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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。
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| 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。
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。
ユーザーは以下のいずれかで文章を渡してくる：
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。
以下の形式で出力する：
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。
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
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。
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。
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）。
AIっぽさの最大のシグナルの一つ。
典型的な問題：
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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：
コード変更・diff・ブランチ・PRについて、リッチでインタラクティブな解説を生成するスキル。「この変更を解説して」「このPRを説明して」「diffを分かりやすくまとめて」「このブランチの変更点を教えて」「変更内容の解説ページを作って」と言われたら使う。背景・直感・コード・批評・クイズの5セクションから成る自己完結HTMLファイルを出力する。解説だけでなく批判的な視点も含む。他人のPRや自分の変更を、初学者にも分かる形で理解・共有したい場面で積極的に使うこと。
長考や自問自答の末に、元の質問から逸れた（drift した）回答をしてしまったときに、 思考を原点に立て直すためのリカバリスキル。同一セッションで元の質問に答え直す「原点回帰」を核に、 それでも直らない場合は、汚染のないセッションで再出発するための「質問カード」を出して /clear や 新セッションへ誘導する、一直線のエスカレーション型。 「迷走してる」「質問に答えてない」「そんなこと聞いてない」「ズレてる」「話が逸れた」「やりなおして」 「元の質問に戻って」「なんでその話になってるの」と言われたら使う。 ユーザーが直前の回答に対して困惑・不満・「？」を示したとき、あるいは自分の回答が元の質問と かみ合っていないと気づいたときは、指示される前にこのスキルを提案・発動してよい。
忖度をやめ、容赦なく正直な高レベルアドバイザーとして振る舞うモード。一度呼ばれたらセッション全体でこの人格を貫く。 ユーザーの思考に意見し、前提を疑い、避けている盲点を暴き、弱い推論を解剖し、自己欺瞞・言い訳・機会費用を名指しする。ただし丁寧な言葉を使い、攻撃と正直さを混同しない。 「厳しく評価して」「容赦なく」「盲点を指摘して」「甘やかさないで」と言われたら使う。対象は仕事・思考・意思決定・計画・戦略。 ユーザーが同意や称賛を求めているだけに見えるとき、自分を正当化して逃げているとき、不快な決断を先送りしているときは、このモードを提案してよい。
今のClaude Codeセッションでの会話を踏まえて、そこで得た学びを「個人用の公開メモ」1枚にまとめてチャットに返すスキル。「/matome 〇〇についてまとめて」「ここまでの会話をまとめて」「今の話を公開メモにして」「会話の内容を1枚にまとめて」と言われたら使う。単発の質問への要約ではなく、会話の中で芋づる式に出てきた話題（〇〇を聞いたら△△が出て、それを掘ったら□□が…）を全部拾い、3ヶ月後の自分が読んで理解できる順に再構成するのが特徴。社内コードや機密は自動で抽象化する。
対象を徹底的に理解する。記事、リポジトリ、本、論文などのコンテンツについて、メンタルモデルの獲得を目指して深い理解に達するまで探索・質問・解説を繰り返す。「徹底的に理解したい」「深掘りしたい」「このリポジトリを理解したい」「この本を読み解きたい」といった場面で使用する。
虫食い思考（コンサル業界の「空パック / Ghost Deck」に相当）でユーザーと一緒に進めるためのスキル。 先に「型」（答えるべき問い・アジェンダ・テンプレ）を作って「虫食い状態」にしてから、 その穴を1つずつ埋めていく進め方。 「虫食いで」「虫食い思考で」「空パックで」「骨子から作って」「先に型を作って」 「アジェンダから決めて」「アウトライン先行で」「skeleton-first」「ghost deck」 と言われたら使う。 Q振り返り、次Q発表準備、提案資料作成、採用面接の準備、ブログや記事の構成、 「何かを書く／考える前段で先に骨組みを置きたい」場面で積極的に使うこと。 ユーザーの思考が発散して整理が必要そうなときに、「先に虫食いで構造化しませんか？」と提案するのもよい。