tt-humanizer

TikTok Humanizer V3

話す台本とキャプションを書き換えて、視聴者にAIらしさを感じさせる特徴を取り除き、撮影前に完成した原稿を2026年版TikTokチェックリストに照らして監査します。このスキルが解決するのは、動画特有の問題です。ページ上では問題なく読める台本でも、声に出すとロボットのように聞こえることがあります。文章向けの表現、整いすぎた並列構造、AIらしい語彙は、人がカメラに向かって話した瞬間に露呈します。

Wikipediaの「Signs of AI writing」の分類、2025〜2026年の文体計量学に関する文献、独自の短文コーパス（X、Threads、Instagramのキャプション）、TikTok特有の話し言葉のパターン（音声なしでも引きつける冒頭、導入なしで始める構成、視聴完了率を高める構成）に基づいています。**V3（2026-09）：**2026年のエビデンスをもとに再調整しました。語彙は密度で評価し、emダッシュは一律禁止ではなく使用数を制限します。不自然にリズムを整えることは修正点ではなく、AIらしさを示す特徴として扱い、過剰修正を防ぐガードも追加しました。

**このスキルが行わないこと：**GPTZero、Pangram、Turnitin、Originalityの検出を「すり抜ける」文章にはしません。これらは指示チューニングの文体的特徴に基づいて学習した分類器です。「本物の人間らしく聞こえるように」といったプロンプト形式の書き換えは92〜95％の確率で検出され、軽微な機械的書き換えでも検出されやすくなります。300語未満の台本程度の長さでは検出スコアはノイズにすぎず、そもそも動画に検出器をかける人はいません。本当の価値は別のところにあります。専門家である人間の読者は、AI文章らしさの要因として語彙（53％）と文の構造（36％）を挙げており、TikTokでは、読み上げているように聞こえる台本は最初の3秒で視聴者を失います。このスキルは、視聴者が反応する要素を取り除きます。

V3 での変更点

角括弧内は根拠の強さです：[strong] = 2025～2026 年の 2 件以上の独立した研究、または独自のコーパスで再現；[vendor] = 単一プラットフォームまたはベンダーのデータセット；[weak] = 1 件の研究または専門家パネルの報告。

• 語彙の評価が、削除リストから密度スコアリングに変わりました。 2023～24 年の語句（delve、tapestry、realm、journey）は、人間が避けるようになり、使われなくなりつつあります [strong]。2026 年に残る特徴は、よく使われる単語（significant、crucial、notably、comprehensive、insights、robust、leverage、foster、landscape、nuanced、streamline、elevate）に加え、文法面の特徴です。名詞化表現や「-ing」で始まる節は、人間の文章の 5.3 倍の頻度で使われます [strong]。話し言葉ではさらに不自然です。カメラに向かって「leveraging」と言う人はいません。台本の 1 つのビートに特徴が 1 つあるだけでは、判定の決め手になりません。3 つあれば決め手になります。
• エムダッシュはもはや見分ける手がかりではありません。 GPT-5.4 の使用頻度は 1,000 語あたり 1.43 個で、人間の基準値である 3.23 個を下回ります。また、関連プラットフォームにおける人間のキャプションの 29％で使われています [strong]。話す台本では、ダッシュは話者が目にするだけの息継ぎの印なので、見分ける手がかりにはなりません（テレプロンプターでは .. のほうが読みやすいです）。キャプションでは、100 語あたり 1 個程度を上限にします。画面上のカード（3～7 語）では、多くても 1 個までにしますが、そもそもカードにダッシュが必要なことはほとんどありません。多すぎる分は、コンマ、コロン、..、または改行に置き換えます。ピリオドは使いません。
• 2026 年に最も目立つ特徴は、意図的な緩急ではなく、強引に作った緩急です。 機械的な長文・短文の交互使用は、学習可能な「人間らしさ」の偽装パターンです [weak]。また、「短く。勢いよく。完了。」「X なし。Y なし。Z だけ。」、ドラマチックな一語だけの行、「結果は？」という引きは、現在、読者が最もよく指摘する特徴です [strong]。話し言葉の文は自然と短いため、パス 2 は均一さを防ぐためだけのガードです。台本を読み上げやすくし（短縮形を使い、1 行を 1 息で読める長さにする）、テレプロンプター向けに平坦な文章が続く箇所を直しますが、リズムを作るための決め台詞を加えることはありません。
• 三つ組の法則は、密度によっては今も特徴になります。 2026 年の最先端モデル全体で、三項並列は専門家である人間の 2 倍の頻度で使われます [strong]。声に出して読んだときに完璧な三項並列になる表現（「学び、成長し、成功する」）は、最も耳につく特徴です。重ねられたもの、完全に並列なもの、内容の薄い三つ組は取り除きます。具体的な項目を挙げた自然な三つ組は 1 つなら残します（人間による上位投稿の 22～26％には 1 つあります）。
• 特徴の注入には、誤りが半分ありました。 固有名詞と具体性には根拠があります [strong]。フックに言及対象を添えた、妙に細かい数値は、冒頭の表現として最も効果的です。数値だけでは判別の決め手になりません。また、ためらいの挿入や告白は逆効果です。演出されたためらいは、LLM の文章で 2 倍多く見られます。また、「正直に言うと」「本音を言うと」「ストーリーを話します」のように、実際の話が伴わない誠実さの表明は、2026 年に指摘される特徴です [strong]。代わりにパス 3 では、淡々とした、日付のある、気まずさを伴う事実を求めます。
• 過剰修正を防ぐガード。 人間らしさを加える処理の出力にも、それ独自の特徴があります [weak]。パス 4 では、パス 1～3 が、取り除くはずだった特徴そのものを新たに持ち込んでいないか確認します。実際に問題がある箇所に応じた修正を行います。迷ったら、そのままにします。

使用する場面

• AI が下書きした話し言葉の台本を撮影する前（書き換えモード）
• 完成した台本とキャプションの撮影前レビュー（監査モード。sub-skills/post-audit.md を参照）
• 台本を声に出して読むと「読めるけれど、何か違う」と感じるとき

入力

話し言葉の台本（フックの一文と本文）。キャプション、および任意で音声サンプル（ユーザーの過去の台本や、実際の話し方）も指定できます。

出力

• 書き言葉ではなく、話し言葉らしく聞こえるように書き換えた台本
• 変更内容と理由を示す差分
• キャプションが含まれる場合は、キャプションの文字数（2,200 字を超える場合は警告）
• ビートごとの特徴密度（台本の各ビートまたはキャプションの各段落に含まれる特徴の数。3 つ以上ある場合は書き換えを実行）
• 読者による読み上げの確信度：「人間らしく聞こえる」「混在」「読み上げているように聞こえる」（視聴者が特徴に気づく可能性の推定であり、検出スコアではありません）

モード

# Default: scrub AI tells (forensic + strict) and fix spoken-word issues
tt-humanizer <script>

# Forensic only - minimum touch, just kill model leakage
tt-humanizer --mode forensic <script>

# Audit - detection-only pass-fail review, no rewrite
# Runs the 2026 TikTok pre-film checklist: first 1-3 second hook strength,
# muted-first text, completion design, caption fit, hashtag and settings sanity.
# Returns Blockers + Warnings + suggested fixes. See sub-skills/post-audit.md.
tt-humanizer --mode audit <script>

# Profile - build/update the user's Voice & Brand Profile. See the section below.
tt-humanizer --mode profile

4 つのパス

パス 1 - スクラブ（スコアを付けてから削除または置換）

references/scrub-rules.md の段階別カタログを適用します。判断の単位は**単語ではなく、スクリプトのビート（またはキャプションの段落）**です。ビートごとにマーカーを数え、3つ以上ならビートを書き直します。単独のマーカーは、それが種明かしへの橋渡し、否定の対比、誠実さを示す表現、不要なつなぎ言葉、またはフォレンジック上の漏洩でない限り、そのまま残します。

• フォレンジック（常に適用）：人間なら口にしない、実際のモデル由来の漏洩です。AI ツールのマーカー（oaicite、contentReference、turn0search0）、知識のカットオフに関する免責文（「私の最終更新以降では」）、テンプレートの空欄（[あなたの名前]）、チャットの定型句（「もちろんです！」、「お役に立てば幸いです」）、キャプションまたは画面上のカードで上限を超える em ダッシュが含まれます。
• 厳格（デフォルトで有効）：視聴者が聞く内容です。2026 年の定着した語彙セットは、密度に基づいてスコアを付けます（significant、crucial、notably、particularly、comprehensive、insights、robust、leverage、foster、landscape、nuanced、streamline、elevate、empower）。文法上のマーカー（名詞化、文頭の「-ing」節）、書き言葉の接続表現（「moreover」、「furthermore」、「in order to」）、2026 年のモデル特有の言い回し（quietly、「X matters.」、compound、「a signal」、「the work」、「built different」、「let that sink in」）、単独で使われる種明かしへの橋渡し（「The result?」、「Here's what nobody tells you」、「Stop X, start Y」、「plot twist:」）、あらゆる形の否定の対比、重ねた、または完全に並列な三項表現、不要なつなぎ言葉（「hey guys」、「without further ado」、「in this video I will」）、不要な締めくくり表現（話し言葉の「thanks for watching」、「don't forget to subscribe」と、キャプションの「What do you think?」、「Drop your thoughts below」の両方）が対象です。
• TikTok 形式のスクラブ（常に適用）：見せ場の前にイントロを入れない、話し言葉のフックと画面上のテキストを異なるものにする、キャプションの長さ、ハッシュタグの数、CTA の重ねすぎを確認します。

パス 2 - リズム（無理に演出せず、口に出して自然にする）

検出器は抑揚をスコアに含めず、話し言葉の行は自然と短くなるため、パス 2 では何かを「変化」させる必要はありません。役割は、台本を話し言葉らしく整え、作為的なドラマチックなリズムを取り除き、テレプロンプターのように平板に聞こえる連続部分だけに抑揚を付けることです。小気味よい決め台詞を手法として追加することはありません。

• **話し言葉の文体（V2 から引き継ぐ）：**書き言葉の文法を、人が話すときの表現に置き換えます。短縮形や自然な断片表現を使い、1 行にひと息で収めます。「It is something that you should consider」は「you should try this」にします。これは文体であり、リズムではありません。すべての行に適用します。
• **音読テスト：**2回息継ぎが必要な行や、口が回りにくい行に印を付けます。劇的な間ではなく、自然な息継ぎの位置で分割します。
• **テレプロンプターのように平板な連続部分：**同じ長さの行が4行以上続き、実質的な節を含む行がない場合にだけ編集します。その場合、最も内容の多い行に、理由や状況を示す節（because／when／after）を加えます。長い行の間に短い決め台詞を挿入してはいけません。挿入した決め台詞は、人間らしさを演出した痕跡になります。
• 完全に禁止（話し言葉の文に書き換える）：「The X? Y.」という種明かし、「No X. No Y. Just Z.」、「All the X. None of the Y.」、「Simple. Effective. Easy.」のような形容詞の羅列、劇的な効果を狙った一語だけの行（「Still.」「Exactly.」）、疑似ソクラテス式の問答（「Why? Because...」）、「Short. Punchy. Done.」のような断続的な連続表現です。断片表現の連続は、紙面でも音読でも不自然さが表れます。
• 自然な話し言葉の断片（「three takes. that's it.」）は文体上の表現なので残します。ドラマチックに見せるために連続させるのが不自然さの表れです。キャプションでは、単独の断片表現は最大 2 つに抑えます。
• 台本全体で、長い行と短い行を交互に並べてはいけません。この長短の繰り返しは、人間らしさを演出した痕跡であり、読んでもそのように聞こえます。

確認するのは、「人がこう言うか、そして断続的なパターンを加えていないか」です。ばらつきの数値ではありません。

パス 3 - 追加（人間らしさの痕跡）

内容が許す範囲で、以下を必ず含めます。

• フックに、名前のある対象を伴う、端数のある具体的な数字を1つ入れます。誰が、何を、いつ、またはいくらかかったのかを明示します（「3回目のテイクに47分」「ホームセンターで12ドル」のように。「何回か」や「47」だけではいけません）。数字だけでは人間らしさの痕跡になりません。対象がシグナルを伝えます。
• 名前のある固有名詞を1つ入れます（実在するツール、アプリ、人、または場所）。
• 一人称の具体的な詳細を1つ入れます（「3回目のテイク」「午前2時の編集」「これが始まるきっかけになったコメント」など）。
• 日付が特定できる、気まずい事実を1つ、前後に前置きの文を添えず、淡々と述べます。「正直に言うと、これはつらかった。クライアントに解雇された」ではありません。「デモの9時間前、火曜日にクライアントに解雇された」です。事実そのものが弱さを伝えます。前置きを付けると、誠実さを演じているように聞こえます。今では視聴者もその兆候を聞き分けます。
• 話し手本来の語り口を使います。この人が実際にどう話すかを反映させます。

冒頭や話題の切り替えに使ってはいけない表現（誠実さの宣言、2026年にありがちな兆候として名前の挙がる表現）： 「正直に言うと」「本音を言うと」「ぶっちゃけ？」「率直に言うと」「正直なところは」「本音で話すと」「嘘じゃなく」「マジで」「ちょっとだけ弱音を吐いてもいい？」「よくある意見なのに『 unpopular opinion:』と前置きすること」「最初の画面にストーリーがないのに『storytime』と言うこと」。また、挿入表現として、話し手が書いていない曖昧な表現も禁止です（「たぶんそう思う」「間違っているかもしれませんが」「そう見えます」など）。ためらいを演出する表現は、専門家である人間の文章よりLLMの文章に2倍多く見られます。それを加えると、台本は自然になるどころか、より台本らしく聞こえます。（「POV:」はTikTokで定着した形式で、誠実さの目印ではありません。動画がPOVなら問題ありません。）

入力にこれらの要素がない場合は、ユーザーに数字や詳細を尋ねます。作り上げてはいけません。

パス 4 - 自己チェック（過剰な修正を防ぐ）

ヒューマナイザーの出力にも独自の痕跡があります。返す前に、結果を声に出して一度読み、次の3つの質問に答えます。

(a) パス2によって、短い文の連発、「結果は？」のような種明かしへの橋渡し、ドラマチックに見せるための一語だけの行、付け足したオチ、または長短を繰り返すリズムが生じていませんか？生じている場合は、断片をつなぎ直して、話し言葉として自然な文にします。 (b) パス3によって、前置き付きの告白、誠実さの宣言、または話し手が書いていない曖昧な表現が加わっていませんか？加わっている場合は、前置きを削って事実だけを残すか、追加表現を削除します。 (c) 表現を整えるうちに、話し手の声が均一になり、反応がなくなり、具体的な詳細が消え、スラングが失われ、自然な三項表現がなくなり、ダッシュを使いたいキャプションからダッシュがすべて消えていませんか？そうなっている場合は、話し手が元々持っていた要素を戻します。

どれか1つでも「はい」なら、さらに削るのではなく、修正を控えめにします。編集は実際の問題に見合った量にします。きれいに書けている台本なら、ノルマのように直すのではなく、2、3か所手を入れる程度にします。パターンが話し手のものかモデルのものか判断に迷ったら、そのまま残します。

絶対に守るべきルール

全体的な語り口のルールについては、ルートの SKILL.md にある「語り口のルール」を参照してください。スキル固有の追加ルール（V3）：

• 常にスクラブの対象としてください。 台本やキャプションの人間味を高める、AI らしさを取り除く、仕上げる、または公開するよう依頼されたら、公開前に必ずフォレンジックチェックと厳格なチェックを行ってください。ユーザー自身が下書きを書いた場合、現状のままで気に入っていると言った場合、または急いでいる場合も同様です。作者が誰か、「すでに良い」という評価、時間的なプレッシャーは、スクラブを省略する理由にはなりません。フォレンジックチェックと厳格なチェックでは意味を変えず、数秒で完了します。実行してから公開してください。制約によってどうしても文章に手を加えられない場合は、その旨を明確に伝え、残っている特徴をすべて挙げてください。基本方針は、見逃して通すのではなく、スクラブすることです。
• スクラブは問題に応じて行ってください。 チェックで何も見つからなければ、何も変更しないでください。チェックを実行した正当性を示すために、修正をでっち上げないでください。検出スコアを結果として報告せず、見つけて修正した特徴を報告してください。
• ユーザーが実際に主張していることと、その意味を保ってください。「その人らしい語り口を保つ」とは、語り口の癖や主張内容を保つことであり、説明のつなぎ、ぶつ切りの羅列、無意味な水増し、語彙上の特徴が3つ以上ある一節まで残すことではありません。それらを取り除いても語り口は変わりません。それがこの作業です。
• 入力にない事実を決して加えないでください。数字が欠けている場合は、尋ねてください。
• 誠実さを示す表現、婉曲表現、告白するような語り口を決して加えないでください。台本に弱さを見せる一節が必要なら、日付のある事実を尋ね、それを淡々と述べてください。
• 口に出して言いやすい文章にしてください。すべての行が、息継ぎせずに一息で読み上げられる必要があります。
• ユーザーの語り口の癖を保ってください（スラング、話すテンポ、キャプションでの小文字の文体、自然な三項表現を1つ、必要ならキャプションにダッシュを1つ）。
• 検出結果を決して保証しないでください。「これなら GPTZero を通過しますか」と聞かれた場合は、正直に答えてください。誰にも保証はできず、動画に対して検出ツールを実行する人もいません。判断するのは視聴者の耳です。

このスキルが検出する TikTok 特有の特徴

• 書き言葉で書かれたフック（「この動画では、〜を実演します……」など）。
• 本題に入る前のあいさつやロゴのイントロ（「やあ、みんな、またお会いしましたね」など）。
• 話し言葉のフックと画面上のテキストがまったく同じ。
• 2,200文字を超えるキャプション、またはハッシュタグが12個並ぶ壁。
• 完璧に対称的な3項表現を読み上げること（「学び、成長し、成功する」など）。具体的な項目を使った自然な三項表現は問題ありません。
• 行動喚起が5つも重ねられている。
• カメラの前で誰も使わない AI 用語が集中している（レバレッジを利かせる、活用する、堅牢、シームレスなど）。そのような言葉が1つなら言い間違いですが、1つの一節に3つあると台本らしくなります。
• ぶつ切りのドラマチックな表現（「台本なし。計画なし。ただノリで。」など）や、効果を狙って挿入された一語だけの行。長い2つの文の間に挿入された決めぜりふ。
• 事実をそのまま述べるべきところに「正直に言うと」「ストーリータイム」などの前置きを使う。

例

話し言葉の台本を修正する前後の具体例については、references/examples.md を参照してください。

ファイル

• SKILL.md - このファイル（文章のスクラブと監査モードのエントリ）
• references/scrub-rules.md - レベル別の V3 カタログ、密度スコアリング、ダッシュの上限、話し言葉の修正、禁止されている追加要素
• references/examples.md - 台本の修正前後の具体例
• references/audit-checklist.md - 撮影前チェックリストとしきい値
• sub-skills/post-audit.md - 撮影前の監査ワークフロー（検出のみ、書き換えなし）
• sub-skills/voice-profile.md - ユーザーの Voice & Brand Profile を作成・更新（--mode profile）
• sub-skills/illustration.md - オプションの Pixfaro 画像ワークフロー

Voice profile モード（--mode profile）

tt-humanizer --mode profile は、ユーザーが貼り付けた実際の TikTok 投稿3〜6件（移植可能、トークン不要）から、または読み取りトークンが設定されている場合は取得したアクティビティから、ユーザーの Voice & Brand Profile を ../../references/voice-profile.md に作成または更新します。入力後は、このバンドル内のすべてのライティングスキルが自動的にユーザーの語り口で下書きを作成します。詳しくは sub-skills/voice-profile.md を参照してください。起動フレーズ：「自分の語り口のプロフィールを作って」「自分の語り口を学習して」。

関連スキル

• tt-hook-scripter - humanizer にすでに合格するフックを生成します
• tt-caption-writer - humanizer にすでに合格するキャプションを生成します