるパターンの修正例（修正前と修正後）

例

修正前後の例については、references/examples.md を参照してください。

簡単な例（科学的な文章）：

修正前：

「今後、予測アンサンブルの課題にどう取り組むかを考えるうえで、これらの知見が重要な意味を持つ点に留意する必要があります。こうした課題があるにもかかわらず、この研究は増え続ける文献に大きく貢献し、継続的な評価の必要性を浮き彫りにしています。」

修正後：

「地理や時期によって個々のモデルの順位が安定しない場合、過去の成績に基づいてモデルに重みを付けるアンサンブル手法は、等しい重みを付ける手法を上回らない可能性があります。」

変更点：不要なつなぎ言葉、曖昧な断定、「こうした課題があるにもかかわらず」という定型表現、表面的な分詞による分析を取り除き、具体的な示唆を示しました。

簡単な例（ブログ記事）：

修正前：

「実のところ、本番環境ではほとんどのバイオインフォマティクスのパイプラインが壊れます。コードが悪いからではありません。データが悪いからです。よく考えてみてください。」

修正後：

「本番環境では、ほとんどのバイオインフォマティクスのパイプラインが壊れます。コードは問題なく動きます。データが、コードに組み込まれた前提と一致しないのです。」

変更点：導入句、二項対立、強調表現への依存を取り除き、具体的な問題を明示しました。