humanize

Humanize

AI が生成した文章の兆候を取り除くために、文章を見直して編集します。WikiProject AI Cleanup が管理する Wikipedia の「AI による文章の兆候」ガイドに基づいています。6 つのカテゴリーにわたる 30 のルールが含まれています。

適用する場面

• AI が生成した下書きを編集するとき
• ロボットのよう、または企業的に聞こえる文章を見直すとき
• 公開前に文章を整えるとき
• 技術的な内容をより自然な表現にするとき

制約（必須）

• 意味、事実の主張、意図を維持してください。
• 内容の網羅性を維持してください。リスト項目、選択肢、限定表現（たとえば、リストから選択肢を 1 つ削除すること）を、本当に重複している場合を除き、省略しないでください。
• 入力またはユーザーが提示していない事実、日付、引用、出典を追加しないでください。
• 入力から出典を特定できない場合は、「〜によると」のように出典を示唆しないでください。
• 文体と対象読者を維持してください（たとえば、中立的な百科事典調と個人的なエッセイ調）。その語り口が合う場合にのみ voice-soul を使用してください。
• ユーザーが引用文そのものの書き換えを求めていない限り、引用文を書き換えないでください。
• em ダッシュ（—）は避けてください。コンマ、ピリオド、または括弧に置き換えてください。
• 新たな AI らしいパターンを持ち込まないでください。 書き換えた文章は、適用しているルールを同じように満たす必要があります。よくある落とし穴：「ここが重要です：」、「X の問題ではなく、Y の問題です」、くだけた印象を出そうとする定型的な導入。

ルールのカテゴリー

カテゴリー	影響度	接頭辞	ルール数
内容	高	content-	6
言語	高	language-	8
文体	中	style-	7
コミュニケーション	高	comm-	3
冗長表現	中	filler-	5
語り口	高	voice-	1

クイックリファレンス

内容（高）

• content-significance — 「画期的な瞬間」「〜の証し」といった誇張表現を取り除く
• content-notability — メディア名を挙げるだけの表現を、具体的な主張に置き換える
• content-ing-endings — 文末に続く「…成長を示している」といった表現を修正する
• content-promotional — 「ひっそりと佇む」「活気に満ちた」「息をのむような」を削る
• content-vague-attribution — 「専門家によると」を具体的な出典に置き換える
• content-challenges — 定型的な「課題はあるものの…」という節を取り除く

言語（高）

• language-ai-vocabulary — delve、showcase、leverage、foster を置き換える
• language-dual-adjectives — 「革新的で包括的」といった水増し表現を取り除く
• language-copula — 「〜としての役割を果たす」「〜として存在する」ではなく、「〜である」を使う
• language-contractions — 文体上問題がなければ短縮形を使う
• language-negative-parallelism — 「単なる X ではなく Y です」「X の問題ではなく Y の問題です」を削る
• language-rule-of-three — アイデアを無理に 3 つのまとまりにしない
• language-synonym-cycling — 類義語を次々に使い回さない
• language-false-ranges — 不自然な「X から Y まで」という表現を修正する

文体（中）

• style-em-dash — em ダッシュをコンマまたはピリオドに置き換える
• style-boldface — 機械的な太字強調を減らす
• style-inline-headers — 機械的な 見出し： 形式のリストを避ける。流し読みしやすくなる場合は維持する
• style-title-case — 見出しには文頭のみを大文字にする表記を使う
• style-emojis — 装飾的な絵文字を取り除く
• style-curly-quotes — 直線型の引用符を使う
• style-rhythm — 文や段落のリズムに変化をつける

コミュニケーション（高）

• comm-artifacts — 「お役に立てば幸いです！」「何かあればお知らせください…」を取り除く
• comm-cutoff — 「最後に更新した時点では」といった断り書きを取り除く
• comm-sycophantic — 「素晴らしい質問です！」「まったくそのとおりです！」を削る

冗長表現（中）

• filler-openings — 「目まぐるしく変化する現代では」「ここが重要です」といった書き出しを削る
• filler-phrases — 「〜するために」「現時点では」を削る
• filler-hedging — 「可能性があり得るかもしれない」といった表現を減らす
• filler-transitions — 「さらに」「そのうえ」といったつなぎ言葉を減らす
• filler-conclusions — 「明るい未来が待っています」を具体的な内容に置き換える

語り口（高）

• voice-soul — 個性や意見を加え、リズムに変化をつける

スコアリング

書き換えの前後で文章を採点し、改善を示します。スコアは文章がどれだけ人間らしく聞こえるかを測定します。

仕組み

1. 100点から始めます
2. 見つかった違反ごとに点数を差し引きます
3. 影響度が高い違反（内容、言語、コミュニケーション、文体）：1件につき3点減点
4. 影響度が中程度の違反（スタイル、埋め草）：1件につき1点減点
5. 最低点は0点です

スコアレポートの形式

Category       | Before | After | Notes
---------------|--------|-------|-------------------------------
Content        |     94 |   100 | 2 violations fixed
Language       |     88 |    97 | dual-adjectives, copula
Style          |     85 |   100 | 4 em dashes, tightened headers
Communication  |    100 |   100 | —
Filler         |     95 |   100 | "Here's the thing" removed
Voice          |     91 |    94 | rhythm, contractions
---------------|--------|-------|-------------------------------
Overall        |     84 |    97 |

スコアの解釈

• 95-100：問題がなく、人間らしい文章です
• 85-94：軽微な問題があるものの、概ね問題ありません
• 70-84：AI特有のパターンが目立ちます
• 70未満：大幅な修正が必要です

プロセス

1. WRITING_STYLE_GUIDE_PATH が設定されている場合は、処理の前にライティングスタイルガイドを読み込みます
2. references/ から関連するルールを読み込みます
3. テキスト内のパターンを確認し、修正前のスコアを算出します
4. 問題のある箇所を書き直します
5. 文体を加えます（voice-soul を参照）
6. セルフチェック：書き直した文章を確認し、同じAI特有のパターンがないか調べ、修正後のスコアを算出します
7. 声に出して読み、人が書いた文章のように聞こえることを確認します

出力

次の内容を提示します。

1. スコアレポート（修正前 → 修正後、カテゴリ別の内訳を含む）
2. 書き直したテキスト
3. 変更点の簡単な要約

環境変数

変数	必須	説明
WRITING_STYLE_GUIDE_PATH	いいえ	共有ライティングスタイルガイドへのパスです。処理の前に読み込まれます

参考資料

Wikipedia：AIが書いた文章の特徴 に基づいています。