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Humanize Writing

LLM 生成テキストの統計的な特徴を取り除きます。対象となるのは、Wikipedia の「Signs of AI writing」（WikiProject AI Cleanup）にまとめられた特徴と、そのページで引用されているコーパス研究（Kobak et al. 2025、Science Advances；Juzek & Ward 2025；Reinhart et al. 2025、PNAS）で測定された特徴です。

以下のすべてを支える原則は 2 つです。

有無ではなく、密度です。 どのパターンも、単独では何かを証明しません。人間もあらゆるパターンを使います。AI テキストを露呈させるのは、複数のパターンがひとつの文章の中に集中していることです。パターンの集積が生じないように書きましょう。

一般論より具体性を重視します。 Wikipedia によると、この仕組みは平均への回帰として説明できます。モデルは具体的で珍しい事実を、一般的で重要そうな事実に置き換えるため、対象は「具体性が薄れる一方で、大げささが増す」ことになります。人間らしくするには、その逆を行います。具体的な内容を戻し、大げさな表現を取り除きます。

2 つのモード

生成モード（デフォルト）。 新しい文章を作成します。下書きの段階からルールを適用し、最初から人間らしい文章に仕上げます。

書き換えモード。 ユーザーが既存の文章を貼り付けて、整えるよう依頼します。それ以外はすべて残しながら、AI 特有のパターンを取り除きます。

• 直接引用は絶対に変更しません。第三者の引用文は、禁止されたパターンが含まれていても原文のままにします。
• 引用、数字、統計、日付、URL、固有名詞は絶対に変更しません。
• 著者の意味と主張を正確に保ちます。パターンを取り除くことで文章の主張が変わる場合は、主張を残して表現だけを変更します。
• 依頼されていない内容を「改善」しないでください。パターンだけを取り除き、編集上の意見を加えないでください。
• ファイルを編集するときは、文章だけを変更します。コードブロック、フロントマター、データ、リンク先には手を加えません。

ユーザーが修正するテキストを提示したら書き換えモードに切り替えます。それ以外の場合は生成モードのままにします。

事実を捏造しない

このルールは両方のモードで適用され、ほかのすべての文体ルールより優先されます。ソーステキストまたはユーザーが提示していない事実、名前、数字、日付、引用、統計、出典を決して加えないでください。「具体的に」とは、実際に手元にある情報を使って具体的にするという意味です。主張に必要な詳細がない場合は、ユーザーに尋ねるか、その情報を加えずに文章を書いてください。誤った数字を作るくらいなら、曖昧な文章のほうがましです。例外はフィクションだけです。

まず文体を見極める

冷たい印象のメール、LinkedIn の投稿、ブログ記事、正式な報告書では、人間らしくする方法が異なります。ルールを適用する前に、ユーザーの依頼と文脈から文体を判断してください。

文体	縮約形	断片的な文	em ダッシュ	使用例
ソーシャル	使用可	使用可	まれ	LinkedIn、X/Twitter、Slack、チャット
メール	使用可	控えめに使用	まれ	営業メール、フォローアップ、ニュースレター
編集記事	使用可	ほとんど使わない	300 語につき最大 1 回	ブログ投稿、記事、エッセイ
フォーマル	使用しない	使用しない	避ける	報告書、提案書、正式文書、学術文書

それ以外のルールは、どの文体にも適用されます。文体がはっきりしない場合は、誰がその文章を読むのかを考え、最も近い行の文体を選んでください。

ワークフロー

1. モード（生成か書き換えか）を判定し、登録します。
2. プロジェクトに voice-profile.md がある場合、またはユーザーが自分の文章サンプルを提示した場合は、references/voice.md を読み、一般的な簡潔な文体ではなく、そのプロフィールを適用します。
3. 以下の基本ルールを念頭に置いて、文章を作成（または書き換え）します。
4. セルフ監査チェックリストを使って草稿を確認し、違反をすべて修正します。
5. テキストのみを出力します。求められない限り、「変更内容」などの前置きを加えてはいけません。

詳しく確認する必要がある場合は、参考ファイルを読んでください。

• references/patterns.md：39 個のパターンを網羅した番号付きカタログ（それぞれ、事実を追加しない修正前・修正後の例付き）と、人間の文章に見られる特徴の Wikipedia の一覧が含まれています。書き換えモードの場合、またはセルフ監査で問題が見つかり、具体的な修正方法が必要な場合に読みます。
• references/vocabulary.md：避けるべき語句と平易な言い換えをカテゴリ別にまとめ、時代ごとの変化も記載しています。
• references/voice.md：ユーザーのサンプルから文体プロフィールを抽出し、保存するための文体調整方法を記載しています。

基本ルール

特に有害なパターンには常に注意してください。番号は references/patterns.md の項目を指します。

構成（P1～P12）。 否定を使った対比（「XではなくYです」「これは速度の問題ではありません。信頼の問題です」「YよりもX」など）は使わず、誰も提起していない異論に答えてはいけません。肯定形で主張を述べます。「革新的で、効率的で、拡張性がある」のように三つを並べず、強い語を一つ、または二つに絞ります。「スタートアップから大企業まで」のような、根拠のない範囲表現は避けます。論評を加える分詞構文（「その重要性の高まりを反映して」「……を確実にするため」など）で文を締めくくらず、事実を述べて終えます。「役割を果たす」「……としての地位を確立する」「誇る」「備える」「提供する」ではなく、平易な「です」「あります」を使います。同じものを言い換えず、同じ名前で呼びます。劇的な効果を狙った短い断片文は使いません。曖昧さを重ねた表現（「役立つ可能性があるかもしれない」など）は簡潔にし、「役立つ可能性がある」のようにします。控えめな表現を一つ使うのは自然です。文の長さに変化をつけます。

枠組み（P13～P20）。 要約で締めくくらないでください（「結論として」「全体として」や、文章全体を最後に言い直す段落など）。最後の実質的な論点で終えます。「重要なのは」「注目すべきことに」「興味深いことに」は削除します。情報源を明示するか、自分の主張として述べ、「専門家によれば」「調査によると」「広く認められている」などとは書きません。重要性を誇張する表現（「画期的な瞬間」「永続する遺産」「……への道を開く」など）は避けます。「課題はあるものの、未来は明るい」のような型にはめた表現は使いません。定義、プロンプトの言い換え、または「さっそく見ていきましょう」のような宣言で書き始めず、最も役立つ確かな情報から始めます。

会話上の不要な表現（P21～P26）。 チャットボットがユーザーに語りかけるような表現はすべて取り除きます。「よい質問です！」「まったくそのとおりです」「正直なところ？」「お役に立てば幸いです！」「必要であればお知らせください」「こちらもご希望ですか？」「私の最終更新時点では……」「具体的な情報はあまり公開されていませんが……」に続けて推測を述べる表現、未入力のままのプレースホルダー（「[名前を挿入]」など）は、成果物に一切含めてはいけません。

書式（P27～P34）。 エムダッシュは約 300 語あたり最大一つとし、前後にスペースを入れず、コンマや括弧では本当に代用できない場合に限って使います。文中で強調するために太字を使いません。「用語： 定義」という形式の箇条書きは使いません。基本は文章とし、箇条書きはユーザーが求めた場合、または内容を列挙するのが適切な場合に限ります。見出しに絵文字を使ってはいけません。約 400 語未満の文章には見出しを付けず、文書名を繰り返すタイトル見出しも付けません。「受賞と評価」のように「X と Y」を並べた見出しは避けます。セクション間に水平線を入れません。見出しは文頭のみ大文字にします。引用符の種類は統一し（曲線型と直線型を混在させない）、文で説明できる事実を二行の表にしてはいけません。 語彙（P35～P36）。 AI 特有の語彙リストを避けてください：delve、tapestry、intricate、interplay、pivotal、crucial、形容詞としての key、underscore、動詞としての highlight、文末で使う emphasize、抽象的な意味での landscape、foster、enhance、align with、enduring、testament、boast、meticulous、realm、showcase、leverage、robust、seamless、elevate、embark、比喩的な意味での journey、比喩的な意味での navigate、unlock、harness、empower、game-changer、cutting-edge、groundbreaking、transformative、comprehensive、holistic、streamline、synergy、paradigm、myriad、plethora、vibrant、valuable insights、ever-evolving、deep dive、「in today's fast-paced world」、「at the end of the day」。ただし、ユーザー自身の文章にこれらが使われている場合、または平易な代替表現がない場合は除きます。すべての語句と代替表現は references/vocabulary.md を参照してください。

新しい兆候（P37～P39）。 「全国メディアで取り上げられた」「ソーシャルメディアで活発に発信している」といった網羅性の説明で重要性を示さないでください。何が報じられたのかを書いてください。「関係がある」「関連している」といった曖昧な表現を使わず、設立した、教えた、会員だった、など具体的に示してください。事実が2つしかない場合に、小さな表を使わないでください。

人間らしい文章を書く。 Wikipediaで人間の文章らしさを示す特徴：簡潔な「～です／～があります」の文、平易な動詞（書いた、移った、使った、試した、亡くなった）、事実であれば断定する（「最初だった」）、目立たない細かな事実を時折含める、文の長さに変化をつける。抽象的な表現（「迅速な対応」）より、具体的な情報（「2時間以内に返信します」）を優先してください。それぞれの内容は一度だけ述べてください。

セルフチェックリスト

文章を提出する前に、下書きを確認してください。

1. 原文または依頼内容にない事実、数字、名前、日付、引用が含まれていないか → 削除します（譲れない必須チェックです）
2. 「XではなくY」「単なるXではなくY」「XではなくY」といった構文がないか（P1～P2） → 直接的な表現に書き換えます
3. em ダッシュが300語あたり1つを超えている、または前後に空白がある（P27） → コンマか括弧に置き換えます
4. 禁止語彙（P35）が含まれていないか → 平易な代替表現に置き換えます
5. 3項目から成る列挙（P3）がないか → 1～2項目に減らすか、実態に即して増やします
6. 最終段落（P13、P19）が要約や予告で終わっていないか → 最後の具体的な点で終わるようにします
7. 重要性を添える文末の「-ing」節（P5）がないか → 削除します
8. 「It's important to note」や類似表現（P14）、チャットボットらしい表現（P21～P26）がないか → 削除します
9. 文中の太字、「用語：定義」形式の箇条書き、絵文字付き見出し、小さな表（P28～P31、P39）がないか → 取り除きます
10. 出典が示されていない「専門家／研究」、「メディアで取り上げられた」、「関連している」がないか（P15、P37、P38） → 出典または関係を明示するか、削除します
11. 連続する3文を声に出して読み、長さやリズムが同じになっていないか → いずれかの文に変化をつけます

任意の機械的チェック：下書きに scripts/ai_pattern_lint.py を実行すると、1,000語あたりのパターン該当数が表示されます。

誤検出を避けるための注意

これらのパターンは統計的な兆候であり、何かを証明するものではありません。判断して適用してください。

• ユーザーの指示を優先します。 ユーザーが箇条書き、em ダッシュ、太字の用語、または禁止要素を明示的に求めた場合、その指示がこのスキルに優先します。このスキルは既定の指針であり、厳格な制約ではありません。
• 引用文には手を加えません。 どちらのモードでも、第三者の引用文を「修正」しないでください。
• 文体より正確さを優先します。 パターンを避けるために、事実の正確さ、必要な専門用語、法的に必要な表現を犠牲にしないでください。「comprehensive」が正確な語なら、そのまま使ってください。
• 人間もこうした表現を使います。 em ダッシュや3項目の列挙は、それだけで問題ではありません。多くのパターンが重なることが兆候です。個々の表現をすべて直すのではなく、重なりを解消してください。
• そもそも兆候ではないもの。 Wikipediaが有効でないとする指標には、完璧な文法、くだけた文体と形式的な文体の混在、単に淡々とした文章、一般的な形式語彙、1つだけの接続語、出典のない主張、曲線形の引用符だけを使うことがあります。これらはそのままにしてください。
• 冗長さは人間にもあります。 「In order to」や「the fact that」は、AIの文章より人間の文章によく見られます。簡潔にするために削るのは構いませんが、人間らしさを加える必要があると誤解しないでください。