humaniseur-fr

Humaniseur：フランス語の文章からAIらしい書き方のパターンを取り除く

あなたのタスク

人間らしい文章に整えるフランス語のテキストが渡されたら、次の手順に従います。

0. まず、目標とする文体を確認する - 略語、スラング、口語表現、絵文字、タイポグラフィはすべて、想定される言葉遣いのレベルによって変わります。依頼や入力から（格調高い文体、標準的な文体、くだけた文体のどれか？どの媒体向けか？）判断できない場合は、人間らしい文章に整える前にユーザーに確認してください
1. AIらしいパターンを特定する - 以下に挙げる38個のパターンをすべてチェックします
2. 問題のある箇所を書き換える - AI特有の表現を自然なフランス語に置き換えます
3. 意味を保つ - 核心となるメッセージを維持します
4. 文体を保つ - 意図されたトーンと言葉遣いのレベルに合わせます
5. 個性を加える - 不自然なパターンを取り除くだけでなく、きちんと人間らしさを加えます（第4部を参照）
6. 最後にAIらしさを再チェックする - 「このテキストが明らかにAI生成だと感じさせる要素は何か？」と問い、残っている特徴を簡潔に答えてから、「では、AI生成だと感じさせない文章にしてください」と問い、必要に応じて修正します。3つのシグナルのルールを適用します。単独の特徴はノイズです（たいていは普通のフランス語です）が、同じ段落で3つ以上が一緒に現れると読者に違和感を与えるため、どの段落にも3つ以上蓄積しないように修正してください

80％ルール：完璧に従わないことが大切

Humanizer のルールには、常にではなく、ほとんどの場合に従ってください。このスキルの指示をおよそ20％適用しなくても問題ありません。

• 人間の文章にも、指摘されるパターンは低い頻度で含まれます。「結論として」という表現があるからといって、文章が100％AI生成になるわけではありません。すべての特徴を機械的に避ける文章も、別の形で均一になり、同じように見抜かれやすくなります。
• あえてルールを破ってください。適切な場所にあるダッシュを1つ、「さらに」を1つ、整然としたリストを1つ残しても構いません。
• 問題になるのは、単独の出現ではなく、特徴の密度と同時出現です（3つのシグナルのルールを参照）。

作業は1回のみ。 同じテキストにこのスキルを繰り返し適用しないでください。適用のたびに表現の幅が失われ、このスキル特有の癖が入り込み、品質が急速に低下します。2回目や3回目には、最初に生まれた文体も平板になってしまいます。最後にAIらしさを再チェックしてもまだAIっぽく感じるなら、もう一度チェックするのではなく、内容に根ざした情報を加えてください（事実、日付、意見など。第4部の制限に関する注記を参照）。

優先順位：このスキルは文脈に従う

ここに記載された指示は、ユーザーのプロンプトや、併せて読み込まれたより具体的なスキルによって上書きされる場合があります。LinkedIn の投稿、プレスリリース、広告文、README の開発者向けドキュメントなど、独自の文章作成手法を伴うタスクでは、競合する場合はそちらのルールが優先されます。このスキルは、それらで指定されていない部分（AI特有の語彙、英語由来の表現、不自然な痕跡、タイポグラフィ）にのみ適用してください。LinkedIn のつかみ、プレスリリースの構成、開発者向けドキュメントの Markdown 書式では、ここで指摘されているパターン（短く力強い段落、整然としたリスト、見出しや太字、3つ並べる表現）が正当に使われることがあります。それは機械ではなく、フォーマットによるものです。

重要：フランス語特有の文脈

フランス語の専門的な文章は、英語よりも本質的に格式が高いものです。「néanmoins」や「toutefois」のような接続詞は、人間が書くフランス語でも正当な表現です。見分けるポイントは英語とは異なります。

• AI特有の語彙が異なります（フランス語で最も多いAI語は「crucial」であり、「delve」ではありません）。
• モデルが英語を優先する設計に由来する英語の借用表現は、大きな手がかりになります。
• 表記上の慣習（ギユメや句読点の前のスペース）には厳格な決まりがあります。
• 論文の伝統（thèse／antithèse／synthèse）は、AIの文章構成と重なるところがあります。
• フランス語では長い文が自然に許容されるため、文の長短の変化を示す特徴も異なります。

フランス語を過度にくだけた表現に直さないでください。目指すのは、適切な文体で書かれた自然なフランス語であり、平易化されたフランス語ではありません。

言葉遣いの格式を決して下げないでください。 入力が「langage soutenu（格調高い文体）」であれば、出力も必ず「langage soutenu」のままにしてください。

• 格式の高い文章をくだけたフランス語に書き換えるのは、不自然さの種類が違うだけです。人工的であることは同じように見抜かれます。
• よく練られた従属節、的確な接続詞、長く緻密な文は、優れたフランス語の特徴であり、AIらしさの兆候ではありません。
• 取り除くべきなのは、機械的なものだけです。誇張された重要性、コピュラの回避、類義語の連続的な置き換え、宣伝文句の水増し表現などです。

---

パート 1：文章のパターン

パターン 1 — 意義や遺産の誇張

該当表現： constitue/représente un tournant、témoigne de、joue un rôle crucial/essentiel/déterminant、souligne l'importance、reflète une tendance plus large、symbolisant son caractère durable、contribuant à、ouvrant la voie à、marquant une étape、un jalon décisif、un paysage en mutation、une empreinte indélébile、profondément ancré

LLMは、求められてもいない大きな潮流と結びつけ、ありふれた事実の重要性を誇張します。

修正前：

L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été officiellement créé en 1989, marquant un tournant décisif dans l'évolution des statistiques régionales en Espagne. Cette initiative s'inscrivait dans un mouvement plus large de décentralisation administrative.

修正後：

L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été créé en 1989 dans le cadre du transfert de compétences statistiques aux communautés autonomes. Il produit et publie des statistiques régionales indépendamment de l'INE.

パターン 2 — 注目度やメディア報道の強調

該当表現： couverture médiatique indépendante、médias locaux/nationaux/internationaux、cité par un expert reconnu、forte présence sur les réseaux sociaux

修正前：

Ses travaux ont été cités dans Le Monde, la BBC, Les Échos et Le Figaro. Elle maintient une présence active sur les réseaux sociaux avec plus de 200 000 abonnés.

修正後：

Dans un entretien au Monde en 2024, elle a défendu l'idée que la régulation de l'IA devrait porter sur les résultats plutôt que sur les méthodes.

パターン 3 — 現在分詞（-ant）による浅薄な分析

該当表現： soulignant/mettant en lumière...、assurant...、reflétant/symbolisant...、contribuant à...、favorisant/encourageant...、englobant...、illustrant...

AIは、見せかけの分析の深みを加えるため、現在分詞句を文に付け足します。これは、英語の「-ing」表現の問題に相当するフランス語の例です。

修正前：

La palette du bâtiment, mêlant bleu, vert et or, évoque la beauté naturelle de la région, symbolisant les champs de lavande et la Méditerranée, reflétant l'attachement profond de la communauté à son terroir.

修正後：

Le bâtiment utilise du bleu, du vert et de l'or. L'architecte a expliqué que ces couleurs font référence aux champs de lavande et à la côte méditerranéenne.

パターン 4 — 宣伝・広告的な表現

トリガー： dispose de、vibrant、riche（比喩的な意味）、profond、renforçant son、illustrant、exemplifie、engagement envers、beauté naturelle、niché、au cœur de、révolutionnaire（比喩的な意味）、renommé、à couper le souffle、incontournable、époustouflant、un joyau

修正前：

息をのむほど美しいリュベロン地方の中心に位置するこの村は、豊かな文化遺産と息をのむほどの自然美を備えた、活気あふれる宝石のような存在です。

修正後：

この村はリュベロンにあり、アプトから約30キロメートルの距離です。主な見どころは土曜日の市場と、12世紀のロマネスク様式の教会です。

編集や要約の際に見られる微妙なバリエーション： 原文にない、価値を高める形容詞や包括的な二重表現をAIが加えます。「nos soldats（私たちの兵士）」が「nos vaillants soldats（私たちの 勇敢な 兵士）」になり、「concitoyens（同胞）」が「concitoyennes et concitoyens（女性同胞と男性同胞）」になる、といった例です。テキストに従うのではなく、学習時の規範に合わせすぎています。原文の表現に戻してください。

パターン 5 — 曖昧な帰属表現とぼかし言葉

トリガー： Des rapports sectoriels（業界レポートによると）、Les observateurs soulignent（観察者は指摘する）、Les experts estiment（専門家は推定する）、Certains critiques avancent（一部の批評家は主張する）、複数の情報源・出版物（引用がほとんどない場合）、il est communément admis que（一般に認められていることは）、il est largement reconnu que（広く認められていることは）

修正前：

専門家は、この川が地域の生態系で重要な役割を果たしていると考えています。

修正後：

2019年にCNRSが作成した調査目録によると、この川には複数の固有魚種が生息しています。

パターン 6 — 「課題と展望」のセクション

トリガー： Malgré son... fait face à plusieurs défis...（～は栄えているものの、いくつかの課題に直面しています）、En dépit de ces défis（こうした課題にもかかわらず）、Défis et héritage（課題と遺産）、Perspectives d'avenir（今後の展望）、L'avenir s'annonce prometteur（明るい未来が待っています）

定型的な「課題を述べてから楽観的な見通しを示す」構成です。

修正前：

工業が栄えている一方で、この自治体は都市部に典型的な課題に直面しています。こうした課題にもかかわらず、繁栄を続けています。

修正後：

2015年以降、3つの産業地区が開設されたことで、交通渋滞が悪化しました。市役所は2022年に雨水排水網の改修計画を開始しました。

---

パート 2：言語、文法、文体のパターン

パターン 7 — 「AI」語彙の多用

フランス語のAIテキストで最も頻繁に指摘される単語は crucial です。副詞 notamment は、AIテキストでは約200語に1回、人間が書いたフランス語では約800語に1回登場します（4倍の多用）。

AIで頻出する語彙（検索・置換チェックリスト）：

AIで使われる単語・フレーズ	置き換え方
crucial, essentiel	分野に合った具体的な用語を使うか、単に削除します
également（フランス語で最も頻繁に測定されたAIの特徴語）	「aussi」「de même」に置き換えるか削除します。段落あたり1回までにします
défi	「problème」「difficulté」に置き換えるか、実際の障害を具体的に示します
significatif, robuste, substantiel	数字を示して、正確に表現します
holistique	削除します（英語の「holistic」の直訳です）
compréhensif（= exhaustif）	「exhaustif」または「complet」を使います（フランス語の「compréhensif」は「共感的な」という意味です）
disruptif	「de rupture」に置き換えるか、実際の変化を説明します
notamment（800語あたり1回を超える場合）	「en particulier」「entre autres」に置き換えるか、文を組み立て直します
par ailleurs, en outre, de plus	「or」「reste que」「n'empêche que」「soit dit en passant」を使います
il convient de noter que	削除し、文を直接始めます
dans le paysage [actuel/numérique]	すべて削除します
au cœur de	具体的な場所や概念に置き換えます
la pierre angulaire	何であるかをそのまま述べます
un levier puissant	実際の仕組みを説明します
captivant, fascinant, passionnant	実際に興味深い点を述べるか、削除します
révolutionnaire, transformateur	実際の変化を説明します
permettre de, favoriser, optimiser	具体的な動詞を使い、実際に何が起きるのかを述べます
mettre en lumière	「montrer」「révéler」に置き換えます
naviguer dans, déverrouiller le potentiel de	直訳表現です。実際の行動を説明します
garantir, assurer, offrir（サービス紹介で使われる動詞として）	事実をそのまま述べます
dans cette optique, dans ce contexte, à cet égard	削除するか、考え同士のつながりを具体的に示します
que vous soyez X ou Y	実際の読者に直接語りかけます

お役所言葉： AIが生成するフランス語は、制度的な文脈以外でも行政用語（「dispositif」「acteurs」「enjeux」「mise en œuvre」「dynamique territoriale」）を多用します。実際に行政文書を書く場合を除き、平易な言葉に置き換えます。

見つけたらすぐ削除したい定型的な書き出し：

• 「Dans le paysage [actuel/numérique/contemporain] de...」
• 「À l'ère de...」
• 「Dans un monde [où/trépidant/tumultueux]...」
• 「Il est essentiel/crucial de noter que...」
• 「Plongeons dans...」（フランス語の「Let's dive into」）
• 「Découvrez comment...」「Dans cet article, nous allons explorer...」「Bienvenue dans ce guide complet...」（内容を告知する前置きです。内容そのものから始めます）

見つけたらすぐ削除したい定型的な締めくくり： 最終段落の冒頭に置かれる「En conclusion」「En résumé」「En somme」「En fin de compte」「Au final」。代わりに、具体的な事実で締めくくります（パターン26を参照）。

人間の文章だとわかる接続表現（AIはほとんど使いません）： 「Or」「Quoi qu'il en soit」「Toujours est-il que」「Force est de constater que」「Reste que」「N'empêche que」「Soit dit en passant」

パターン 8 — コピュラ（être/avoir）の回避

該当表現： constitue, fait office de, se positionne comme, représente [un], dispose de, offre [un]

修正前： La galerie constitue l'espace d'exposition. Elle dispose de quatre salles. 修正後： La galerie est l'espace d'exposition. Elle a quatre salles.

パターン 9 — 否定を使った並列表現

該当表現： Non seulement... mais aussi..., Il ne s'agit pas seulement de... mais de..., Ce n'est pas un simple X, c'est un Y

修正前： Il ne s'agit pas simplement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité. 修正後： L'outil dépasse la simple autocomplétion : il élargit l'espace de créativité disponible.

パターン 10 — 三つ組の法則

AI はアイデアを三つのグループにまとめようとします。

変更前： このイベントでは、基調講演、パネルディスカッション、ネットワーキングの機会が用意されています。イノベーション、ひらめき、業界分析が得られます。 変更後： このイベントでは、講演とパネルディスカッションが行われます。ネットワーキングの時間も設けられています。

パターン 11 — 同義語の循環（優雅な言い換え）

反復ペナルティコードによって、同じ対象が過剰に同義語へ置き換えられます。

変更前： 主人公は数多くの困難に直面します。物語の中心人物は障害を乗り越えなければなりません。中心的な人物はついに勝利を収めます。 変更後： 主人公は数多くの障害に直面しますが、やがて乗り越え、家に帰ります。

パターン 12 — 意味のない範囲表現

きっかけ： X〜Y、A〜B のような「〜から〜まで」の表現で、X〜Y と A〜B が意味のある範囲をなしていない場合です。

変更前： ビッグバンの特異点から広大な宇宙の網目構造まで、星の誕生からダークマターの舞踏まで。 変更後： この本では、ビッグバン、星の形成、ダークマターを扱います。

パターン 13 — 英語由来の表現

ChatGPT がフランス語で犯す誤りの約16％は、英語に由来します。こうした表現は、AI らしさを見分ける最も確かな手がかりの一つです。

AI らしい英語由来の表現	正しいフランス語
「faire du sens」	「avoir du sens」
「adresser un problème」	「traiter / aborder un problème」
「implémenter」（IT 以外）	「mettre en œuvre」
「impacter」	「affecter, toucher」
「supporter」（支援する意味）	「prendre en charge」
「définitivement」（確かにの意味）	「sans aucun doute」
「basiquement」	「en gros, fondamentalement」
「et」の前のオックスフォードコンマ	フランス語では「et」の前にコンマを置かない

パターン 14 — 冗長な形容詞の組み合わせ

トークン単位で生成すると、保険をかけるように同義語のペアが使われます。

きっかけ： crucial et essentiel、robuste et fiable、innovant et avant-gardiste、dynamique et en pleine expansion、riche et varié

変更前： この革新的で先進的なアプローチは、堅牢で信頼できるソリューションを提供します。 変更後： このアプローチなら、大規模なメンテナンスなしで負荷に対応できます。

パターン 15 — ダッシュの多用

AI は、英語の「歯切れのよい」文章をまねて、ダッシュを多用します。フランス語では、補足的な節にはコンマや括弧を使うのが一般的です。

変更前： この用語を広めているのは機関であり、住民ではありません。この呼称は、公式文書の中でも、使われ続けています。 変更後： この用語を広めているのは機関であり、住民ではありません。この呼称は公式文書の中でも使われ続けています。

鮮度に関する注記： 2025年11月以降、ChatGPT は「ダッシュを使わない」というカスタム指示に従うようになり、読者もその特徴を知っています。ダッシュがあるからといってAIだと証明されるわけではありません（人間も使います）。ないからといってAIではないとも言えません。それでも、多用は控えましょう。目指すのは自然なフランス語であり、検出の回避ではありません。

パターン 16 — 機械的な太字の多用

AI は重要性を示すために、機械的に語句を太字にします。

ルール： ナビゲーションに本当に役立つ場合を除き、太字をすべて削除します。

パターン 17 — 太字の見出しとコロンを使った縦並びのリスト

変更前：

• ユーザーエクスペリエンス： 大幅に改善されました。
• パフォーマンス： 改良されたアルゴリズムにより最適化されました。
• セキュリティ： エンドツーエンド暗号化により強化されました。

変更後：

このアップデートでは、インターフェースを改善し、読み込みを高速化するとともに、エンドツーエンド暗号化を追加しています。

不要な表にも同じルールが当てはまります： AI はありふれた進展を表にまとめます（フランス語版 Wikipedia で指摘されている特徴です）。比較や数値など、データが本当に表形式に適している場合に限って表を残し、それ以外は文章に直します。

パターン 18 — 英語式のタイトルケース

フランス語の見出しでは、最初の単語（および固有名詞）のみを大文字で始めます。

修正前： ## Négociations Stratégiques Et Partenariats Globaux 修正後： ## Négociations stratégiques et partenariats globaux

パターン 19 — 絵文字：装飾的か、表現的か

絵文字は文体の特徴であり、欠陥ではありません。次の3つの観点で判断します。

1. 機能 — 言葉を 置き換えたり、皮肉、感情、反応などのニュアンスを伝えたりする絵文字は人間らしい使い方です。一方、構成を 飾る もの（見出しごとに1つ、🚀💡✅の連続、「👉」で段落を始めるなど）は機械的な使い方です。後者は削除し、前者は残します。
2. 媒体 — SNSの投稿、チャット、社内メッセージでは絵文字が一般的です。いくつか残すか、作者の文体で使われていれば1つ加えます。公式文書、プレスリリース、記事では使いません。
3. 規則性 — 見分けるポイントは体系性です。どこでも同じ位置、同じ密度で使われているかどうかです。人間の絵文字の使い方は不規則で控えめです（段落あたり最大約1つで、連続して使うことはありません）。不規則な使い方は残し、体系的な使い方は削除します。

作者の文体がわからない場合は、確認してください。

パターン 20 — ギユメと表記の不統一

AIがどの引用符を使うかについて、情報源によって見解が異なります（正確なギユメ « »、英語式のカーリー引用符 "…」、またはその両方）。確かな兆候は、特定の形式ではなく 混在 です。1つの文章内で直線形の引用符、カーリー引用符、ギユメが混在していたり、直線形のアポストロフィ（'）とカーリーアポストロフィ（’）が交互に使われていたりする場合です。人間は、使っているキーボードで入力できる形式を一貫して使います。

文体に応じた引用符のルール： 洗練されたタイポグラフィを用いた格調高い文体の公式文書では、ギユメ（« ... »）を改行しないスペースとともに使います。それ以外（メール、社内コミュニケーション、SNS）では、カーリー引用符（"..."）を優先します。そこでギユメを完璧に使うと、機械的な出力に見えます。

あわせて確認： コロン、セミコロン、感嘆符、疑問符の前のスペース、およびフランス語の数字表記（1 000,50。1,000.50ではありません）。どの表記ルールを採用する場合も、文章全体で一貫させてください。正確さより一貫性が大切です。

パターン 21 — 会話の残骸

見つけ次第削除： J'espère que cela vous aide、Bien sûr !、Absolument !、Vous avez tout à fait raison !、Souhaitez-vous que...、N'hésitez pas à、Voici un...

パターン 22 — 知識の限界に関する但し書き

見つけ次第削除： en date de [date]、Selon les informations disponibles、Bien que les détails spécifiques soient limités...、sur la base des données accessibles...

パターン 23 — へつらいとお追従の強い口調

修正前： Excellente question ! Vous avez tout à fait raison, c'est un sujet complexe. 修正後： Les facteurs économiques que vous mentionnez jouent effectivement ici.

パターン 24 — 冗長な表現

削除する表現	置き換える表現
Afin de parvenir à cet objectif	Pour y arriver
En raison du fait que	Parce que
À ce stade / À l'heure actuelle	Maintenant / Aujourd'hui
Dans l'éventualité où	Si
Le système a la capacité de	Le système peut
Il est important de noter que	（削除し、直接書き始める）
Il convient de souligner que	（削除し、直接書き始める）
En ce qui concerne	Sur / Quant à

パターン 25 — 過剰な婉曲表現

修正前： On pourrait potentiellement arguer que cette politique pourrait éventuellement avoir un certain effet. 修正後： Cette politique a probablement un effet sur les résultats.

パターン 26 — 汎用的な前向きの結論

要注意の表現： L'avenir s'annonce prometteur、Des temps passionnants、poursuit son chemin vers l'excellence、un pas majeur dans la bonne direction

実際に次に何が起きるのかを示す具体的な事実に置き換えます。

パターン 27 — 構造の均一性

AI は、ほぼ同じ長さの段落（標準偏差が 30 語未満。人間は 60 語超）、3／5／7／10 項目でまとめたリスト、そして変化のない「導入・本文・結論」の構成を生成します。疑問文形式のセクション見出しも、追加の書式上の目印です。

文のレベルで見分けるポイントは平均ではなく、ばらつきです。フランス語を対象とした唯一の定量調査では、文の平均長はほぼ同じでした（人間は 21.0 語、AI は 21.7 語）。しかし AI は、15 語未満や 39 語超の文をほとんど生成しませんでした（最頻の文長は 13 語から 19 語に移行）。

ルール： 分布の裾を取り戻しましょう。短い文（15 語未満）も、長くて入り組んだ文（39 語超）も書きます。機械らしさを露呈するのは平均ではなく、極端な長さの文が欠けていることです。

文頭の反復： 連続する文が同じ言葉で始まります（「Cela...」、「Cette approche...」、「Ce système...」）。各文の書き出しに変化をつけましょう。

「LinkedIn」調： 劇的な効果を狙って一文だけの段落を積み重ね、三点リーダーをサスペンスの転換点に使い（「Et là... tout a changé」）、ひたすら前向きなトーンを保ちます。この文体は今や AI を使った投稿と強く結び付いているため、人間が書いたものであっても機械の出力のように読めてしまいます。断片をまとめ、まとまりのある段落にしましょう。

パターン 28 — 残存する Markdown と技術的なアーティファクト

見つけ次第取り除きましょう： プレーンテキストの文脈にそのまま残った **mot** や ##、Markdown がレンダリングされない場所に貼り付けられた - **Titre :** の箇条書き、:contentReference[oaicite:2]{index=2} のような引用アーティファクト、そして残された拒否文（「Je suis désolé, mais je ne peux pas...」）。

これらは何よりも強い兆候です。スペルチェッカーや CMS から生じることはなく、チャットの出力を貼り付けた場合にしか現れません。フランスの調査報道記者は、まさにこうした文字列を検索して AI 生成のニュースサイトを見つけています。

ゼロ幅文字も取り除きましょう（U+200B、U+200C、U+200D、U+FEFF）。これらは文章中に正当な用途がなく、コピー＆ペーストによって生じるアーティファクトです。改行なしスペース（U+00A0、U+202F）は取り除かないでください。これらは「 ; : ! ?」の前や「12 h 30」の中で使う正しいフランス語の組版です。この二つを混同すると、正しく組版されたフランス語の文章がすべて誤検出されます。

例外： Markdown が本来の形式である場合、たとえば README、開発者向けドキュメント、技術 wiki では、見出し、太字、リスト、表、コードブロックは標準的なものであり、AI の兆候ではありません。このパターンが対象とするのは、Markdown をレンダリングされない場所に貼り付けた場合と、生成アーティファクトです。Markdown として作成する文書には当てはまりません。

パターン 29 — 安っぽい抒情（物語的な文体）

フランス語の AI フィクション には、ブログの粗雑な文章とは異なる独自の文体があります。

特徴的な表現： un instant suspendu、une promesse murmurée/suspendue dans l'air、un secret brûlant、un désir/silence vibrant、comme si le temps s'était figé — 繰り返し使われる常套語：promesse, suspendu, vibrant, secret, brûlant, murmuré

文法上の傾向： AI によるフランス語の物語文では、時制と人称が平板化します。定量調査では、人間のフランス語と比べて、単純過去が 84％減、半過去が 71％減、条件法が 50％減、代名詞「on」が 92％減、動詞「falloir」が 93％減でした。ジャンルにふさわしい時制を使い、硬い「nous」より「on」を選び、「il faut」も使うようにしましょう。

同じ調査では、過剰使用される語も測定されています。「devoir」（101％増）、「continuer」（145％増）、「tenir」（158％増）、「ensemble」（93％増）、所有形容詞（30％増）です。これらがまとまって現れる場合（「nous devons continuer, ensemble, à tenir nos engagements」）、その文は機械的に平均化されたフランス語です。具体的な行動を中心に書き直しましょう。

---

パート 3：談話構成のパターン

語彙を取り除くだけでは不十分です。AI らしさが最も深く現れるのは、構成です。要注意語が一つも含まれていなくても、文章の組み立て方によって機械が作ったように読めることがあります。測定された語彙データとは異なり、ここで挙げるパターンは文章作法上のヒューリスティックです。コーパスに基づいて測定された数値ではなく、経験豊富な読者による観察が一致したものです。

パターン 30 — 予告、要約、指示の反復

トリガー： 文章で何を述べるかを予告する導入、述べた内容を繰り返す結論、予告した構成を1対1でなぞる見出し、質問を言い換える最初の文（「どうすれば……できるのか、気になりませんか？」、課題の言い直し）、依頼に戻る締めくくり

情報は一度しか存在しないのに、三度提示されます。チャットボットの回答や学校の作文では、冒頭と末尾の両方でプロンプトを反復します。

ルール： いきなり本題から始めます。最初の文では構成を予告せず、内容を提示します。導入からは予測できないところで終えます。結果、未解決の問い、具体的な次の事実などが考えられます。両端にあるプロンプトの反復を削除します。

パターン 31 — 視点のないカタログ形式の構成

トリガー： どのセクションも、順序を入れ替えても問題が起きない、トピックのあらゆる側面を同じ深さで扱う（定義、利点、欠点、ベストプラクティス、結論）、後のセクションが前の内容を土台としていない

AI は主題を網羅しますが、人間は主張を打ち出します。順序入れ替えテストを試してください。二つのセクションを入れ替えても支障がないなら、その文章は議論を装ったリストです。

ルール： 視点を定め、最後まで貫きます。その視点に役立たない側面は削ります。行き止まりが見えるのも人間らしさです。各セクションが前のセクションを土台とするようにし、順序に必然性を持たせます。

パターン 32 — 段落の型にはめ、構成が透けて見える

トリガー： すべての段落が「主題文＋二つか三つの根拠＋小さな結論」で完結している、段落が順序を示す接続詞（「まず」「次に」「さらに」「最後に」）で始まる、段落の切れ目をまたいで続く考えがない、脱線が一切ない

内容で構成を支えるのではなく、構成を明示しています。人間の段落は互いに寄りかかります。ある考えが一つの段落の終わりで始まり、次の段落で完結することもあれば、余談が割り込むこともあります。

ルール： 構成を支える接続詞を取り除きます。並置すれば十分です。少なくとも一つの考えを段落の切れ目をまたいで展開させます。意味のある脱線を認めます。

パターン 33 — 論述における見せかけのバランス

トリガー： すべての主張の直後に反論を添える（「ただし、慎重に考える必要があります……」）、対称的な「一方で／他方で」、あらゆることを「すべては状況次第です」で締めくくる

一文ごとの留保（パターン 25）が文章全体に広がった状態です。主張がありません。両論併記は公正さではなく、機械的な慎重さとして受け取られます。

ルール： 立場を明確にします。本当に重要なところでだけ、一度、ニュアンスを加えます。すべての主張の後に付け加えるのではありません。本当に答えが「場合による」なら、何によるのかを正確に述べます。

削除テスト： 反論の段落を削除します。結論が変わらないなら、その反論は思考ではなく飾りです。本当の対立意見は主張を_置き換える_ものです。フランス語では、この見分け方が重要です。ディセルタシオンの伝統（テーズ／アンチテーズ／サンテーズ）では、予告してバランスを取る書き方が学校で正当とされるため、礼儀としての反論が見過ごされます。

ケベックに関する注意点： エピセーヌ表現や OQLF の平易な言葉遣いの基準により、機関に属する人間の書き手もまさにこの平板で対称的な形を取りがちです。ケベックの機関文書では、バランスだけを根拠に機械が書いたものと判断しないでください。

パターン 34 — SEO 目的の過剰なセクション分けと、実体のない問答形式

トリガー： 2段落ごとに H2／H3 がある、短い文章に目次がある、FAQ ブロックがある、最後にクイズや「押さえておきたいポイント」がある、実際の FAQ ではないのに自問自答する（「なぜこれが重要なのでしょうか？ それは……だからです」）

これは、フランス語圏の AI コンテンツファームで確認されている典型的な構成です。実体のない問答形式は、存在しない対話を演出します。

ルール： 見出しの下に少なくとも4、5段落が必要です。それに満たない場合は統合します。媒体が本当に必要とする場合を除き、FAQ やクイズのブロックを削除します。自問形式の文は、直接的な記述に変えます。

パターン35 — 粒度の一定さ

兆候： テキスト全体が同じ抽象度にとどまっている — 日付も名前も価格もエラーメッセージも引用文もなく、中程度の抽象度で1,500語が続く

人間は抽象度を変えます。抽象的な話から、日付やスタックトレース、価格といった非常に具体的な詳細へと降り、数段落のうちにまた戻ってきます。LLMはテキスト全体を中程度の抽象度で進み続けます。

ルール： 各セクションに、少なくとも1つは掘り下げを入れてください。検証可能で、日付や名前のある詳細です。著者が提示できるものを持っていないなら、それは文体ではなく内容の問題です（パート4の限界に関する注記を参照）。

パターン36 — 取り残された問いがない

兆候： テキストが提起する問いにはすべて答えがあり、放置された論点も、解消されない緊張も、未解決の問題もない

本物の専門知識には、知識がどこで尽きるかを著者が知っているからこそ、穴が残ります。AIの文章は、提起したことをすべて解決します。その整いすぎた様子こそが見分ける手がかりです。これは、「わかりません」と決して書かないこと（パート4）に対応する構造上の特徴です。

ルール： 提起した問いを少なくとも1つ、正直に未解決のまま残してください。丸く収めるのではなく、限界（「Xを超える範囲ではテストしていません」）を明示します。

パターン37 — 回避としてのリスト

兆候： 議論が難しくなる箇所 — 判断を下す場面、トレードオフ、優先順位付け — で、ちょうど箇条書きが現れる

列挙は、著者が避けた選択に取って代わります。5つの選択肢を並べるほうが、そのうち1つを擁護するより簡単です。パターン17ではリストを書式として扱いますが、ここでは議論上の兆候として扱います。

ルール： 各リストについて、どんな判断を避けているのかを考えてください。選択を示す文に置き換えます。項目が本当に同列のものだけである場合に限り、リストを残してください。

パターン38 — 執筆のきっかけがない

兆候： テキストの中に、なぜ今これが書かれたのか、何がきっかけだったのか、誰に向けたものなのかを説明するものがない — 出来事も、出会いも、締め切りも、依頼もない

人間が書くテキストには、発端（インシデント、誰かからの質問、リリース、苛立ちなど）と宛先があり、それが文章に表れます。AIの文章は、何もないところから、誰に向けるでもなく書かれます。

ルール： 最初の数段落で、執筆のきっかけを明確にしてください。何が起きて、これを書く価値が生まれたのか、誰に向けたものなのかを示します。きっかけが存在しない場合は、著者に尋ねてください。

---

パート4：個性と魂

AIらしいパターンを避けることは、仕事の半分にすぎません。 無機質で声のない文章は、「重要な」や「〜という状況において」といった表現だらけの文章と同じくらい疑わしいものです。ここは、ほとんどの「人間らしさ」を加えるガイドが見落としている側面です。

限界を知ってください。 フランス語を読み慣れた人、モデレーター、調査担当者は、もはや文体だけに頼りません。信頼できる手がかりは、行動やエコシステムのレベルにあります（公開の頻度、著者が実在するか、出典が確認できるかなど）。具体的な内容が何もない文章 — 実体験に基づく詳細も、日付のある事実も、検証可能な出典もない文章 — は、どれだけパターンを取り除いても改善できません。入力に根拠のある内容がなければ、表面を磨くのではなく、そのことを著者に伝えてください。実例を1つ、日付を1つ、出典を1つ求め、それらを軸に書き直します。

文体を維持する

格式の高さ ≠ AIらしさ。格調高い文章は、書き直したあとにくだけた表現へ変えるべきではありません。

• 複雑な構文（従属節、挿入句、周期的な文）は、意味を担っているなら維持します。
• 機械的な言い回しだけを簡潔にします。単に格式ばっているだけの表現は簡潔にしません。
• このガイドの例は、入力文の文体に合わせて調整します。以下の書き直し例は一般的な文体を対象としているため、格調高い文章では同じ文体のレベルを保ちます。

技術的には整っていても、魂のない文章に見られる兆候

• すべての文が同じ長さと構造になっている
• 意見がなく、中立的な報告だけになっている
• 不確かさや複雑な感情を認めていない
• 適切な場面でも一人称を使っていない
• ユーモアも鋭さも個性もない
• ウィキペディアの記事やプレスリリースのように読める

フランス語で声を加える方法

意見を持つ。 「正直なところ、どう考えればいいのかわかりません」は、中立的なメリット・デメリットの列挙よりも人間らしい表現です。 リズムに変化をつけます。 短く、鋭く響く文。そのあとに、従属節を重ねながらゆっくり進む長い文を置きます。フランス語には、リズムの非対称性を重んじる伝統があります（モンテーニュ、シオラン、ドゥボール）。対照的に、AI の文章は単調なほど規則的です。

複雑さを認めます。 「すごいけれど、ちょっと怖くもあります」のほうが、「すごいです」より響きます。

「私」を使います。 一人称を使ってもプロらしさは損なわれません。「何度もここに戻ってきてしまいます……」という言い方から、人が考えていることが伝わります。個人的な語り口は、真正性を示す最も強い要素のひとつです。

多少の乱れを残します。 完璧な構成は、アルゴリズム的に感じられます。脱線、括弧書き、まとまりきっていない考えは人間らしさの表れです。フランス語には、括弧書きの長い伝統があります（プルーストはその典型ですが、技術文書でさえ、余談は真正性を感じさせます）。

皮肉を使います。 LLM は、本物の皮肉やユーモアを根本的に生み出せません。控えめな表現、軽い皮肉、自虐は、まねのできない要素です。「疲れているときには、ほとんどいつもですが、私たちよりコードを書くのがうまいものを発明してしまったんですよね」という言葉は、LLM からは出てきません。

知らないことを認めます。 LLM は「わかりません」「まったく見当がつきません」「確認していません」とは書きません。皮肉やユーモアと同じく、知らないことを率直に認めるのは、機械が決してしないからこそ、真正性を示す最も強い要素のひとつです。この3つは、文脈が許す場合に限り、控えめに使いましょう。法的な通知や監査報告書では、冗談も肩をすくめるような言い方も許されません。

感情を具体的に表現します。 「懸念されます」ではなく、「午前3時に、見守る人もいないままエージェントが動いているのを見ると、何か落ち着かないものがあります」と書きます。

珍しい言葉を使います。 AI のフランス語は、出現頻度の低い言葉をどちらの方向にも避けます。「séide」や「nonobstant」も、「chelou」や「relou」も使いません。文体に合った珍しい言葉をひとつ適切に置くと、モデルが平均を取ったのではなく、人が選んだことが伝わります。格調高い語でも、俗語でもかまいません。

俗語やくだけた表現を使います（文体に合う場合）。 AI のフランス語は一様に標準的です。俗語は、真正性を手軽に加えられる要素のひとつです。以下は、地域別の語彙の一例です。

• フランス（くだけた表現／俗語）：chelou、relou、ouf、avoir le seum、la flemme、une galère、ça me saoule、bosser、un boulot、un bouquin、le fric、la thune、une bagnole、kiffer、se planter、un truc de dingue、grave（＝とても）、carrément、vachement、se prendre le chou、bidouiller、une magouille、au taquet、à l'arrache
• ベルギー：septante、nonante、un GSM、un kot、tantôt（＝さっき）、à tantôt、une aubette、la guindaille、s'il te plaît（物を渡しながら）、une farde、savoir（＝できる：「je ne saurais pas venir」）、il drache
• ケベック：niaiser、jaser、magasiner、pantoute、c'est plate、c'est correct、un char、un dépanneur、une blonde / un chum、avoir de la misère、être dans le champ、ça prend pas la tête à Papineau、c'est tiguidou、se faire passer un sapin、présentement、à matin
• スイス・ロマンド：un natel、septante / huitante / nonante、une panosse、un cornet（＝ビニール袋）、ça joue、se réjouir de（＝楽しみにする）、un linge（＝タオル）、une votation、faire la pièce droite

地域性を反映します。 AI は、パリ標準フランス語をデフォルトにします。

• 地域表現は、書き手に合っていれば、真正性を強く示す要素です。反対に、ケベック、ベルギー、スイス出身とされる書き手の文章にそうした表現が一貫してない場合、それ自体が不自然さの手がかりになります。
• 無理に使ってはいけません。地域表現を誤って使うくらいなら（ベルギーの「une fois」のような紋切り型も同様です）、使わないほうがましです。
• 書き手の実際の出身地、媒体、文体に合わせます。

**口語表現を取り入れます（くだけた文体に限ります）。**くだけた文章では、人は「ne」を省き（「c'est pas faux」「y'a un truc」）、大げさな表現を使い（「1000 % d'accord」）、語を縮めます。AI はどこでも否定表現を省略せずに書きます。フォーマルな文章では、決して無理に口語表現を使わず、まず文体に合わせます。

人間らしく略します。 AI は何でも省略せずに書きますが、人は頻繁に略します。文体に合う範囲で、適度に取り入れましょう。

• 略語と使用マーカー：PS：、NB：、cf.、etc.、例：/ p. ex.、càd、RDV、ASAP、FYI、pour info、cc（コピーに追加）、CR（議事録）、retex、N+1、RH、WE
• 単位と数字：min（「徒歩5 min」）、数字に続けて h（「14h30」「車で2h」）、km、数字に続けて €（「30€」）、「約」を表す ~、nb（数）
• 日常的な文章で使う略記：pb、tjs、bcp、qqch、qqn、svp / stp、dispo、perso、pro
• 語尾を省略した形：ordi、appart、resto、apéro、ciné、fac、prof、exam、visio、réu、présa、la doc、la config、l'admin、le labo、la manif、l'expo、la promo、l'info、l'aprem
• メールの結び：A+、Cdlt、「à plus」

LLM が「pb」「tjs」「14h30」と書くことはありません。これらは、手軽で強力な本物らしさの指標です。媒体と対象の文体に合わせて調整してください（手順 0 を参照）。フォーマルな文書では cf.、etc.、NB、p. ex. にとどめ、実際のチャット以外では SMS 風の略記（slt、bjr）は避けてください。

---

プロセス

1. 入力テキストを注意深く読みます。対象の文体が不明な場合は、書き換える前にユーザーに求める文体のレベルを尋ねます
2. 38 個のパターンに該当する箇所をすべて特定します
3. 問題のある箇所を書き換えます
4. 声と個性を加えます（パート 4）
5. 修正後のテキストについて、以下を確認します。
   • フランス語として、声に出して読んでも自然に聞こえる
   • 文の構造に変化をつける（段落の長さの標準偏差を測定）
   • 曖昧な主張より具体的な詳細を使う
   • 文脈に適した文体を保つ。入力が「soutenu」なら、出力も「soutenu」にします
   • 適切な箇所では、簡潔な表現（est/a/fait）を使う
   • フランス語の正しい組版規則（引用符、スペース、数字の書式）に従う
   • パターン #13 に該当する英語由来の表現を一切含まない
6. 人間らしく書き換えた草稿を提示します
7. 「この文章が明らかに AI 生成だとわかるのは、どこですか？」と尋ねます
8. 残っている特徴を簡潔に答えます（箇条書きは最大 2～3 個）
9. 「では、そう見えないようにしてください。」と尋ねます
10. 最終版を提示します
11. 削除したパターンを列挙した変更点の概要を作成します（「出力形式」を参照）

出力形式

以下を提示します。

1. 書き換え草稿
2. 「この文章が明らかに AI 生成だとわかるのは、どこですか？」（残っている特徴を簡潔に記載）
3. 最終版（自己チェック後の改訂版）
4. 変更点の概要（削除したパターンの簡潔な一覧。任意）

完全な例

変更前（典型的な AI 生成テキスト）：

このトピックの概要をご紹介します。お役に立てば幸いです！

AI 支援コーディングは、大規模言語モデルがもたらす変革の可能性を長く示し続けるものであり、ソフトウェア開発の進化における決定的な転換点となっています。絶えず変化する現在の技術環境において、研究と実践が交わる領域にあるこれらの革新的なツールは、エンジニアの発想、反復、リリースの方法を再定義し、現代のワークフローにおける重要な役割を示しています。

この流れの中核にある価値は明らかです。プロセスを効率化し、コラボレーションを強化し、連携を促進します。単なる自動補完ではありません。創造性を大規模に引き出し、組織の俊敏性を保ちながら、シームレスで直感的、かつ強力な体験を提供することです。このツールは触媒となります。アシスタントはパートナーとして機能します。このシステムはイノベーションの基盤となります。

• 💡 スピード： コード生成が大幅に速くなり、摩擦が減って開発者の能力を引き出します。
• 🚀 品質： トレーニングの改善によって成果物の品質が高まり、より高い基準の実現に貢献します。
• ✅ 導入： 利用は継続的に拡大しており、業界全体のより大きなトレンドを反映しています。

ハルシネーション、バイアス、説明責任など、新興技術にありがちな課題があるにもかかわらず、エコシステムは成長を続けています。将来は有望です。セクションをさらに詳しく説明してほしい場合は、お気軽にお知らせください！

書き直した草稿：

AI コーディングアシスタントは、一部のタスクを速くします。2024 年の Google の調査では、Codex を使った開発者は対照群よりも単純な関数を 55% 速く完成させましたが、デバッグやアーキテクチャ上の判断では改善が見られませんでした。

これらのツールはボイラープレートが得意です。設定ファイル、テストのスキャフォールディング、反復的なリファクタリングなどです。また、正しそうに見えて間違えるのも得意です。コンパイルが通り、リンターもパスした提案を大量に承認したのに、注意を払うのをやめていたせいで、結局ひどい結果になったことがあります。

生産性の数字は判断が難しいものです。GitHub は、Copilot のユーザーが「提案の 30% を受け入れている」と言えるかもしれませんが、受け入れられたことは正しいことを意味せず、正しいことも価値があることを意味しません。2024 年の Uplevel の調査では、AI アシスタントを使うチームと使わないチームの間で、PR のスループットに統計的に有意な差は見つかりませんでした。

「この文章が明らかに AI っぽく見えるのはなぜですか？」

• リズムがやや規則的すぎます（明確な対比、似た長さの段落）
• 研究名を挙げた引用が、もっともらしいプレースホルダーのように聞こえることがあります
• 最後の文がスローガン寄りです

最終版：

AI コーディングアシスタントは、反復作業を速くします。プロセス全体ではありませんし、ましてやアーキテクチャではありません。

ボイラープレートは得意です。設定ファイル、テストのスキャフォールディング、反復的なリファクタリングなどです。また、正しそうに見えて間違えるのも得意です。コンパイルが通り、リンターもパスした提案を受け入れたのに、読むのをやめていたせいで、結局ひどい結果になったことがあります。

私が話を聞いた開発者は、二つのグループに分かれます。面倒な作業のための自動補完として使い、すべての行を読み直す人たちがいます。一方で、ツールが非推奨のパターンを何度も提案したため、無効にした人たちもいます。どちらの立場にも一理あります。

生産性の指標は判断が難しいものです。GitHub は、ユーザーが「提案の 30% を受け入れている」と発表するかもしれませんが、受け入れられたことは正しいことを意味せず、正しいことも価値があることを意味しません。テストがなければ、推測するしかありません。 変更点の要約：

• 会話の残骸を削除（#21：「お役に立てば幸いです！」、「お気軽に」）
• 意味の誇張を削除（#1：「長く残る証し」、「決定的な転機」、「重要な役割」）
• 宣伝調の表現を削除（#4：「革新的な」、「ニッチな」、「スムーズで直感的かつ強力な」）
• 曖昧な出典への言及を削除（#5）
• 表面的な分詞構文を削除（#3：「強調し」、「反映し」、「貢献し」）
• 否定的な対比表現を削除（#9：「単にXということではなく、Yということです」）
• 三項並列を削除（#10）し、類義語の連鎖を解消（#11：「触媒／パートナー／基盤」）
• ダッシュを削減（#15）、絵文字を削除（#19）、機械的な太字を削除（#16、#17）
• コピュラの回避を修正（#8：「構成する」、「役割を果たす」、「位置づけられる」）
• 課題と展望の節を削除（#6：「課題はあるものの、繁栄を続けています」）
• ヘッジ表現を削除（#25）、冗長な表現を削除（#24：「中心に」）
• ありきたりな前向きの結論を削除（#26：「未来は明るいでしょう」）
• 書き手の声と個性を加味（Part 4：変化のあるリズム、一人称、意見、具体性）

参考資料

参照元：

• Wikipedia:Signs of AI writing（WikiProject AI Cleanup）
• Wikipedia FR: Aide:Identifier l'usage d'une IA générative
• Wikipedia FR: Projet:Observatoire des IA
• Labbé, Labbé & Savoy — ChatGPT as speechwriter for the French presidents（AI生成フランス語を対象とした唯一の定量的文体研究：「également」、「défi」、時制と代名詞のプロファイル）
• The Conversation — Comment « dé-IA-iser » nos écrits
• Next — Comment reconnaître les sites d'infos générés par des IA（残存する痕跡を探す手法）

鮮度に関する注意： AIの特徴は時とともに変化します。OpenAIが2025年11月に修正を行って以降、ダッシュの診断的価値は大きく低下しました。公開された特徴語のリストは、数か月以内にリバースエンジニアリングされ、回避ツールに取り込まれます。また、人々もAIの語彙に触れるうちに、それを使うようになっています。ここにある語彙リストはすべて古くなるものとして扱ってください。分散、レジスター、具体性、個性といった構造的な原則は、語彙リストよりもはるかに長く有効です。

重要な洞察：LLMは、統計的に最も可能性の高いトークン列を生成します。その結果は、考えられるあらゆる文脈の平均へと近づきます。文章を人間らしくするには、自分らしくすることです。具体的で、意見があり、独特な文章にしましょう。

英語の文章には使用しないでください（ASD-STE100簡易テクニカル英語には samber/cc-skills@humanizer-en-asd-ste100スキルを、一般的な英語の文章にはblader/humanizer@humanizerを参照してください）。