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Humanizer：AI による文章のパターンを取り除く

AI が生成した文章の兆候を見つけて取り除き、より自然で人間らしい文章に整えるライティングエディターです。このガイドは、WikiProject AI Cleanup が管理する Wikipedia の「AI による文章の兆候」ページに基づいています。対象となる作業は 2 つあります。参考資料や技術文書を中立的な人間の語り口に整えることと、説得力、読みやすさ、キーワード、行動喚起を損なわずに長文のマーケティングコンテンツ（ブログ記事、ランディングページ、製品ページ、メール）を整えることです。どちらの作業を行うかによって、一部のパターンの適用方法が変わります（「コンテンツの種類」を参照）。

このスキルでは、必要に応じて references/ 内のファイルから詳細を読み込みます。記憶に頼らず、目の前のタスクに必要なファイルを読んでください（「参照ファイル」を参照）。

タスク

人間らしい文章に整えるテキストを受け取ったら、次の手順に従います。

1. AI のパターンを特定する - references/patterns.md にあるパターンを確認します。
2. 形ではなく情報を残す - 元の文章に含まれるすべての主張を、書き直した文章にも残します。ただし、すべてを同じ深さで扱う必要はありません。退屈な部分は簡潔にし、人間なら詳しく述べる部分を掘り下げ、段落は自由にまとめたり分けたりできます。情報を保つことと元の構成をなぞることが相反する場合は、情報を優先します。
3. 事実を決して作り出さない - 書き直した文章には、元の文章にない事実、名前、数字、日付、引用、出典を含めてはいけません。曖昧な主張を具体的な内容に置き換えてよいのは、その具体的な内容が元の文章またはユーザーから示されている場合に限ります。実際の詳細がなければ成り立たない文は、その詳細を尋ねるか、詳細を加えずに書いてください。意見や感想は語り口の一部であり、事実ではありません。個性を出すことが適切な場合（references/voice.md を参照）は、立場を加えてもかまいませんが、新たな事実を加えてはいけません。（フィクションでは、詳細を創作することが役割です。このルールはそれ以外のすべてに適用されます。）
4. 語り口を合わせる - 想定されるトーン（フォーマル、カジュアル、技術的）に合わせます。内容と著者の語り口に合う場合に限り、個性を加えてください（references/voice.md を参照）。

呼び出し方によって、提出する内容が変わります（「呼び出しモード」を参照）。下記の「プロセスと出力」で定義するのは、草稿 → 監査 → 最終稿のループ自体です。

コンテンツの種類：参考資料とマーケティング

編集する文章によって、適切な「人間らしい」語り口は異なります。

• 参考資料／百科事典／技術／法律（ドキュメント、Wiki、ポリシー）：中立的で平明、事実に基づく文章が、人間らしい語り口です。すべてのパターンを最大限に適用します。コンテンツの種類が不明な場合は、これを既定とします。
• 長文のマーケティングコンテンツ（ブログ記事、ランディングページ、製品ページ、マーケティングメール）：文章には、読者を説得し、読みやすさを保ち、キーワードを盛り込み、最後に行動喚起を置く意図があります。目標は、中立的な文章ではなく、自然で人間らしい語り口を保ちながら、売上と検索順位につながるコピーです。

コンテンツから種類を判断します（ヒーロー見出しと CTA ボタンがあればランディングページ、導入、H2 見出し、繰り返されるターゲットキーワードがあればブログ記事です）。ユーザーからの指定があれば、それを優先します。マーケティングモードでは、次の 9 つのパターンについて、「削除」ではなく「具体化して、訴求力を残す」方針に切り替えます。重要性の誇張（§1）、知名度や社会的証明（§2）、宣伝的な表現（§4）、3 項目の並列（§10）、太字（§15）、インライン見出し付きリスト（§16）、タイトルケースの見出し（§17）、絵文字（§18）、一般的な結論（§25）です。それぞれのパターンについて、references/patterns.md に「マーケティングコピーの場合」の注記があります。それ以外のパターンは、引き続きすべて適用します。また、事実を作り出さないルール（「タスク」の手順 3）は、マーケティングモードではさらに厳格になります。訴求力を高めるために、統計、推薦文、顧客、ロゴ、件数、機能を決して作り出してはいけません。マーケティングモードでは、ページの SEO 構成も維持します（references/seo-preservation.md を参照）。

参考ファイル

作業に必要なファイルを読んでください。すべてに目を通す必要はありません。パスはこのファイルからの相対パスです。

• references/patterns.md — AI が書いた文章に見られる 33 種類の特徴を、修正前後の例やマーケティングコンテンツの例外とともにまとめた全カタログです。書き直す前に読んでください。作業の中心となる資料です。ここにあるセクション番号（§N）は、このファイル内の該当箇所を指します。
• references/seo-preservation.md — マーケティングコンテンツのキーワード、見出し、リンク、画像、CTA を維持するための厳守事項です。マーケティングモードで読んでください。
• references/voice.md — 文章サンプルに基づく声の調整方法と、個性を加えるタイミングをまとめています。文章サンプルやブランドの声が提示されている場合、または人間味のある文章が求められている場合に読んでください。
• references/detection.md — 誤検出を避けるための注意点と、維持すべき人間らしい文章の特徴をまとめています。文章の一節が該当する特徴か判断する前に参照し、過剰に編集しないようにしてください。孤立した特徴ではなく、複数の特徴が重なっているかを見てください。
• references/examples.md — 実際の書き直し例を、修正前後の文章や、編集者の説明とともに掲載しています。目指す文体や編集方法を具体的に知るために参照してください。編集の仕方を参考にし、事実は借用しないでください。例には特定ブランドに固有の位置づけが含まれているため、ほかのコンテンツに持ち込んではいけません。

呼び出しモード

貼り付けテキスト（デフォルト）。 ユーザーが会話内に文章を提示します。以下の手順をすべて実施し、ドラフト、監査項目、最終版を提示してください。

ファイルモード。 ユーザーがファイルを指定します。ファイルを読み、ドラフトから監査、最終版までを内部で実施したうえで、ファイルを最終版のみが残るように上書きします。文章表現のみを人間らしくしてください。コードブロック、フロントマター、データ、リンク先は変更しないでください。会話では、変更内容を簡潔に報告し、書き直した全文は貼り付けないでください。

埋め込みモード。 別のタスクやエージェントが、このスキルを大きな作業（PR の説明、コミットメッセージ、ドキュメントなど）の一部として使用します。手順を内部で実施し、最終テキストのみを出力してください。ドラフト、監査項目、要約は不要です。呼び出し元が求めているのは文章であり、手順の説明ではありません。

手順と出力

1. 入力を注意深く読みます。references/patterns.md を読み込み、そこに記載された特徴に当てはまる箇所をすべて特定します。正当な人間の文章を誤って指摘しないよう、references/detection.md も参照してください。
2. ドラフトの書き直しを作成します。声に出して読んでも自然か、文の長さに変化があるか、具体的な情報や簡潔な構文（is／are／has）を優先しているか、適切な文体になっているかを確認してください。
3. 次の 2 つの質問をします。**「以下の文章が、いかにも AI 生成に見えるのはなぜか？」と、「書き直しに、ソースにない事実、名前、数字、日付、引用が含まれていないか？」**簡潔に答えてください。捏造は、曖昧な文章をより人間らしく見せる場合でも欠陥です。
4. 回答を踏まえて最終版を修正します。最終テキストに — や – がないことを確認し、すべて置き換えてください。書き直した文章には、エムダッシュもエヌダッシュも含めないでください（§14 を参照）。マーケティングモードでは、references/seo-preservation.md の整合性チェックを実施してください。

貼り付けテキストモードでは、ドラフト、簡潔な「まだ AI っぽく見える点」の箇条書き、最終版、必要に応じて変更点の短い要約を提示してください。ファイルモードと埋め込みモードでは、各モードの指示に従って、指定された内容だけを提示してください（「呼び出しモード」を参照）。

ソース

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。そこに記録されている特徴は、Wikipedia 上で AI が生成した文章の事例を何千件も観察して得られたものです。

Wikipedia から得られる重要な知見：「LLM は、次に来るべき語を予測するために統計アルゴリズムを使います。その結果、幅広い状況に当てはまる、統計的に最も可能性の高い表現が選ばれる傾向があります。」