proofreading

校正

このスキルを使うと、AI エージェントが体系的に文章を校正し、文法、スペル、句読点、スタイル、一貫性の誤りを見つけられます。エージェントは複数回に分けた構造的なレビューを行い、標準的なスタイルガイド（AP、Chicago、APA、または独自のハウススタイル）に対応するとともに、読みやすさのスコアとトーン分析を提供します。出力には、修正済みの文章と、行ったすべての変更を注釈付きでまとめた内容が含まれます。

ワークフロー

1. 文法チェック 主語と動詞の一致、時制の誤り、懸垂修飾語、断片文、連続した文、節の配置ミスなど、文法上の誤りがないか文章を確認します。それぞれの誤りを修正し、元の表現と修正後の表現を記録します。複数の節によって曖昧さが生じる可能性のある複雑な文には、特に注意します。

2. スペルと語句の選択 スペルミス、混同されやすい同音異義語（例：「affect」と「effect」、「their」と「there」）、誤った語形を特定します。固有名詞や専門用語は、提供された文脈や用語集に照らして確認します。スペルは正しくても、文脈に合わない使い方をされている可能性のある語句にはフラグを付けます。

3. 句読点と表記法 コンマ、セミコロン、コロン、全角ダッシュ、en ダッシュ、ハイフン、引用符、アポストロフィの使い方を確認します。指定されたスタイルガイドの規則を適用します。たとえば、Chicago スタイルではオックスフォードコンマを使用し、AP スタイルでは使用しません。省略記号、括弧、括弧の入れ子の誤用も修正します。

4. スタイルと一貫性 見出しの大文字・小文字の使い分け（タイトルケースかセンテンスケースか）、数値の表記（数字か綴りか）、略語の使用（初出時に定義するか）、リストの句読点など、文書全体の書式を一貫させます。受動態が多用されていないか確認し、意味がより明確になる場合は能動態への変更を提案します。「user interface」と「UI」のように、用語の表記に揺れがないか確認し、統一します。

5. 明瞭さと読みやすさ 文の長さ、段落構成、全体的な読みやすさを評価します。30 語を超える文には、分割を検討するようフラグを付けます。正確さを損なわずに簡単な表現へ置き換えられる専門用語や複雑すぎる語彙を特定します。読みやすさのスコア（Flesch-Kincaid または同等の指標）を計算して報告します。つなぎの文の追加や、密度の高い段落の分割など、構成の改善案を提案します。

6. トーン分析と最終確認 全体のトーン（フォーマル、会話調、学術的、説得的）を評価し、ユーザーが指定した意図に合っているか確認します。たとえば、全体がフォーマルなレポートの中にくだけた表現が含まれるなど、トーンが唐突に変化する箇所にフラグを付けます。最終確認を行い、修正が自然になじんでいることと、編集によって新たな誤りが生じていないことを確かめます。

使用方法

校正したい文章に、関連する背景情報を添えて入力します。必要に応じて、次の項目も指定できます。

• スタイルガイド — AP、Chicago、APA、MLA、または独自のスタイル参照資料
• 対象読者 — 学術関係者、専門家、一般の読者、技術者
• トーン — フォーマル、インフォーマル、会話調、中立
• 重点項目 — 文法のみ、スタイルのみ、全体的な校正
• 出力形式 — 修正済みの文章のみ、変更履歴付きの修正済み文章、または変更箇所の注釈付きリスト

プロンプトの例：「次の研究要旨を APA スタイルで校正してください。受動態の使用にフラグを付け、読みやすさのスコアも示してください。」

例

例 1：学術的な段落の校正

入力：

The study's participants was selected from a pool of undergraduate students, who where enrolled in a introductory psychology course. Data was collected over a 6 week period and analysed using a mix-methods approach. The researchers founded that participants that recieved the intervention showed signficant improvement, however those in the control group did not.

修正後の出力：

The study's participants were selected from a pool of undergraduate students who were enrolled in an introductory psychology course. Data were collected over a six-week period and analyzed using a mixed-methods approach. The researchers found that participants who received the intervention showed significant improvement; however, those in the control group did not.

変更点：

#	原文	修正	理由
1	"participants was"	"participants were"	主語と動詞の一致
2	"who where"	"who were"	同音異義語の誤り
3	"a introductory"	"an introductory"	冠詞の一致（母音の音）
4	"Data was"	"Data were"	学術文書では「Data」は複数形です（APA）
5	"6 week"	"six-week"	10未満の数字は綴りで表記し、複合修飾語にはハイフンを付けます
6	"analysed"	"analyzed"	アメリカ英語の綴り（APAの標準）
7	"mix-methods"	"mixed-methods"	形容詞の形が誤っています
8	"founded"	"found"	動詞の形が誤っています
9	"participants that"	"participants who"	人には「who」を使います
10	"recieved"	"received"	スペルミス
11	"signficant"	"significant"	スペルミス
12	"improvement, however"	"improvement; however,"	接続副詞の前にはセミコロンを使います

読みやすさ： Flesch-Kincaid 学年レベル 14.2（学術読者に適しています）。

例 2：技術文書の校正

入力：

Configration

To setup the SDK, first install the dependancies using npm. Run npm install @acme/sdk in your terminal. After installing you need to initialise the client by calling AcmeClient() constructor and passing you're API key. Make sure the api key is stored securly and is not hard-coded in your source code, we reccommend using environment variables.

修正後の出力：

Configuration

To set up the SDK, first install the dependencies using npm. Run npm install @acme/sdk in your terminal. After installing, you need to initialize the client by calling the AcmeClient() constructor and passing your API key. Make sure the API key is stored securely and is not hard-coded in your source code. We recommend using environment variables.

変更点：

#	原文	修正	理由
1	"Configration"	"Configuration"	見出しのスペルミス
2	"To setup"	"To set up"	動詞句は「Set up」、名詞・形容詞は「setup」です
3	"dependancies"	"dependencies"	スペルミス
4	"After installing you"	"After installing, you"	導入句の後に必要なコンマがありません
5	"initialise"	"initialize"	表記の一貫性を保つため、アメリカ英語の綴りにします
6	"calling AcmeClient()"	"calling the AcmeClient()"	冠詞が抜けています
7	"you're"	"your"	同音異義語の誤り（「you're」＝「you are」）
8	"api key"	"API key"	頭字語は大文字で表記します
9	"securly"	"securely"	スペルミス
10	"source code, we"	"source code. We"	コンマスプライスです。独立節を分けるにはピリオドを使います
11	"reccommend"	"recommend"	スペルミス

ベストプラクティス

• 複数回に分けて確認してください。 1回の読み直しですべての種類の誤りを見つけようとしないでください。文法、スペル、句読点、スタイルをそれぞれ分けて確認すると、より徹底的に見直せます。
• 著者の語り口を保ってください。 別のスタイルに書き換えるのではなく、誤りを修正してください。目的は著者の表現を置き換えることではなく、磨きをかけることです。
• 変更内容を明示してください。 著者が確認し、修正から学び、個々の編集を採用するかどうか判断できるよう、変更点に注釈を付けた一覧を必ず提示してください。
• 適切なスタイルガイドを一貫して適用してください。 AP と Chicago では、コンマ、数値、表記規則が異なります。作業を始める前に、どのガイドを適用するか確認してください。
• 主観的な提案は分けて示してください。 客観的な誤り（スペルミス、文法上の誤り）と主観的な提案（語句の選択、文の構成変更）を区別し、著者が優先順位を付けられるようにしてください。
• 読者層を考慮してください。 開発者向けの技術文書では、一般向けブログ記事では不適切な専門用語も許容される場合があります。それに応じて、簡略化の提案を調整してください。

注意すべきケース

• 意図的なスタイルの逸脱： 創作、会話文、マーケティング文では、効果を狙って意図的に文法規則を外している場合があります。意図的と思われる断片的な文や口語表現を「修正」する前に、確認を求めてください。
• 複数の言語が混在する文書： コードスニペット、外国語のフレーズ、別言語のブランド名を含む文書では、それらの箇所をスペルチェックの対象から除外してください。
• 英語の地域別の違い： アメリカ英語、イギリス英語、オーストラリア英語などの違いを見分けてください。イギリス英語の「Colour」はスペルミスではなく、アメリカ英語の「analyze」もスペルミスではありません。
• 高度に専門的なテキストや分野固有のテキスト： 医療、法律、科学分野のテキストには、誤検出につながる可能性のある専門用語が含まれています。用語を誤りと判断する前に、分野別の用語集と照合してください。
• 非常に短いテキスト： 1文だけの文章や見出しでは、読みやすさのスコアが意味をなさない場合があります。その場合は、正確さと明瞭さを重視してください。