humanizer について
humanizerは、AI特有の表現を見直し、意味と意図したトーンを保つための執筆スキルです。25種類のパターンを確認し、読者向けと機械向けの文章を区別します。
主な機能
- 0125種類のAI文章パターンを確認
- 02意味を保って文章を改稿
- 03意図したトーンに調整
- 04適切な場合に個性を加える
- 05読者向けと機械向けの指針を区別
活用シーン
- 01AI特有の表現を含む文章の編集
- 02個人的な文章や意見文の改稿
- 03技術文を平易で直接的に保つ
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/humanizerを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
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します。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。
25 のパターンに共通する唯一の原則
Orwell、1946 年、「政治と言語」：
印刷物で見慣れた比喩、直喩、その他の修辞表現は使わないこと。
この単一のルールで、このスキルにあるパターンのほぼすべてを予測できます。言語モデルは、統計的に最も可能性の高い次のトークンを選びます。つまり、定義上、印刷物で最も見慣れた表現を選ぶのです。ダッシュの多用、三つ並べるルール、「掘り下げる」、否定の並列、「～の証しとなる」などは、別々の病気ではありません。同じ病気であり、Orwell はモデルが登場する80年前にその名を付けていました。
文章に違和感があるのに、番号付きパターンのどれにも当てはまらないときは、このルールを使ってください。**この言い回しを何千回も見たことがあるだろうか？**と考えてみましょう。そうなら、リストに載っていなくても書き直してください。リストにあるのは症状であり、これが原因です。
Orwell の残りのルールは、すでに以下で扱っています。長い言葉より短い言葉を選ぶ（#7）、削れるところは削る（#22）、平易な英語で済むなら専門用語を使わない（#7）。そして、彼自身が示した最後の逃げ道はこうです。「どれかのルールに従うより、明らかに野蛮なことを言ってしまうほうがましなら、そのルールを破れ。」 ルールを守るために、文を不自然にねじ曲げないでください。
このスキルを使わない場合
このスキルは、文章に声と個性を加えます。読み手が機械である文章には不向きです。
エージェント向けの英語、つまりツールの説明、エラーメッセージ、システムプロンプト、エージェント間の指示、スキルファイルには、代わりに簡潔な技術英語（ASD-STE100）を使ってください。1つの単語につき意味は1つ、能動態、単純な時制、文は20語以下。意図的に平坦で、意図的に声を排した文章です。ここで求めるものとは正反対ですが、そうした文章にはまさに必要なものです。
同じ文章に両方を適用しないでください。両者は正反対の方向に働きます。
作業内容
人間らしい文章に直すテキストを渡されたら、次の手順に従います。
- AI のパターンを見つける - 以下のパターンがないか確認します
- 問題のある箇所を書き直す - AI らしい表現を自然な表現に置き換えます
- 意味を保つ - 核心となるメッセージを変えないでください。以下の例にある具体例は説明用です。原文またはユーザーが提示した情報だけを使い、具体的な情報が必要なのに不足している場合は、その旨を示してください
- 文体を保つ - 意図されたトーン（フォーマル、カジュアル、技術的など）に合わせます
- トーンに合う範囲で声を加える - 個人的な文章や意見文では、表面を整えるだけでなく、人間らしい声を加えます。参考資料、技術文書、フォーマルな文章では、パターンを取り除くところで止めます
修正後の文章は、声に出して読んでも自然で、文の構造に変化があり、曖昧な主張より具体的な詳細を優先し、適切な場合には「～である」「～がある」のような単純な構文を使います。
個性と人間らしさ
AI のパターンを避けることは、仕事の半分にすぎません。無機質で声のない文章も、粗雑な文章と同じくらい目立ちます。良い文章の背後には、人間がいます。
技術的には「問題のない」文章でも、人間味に欠けている兆候：
- すべての文が同じ長さと構造になっている
- 意見がなく、中立的な報告ばかり
- 不確かさや複雑な気持ちへの言及がない
- 適切な箇所でも一人称の視点がない
- ユーモアも鋭さも個性もない
- Wikipedia の記事やプレスリリースのように読める
音声を加える方法：
自分の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。「これについてどう感じればいいのか、本当にわかりません」のほうが、賛否を淡々と並べるより人間らしく聞こえます。
リズムに変化をつけましょう。 短く、歯切れのいい文。そのあとには、結論にたどり着くまでじっくり書いた長い文を。いろいろ組み合わせてみてください。
複雑さを認めましょう。 人の気持ちはひとつではありません。「これはすごいけれど、なんだか不穏でもあります」のほうが、「これはすごいです」より伝わります。
しっくりくるなら「私」を使いましょう。 一人称を使っても、プロらしさは損なわれません。むしろ率直です。「何度も考えてしまうのは……」や「私が気になるのは……」といった言い方で、実際に考えている人の存在が伝わります。
多少の雑さも残しましょう。 完璧に整った構成は、アルゴリズムが書いたように見えます。脱線や余談、まだまとまっていない考えも、人間らしさにつながります。
感情を具体的に表現しましょう。 「これは心配です」ではなく、「誰も見ていない午前3時に、エージェントたちが黙々と動き続けていると考えると、なんだか不穏な気持ちになります」と書きます。
変更前（整っているけれど、味気ない）：
この実験では興味深い結果が得られました。エージェントたちは300万行のコードを生成しました。感心する開発者がいる一方で、懐疑的な開発者もいました。その影響はまだ明らかになっていません。
変更後（生き生きとしている）：
これについてどう感じればいいのか、本当にわかりません。人間たち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、もう半分はなぜ大したことではないのか説明しています。真実はおそらく、その中間の、退屈なところにあるのでしょう。でも、エージェントたちが夜通し作業していたことが、どうしても頭から離れません。
内容のパターン
1. 重要性、遺産、より広い潮流を不当に強調する
注意する表現： 「～の証し／象徴となっている」「～を示している」「極めて重要な役割／瞬間」「～の重要性を浮き彫りにする」「より広い潮流を反映する」「継続的／永続的なものを象徴する」「～に貢献する」「～への土台を築く」「～の始まりとなる／～を形作る」「転換を表す／示す」「重要な転換点」「変化する状況」「中心的な焦点」「消えない足跡」「深く根ざした」
問題点： LLM の文章は、どうでもよい事柄まで、より大きなテーマを象徴したり、その発展に貢献したりしているかのように説明し、重要性を誇張します。
変更前：
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おける重要な転換点となりました。この取り組みは、行政機能を分権化し、地域統治を強化するためにスペイン各地で進んでいた、より広範な動きの一環でした。
変更後：
カタルーニャ統計研究所は、スペインの国家統計局から独立して地域統計を収集、公開するため、1989年に設立されました。
2. 知名度やメディア報道を不当に強調する
注意する表現： 「独立した報道」「地域／国内メディア」「第一人者による執筆」「ソーシャルメディアで活発に発信している」
問題点： LLM は知名度を過剰に強調し、文脈を示さずに情報源を列挙することがよくあります。
変更前：
彼女の見解は、The New York Times、BBC、Financial Times、The Hindu で取り上げられています。彼女はソーシャルメディアでも活発に発信しており、フォロワー数は50万人を超えています。
変更後：
2024年の New York Times のインタビューで、彼女は、AI 規制では手法ではなく結果に焦点を当てるべきだと主張しました。
3. -ing 形の語尾で浅い分析を加える
注意する表現： 「～を浮き彫りにし」「～を確実にし」「～を反映し／象徴し」「～に貢献し」「～を育み／促進し」「～を包含し」「～を示し」
問題点： AI チャットボットは、内容に深みを加えたように見せるため、現在分詞（「-ing」）の句を文に付け足します。
変更前：
寺院の青、緑、金の色使いは、この地域の自然の美しさを表しています。テキサスブルーボネット、メキシコ湾、そして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。
変更後：
寺院には、青、緑、金が使われています。建築家によると、これらの色は地元のブルーボネットとメキシコ湾沿岸を表すために選ばれました。
4. 宣伝文句や広告のような表現
注意すべき語句： 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
問題点： LLM は、特に「文化遺産」を扱う話題で、中立的な語調を保つことに深刻な問題を抱えています。
変更前：
エチオピアのゴンダール地方にあるアラマタ・ラヤ・コボは、豊かな文化遺産と息をのむような自然美を誇る、活気あふれる町です。
変更後：
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。毎週開かれる市場と18世紀の教会で知られています。
5. 曖昧な出典と逃げ口上
注意すべき語句： 業界レポート、観察者は〜と指摘しています、専門家は〜と主張しています、一部の批評家は〜と主張しています、複数の情報源／出版物（引用が少数の場合）
問題点： AI チャットボットは、意見の出典として具体的な情報源を示さず、曖昧な権威を挙げます。
変更前：
独自の特性を持つことから、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、地域の生態系において重要な役割を果たしていると考えています。
変更後：
中国科学院が2019年に実施した調査によると、ハオライ川には複数の固有魚種が生息しています。
6. 「課題と将来の展望」を定型的に述べるセクション
注意すべき語句： 〜にもかかわらず、いくつかの課題に直面しています、こうした課題にもかかわらず、課題と遺産、今後の展望
問題点： LLM が生成した記事には、定型的な「課題」セクションがよく含まれます。
変更前：
工業が繁栄している一方で、コラットゥールは都市部にありがちな交通渋滞や水不足などの課題に直面しています。こうした課題にもかかわらず、戦略的な立地と継続中の取り組みにより、コラットゥールはチェンナイの成長に不可欠な地域として発展を続けています。
変更後：
2015年以降、3つの新しい IT パークの開業を受けて、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に対処するため、2022年に雨水排水事業を開始しました。
言語と文法のパターン
7. 過剰に使われる「AI の語彙」
AI が高頻度で使う語： Additionally、align with、crucial、delve、emphasizing、enduring、enhance、fostering、garner、highlight（動詞）、interplay、intricate／intricacies、key（形容詞）、landscape（抽象名詞）、pivotal、showcase、tapestry（抽象名詞）、testament、underscore（動詞）、valuable、vibrant
問題点： これらの語は、2023年以降の文章で著しく頻繁に使われています。また、複数の語が一緒に使われることもよくあります。
変更前：
さらに、ソマリア料理の特徴の一つは、ラクダ肉を取り入れていることです。イタリア植民地時代の影響が今も色濃く残る証として、地元の食文化にパスタが広く取り入れられており、こうした料理が伝統的な食事に溶け込んでいる様子がうかがえます。
変更後：
ソマリア料理には、珍味とされるラクダ肉も使われます。イタリア植民地時代に伝わったパスタ料理は、特に南部で今も一般的です。
8. 「is／are」の回避（コピュラの回避）
注意すべき語句： serves as／stands as／marks／represents [a]、boasts／features／offers [a]
問題点： LLM は、単純なコピュラを凝った表現に置き換えます。
変更前：
ギャラリー825は、LAAAの現代美術展示スペースとして機能しています。ギャラリーには4つの独立したスペースがあり、3,000平方フィートを超える広さを誇ります。
変更後：
ギャラリー825は、LAAAの現代美術展示スペースです。ギャラリーには、合計3,000平方フィートの広さを持つ4つの部屋があります。
9. 否定表現の対句
問題点： 「〜だけでなく……も」や「単に〜ということではなく、……なのです」といった構文が多用されています。
変更前：
それはボーカルの下で鳴るビートだけではなく、攻撃的な雰囲気を形作る要素でもあります。単なる曲ではなく、主張なのです。
変更後：
重厚なビートが、攻撃的な曲調を高めています。
10. 3つ組の過剰な使用
問題： LLM は、網羅的に見せるためにアイデアを3つ組に押し込めます。
修正前：
このイベントでは、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設けられています。参加者は、イノベーション、ひらめき、業界の知見を得られるでしょう。
修正後：
このイベントでは、講演と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、気軽に交流できる時間もあります。
11. エレガント・バリエーション（類義語の使い回し）
問題： AI には、過剰な類義語への置き換えを引き起こす反復ペナルティのコードがあります。
修正前：
主人公は多くの困難に直面します。主役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。英雄は故郷に帰ります。
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。
12. 意味のない範囲表現
問題： LLM は、X と Y が意味のある尺度上にない場合でも、「X から Y まで」という表現を使います。
修正前：
私たちの宇宙をめぐる旅は、ビッグバンの特異点から壮大な宇宙の網へ、星の誕生と死からダークマターの謎めいた動き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、ダークマターに関する現在の理論を取り上げています。
文体のパターン
13. ダッシュの過剰な使用
問題： LLM は、人間よりも頻繁にダッシュ（—）を使い、「歯切れのよい」宣伝文のような文章をまねます。
修正前：
この用語を主に推進しているのはオランダの機関であり、現地の人々ではありません。住所として「Netherlands, Europe」とは書かないでしょう。それでも、この誤った呼称は公的文書の中でさえ使われ続けています。
修正後：
この用語を主に推進しているのは、現地の人々ではなくオランダの機関です。住所として「Netherlands, Europe」とは書かないでしょうが、公的文書の中ではこの誤った呼称が使われ続けています。
14. 太字の過剰な使用
問題： AI チャットボットは、機械的にフレーズを太字で強調します。
修正前：
OKR（Objectives and Key Results）、KPI（Key Performance Indicators）、Business Model Canvas（BMC）やBalanced Scorecard（BSC）などの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。
修正後：
OKR、KPI、Business Model CanvasやBalanced Scorecardなどの視覚的な戦略ツールを組み合わせています。
15. インライン見出し付きの縦並びリスト
問題： AI は、太字の見出しの後にコロンを付ける形式でリストを出力します。
修正前：
- ユーザーエクスペリエンス： 新しいインターフェースによって、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上しました。
- パフォーマンス： アルゴリズムを最適化し、パフォーマンスを高めました。
- セキュリティ： エンドツーエンド暗号化により、セキュリティを強化しました。
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で読み込み時間を短縮するとともに、エンドツーエンド暗号化を追加しました。
16. 見出しでのタイトルケース
問題： AI チャットボットは、見出しの主要な単語をすべて大文字で始めます。
修正前：
戦略的交渉とグローバルなパートナーシップ
修正後：
戦略的交渉とグローバルなパートナーシップ
17. 絵文字
問題： AI チャットボットは、見出しや箇条書きを絵文字で飾ることがよくあります。
修正前：
🚀 ローンチ段階： 製品は第3四半期に発売されます 💡 主な知見： ユーザーはシンプルさを好みます ✅ 次のステップ： フォローアップ会議を予定します
修正後：
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、フォローアップ会議の予定を立てることです。
18. 曲線型引用符
問題： ChatGPT は、まっすぐな引用符（"..."）ではなく、曲線型の引用符（“...”）を使います。
修正前：
彼は「プロジェクトは順調に進んでいる」と言いましたが、ほかの人たちは同意しませんでした。
修正後：
彼は「プロジェクトは順調に進んでいる」と言いましたが、ほかの人たちは同意しませんでした。
コミュニケーションのパターン
19. 共同コミュニケーション向けの表現
注意する表現： お役に立てれば幸いです、もちろんです！、承知しました！、おっしゃるとおりです！、〜はいかがですか……、お知らせください、こちらは……
問題点： チャットボットとのやり取りを想定した文章が、コンテンツとして貼り付けられています。
変更前：
フランス革命の概要をご紹介します。お役に立てれば幸いです！どの項目について詳しく知りたいか、お知らせください。
変更後：
フランス革命は、金融危機と食料不足を背景に広範な騒乱が起きた1789年に始まりました。
20. 学習データの期限に関する免責事項
注意する表現： ［日付］時点では、最後に学習データを更新した時点では、詳細は限られています／乏しいですが……、入手可能な情報によると……
問題点： 情報が不完全であることに関するAIの免責事項が、文章に残っています。
変更前：
会社の設立に関する詳細は、一般に入手できる資料にはあまり記録されていませんが、1990年代のいずれかの時期に設立されたようです。
変更後：
登記書類によると、同社は1994年に設立されました。
21. 迎合的／卑屈な口調
問題点： 過度に肯定的で、相手に気に入られようとする表現です。
変更前：
すばらしい質問です！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。経済的要因についてのご指摘もすばらしいです。
変更後：
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
22. 冗長な言い回し
変更前 → 変更後：
- 「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」
- 「助けが必要な場合には」 → 「助けが必要なら」
- 「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意するのが重要です」 → 「データは〜を示しています」
23. 過度に曖昧な表現
問題点： 必要以上に断定を避けています。
変更前：
この方針は、結果に何らかの影響を及ぼす可能性があるとも言えるかもしれません。
変更後：
この方針は結果に影響を及ぼす可能性があります。
24. 汎用的で肯定的な結び
問題点： 曖昧で、楽観的すぎる結びの表現です。
変更前：
同社の未来は明るいでしょう。卓越性を追求する道のりを歩み続けるなか、今後もわくわくするような展開が期待されます。これは正しい方向への大きな一歩です。
変更後：
同社は来年、さらに2店舗を開業する予定です。
25. 能動態で表現できる場合の受動態
問題点： 行為者が見えなくなります。誰にも責任がなくなり、少ない情報を伝えるために文が長くなります。オーウェルの第4のルール：能動態を使える場合は、受動態を使わないこと。
変更前：
デプロイ中にミスが発生しました。変更を適用する前に設定が検証されていなかったことが判明しました。
変更後：
私たちがデプロイに失敗しました。誰も変更を適用する前に設定を検証していませんでした。
行為者が本当に不明、無関係、または意図的に伏せられている場合（「サーバーが侵害された」――まだ誰が行ったか分からない場合など）は、受動態を使ってもかまいません。標準的な表現として使うのは適切ではなく、誰が何をしたかを明らかにしないために使うのも適切ではありません。
出力形式
以下を提示してください。
- 書き換えた文章
- 変更内容の簡潔な要約（役立つ場合は任意）
完全な例
修正前（AI らしい文章）：
新しいソフトウェアアップデートは、同社のイノベーションへの取り組みを証明するものです。さらに、シームレスで直感的かつ強力なユーザーエクスペリエンスを提供し、ユーザーが効率的に目標を達成できるようにします。これは単なるアップデートではなく、生産性についての考え方を変える革命です。業界の専門家は、これが業界全体に長期的な影響を与え、進化する技術環境における同社の重要な役割を浮き彫りにすると考えています。
修正後（人間らしい文章）：
ソフトウェアアップデートで、バッチ処理、キーボードショートカット、オフラインモードが追加されました。ベータテスターからの初期フィードバックは好意的で、ほとんどの人がタスクの完了時間が短くなったと報告しています。
修正内容：
- 「証明するものです」（大げさな象徴表現）を削除
- 「さらに」（AI らしい語彙）を削除
- 「シームレスで直感的かつ強力」（三項表現＋宣伝文句）を削除
- エムダッシュと「〜できるようにします」の句（表面的な分析）を削除
- 「単なる〜ではなく、〜です」（否定の対句）を削除
- 「業界の専門家は〜と考えています」（曖昧な出典）を削除
- 「重要な役割」と「進化する環境」（AI らしい語彙）を削除
- 具体的な機能と具体的なフィードバックを追加
参考資料
このスキルは、WikiProject AI Cleanup が管理するウィキペディア：AI が書いた文章の特徴に基づいています。そこに記録されたパターンは、ウィキペディア上の AI 生成テキストを数千件観察して得られたものです。
ウィキペディアから得られる重要な洞察：「LLM は統計アルゴリズムを使って、次に何が来るべきかを推測します。その結果は、幅広いケースに当てはまる、統計的に最も可能性の高いものに偏ります。」
これは、ジョージ・オーウェルの第一のルールを統計の観点から言い換えたものです。1946 年の原文については、（デューク大学大学院による）オーウェルの6つのルールをご覧ください。
逆の作業、つまり機械が誤読できないように英語を簡潔にする方法については、ASD-STE100をご覧ください。文書が実際に機能するかどうかを読者の視点で確かめるには、ISO 24495-1:2023 plain languageをご覧ください。読者が必要な情報を得て、見つけ、理解し、活用できることを目指します。