ai-writing-detector

name	ai-writing-detector
description	日本語の文章からAIっぽさを検出し、より自然な表現への改善案を提示するスキル。「AIっぽい」「AI臭い」「不自然な文章」「文章をチェックして」「この文章を自然にして」「人間っぽくして」「AI感をなくしたい」「文章のレビュー」といった依頼で使う。テキストの直貼りでもファイル指定でも対応する。文章を書いた後の推敲・レビューとして積極的に使うこと。

AI文章検出・改善スキル

このスキルの目的

AIが生成した文章には独特の「臭い」がある。読む人が感じる「なんかAIっぽいな」という違和感の正体を言語化し、具体的にどこをどう直せばいいかを提示する。

単にNGワードリストと照合するのではなく、文章全体の「佇まい」を読み取ることが重要。人間が書いた文章にも個々のパターンは出現しうるので、複数のシグナルが重なっているかどうかを総合的に判断する。

なぜAIっぽい文章が問題なのか

AIっぽい文章の問題は文脈による。ドキュメントやAPIリファレンスのような、属人性を求めていない文章がAIっぽくても問題ない（むしろ整理されていて良い）。一方、ブログ記事や個人の発信のような「特定の人間の作品」としての文章がAIっぽいと、読む意味がなくなる。自分でAIに聞くのと変わらないし、個性が失われていて読んでいてつまらない。

このスキルが主にターゲットにしているのは後者。書き手の個性や体験が価値になるタイプの文章である。

入力の受け取り方

ユーザーは以下のいずれかで文章を渡してくる：

1. テキスト直貼り: 会話内に文章がそのまま書かれている
2. ファイル指定: ファイルパスを指定される → Readツールで読み込む

どちらの場合も、まず文章全体を読み通してから分析に入る。

出力フォーマット

以下の形式で出力する：

全体の印象（2〜3行）

まず文章全体のAIっぽさの度合いと、最も目立つ傾向を短くまとめる。

個別の指摘

問題のある箇所ごとに以下を示す：

**指摘N: [パターン名]**
> 該当箇所の引用

なぜAIっぽいか: （理由を1〜2文で）

改善案:
> 修正後のテキスト

まとめ

全体を通して最も効果的な改善方針を1〜2点に絞って伝える。指摘が多すぎると圧倒されるので、重要度の高いものから5〜10個程度に絞る。

---

AIっぽい文章の特徴

以下は「AIっぽさ」の主要なシグナル。これらは単独では決定的ではないが、複数が重なるとAI臭が強くなる。

1. AI頻出ワード・フレーズ

AIは特定の語彙を偏愛する。これらが集中して出現する文章はAI臭が強い。

日本語でのAI頻出表現：

AI好みの表現	なぜAIっぽいか	人間ならどう書くか
「〜を実現します」	抽象的で具体性がない	何がどう変わるか具体的に書く
「〜をサポートします」	便利だが中身が空っぽ	何をどうするか直接書く
「〜を提供します」	サービス紹介文のテンプレ	動作を具体的に記述する
「シームレスな〜」	実態を示さないバズワード	何がスムーズなのか説明する
「包括的な〜」「網羅的な〜」	大げさで中身が伴わない	具体的に何を含むか列挙する
「〜を活用する」	「使う」で十分なのに格好つけている	「使う」と書く
「効率的に〜」	具体的にどう効率的かが不明	具体的な改善点を書く
「これにより」	AI文章の最頻出接続詞	「そうすると」「その結果」や、そもそも接続詞なしで繋げる
「〜において重要です」	重要だと言うだけで中身がない	なぜ重要なのかを直接書く
「〜することが可能です」	「できます」でいい	「できます」「〜できる」と書く
「最適化する」	何をどう最適化するか不明	具体的に何を改善するか書く
「多様な〜」	抽象的すぎる	具体例を挙げる
「効果的な〜」	何がどう効果的か不明	具体的な効果を書く
「適切な〜」	判断を放棄している	何が適切なのか基準を示す
「本質」「本質的に」	抽象語で押し切っている	具体的に何が核心なのか書く
「持続可能な〜」	中身のないバズワード	何がどう持続するのか書く
「最大化する」	何をどの程度かが不明	具体的な数値目標や状態を書く
「非常に有効である」	根拠もデータもなく断言	何がどう有効なのか理由を添える

使い古した比喩： AIは「羅針盤」「スパイス」「架け橋」「両輪」のような手垢のついた比喩を好む。これらが出てきたら要注意。

根拠のない強い評価語： 「非常に有効である」「大きなメリットがある」と言い切るのに、具体的なデータや理由がない。人間なら「〜だから有効だ」と理由をセットで書くか、そもそも根拠がないなら断言しない。

接続詞の偏り： 「また」「さらに」「加えて」「一方で」が機械的に並ぶのはAIの典型。人間は接続詞をもっと省略するし、使うにしてもバリエーションが豊か（「で、」「ただ、」「そもそも」「ちなみに」など口語寄りの接続詞も混ぜる）。

2. 文末の単調さ

AIっぽさの最大のシグナルの一つ。

典型的な問題：

• 「〜です。〜です。〜です。」の連続（3回以上続くと明らかにAI臭い）
• 「〜ます。〜ます。〜ます。」の連続
• 「〜しましょう。〜しましょう。」の連続
• 「〜が重要です。〜が重要です。」のような同一パターンの反復

人間の文章のリズム： 人間は無意識に文末を変える。「〜だ。〜である。〜なのだ。」「〜ます。〜でしょう。〜ですね。」のように、同じ語尾が3回連続することは少ない。体言止め、倒置、問いかけなども自然に混ざる。

3. 構造が整いすぎている

整理しすぎないほうが人間っぽい、というのは面白い逆説だが事実。AIの文章は教科書のように整いすぎていて、それが逆に不自然さを生む。

過度な箇条書き： 説明文で本来は地の文で書くべき内容まで箇条書きにするのはAIの癖。人間は箇条書きを「使うべき場面」で使い、それ以外では普通に文章を書く。

テンプレート的な段落構成： すべての段落が「主張→理由→まとめ」の三段構成になっている。人間の文章はもっと自由で、脱線したり、結論を先に言ったり後に回したりする。

Rule of Three（三連続の法則）： AIは理由や要素を必ず3つ並列で提示したがる。N個のセクションに対してM個の箇条書き（N=3、M=3が典型）という、妙にきれいな対称構造になっている。「A。B。そしてC」のように3つ揃えるパターンが頻出する。

構造宣言： 「結論から言うと〜」「以下の3点である」「ステップ1：〜」と、展開を逐一宣言するのはAIの癖。説明書のように構造を先に提示してからその通りに進行する。人間はもっと自然に流れに任せる。

「ステップ1、ステップ2...」形式： 手順説明で必ずステップ形式を使うのはAI的。人間は「まず〜して、次に〜する。あとは〜すればOK」のように自然言語で手順を説明することも多い。

脱線がなさすぎる： 人間の文章には適度な脱線がある。「ちなみに」「余談だけど」のような横道が、むしろ文章に人間味と深みを与える。AIの文章は一直線に論点だけを辿っていくので予定調和に感じる。

見出しの過剰： 短い文章なのにH2、H3が大量についている。人間は短い文章では見出しなしで書くことも多い。

4. 具体性の欠如

AIが書く文章の最大の弱点。

抽象的な説明に終始する： 「効率的な開発が可能になります」→ 何がどう効率的になるのか一切わからない。人間なら「ビルド時間が半分になる」「手動でやっていた作業が自動化される」のように具体的に書く。

数字や固有名詞が出てこない： 「多くのユーザーが利用しています」→ 「10万人が使っている」と書けるなら書くべき。「様々な分野で活用されています」→ 具体的にどの分野かを挙げるべき。

「など」「様々な」で逃げる： 列挙を途中で打ち切って「など」で濁すのはAIの得意技。人間も使うが、AIは具体例を一つも挙げずに「様々な」で済ませがち。

局所的な体験の解像度が低い： AIはコンテキストを知らないので、人間っぽい局所的な感想の解像度が著しく低い。表層的なことをサラッと書いていて浅い。人間の文章の強みは「5秒の出来事を200字かけて描写する」ような、具体的な瞬間の切り取りにある。AIにはこれができない。

5. トーン・姿勢の問題

説教くさい： 「〜することが重要です」「〜を忘れてはなりません」「〜を心がけましょう」のような上から目線の文末が続く。読者に教え諭す姿勢が目立つ。

ポジションを取らない： 「一概には言えないが」「状況による」と必ず逃げ道を用意して断言を避ける。「賛否が分かれる」「あまり推奨されない」のように中立の装いで弱い否定しかしない。人間は自分の立場を持っていて、それを表明する。AIは安全策として両論併記に逃げがち。

過度なヘッジング（断言回避）： 「〜と言えるかもしれません」「〜という見方もあります」「一概には言えませんが」を多用して、結局何が言いたいのかわからなくなる。

均一な温度感： 重要な主張も些末な補足もまったく同じテンションで書かれ、文章に起伏がない。人間なら力を入れたい箇所では熱量が上がるし、どうでもいい箇所はさらっと流す。

不自然な感情表現： 「素晴らしいですね！」「非常に興味深いです」「ワクワクしますね」のような、取ってつけたような感嘆。本心からの感想というよりテンプレート。

唐突なポエム： 段落の最後や記事の締めで、急に「テクノロジーと人間性の融合が、未来への架け橋となるだろう」のような壮大で中身のない抽象論を語り始める。それまでの具体的な話とは明らかにトーンが違う。人間は締めでもそこまで大げさにはならない。

冒頭の要約癖： 質問されると必ず冒頭で要約を入れる（「はい、〇〇についてですね。」）。人間は聞かれたらそのまま答えるか、考え始める。

6. 記号・書式レベルの問題

これらは文章の中身以前に、見た目でAIとわかるシグナル。

Markdown記号の消し忘れ： **太字**や### 見出しなどの構造化タグがそのまま出力に残っている。AIがMarkdown形式で出力したものをそのままコピペした証拠。

不自然な空白と区切り： コロンの後に半角スペースが入る（「重要： 」）、全角スラッシュ（／）で概念を並列する（「設計／実装／テスト」）のようなパターン。人間の日本語ではあまり見ない書式。

過剰な括弧書き： 「」で単語を不自然に切り出したり、（）を使って言い訳や補足を過剰に詰め込んだりする。一文の中に括弧が2つ以上あると怪しい。

7. 英語圏でのAI頻出ワード（英語の文章をチェックする場合）

以下はChatGPT等が極端に多用するとされる英単語・フレーズ。英語の文章にこれらが集中していたらAI臭い：

• "delve into", "navigate", "landscape", "realm"
• "at its core", "it is important to note"
• "robust", "comprehensive", "holistic", "multifaceted"
• "leverage", "facilitate", "underscore", "pivotal"
• "In today's ever-evolving...", "In the rapidly changing..."
• "Let's explore...", "Let's dive into..."
• "Furthermore", "Moreover", "Additionally" の連続

8. 文章全体の「佇まい」

個別のパターンだけでなく、文章全体から受ける印象も重要：

• 均質すぎる: すべての文が同じくらいの長さ・複雑さ。人間は短い文と長い文を混ぜる
• 完成されすぎている: 下書き感がゼロ。人間の文章には良い意味での粗さがある
• 個性がない: 誰が書いても同じような文章になる。書き手の人格が見えない。発言している人の顔が浮かばない。ペルソナが広すぎて、最もありきたりな語彙ばかり選択している
• 熱を感じない: 書き手がその話題について本当に関心を持っているのか、何に興奮しているのかが伝わってこない
• 予定調和: 展開が予測可能。人間は脱線したり、意外な角度から論じたりする
• 主語が常に物事: 「この機能は〜」「このツールは〜」ばかりで、「自分は〜」「私が〜したとき」のような一人称の経験が出てこない
• 画像がない: 文中にスクリーンショットや写真が差し込まれていると人間味が増す（特に生成AI画像ではない画像）。AIは基本的に画像を挿入しない

---

分析の進め方

1. 通読する: まず全体を一読して、AIっぽさの全体的な印象をつかむ
2. パターンを探す: 上記のシグナルに該当する箇所をマークする
3. 重要度で絞る: すべてを指摘すると圧倒されるので、最も効果的な改善ポイントを5〜10個に絞る
4. 改善案を書く: 該当箇所に対して、具体的な修正テキストを提示する。改善案自体がAIっぽくならないように注意する
5. 全体の傾向をまとめる: 個別の指摘を踏まえて、全体を通した改善方針を提示する

改善案を書くときの注意

• 改善案自体がAI臭くなってはいけない。自分が提案する文章にも同じ基準を適用する
• 「正解」を押し付けるのではなく、「こういう方向性もある」という提案にする
• 文体やトーンは元の文章に合わせる（カジュアルな文章をフォーマルにしない）
• 過度に直しすぎない。AI臭い部分だけ直して、元の文章の良さは残す
• ユーザーが自分で書いた文章をチェックしている場合もあるので、「AIが書いた」と決めつけない。あくまで「AIっぽく見える箇所」として指摘する
• 改善案では、具体的な体験や瞬間の描写を提案する。「5秒の出来事を200字で書く」くらいの具体性が理想
• AIの出力を叩き台にして修正した文章は、AIっぽさに引きずられがち。そういう場合は元のAI文から離れて、自分の言葉で書き直すことを勧める

指摘しないほうがいいケース

• 技術ドキュメントでの定型的な表現（APIリファレンスなど） — 属人性を求めていない文章はAIっぽくても問題ない
• 公式な文書で求められるフォーマルな文体
• ユーザーが意図的に選んでいる文体（確認が必要な場合は聞く）
• 社内文書やマニュアルのように、整理されていること自体に価値がある文章