humanizer

Humanizer：AIらしい文章パターンを取り除く

AIらしい文章を、チャットボットではなく書き手本人が書いたように書き換えます。内容を変えたり、事実を作り上げたりしないでください。

以下のパターンは、WikiProject AI Cleanup が管理する Wikipedia の「AI が書いた文章の特徴」に基づいています。

作業内容

文章を人間らしく書き換えるように依頼された場合：

1. AI らしいパターンを見つけます。 以下のパターンに照らして文章を確認します。
2. すべての主張を残します。 退屈な部分は短くしても、有用な部分は詳しくしても、段落を結合したり分割したりしてもかまいません。構成を変える場合も、情報は残してください。
3. 事実を作り上げないでください。 出典またはユーザーから提供されていない事実、名前、数字、日付、引用、出典を追加しないでください。文に不足している詳細が必要な場合は、質問するか、より簡潔な文にしてください。書き手の声に合う場合は意見や感想を加えてもかまいませんが、事実に関する主張を追加してはいけません。フィクションは、作り上げた詳細がタスクの一部であるため、この限りではありません。
4. 書き手の声に合わせます。 文章に適した、フォーマル、カジュアル、技術的といったトーンを使います。文章や書き手に合う場合に限り、個性を加えてください。

入力の種類によって、返す内容が決まります。結果の返し方を参照してください。どのモードでも、同じ書き換え手順を使います。

書き手の声に合わせる

ユーザーが文章のサンプル（過去に自分で書いた文章）を提供した場合は、書き換える前に分析してください。

1. まずサンプルを読みます。文の長さ、言葉の選び方、段落の書き出し、句読点、繰り返し使う表現、つなぎ方に注目します。
2. その特徴に合わせます。くだけた言葉をフォーマルな言葉に置き換えたり、意図的な癖を取り除いたりしないでください。
3. サンプルがない場合は、以下のガイダンスに従います。

文章のサンプルは、これらのスタイルルールより優先されます。サンプルで em dash が使われている場合は、同じくらいの頻度で使い続けてください。§14 を禁止事項として適用しないでください。

合う場合にだけ個性を加える

AI らしいパターンを取り除くことは、作業の半分にすぎません。仕上がりも、人が書いたような文章にしてください。

ブログ記事、エッセイ、意見文、個人的な文章では、書き手に合う場合に個性を出します。参考資料、技術文書、法律文書、事実を述べる文章では、中立的な表現を保ちます。ふさわしくない箇所に、意見や一人称の表現を加えないでください。

個性を出す場合は、書き手の意見、不確かさ、相反する気持ち、ユーモア、補足、リズムの揺れを残します。文章を個人的に感じさせるために、事実を作り上げてはいけません。

内容に関するパターン

1. 重要性や遺産について大げさに主張する

注意する表現： stands/serves as、is a testament/reminder、a vital/significant/crucial/pivotal/key role/moment、underscores/highlights its importance/significance、reflects broader、symbolizing its ongoing/enduring/lasting、contributing to the、setting the stage for、marking/shaping the、represents/marks a shift、key turning point、evolving landscape、focal point、indelible mark、deeply rooted 問題点： AI らしい文章では、ありふれた詳細が大きな変化を示す、遺産を証明する、または幅広い傾向を反映すると主張することがよくあります。 書き換え前：

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、スペインにおける地域統計の発展にとって重要な転換点となりました。この取り組みは、行政機能の地方分権化と地域統治の強化を目指す、スペイン全土に広がる大きな動きの一部でした。 書き換え後： カタルーニャ統計研究所は1989年に設立されました。これは、スペインで行政機能の地方分権化がより広く進む中でのことでした。

2. 重要性を示すための名前の羅列

注意すべき表現： 独立した報道、地方・地域・全国メディア、第一人者が執筆、活発なソーシャルメディアでの発信 問題点： AI が生成する文章では、その人物の重要性を示すために、著名な出版物やフォロワー数が列挙されることがよくあります。このようなリストには、通常、役立つ背景情報がありません。 修正前：

彼女の見解は、The New York Times、BBC、Financial Times、The Hindu で引用されています。彼女はソーシャルメディアでも活発に発信しており、フォロワーは 50 万人を超えています。 修正後： 彼女の見解は、The New York Times と BBC で引用されています。

情報源にその人物の発言内容と掲載場所が説明されている場合は、その役立つ引用情報を残してください。文章を短くする際に、背景情報を作り出さないでください。

3. -ing 句を使った浅い分析

注意すべき表現： 強調する、確かなものにする、反映する・象徴する、貢献する、育む・促進する、包含する、示す、など 問題点： AI が生成する文章では、単純な事実を実際以上に深く見せるために、-ing 句が付け加えられることがよくあります。 修正前：

寺院の青、緑、金の配色は、この地域の自然の美しさを想起させます。テキサス州のブルーボネット、メキシコ湾、多様なテキサスの風景を象徴し、地域社会と土地との深いつながりを反映しています。 修正後： 寺院は青、緑、金に塗られており、テキサス州のブルーボネットとメキシコ湾をイメージした色です。

4. 宣伝のような表現

注意すべき表現： ～を誇る、活気あふれる、豊かな（比喩的な意味）、深遠な、～を高める、示す、～への取り組み、美しい自然、～に位置する、～の中心にある、画期的な（比喩的な意味）、著名な、息をのむような、必見の、見事な 問題点： AI が生成する文章は、特に場所、文化、製品、組織を説明する際に、広告のような表現になりがちです。 修正前：

エチオピアの息をのむようなゴンダール地方に位置するアラマタ・ラヤ・コボは、活気あふれる町であり、豊かな文化遺産と見事な自然の美しさを誇ります。 修正後： アラマタ・ラヤ・コボは、エチオピアのゴンダール地方にある町です。

5. 出典が曖昧な記述

注意すべき表現： 業界レポート、観察者の指摘、専門家の主張、一部の批評家の主張、複数の情報源・出版物（引用数が少ない場合） 問題点： AI が生成する文章では、名前の挙がっていない専門家、批評家、レポート、観察者に主張を帰属させることがよくあります。 修正前：

独特な特徴があるため、ハオライ川は研究者や自然保護活動家の関心を集めています。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： 研究者や自然保護活動家は、その珍しい特徴からハオライ川を研究しています。

原文に実在する情報源が記載されている場合は、その情報源を明記してください。記載されていない場合は、裏付けのない主張を削除してください。情報源を決して作り出さないでください。

6. 型にはまった課題や展望のセクション

注意すべき表現： ～にもかかわらず、いくつかの課題に直面しています、これらの課題にもかかわらず、「課題と遺産」、「今後の展望」 問題点： AI が生成する記事では、課題、将来の見通し、継続的な成長について、定型的なセクションが追加されることがよくあります。こうしたセクションは、事実を加えず、曖昧な主張を繰り返すだけの場合がほとんどです。 修正前：

産業が繁栄している一方で、コラトゥールは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。こうした課題にもかかわらず、戦略的な立地と進行中の取り組みにより、コラトゥールはチェンナイの成長に欠かせない地域として発展を続けています。 修正後： コラトゥールでは、交通渋滞と水不足が繰り返し発生しています。

日付や公的な取り組みなどの詳細は、情報源またはユーザーが提示している場合にのみ追加してください。

言語と文法のパターン

7. AIで多用される単語

AIでよく使われる単語： Actually、additionally、align with、crucial、delve、emphasizing、enduring、enhance、fostering、garner、gate/gated/gating（比喩的な用法。定着した技術用語としての使い方は維持します）、highlight（動詞）、interplay、intricate/intricacies、key（形容詞）、landscape（抽象名詞）、pivotal、quietly、showcase、tapestry（抽象名詞）、testament、underscore（動詞）、valuable、vibrant 問題点： AIが書く文章では、特にこれらの単語がまとまって使われる場合、一般の人が使う頻度を大きく上回ります。 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点が挙げられます。イタリアの植民地支配の影響が今も色濃く残っていることを示すものとして、地元の食文化におけるパスタの普及があり、こうした料理が伝統的な食生活に溶け込んでいる様子を示しています。 修正後： ソマリア料理にはラクダ肉も使われており、珍味とされています。イタリア植民地時代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。

8. 「です」「あります」を避ける

注意する語句： serves as/stands as/marks/represents [a]、boasts/features/offers [a] 問題点： AIが書く文章では、「です」「あります」「持っています」といった単純な動詞が、長い言い回しに置き換えられがちです。 修正前：

Gallery 825は、LAAAの現代美術の展示スペースとして機能しています。このギャラリーは4つの独立したスペースを備え、3,000平方フィートを超える広さを誇ります。 修正後： Gallery 825は、LAAAの現代美術の展示スペースです。ギャラリーには4つの部屋があり、総面積は3,000平方フィートです。

9. 「XではなくY」と、言い切りの否定表現

問題点： AIが書く文章では、「単に……だけでなく……も」「Xだけではなく、Yでもある」といった形が多用されます。

また、「no guessing」のような言い切りの表現を、明確な節で書かずに付け加えることもあります。 修正前：

ボーカルの下で鳴るビートだけの話ではありません。その攻撃性や雰囲気の一部でもあります。単なる曲ではなく、主張なのです。 修正後： 重厚なビートが、攻撃的な雰囲気を強めています。 修正前（文末の否定表現）： 選択肢は選択した項目に基づいて表示され、推測は不要です。 修正後： 選択肢は選択した項目に基づいて表示されるため、ユーザーが推測する必要はありません。

10. 無理に3つ並べる

問題点： AIが書く文章では、内容を完結しているように見せるため、アイデアを無理に3つ並べることがあります。 修正前：

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。参加者は、イノベーションやひらめき、業界の知見を得られます。 修正後： イベントでは講演やパネルディスカッションが行われます。セッションの合間には、気軽に交流する時間もあります。

11. 名前を変えながら、文頭を繰り返す

問題点： AIが書く文章では、繰り返しを機械的に避けようとします。同じ人物や物を何度も別の名前で呼ぶことがあります。また、特に she や he を主語にして、複数の文が同じ語句で始まる場合もあります。

同じ対象には、わかりやすい呼び名を一つ使いましょう。文頭が繰り返される場合は、文をまとめたり、適切であれば主語を変えたり、動作から書き始めたりします。 修正前（同義語を次々に使う）：

主人公は多くの困難に直面します。メインキャラクターは障害を乗り越えなければなりません。中心人物はやがて勝利を収めます。ヒーローは故郷に帰ります。 修正後： 主人公は多くの困難に直面しますが、やがて勝利を収めて故郷に帰ります。 修正前（文頭の繰り返し）： 彼女はドアに気づきました。彼女はドアの鍵にも気づきました。彼女はその両方を記憶に留めました。 修正後： 彼女はドアとその鍵に気づき、両方を記憶に留めました。

繰り返される単語を禁止する必要はありません。文のパターンの繰り返しを直しましょう。残った文が「彼女は」で始まっていても問題ありません。

12. 実態のない「XからYまで」の範囲表現

問題点： AIが書く文章では、XとYが実際の範囲を表していないのに、「XからYまで」という表現がよく使われます。 修正前：

宇宙をめぐる私たちの旅は、ビッグバンの特異点から壮大な宇宙の網に至り、星の誕生と死からダークマターの謎めいた動きにまで及びます。 修正後： この本では、ビッグバン、星の形成、ダークマターに関する現在の理論を扱っています。

13. 受動態と主語の欠落

問題： AI による文章では、誰が行動するのかが曖昧になったり、主語が省かれたりすることがよくあります。行為者と動作が明確になる場合は、能動態を使います。 変更前：

設定ファイルは不要です。結果は自動的に保持されます。 変更後： 設定ファイルは必要ありません。システムが結果を自動的に保持します。

スタイルのパターン

14. em ダッシュと en ダッシュ

ルール： 最終的な書き直しには、書き手のサンプルで使われている場合を除き、em ダッシュ（—）や en ダッシュ（–）を含めてはいけません。ダッシュはピリオド、コンマ、コロン、括弧に置き換えるか、文を書き換えます。ダッシュとして使われている、前後に空白のあるダッシュ（—）や二重ハイフン（--）も確認します。 変更前：

この用語を主に広めているのはオランダの機関であり、当事者自身ではありません。住所で「ヨーロッパのオランダ」とは言わないのに、この誤った呼称は公式文書の中でも使われ続けています。 変更後： この用語を主に広めているのはオランダの機関であり、当事者自身ではありません。住所で「ヨーロッパのオランダ」とは言いませんが、この誤った呼称は公式文書の中でも使われ続けています。 変更前： 新しい方針は、予告なく発表され、何千人もの労働者に影響を与えます。批評家によれば長らく待ち望まれていた変更は、直ちに施行されます。 変更後： 新しい方針は、予告なく発表され、何千人もの労働者に影響を与えます。批評家によれば長らく待ち望まれていた変更は、直ちに施行されます。

書き直しを返す前に、— と – を検索します。書き手のサンプルで使われている場合を除き、見つかったものはすべて削除します。その場合は、サンプルと同じ頻度で使います。

15. 太字の使いすぎ

問題： AI チャットボットは、明確な理由がないのに単語やフレーズを太字にすることがよくあります。 変更前：

OKR（目標と主要な成果）、KPI（重要業績評価指標）、ビジネスモデルキャンバス（BMC）やバランスト・スコアカード（BSC）などの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。 変更後： OKR、KPI、ビジネスモデルキャンバス、バランスト・スコアカードなどの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。

16. 太字の小見出し付きリスト

問題： AI による文章では、各項目が太字のラベルとコロンで始まる縦型のリストがよく使われます。 変更前：

• ユーザー体験： 新しいインターフェースにより、ユーザー体験が大幅に向上しました。
• パフォーマンス： アルゴリズムの最適化により、パフォーマンスが向上しました。
• セキュリティ： エンドツーエンド暗号化により、セキュリティが強化されました。 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、アルゴリズムの最適化によって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。

17. 見出しのタイトルケース

問題： AI チャットボットは、見出しの主要な単語すべてを大文字で始めることがよくあります。 変更前：

戦略的な交渉とグローバルなパートナーシップ

変更後：

戦略的な交渉とグローバルなパートナーシップ

18. 絵文字

問題： AI チャットボットは、飾りとして見出しやリスト項目に絵文字を追加することがよくあります。 変更前：

🚀 ローンチ段階： 製品は第 3 四半期に発売されます 💡 重要な洞察： ユーザーはシンプルさを好みます ✅ 次のステップ： フォローアップミーティングを設定します 変更後： 製品は第 3 四半期に発売されます。ユーザー調査では、シンプルさが好まれることがわかりました。次のステップは、フォローアップミーティングの設定です。

19. 曲線形の引用符

問題： ChatGPT は、書き手や対象の形式で直線形の引用符（"..."）を使う箇所に、曲線形の引用符（“...”）を使うことがよくあります。 変更前：

彼は「プロジェクトは順調だ」と言いましたが、ほかの人たちは反対しました。 変更後： 彼は「プロジェクトは順調だ」と言いましたが、ほかの人たちは反対しました。

チャットボットのパターン

20. 回答に残ったチャットボット風の文言

注意する表現： I hope this helps、Of course!、Certainly!、You're absolutely right!、Would you like...、Want me to...?、Want me to give examples?、Should I continue?、let me know、here is a... 問題： チャットボットの挨拶や提案、締めくくりの言葉が、単独で成り立つべき文章に残ることがあります。 修正前：

フランス革命の概要はこちらです。お役に立てば幸いです！どの節を詳しく説明してほしいかお知らせください。 修正後： フランス革命は、財政危機と食料不足が広範な社会不安を招いた1789年に始まりました。

21. 知識の限界に関する断り書きと推測

注意する表現： as of [date]、Up to my last training update、While specific details are limited/scarce...、based on available information、not publicly available、maintains a low profile、keeps personal details private、prefers to stay out of the spotlight、likely [grew up/studied/began]、it is believed that 問題： 古いモデルは、知識がいつまでのものかを述べることがあります。また、情報源が見つからないと説明した後、もっともらしい推測で不足分を補うこともあります。情報源に記載がないことを述べるか、その文を削除してください。推測を事実として示してはいけません。 修正前（知識の期限に関する断り書き）：

会社の設立に関する具体的な詳細は、容易に入手できる情報源にはあまり記録されていませんが、1990年代のある時期に設立されたようです。 修正後： 入手可能な情報源には、会社の設立日は記録されていません。（または、この文を削除してください。情報源に記載がある場合に限り、日付を述べてください。） 修正前（推測による情報の補完）： 彼女の幼少期に関する情報は公開されていません。そのことから、彼女は目立たないようにし、個人的な情報を明かさないようにしていると考えられます。中流家庭で育った可能性が高く、それが後の教育改革への関心につながりました。 修正後： 入手可能な情報源には、彼女の幼少期は記録されていません。（または、この節を省略してください。）

22. 過度に同調的な口調

問題： AI アシスタントは、回答を始める前にユーザーを褒めたり、同意したりすることがよくあります。 修正前：

すばらしい質問です！これは複雑なテーマだという点で、まったくそのとおりです。経済的要因についてのご指摘もすばらしいです。 修正後： ここでは、ご指摘の経済的要因が関係しています。

冗長表現と曖昧な表現

23. 冗長なフレーズ

修正前 → 修正後：

• "この目標を達成するために" → "この目標を達成するには"
• "雨が降っていたという事実により" → "雨が降っていたため"
• "現時点において" → "現在"
• "支援が必要な場合において" → "支援が必要な場合"
• "システムには処理する能力があります" → "システムは処理できます"
• "データが示していることに注目することが重要です" → "データは～を示しています"

24. 修飾表現が多すぎる

注意する表現： to be fair、it's also possible、could potentially、might arguably、in some cases it may、this is an inference 問題： 修正を重ねるうちに修飾表現が次々と加わり、あらゆる主張が不確かに聞こえることがあります。情報源が裏付けており、意味を伝えるうえで必要な修飾表現だけを残してください。先の言い過ぎを取り消すためだけの但し書きは削除してください。 修正前：

この方針は、結果に何らかの影響を与える可能性があると言えるかもしれません。 修正後： この方針は結果に影響を与える可能性があります。

25. ありきたりな前向きの締めくくり

問題： AI が書いた文章は、最後に役立つ事実を述べる代わりに、漠然とした楽観的な言葉で終わることがよくあります。 修正前：

会社の未来は明るいでしょう。卓越性を目指す歩みを続けるなか、これからが楽しみです。これは正しい方向への大きな一歩です。 修正後： （段落を削除してください。締めくくりの言葉ではなく、最後の具体的な事実で終えてください。情報源に実際の計画が記載されている場合は、それを使ってください。）

26. ハイフンでつないだ語の組み合わせが多すぎる

注意する語句： third-party、cross-functional、client-facing、data-driven、decision-making、well-known、high-quality、real-time、long-term、end-to-end 問題点： AI による文章では、こうした語句の組み合わせにあらゆる箇所でハイフンを付けることがよくあります。a high-quality report のように文法上必要な場合は、名詞の前にハイフンを付けます。the report is high quality のように、名詞の後ではハイフンを外します。 修正前：

部門横断チームは、品質が高くデータに基づくレポートを提出しました。チームは部門横断型で、レポートは高品質であり、手法はデータに基づいています。 修正後： 部門横断チームは、品質が高くデータに基づくレポートを提出しました。チームは部門横断型で、レポートは高品質であり、手法はデータに基づいています。

27. より深い真実を明らかにするふりをする

注意する語句： 本当の問題は、根本的には、実際には、本当に重要なのは、基本的に、より深い問題、核心 問題点： AI による文章では、ありふれた主張を隠された真実のように聞こえさせるために、こうした表現を使います。 修正前：

本当の問題は、チームが適応できるかどうかです。根本的に本当に重要なのは、組織が準備できているかどうかです。 修正後： 問題は、チームが適応できるかどうかです。それは主に、組織が習慣を変える準備ができているかどうかにかかっています。

28. 次の話題を予告する

注意する語句： 詳しく見ていきましょう、探ってみましょう、分解して見てみましょう、知っておくべきことは、次に見てみましょう、さっそく始めましょう、注意点、ちょっとした補足、忘れないうちに 問題点： AI による文章では、次の話題をそのまま述べる代わりに、予告することがよくあります。「ひとつ困ったことがあって」のようなくだけた表現にも、同じ問題があります。形式ばった言い回しだけでなく、予告そのものを取り除きます。 修正前：

Next.js でキャッシュがどのように機能するか、詳しく見ていきましょう。知っておくべきことは次のとおりです。 修正後： Next.js は、リクエストのメモ化、データキャッシュ、ルーターキャッシュなど、複数のレイヤーでデータをキャッシュします。 修正前（くだけた表現）： かなり困ったことがあったので、ここは注意してください。webpack の開発サーバーは、デフォルトでは CORS ヘッダーを送信しません。 修正後： webpack の開発サーバーは、デフォルトでは CORS ヘッダーを送信しません。

29. 見出しを最初の文で繰り返す

注意する兆候： 見出しの後に、本文の内容に入る前に見出しを言い換えるだけの一文が置かれている。 問題点： AI による文章では、見出しの直後に見出しを繰り返すだけの文が続くことがよくあります。その繰り返しの文を削除します。 修正前：

パフォーマンス

速度は重要です。

ページの表示が遅いと、ユーザーは離れてしまいます。 修正後：

パフォーマンス

ページの表示が遅いと、ユーザーは離れてしまいます。

30. 前のバージョンについて書く

問題点： ドキュメントやコメントでは、現在の動作を説明します。前のバージョンについて触れるのは、変更履歴、リリースノート、移行ガイドなど、変更について説明する文書に限ります。 修正前：

この関数は、すべての項目を反復処理する以前の方法に代わるものとして追加されました。この方法では、パフォーマンスが O(n²) になっていました。 修正後： この関数はハッシュマップを使って O(1) で検索するため、単純な反復処理による O(n²) のコストを回避できます。

31. 無理に決め台詞や劇的な断片を使う

問題点： AI による文章では、文をひとつずつ劇的な締めくくりにすることがよくあります。短い文をひとつ使えば、強調になることがあります。一方、短い断片を並べると、無理に演出しているように感じられがちです。 修正前：

そして AlphaEvolve が登場しました。対称性にこだわりませんでした。美的な先入観もありません。人間の好みに対する懐古趣味もありません。古いルールは消え去りました。 修正後： AlphaEvolve は対称性や人間らしいデザインを優先しなかったため、探索のあり方を変えました。その結果、以前の前提の一部はあまり役に立たなくなりました。

32. 決まり文句

注意する表現： XはZのY、Xは罠になる、Xはツールではなく鏡、〜の言葉、〜の通貨、〜のアーキテクチャ 問題： AIによる文章では、ありふれた主張が、深遠そうに聞こえるものの具体性に欠ける決まり文句に変わることがよくあります。決まり文句を具体的な主張に置き換えてください。 修正前：

対称性は信頼の言葉です。チームが人間的な側面を忘れると、効率性は罠になります。 修正後： 左右対称のレイアウトは、ユーザーに予測しやすいと感じられることがよくあります。チームはワークフローを過度に最適化し、実際の人々の使い方を見落とすことがあります。

33. わざとらしく率直な書き出し

注意する表現： 「正直に言うと？」「さて」「ここがポイントです」「要するに」「率直に言えば」「本音を言うと」など、単独の引き句として使われたり、ありふれた指摘の前にわざとらしく率直な間を置いたりする表現。 問題： AIによる文章では、ありふれた指摘を述べる前に、演出された間や正直さのアピールから始めることがよくあります。要点を直接述べてください。 修正前：

その価格に見合う価値はあるでしょうか？正直に言うと？使う頻度によります。 修正後： その価格に見合う価値があるかどうかは、使う頻度によります。

34. 誰もしていない反論に答える

注意する表現： これは主に／本当に〜の問題ではありません、〜と言っている／主張している／しようとしているのではありません、誤解のないように言うと、誤解しないでください、だからといって〜というわけではありません、別の捉え方もできますが、〜と言う人もいるでしょうが 問題： AIによる文章では、本文に出てこない反論に答えてしまうことがあります。特に、書き手が何を意味していないかについて、出典を示さずに述べている箇所に注意してください。たとえば「APIはスレッドセーフではありません」のような直接的な主張は、このパターンには当たりません。 修正前：

これは主にプロンプトの長さの問題ではありませんし、ドキュメントが重要ではないと主張しているわけでもありません。問題を別の方法で分類することもできますが、重要なのは、エージェントが動作するときに指示を使えるかどうかです。 修正後： 重要なのは、エージェントが動作するときに指示を使えるかどうかです。

根拠のない弁明だけを削除してください。実質的な主張が含まれている場合は、その主張を直接述べてください。反論の出所を本文で示している場合や、反論に十分に答えている場合は、その反論を残してください。

35. ありもしない選択肢を退ける

注意する表現： 魅力的な選択肢／アプローチは、〜したくなるかもしれません、明白なアプローチは、〜と思うかもしれませんが、単に〜するのは簡単ですが、〜を提案する人もいるでしょう 問題： AIによる文章では、読者が考えもしない選択肢を持ち出して、一節で退けた後、二度と触れないことがあります。これは、以前の草稿のアイデアが最終稿に残っている場合によく見られます。架空の選択肢を削除し、実際の制約を直接述べてください。 修正前：

セッショントークンは24時間ごとにローテーションされます。認証サービスをcronジョブで再起動してローテーションする方法も考えられますが、その場合は有効なセッションがすべて切断されます。ローテーションはインプレースで行われ、クライアントは透過的に更新します。 修正後： セッショントークンは24時間ごとにインプレースでローテーションされ、クライアントは透過的に更新します。

退けられた選択肢が1つなら妥当な場合もあります。短く無関係な選択肢をいくつも退けている場合は、より強い兆候です。各文がどのような新しい情報を加えているかを確認してください。以前の編集内容を記録しているだけなら、段落の要点を中心に書き直してください。

誤検出を確認する

フラグを付けないもの

次のような特徴は、誰にでも見られることがあります。どれか1つだけで証拠とみなさないでください。

• 完璧な文法と一貫した文体。 多くの書き手はプロであるか、編集を受けています。文章が洗練されているからといって、AI とは限りません。
• くだけた文体とフォーマルな文体の混在。 書き手の分野、年齢、個人的な習慣が反映されている場合があります。
• 「味気ない」または「ロボットのような」文章。 AI の文章には、特有の兆候があります。そうした兆候を伴わない、ありきたりで淡々とした文章は、単に淡々としているだけです。
• フォーマルな語句や学術的な語句。 §7 では、AI の文章で過剰に使われる特定の語句を挙げています。フォーマルな語句をすべて簡単な表現に置き換える必要はありません。
• コメント冒頭や末尾の手紙のような表現。 呼びかけや結びの言葉は、ChatGPT より何世紀も前から使われています。
• 単独で使われる一般的なつなぎ言葉。 Additionally、moreover、consequently は、重ねて使われた場合にのみ AI らしい表現になります。however が1つあるだけでは兆候になりません。
• 曲線引用符だけの場合。 macOS、Word、Google Docs、ほとんどの CMS では、既定で自動的に曲線引用符に変換されます。曲線引用符は、ほかの兆候と重なった場合にのみ考慮してください。
• ダッシュだけの場合。 多くの編集者やジャーナリストは、ダッシュをよく使います。ダッシュは、型にはまった宣伝調のリズムと組み合わさった場合にのみ証拠になります。
• 強調のための短い文が1つある場合。 劇的な断片文がいくつも連続している場合にのみ、フラグを付けてください。
• 意図的に繰り返される冒頭。 書き手は、「She came. She saw. She conquered.」のように、リズムや緊張感を生み出すために冒頭を繰り返すことがあります。繰り返しに意味がない場合にのみ変更してください。
• 文中の「Honestly」や「look」。 カジュアルな文章では普通の表現です。兆候となるのは、単語そのものではなく、芝居がかった書き出しとして単独で使われる場合です。
• 有用な制限事項や免責事項。 適用範囲の説明、法律上・安全上の注意、実際の訂正、名前を挙げた異論、それへの返信、FAQ の回答は残してください。
• 実際に検討される代替案。 設計文書、チュートリアル、議論で、読者が検討する可能性のある選択肢は残してください。文章が退け、その後二度と使わない、現実的でない選択肢だけを削除してください。
• 出典のない主張。 ウェブ上の文章のほとんどには出典がありません。引用がないからといって、何かの証拠にはなりません。
• 正確で複雑な書式。 ビジュアルエディターやテンプレートでも、整った出力を作れます。AI が使われた証拠にはなりません。
• 二次的に引用された文章。 引用、タイトル、固有名詞、あるいは表現について言及している例の中にある文言は、書き換えないでください。

迷ったときは、複数のパターンが組み合わさっているかを確認してください。ダッシュが1つあっても何の証拠にもなりません。同じ箇所に定型的なパターンがいくつもある場合は、より強い証拠になります。

残すべき人間らしさ

こうした要素には、書き手の声が表れることがよくあります。意味を損なわない限り、残してください。

• 具体的で珍しい細部。 実在する住所、風変わりな引用、あるいは「以前、私の歯科医の上の階で働いていた弁護士」のような表現を残してください。
• 相反する気持ちや、解決していない緊張感。 「全体としては良いと思うけれど、気になるところがあって、その理由をうまく説明できない」のような一文を残してください。
• 時代に根ざした言及。 特定の年やサブカルチャーに結び付いたスラング、ミーム、内輪ネタです。モデルの知識は1年以上遅れていることがあります。
• 意図的な一人称の選択。 書き手がその表現を選んだ理由を説明できる場合は、その削除や語句の選択を残してください。
• 文の長さの変化。 実際の文章では短い文と長い文が交互に現れます。AI の文章は中程度の長さで均一な調子になりがちです。
• 本物の脱線、括弧書き、自己訂正。 「（ここで『ほとんど』と言いたくなるけれど、実際には確かだった。）」のような表現です。モデルがこのように話の途中で割り込むことはほとんどありません。
• 2022年11月30日より前に行われた編集。 ChatGPT の一般公開日です。ごくまれな例外を除き、それより古いものは AI が書いたものではありません。

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結果の返し方

貼り付けテキスト（既定）。 下書き、残っている AI らしいパターンの短い一覧、最終的な書き直しを返してください。

ファイルモード。 ユーザーがファイル名を指定した場合は、完全な書き直しプロセスを実行しますが、ファイルには最終テキストのみを書き込んでください。文章の部分のみ変更してください。コードブロック、YAML メタデータ、データ、リンク先は変更しないでください。その後、ユーザーに短い概要を伝えてください。

埋め込みモード。 別のタスクでこのスキルをプルリクエスト、コミットメッセージ、文書に使用する場合は、最終テキストのみを返してください。

書き換えの手順

1. 原文を読み、各 AI 特有のパターンに印を付けます。
2. 下書きを書きます。声に出して読み、リズムや詳細、is や has のような基本的な動詞、適切なフォーマル度を確認します。
3. 次の 2 つの質問をします。
   • 「まだ AI 生成のように聞こえるところはありますか？」
   • 「書き換えによって、事実、名前、数字、日付、引用、出典、順位、その他の主張が追加または削除されていませんか？」 裏付けのない追加や主張の欠落は、誤りとして扱います。
4. 最終版を書きます。指摘された表現を一つずつ修正するのではなく、各要点を自然に述べます。文がぎこちないままなら、中心となる要点を軸に段落を書き直します。§14 のダッシュに関する規則を適用します。

結果の返し方に従って、結果を返します。

出典

このスキルは、WikiProject AI Cleanup が管理するWikipedia: Signs of AI writingに基づいています。ここで挙げるパターンは、Wikipedia 上の AI 生成テキストのレビューから得られたものです。

Wikipedia の主な指摘：「LLM は統計アルゴリズムを使って、次に来る内容を推測します。その結果は、幅広い状況に当てはまる、統計的に最も可能性の高い結果に偏ります。」