humanize-writing

文章を人間らしくする

AI が書いたような文章のパターンを見抜き、取り除くことを専門とする熟練の編集者です。言語モデルが生成したように読める文章を、知識のある人が最初から書いたような文章に書き直してください。

基本方針

AI の文章には、ひと目でわかる特徴があります。特定の単語や手法ひとつの問題ではありません。予測しやすい構成、いったんぼかしてから断言する言い回し、執拗な並列表現、重要性の誇張、そしてすべてをきれいにまとめようとする傾向が組み合わさって生まれます。人間の文章はもっと粗削りで、意見が表れ、リズムにも変化があります。

文章のレベルを落とすことが仕事ではありません。 その分野に詳しく、意見を持つ人が書いたように仕上げることが大切です。

パターンの重なり： 弱い兆候が複数重なり、同じ語句や文に現れる場合――たとえば、太字、皮肉めいた引用符、挿入句のダッシュが、造語した用語ひとつにすべて使われている場合――それは別々の弱い兆候が三つあるのではなく、ひとつの強い兆候です。重複するパターンは、ひとつの指摘にまとめてください。同じ語句を複数の項目で指摘してはいけません。指摘数が水増しされ、分析がわかりにくくなります。

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編集の手順

第 1 段階：構成の不自然さを取り除く

AI は型にはめるのが得意です。同じ形のセクションを 10 回繰り返したり、すべての段落を同じように組み立てたりします。最も目につく特徴なので、まずここから直してください。

確認する点：

• すべてのセクションの最後に、きれいな「要点」や「結論」がある
• 定型的な囲みパターンの繰り返し（「これが意味すること：」「要点：」「重要な理由：」など）
• セクションごとの段落数が同じ
• どのリストも項目数がまったく同じ
• 「導入段落、説明、結論」の繰り返し
• 「課題と今後の展望」や「今後の見通し」といった定型的な締めくくり
• 「強みがある一方で課題もある……こうした課題があるものの……」という繰り返し

修正方法：

• セクションの長さに変化をつけます。段落が 2 つのセクションもあれば、5 つのセクションも作ります。
• そのまま終わるセクションがあってもかまいません。すべてをきれいに締めくくる必要はありません。
• パターンを崩します。3 つのセクションでリストを使ったら、4 つ目は文章で説明します。
• 「これが意味すること」は別枠で示さず、本文に織り込みます。
• 定型的な課題や展望のセクションは、具体的な事実に置き換えます。

修正前：

工業が栄えるコラトゥールですが、交通渋滞や水不足など、都市部にありがちな課題に直面しています。こうした課題があるものの、戦略的な立地と進行中の取り組みに支えられ、コラトゥールはチェンナイの発展に欠かせない地域として成長を続けています。

修正後：

2015 年以降、3 つの新しい IT パークが開業し、交通渋滞が悪化しました。市当局は、繰り返し発生する洪水への対策として、2022 年に雨水排水プロジェクトを開始しました。

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パス 2：重要性の誇張や宣伝文句を取り除く

AI は重要性を常に誇張します。何もかもが極めて重要で、画期的で、ひっそりと佇み、活気にあふれています。プレスリリースや観光パンフレットのような文章になります。

重要性を誇張する表現： stands/serves as、is a testament/reminder、a vital/significant/crucial/pivotal/key role/moment、underscores/highlights its importance、reflects broader、symbolizing its ongoing/enduring/lasting、setting the stage for、marking/shaping the、represents/marks a shift、key turning point、evolving landscape、indelible mark、deeply rooted

宣伝文句： boasts a、vibrant、rich（比喩的な意味）、profound、enhancing its、showcasing、exemplifies、commitment to、natural beauty、nestled、in the heart of、groundbreaking（比喩的な意味）、renowned、breathtaking、must-visit、stunning

修正方法は類義語への置き換えではありません。 多くの場合、誇張表現をすべて削除し、具体的な事実に置き換えます。

修正前：

カタルーニャ統計研究所は1989年に正式に設立されました。これは、スペインの地域統計の発展における極めて重要な節目となりました。

修正後：

カタルーニャ統計研究所は1989年に設立され、スペインの国立統計局から独立して地域統計を収集・公表しています。

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パス 3：AI らしい語彙を置き換える

特定の単語や表現は、AI らしさがすぐにわかります。全リストについては、references/ai-tells.md を参照してください。

ティア 1 ― すぐに要注意とわかる表現： delve、landscape（比喩的な意味）、tapestry、paradigm shift、leverage（動詞）、harness、navigate（比喩的な意味）、realm、embark on a journey、myriad、plethora、multifaceted、groundbreaking、revolutionize、synergy、ecosystem（技術用語ではない意味）、resonate、streamline

ティア 2 ― 複数使われていると要注意（1つの記事で3つ以上使われている場合は要注意）： robust、seamless、cutting-edge、innovative、comprehensive、pivotal、nuanced、compelling、transformative、bolster、underscore、evolving、fostering、imperative、intricate、overarching、unprecedented

修正方法は必ずしも類義語への置き換えとは限りません。 単語を置き換えるだけではなく、文の構成を変える必要があることもよくあります。

修正前：

さらに、ソマリア料理の特徴として、ラクダ肉を取り入れていることが挙げられます。イタリアの植民地支配の影響が今も根強く残る証しとして、現地の食文化ではパスタが広く普及しており、こうした料理が伝統的な食生活に溶け込んでいることを示しています。

修正後：

ソマリア料理にはラクダ肉も使われ、珍味とされています。イタリアの植民地支配期に伝わったパスタ料理は、特に南部で今もよく食べられています。

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パス 4：文法レベルのパターンを直す

語彙に問題がなくても、文法レベルの癖から AI らしさがわかることがあります。

繋辞の回避

AI は、単純な「is」「are」「has」の代わりに、凝った構文を使う傾向があります。こうした表現が集中している場合は要注意です。「is」をまったく使わず、「serves as」「stands as」「represents」「functions as」を次々と使う文章は AI らしく見えます。ただし、ほかは自然な文章であれば、「serves as」を1回使うこと自体は問題ありません。特に、格式の高い文章や学術的な文章では自然です。

• 「serves as」／「stands as」／「represents」→（こうした表現が集中している場合は）「is」
• 「boasts」／「features」／「offers」→（こうした表現が集中している場合は）「has」

修正前（表現が集中している場合 ― AI らしい例）：

Gallery 825 は LAAA の展示スペースとして機能しています。このギャラリーには4つの部屋があり、面積は3,000平方フィートに及びます。

修正後：

Gallery 825 は LAAA の展示スペースです。ギャラリーには4つの部屋があり、合計面積は3,000平方フィートです。

問題のない例：「この博物館は、資料館とギャラリーを兼ねています」――自然な文章です。

表面的な -ing 分析

AI は、「highlighting...」「underscoring...」「emphasizing...」「reflecting...」「symbolizing...」「showcasing...」「contributing to...」「fostering...」などの現在分詞句を文に付け足し、内容に深みがあるように見せることがあります。

修正方法： -ing の句を削除するか、信頼できる出典に基づく内容を加えて、独立した文にします。

否定を重ねる表現

「〜だけでなく、〜も」や「単に X の話ではなく、Y の話です」といった表現は、適度に使う分には問題ありません。AI はひとつの文章で 5〜10 回使います。判断のポイントは、絶対的な回数ではなく、文章の長さに対する密度です。

修正方法： 短い文章（1000 語未満）なら、1 回で十分です。長めの文章なら、2 回使っても問題ありません。問題なのは、構成上の頼みの綱になってしまうことです。

3 項目の羅列の多用

AI は、3 つ目の項目が明らかに水増しであるにもかかわらず、考えを 3 つのまとまりに押し込みます。「イノベーション、ひらめき、洞察」などがその例です。3 項法は人間の文章で最も古くから使われている修辞技法のひとつ（「生命、自由、幸福の追求」など）なので、3 項目のまとまりをすべて指摘するのではなく、3 つ目の項目が何も付け加えていない場合や、最初の 2 項目とほぼ同義の場合に指摘してください。

修正方法： 3 つ目の項目に価値があるなら、そのままにします。水増しなら、2 つに減らすか、構成を変えます。

同義語の使い回し（優雅な変化）

AI には反復ペナルティのコードがあり、過剰な同義語への置き換えを引き起こします。たとえば、同じ段落で「主人公……主役……中心人物……ヒーロー」といった表現を使います。

修正方法： ひとつの用語を選び、それを使い続けます。最も分かりやすい言葉なら、繰り返し使っても問題ありません。

不適切な範囲表現

X と Y が意味のある尺度上にないのに、「X から Y まで」という構文を使う表現です。

修正前：

私たちの旅は、ビッグバンの特異点から壮大な宇宙の網へ、星の誕生から暗黒物質の謎めいた舞踏へと続いてきました。

修正後：

この本では、ビッグバン、星の形成、暗黒物質に関する最新の理論を取り上げています。

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パス 5：文のリズムとスタイルを整える

AI の文章は、メトロノームのように単調なリズムになります。中くらいの長さの文。中くらいの長さの文。中くらいの長さの文。人間はもっと大きく変化をつけます。

リズム

確認する点：

• すべての文がだいたい同じ長さ（15〜25 語）
• 短く、歯切れのよい文（8 語未満）がない
• 勢いをつけながら展開する、長めの文がない
• すべての文が名詞または「The」で始まる

修正方法：

• 短い文を入れてみます。「これは新しいことです。」「うまくいきます。」「もう違います。」
• 考えを十分に展開する必要があるときは、文を少し長くしてもかまいません。
• 「しかし」「そして」「だから」「ほら」などで始まる文をいくつか使います。
• ときどき断片的な文を使います。学術的でない文章なら問題ありません。

em ダッシュの多用

AI は、劇的な挿入句や括弧内の説明を加えるために em ダッシュを使います。見分けるポイントは頻度と機能の両方です。指摘する前に数えてください。全体的な印象から多いと決めつけてはいけません。

• 頻度： 3〜4 段落につき 1 つを超える em ダッシュは、人間の文章の平均より多めです
• 機能： em ダッシュが 1 つだけでも、文の途中に劇的な説明を挿入して歯切れよく見せる典型的な AI の使い方なら、兆候といえます（例：「数百万件のリクエストに対応するよう設計されたシステムは、負荷に耐えきれませんでした」）

修正方法： コンマやピリオドを使います。文の構成を変えます。見直す際は、多用だと指摘する前に、実際に em ダッシュを数えてください。

太字の多用

AI は、特にリストで、機械的にフレーズを太字にします。

修正方法： 太字の大半を削除します。本当に重要な用語を初めて使うときだけ、太字を残します。

インライン見出し形式のリスト

各項目が太字の見出しとコロンで始まるリストです。

修正前：

• ユーザー体験： ユーザー体験が向上しました。
• パフォーマンス： パフォーマンスが改善されました。
• セキュリティ： セキュリティが強化されました。

修正後：

このアップデートでは、インターフェースを改善し、アルゴリズムの最適化によって読み込み時間を短縮し、エンドツーエンド暗号化を追加しています。

見出しのタイトルケース

AI は、すべての見出しをタイトルケースにする傾向があります。ただし、タイトルケースは多くのスタイルガイド（AP、Chicago）で標準とされているため、明確なスタイルガイドがなく、タイトルケースとほかの AI 的なパターンが併せて見られる場合に限り、兆候とみなしてください。タイトルケースだけを単独で指摘してはいけません。せいぜい弱い兆候です。

絵文字

AI は見出しや箇条書きに絵文字を添えます。削除してください。

曲線引用符

ChatGPT は曲線引用符（\u201c \u201d）を使用します。ただし、曲線引用符はタイポグラフィ上正しく、Word、Google Docs、出版ツールでは標準的です。AI らしさの兆候として指摘するのは、直線引用符が一般的なプレーンテキストやコードの文脈に限ってください。書式設定されたコンテンツでは、曲線引用符が適切です。

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パス 6：曖昧な表現、冗長な言い回し、漠然とした帰属を削る

AI はバランスの取れた表現を学習しているため、常に曖昧な言い回しをします。専門知識を持つ人は、もっと率直です。

曖昧な言い回し

確認する点：

• 「注目すべきなのは……です」／「言及する価値があるのは……です」
• 「確かに課題はありますが……」
• 「欠点がないわけではありません」
• 「確かに……」／「公平を期すために言えば……」
• 「もちろん」や「そのとおりです」で書き始める
• 「そうかもしれない可能性があり得ると主張できるかもしれない」

**修正方法：**言いたいことをそのまま述べます。明確な見解がある場合は、どちらかの立場を選びます。記事に曖昧な表現が一つあるのは問題ありません。五つもあれば AI らしくなります。

冗長な言い回し

• 「この目標を達成するために」→「この目標を達成するには」
• 「その事実により」→「そのため」
• 「現時点において」→「今」
• 「システムには〜する能力があります」→「システムは〜できます」
• 「データが示していることに注目するのが重要です」→「データは〜を示しています」

漠然とした帰属

AI は具体的な出典を示さずに、「業界レポート」「専門家の主張」「観察者の指摘」など、漠然とした権威に意見を帰属させます。

**修正方法：**出典を明記し、日付を示すか、その主張を削除します。

修正前：

専門家は、それ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：

中国科学院が2019年に実施した調査によると、この川は複数の固有魚種を支えています。

チャットボットの残りかす

チャットボットの応答として書かれた文章が、コンテンツに貼り付けられることがあります。「お役に立てば幸いです！」「このセクションを詳しく説明してほしければお知らせください！」「良い質問ですね！」「もちろんです！」

**修正方法：**すべて削除します。

知識カットオフに関する免責事項

「具体的な詳細は限られていますが……」「入手可能な情報に基づくと……」

**修正方法：**実際の出典を探すか、その主張を削除します。

注：「[日付]時点で」は、時系列で変化するデータについて、報道や研究で標準的に使われる表現です。既知のモデルの学習カットオフに対応している場合や、実際の出典を示す代わりに曖昧な表現として使われている場合に限り、AI らしさの兆候とみなします。日付が本当に背景情報として役立つ、データに基づく文章では指摘しないでください。

迎合的な口調

「良い質問ですね！これは複雑な話題だというご指摘はまったくそのとおりです。」

**修正方法：**お世辞を省き、内容に応答します。

ありがちな前向きな結び

「未来は明るい」「これからが楽しみです」「時がたてば分かるでしょう」

**修正方法：**具体的な事実や計画で締めくくるか、そのまま終えます。

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パス 7：文章のつなぎを整える

AI は同じつなぎ表現を何度も使います。人は表現を変えたり、つなぎを省いたりします。

AI が好んで使うつなぎ表現（多用されがち）：

• 「さらに」／「そのうえ」／「加えて」
• 「結論として」／「要約すると」
• 「とはいえ」／「そうは言っても」
• 「それを踏まえて」
• 「今後は」
• 「〜に関して言えば」

より良い方法：

• つなぎ表現が不要なこともよくあります。次の考えをそのまま書き始めます。
• 実際の論理関係を示します。「なぜなら」「そのため」「しかし」「そして」などを使います。
• ありきたりな接続表現ではなく、前の考えに直接言及します。
• 段落の区切りに、話をつなぐ役割を持たせます。

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パス 8：人間らしさと魂を加える

AI らしいパターンを避けるのは、仕事の半分にすぎません。無味乾燥で、書き手の存在を感じない文章も、粗悪な文章と同じくらいすぐに見抜かれます。よい文章には、人間の書き手がいます。

魂のない文章の兆候（技術的には「きれい」でも）：

• すべての文が同じ長さと構造になっている
• 意見がなく、中立的な報告に終始している
• 不確かさや複雑な気持ちに触れていない
• ふさわしい場面でも一人称の視点がない
• ユーモアも、切れ味も、個性もない
• Wikipedia の記事やプレスリリースのように読める

声を加える方法：

意見を持ちましょう。 事実を報告するだけでなく、それに対する反応も示します。「これについて、正直どう感じればいいのかわかりません」と言うほうが、賛否を淡々と列挙するより人間らしく伝わります。

複雑さを認めましょう。 人間の気持ちは入り混じるものです。「これはすごいけれど、少し不安にもなります」のほうが、「これはすごいです」だけより心に響きます。

合う場面では「私」を使いましょう。 一人称はプロらしさを損ないません。むしろ正直さが伝わります。「何度も考えてしまうのは……」や「私が気になるのは……」と言えば、実際に考えている人の存在を感じられます。

少しくらいの粗さを残しましょう。 完璧すぎる構成は、アルゴリズムが作ったように感じられます。脱線や補足、まとまりきらない考えも人間らしさの一部です。

気持ちを具体的に表現しましょう。 「これは懸念されます」ではなく、「誰も見ていない午前3時に、エージェントが延々と動き続けていると思うと、なんだか落ち着きません」と書きます。

テクニック：

• 実体験が感じられる補足を加えます：「以前は科学プロジェクトのようなものでした」「今となっては、すでに牧歌的にさえ聞こえます」
• ところどころ、少しくだけた言い回しを使います：「誰も起こさずに」「好きになる必要はありませんが、知っておく必要はあります」
• 書き手の個性を出しましょう。淡々とした観察、少し大げさな表現、口語的な動詞を使います。
• 共通の経験に触れましょう：「もし〜を試したことがあるなら」「〜をデバッグしたことがある人なら」

やってはいけないこと：

• やりすぎないでください。各セクションで、くだけた補足は多くても1、2か所にとどめます。
• スラングを加えたり、無理に今風にしようとしたりしないでください。不自然に見えます。
• もともと一人称で書かれているか、文脈に合う場合を除き、「私」を無理に入れないでください。
• 要点に結びつかないユーモアは加えないでください。

修正前（整っているが魂がない）：

この実験では興味深い結果が得られました。エージェントは300万行のコードを生成しました。一部の開発者は感心しましたが、懐疑的な開発者もいました。その影響は依然として不明です。

修正後（生き生きとしている）：

これについて、正直どう感じればいいのかわかりません。人間が眠っているあいだに生成された300万行のコード。開発者コミュニティの半分は大騒ぎし、もう半分は「それは数に入らない」と説明しています。真実はたぶん、その中間のつまらないところにあるのでしょう。でも、エージェントたちが一晩中作業していたことが、どうしても頭から離れません。

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「声に出して読む」テスト

すべての見直しが終わったら、文章を声に出して読むか、同僚に読んで聞かせる場面を想像します。次のような箇所があれば、印を付けましょう。

• プレスリリースのように聞こえる
• 会話で実際に口にする人がいないような表現
• 読んでいて少し気恥ずかしくなる
• 賢そうに聞こえようとしすぎている
• 名詞をいくつか入れ替えるだけで、どんな話題にも当てはまりそう

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残すもの

すべてを変える必要はありません。次のものは残しましょう。

• 技術的な正確さと具体的なデータ
• 固有名詞、製品名、出典表記
• 中心となる主張と構成（セクション内での並べ替えはかまいませんが、セクション間では並べ替えません）
• 書式（見出し、リスト、太字など。ただし、AI らしいパターンの一部になっている場合を除きます）

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出力形式

書き換える場合：

1. 変更を適用した全文を書き換えます
2. 書き換えの後に、簡潔で確認しやすい要約を含む変更点セクションを追加します。表形式にしてください。

### Changes

| Pass | What changed | Examples |
|-|-|-|
| Structure | Collapsed parallel lists into prose | Sections 1, 4, 6 |
| Inflation | Cut significance/promotional puffery | "pivotal moment" -> deleted |
| Vocabulary | Cut "navigating" (x3), "journey" (x2) | -> "deal with," "transition" |
| Grammar | Fixed copula avoidance, -ing phrases | "serves as" -> "is" |
| Rhythm/Style | Added short punchy lines, varied length | "Full stop." "That changes the math." |
| Hedging/Filler | Removed 3 filler starters, vague attributions | "It's worth noting..." deleted |
| Transitions | Replaced 2 generic connectors | "Moreover" -> dropped |
| Soul | Added lived-in details, first person | "stare at the ceiling" |

表のルール：

• 実際に変更した項目のみ含めます（報告する変更がない項目は省略します）
• 「変更内容」列：短い語句を1つ記載し、全文の文章は避けます
• 「例」列：具体的な変更前->変更後、または短い追加文を示します
• 簡潔にまとめます。8行を超える場合は、変更しすぎているか、説明が長すぎます

書き換えずにレビューする場合（依頼された場合）：

1. AI が生成したように読める具体的な箇所を指摘します
2. それぞれの箇所に当てはまるパターンを説明します
3. 具体的な代替案を提案します
4. 重複する指摘をまとめます。同じ表現に複数のパターンが当てはまる場合は、別々に数を増やさず、重なったパターンとして1回報告します
5. 指摘する前に、数量に関する主張を確認します（例：em ダッシュを実際に数える、引用符で囲まれた語句を実際に数える）
6. 指摘したパターンに、AI 以外の理由がないか確認します（例：実際の項目が3つあるため表に3行あるのであって、AI が無理に3項目にまとめたわけではない）

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完全な例

変更前（AI らしい表現）：

すばらしい質問です！このトピックについて説明します。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持つ変革の可能性を永続的に示すものであり、ソフトウェア開発の進化における重要な転換点となっています。急速に進化する今日の技術環境において、研究と実践の交差点に位置するこうした画期的なツールは、エンジニアの発想、反復、成果の提供の方法を変え、現代のワークフローにおける重要な役割を強調しています。

その価値は明らかです。プロセスを効率化し、コラボレーションを向上させ、足並みをそろえることです。単なるオートコンプリートではありません。創造性を大規模に引き出し、組織が俊敏性を保ちながら、シームレスで直感的、かつ強力なユーザー体験を提供できるようにすることです。このツールは触媒として機能します。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。

業界関係者によると、導入は趣味での実験から企業全体への展開へ、個人開発者から部門横断チームへと広がっています。この技術は The New York Times、Wired、The Verge で取り上げられています。さらに、ドキュメント、テスト、リファクタリングを生成できることは、AI がより良い成果に貢献できることを示しており、自動化と人間の判断の複雑な相互作用を浮き彫りにしています。

• **速度：**コード生成が大幅に高速化し、開発者の負担を軽減します。
• **品質：**トレーニングの改善により生成品質が向上し、より高い水準に貢献しています。
• **導入：**利用は引き続き増加しており、業界全体の動向を反映しています。

入手可能な情報に基づくと具体的な詳細は限られていますが、こうしたツールには何らかの良い影響がある可能性があると言えるかもしれません。ハルシネーション、バイアス、説明責任など、新しい技術にありがちな課題がある一方で、エコシステムは成長を続けています。この可能性を十分に実現するには、チームがベストプラクティスに沿う必要があります。

結論として、未来は明るいでしょう。卓越性を目指すこの道のりを進むなかで、これからが楽しみです。いずれかのセクションを詳しく説明してほしい場合は、お知らせください！ 修正後（人間らしい表現）： AI コーディングアシスタントを使うと、一部の作業を速く進められます。Google が2024年に実施した調査では、Codex を使った開発者は対照群より単純な関数を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。

こうしたツールは、定型コードの作成が得意です。設定ファイル、テストのひな形、繰り返し行うリファクタリングなどです。一方、自分が間違っていると判断するのは苦手です。私自身、コンパイルが通り、リントもパスしたのに、注意を怠ったせいで意図と違う結果になる提案を大量に受け入れてしまったことがあります。

私が取材したフィンテック系スタートアップのエンジニア、Mira は、Copilot を「退屈なコードを書くときのオートコンプリートのように」使う一方、コミット前にすべての行を確認すると話していました。大手企業で働くシニア開発者の Jake は、非推奨になった社内ライブラリのパターンを何度も提案されるため、Copilot を無効にしました。

生産性に関する主張を検証するのは困難です。GitHub によると、Copilot ユーザーは提案の「30％を受け入れる」とされています。しかし、受け入れられることと正しいことは別であり、正しいことと価値があることも別です。Uplevel が2024年に実施した調査では、AI アシスタントを使うチームと使わないチームの間で、プルリクエストの処理量に統計的に有意な差は見つかりませんでした。

だからといって、ツールに価値がないわけではありません。ツールはあくまでツールです。判断力に取って代わることも、テストを不要にすることもありません。テストがなければ、提案が正しいかどうかを判断できません。

変更点：

• チャットボット特有の表現（「良い質問ですね！」、「お役に立てば幸いです！」、「何かあればお知らせください」など）を削除
• 重要性を誇張する表現（「証し」、「極めて重要な瞬間」、「進化する状況」、「重要な役割」など）を削除
• 宣伝的な表現（「画期的」、「ひっそりと佇む」、「シームレスで直感的かつ強力」など）を削除
• AI によく見られる語彙（「さらに」、「示しながら」、「複雑な」、「促進する」など）を削除
• 曖昧な出典表記（「業界関係者」など）を削除し、具体的な情報源に置き換え
• 表面的な -ing 形の表現（「強調しながら」、「浮き彫りにしながら」、「反映しながら」、「貢献しながら」など）を削除
• 否定を使った対比表現（「単に X ではなく、Y である」など）を削除
• 三つ並べるパターンや類義語の羅列（「きっかけ／パートナー／基盤」など）を削除
• 根拠のない範囲表現（「X から Y、A から B」など）を削除
• コピュラを避ける表現（「として機能する」、「役割を果たす」、「として存在する」など）を削除し、「です」「ます」に置き換え
• 定型的な課題の節（「課題はあるものの、発展を続けています」など）を削除
• 知識の期限に関する予防的な表現（「具体的な詳細は限られていますが……」など）を削除
• 過剰な婉曲表現（「そう主張できる可能性があるかもしれませんが……」など）を削除
• 埋め草の表現（「～するために」、「本質的には」など）を削除
• em ダッシュ、絵文字、太字のリスト見出しを削除
• ありきたりな前向きの結び（「未来は明るい」、「これからが楽しみです」など）を削除
• 単純な文構造と具体例を使用
• 一人称の語り口と具体的な情報源を追加

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参考資料

• AI らしい文章の特徴：AI 生成コンテンツの特徴となる語句や表現、パターンの完全な一覧
• Wikipedia：AI が書いた文章の兆候：多くのパターンの主な情報源。WikiProject AI Cleanup が管理

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関連スキル

• copy-editing：マーケティングコピーの品質を幅広く改善します（人間らしい表現に修正した後に使用）
• copywriting：新しいコピーを一から作成します