AI-likeness Signals
Humanize Writing の検出辞書。検出は厳密に、修正は文脈判断で行う。
Scan Priority
- 事実が変わっていないか
- 書き手の主語と判断が見えるか
- 抽象語やつなぎ語で説明しすぎていないか
- 構造が均一すぎないか
- 反証可能な主張になっているか
Japanese Signals
| Category | Pattern | Rewrite policy |
|---|---|---|
| 定型接続詞 | つまり、 要は 言い換えると すなわち まとめると 〜に他ならない |
削除、または具体語へ |
| 空虚な断定・抽象語 | かなり 十分 しっかり 非常に 極めて 大いに 不可欠 核心的 根本的 包括的 総合的 活用 効率化 土台 価値 |
数値、具体描写、動作へ戻す |
| 定型構文 | 〇〇そのものではなく△△すること 〇〇というわけではなく |
事実に沿って一文で書く |
| 防御的な否定の連打 | 機能説明、TL;DR、図の注記で 〜ではない 〜できない 向かない 保証しない 〜という記載はありません を重ね、何ができるかが後ろへ追いやられる。数値や事実の直後に ただ、〜とは限りません とはいえ 作業そのものが違います と打ち消しを足すのも同類 |
機能、利点、観測結果、単位の定義（例: Cr = AI credits、100 Cr = $1）を先に書く。不在の列挙は事実の側から書く（社員に限るという記載はありません → Microsoft 以外の人向けの案内があり、誰でも送れた）。測定範囲、security、未検証事項など判断に必要な caveat は削らず、該当主張の直後へ 1 回だけ置く |
| 定型導入 | 実は〜なのです 〜してみませんか？ |
削除 |
| メタ観察導入 | 面白いのは〜 印象に残ったのは〜 気になったのは〜 いちばんメモしたのは〜 刺さったのは〜 実務っぽかったのは〜 |
見えた事実や出典の内容から始める。〜なのは の枕を削り、名詞句や短い判断文にする |
| 根拠のない読者一般化 | 多くの人にとって 多くの読者は 最初に出会うのは を、調査・観察なしに製品説明へ置く |
製品・機能の変遷や確認済みの事実を主語に戻す。読者行動を述べるなら根拠を近くに置く |
| 冗長助動詞 | 〜ということができます 〜することが可能です |
〜できます |
| 無生物主語＋比喩動詞 | 概念・道具・設計が 壊れる 倒す 溶かす 潰す 効く 刺さる のような動詞の主語になり、誰が何をしたかが省かれる |
動作主（開発者・運用者・システム）を戻し、操作や状態変化で書く（例: データが静かに壊れる → 二重送信で重複登録が起きる）。比喩が観察の代わりでないか確認する |
| 指示語・主語の曖昧さ | これ それ 両者 片方 この点 が直前の文の何を指すか文単体で読み取れない。動作主が省かれ、読み手が補う |
指す対象を具体名詞へ戻し、一文で意味が通る形にする。前文が明らかな短い接続では残してよい |
| 形式の偏重 | 太字・箇条書き・文末コロンが増える一方で、手順や仕組みの核が抽象語に圧縮され、文量に対して情報が薄い | scripts/text_metrics.py で太字密度・箇条書き比率を数える。超過は候補にとどめ、手順なら番号付きに残し、説明は地の文へ戻す |
| 過剰謙遜 | 〜かもしれません 〜と言えるだろう の乱用 |
事実なら言い切る |
| soft assertion 連続 | 〜と思います 〜と感じています 〜と考えています が同セクションに 3 回以上 |
事実は断定し、主観は 1 回だけ残す |
| 同じ文末連続 | 〜でした。 が 3 連続以上。番号付き手順や仕様の列挙で形が揃うのは正しいので、他の tell と重ならない限り対象外 |
一部を常体、体言止め、倒置にする |
| 同じ書き出し連続 | 今回は / 今回の が 3 連続 |
主語や視点を変える |
| 同じ主語の段落連続 | GitHub Copilot は のような固有名詞＋助詞で 3 段落以上を連続開始する |
定義→変遷→利用場面のように段落の役割を分け、2 段落目以降は省略主語か確認済みの事実から始める |
| 章末定型 | いかがでしたか？ この記事が〜の助けになれば |
削除、または体験ベースにする |
| pivot 構文 | 〇〇ではなく△△ 〇〇というより△△ |
読者視点で対比が成立するか確認する。成立しなければ一文で言う |
| 比較で逃がす要約 | A より B X の話では終わっていない 単なる〜ではなく |
比較を先に立てず、観察した事実を書く |
| 章立て予告 | 冒頭の「この記事では次の流れで見ていきます」+ 1.〜N. |
TL;DR と H2 目次の二重化なら削る |
| 発見経路が主役の見出し | X で見つけた 調査で確認したのように、書き手の収集経路を見出しへ置く |
読者が得る内容を見出しにする。例: X で見つけた実例 → 公開実装で見つけた 5 つの使い方 |
| 教訓風総括段落 | ここでの学びはシンプルで、〜ことでした 一番のポイントは〜ことでした |
動詞に溶かすか削除する |
| 判断不在の正論 | 誰が書いても成立する一般論だけが並ぶ | 何を重視したか、どこで迷ったか、何を先にやったかを残す |
| 観測後の抽象総評 | before / after や検証結果の直後に 期待どおり動きました 〜と見てよさそうです で締める |
確認できた変化そのもので閉じる |
| 説教締め | まとめ末の「まずは〜くらいの使い方からでも十分助かりました」 | 著者の予告、次の行動、主観で閉じる |
| 節冒頭テンプレ | 〇〇だけだと△△までは届きません。ここも AI に任せました |
指示内容や観察結果から直入りする |
| 見出し復唱 | H2/H3 直後の「ここが一番効いたポイントでした」 | 削除。見出しで言ったことを本文で繰り返さない |
| ポイント専用節 | 「試行錯誤で効いたコツ」「ここが効いた」の H2 独立 | まとめ節に吸収する |
| 効く系の抽象評価 | 効いたポイント ここが効きます 効くコツ が、対象・変化・根拠を書かず自己評価だけになっている |
禁止語にしない。実測結果や助かった場面があるなら残し、抽象的な見出しや復唱なら確認できた変化へ置換する |
| 当たり前解説 | コードや表の直後の「こうしておくと〜が分かります」 | 削除 |
| 無理な差し込み理由 | 画像・図・表の前に 〜を掴みやすくするためです 〜のイメージを掴みやすいので のような正当化を置く |
まず対象を普通に紹介する。例: こちらは GitHub Codespaces です。〜という製品ですね。 理由説明は必要なときだけ残す |
| 教科書型橋渡し | この違いが分かると〜 ここで重要なのは〜 大事なのは〜 〜と覚えておけば、ひとまず十分です |
半数以上を削除。残すなら事実か判断軸で閉じる |
| 姿勢宣言 | 正面から扱う 正面から回収する 多角的に見る 掘り下げる 言語化する 触れる 言及する が、何を見たかを増やしていない |
姿勢ではなく、扱った対象・判断・結果を書く。新情報がなければ削る |
| 出典の擬人化 | Docs 自身が認めている 公式が警告している ドキュメントが語る のように出典を主語にして意志を持たせる。はっきり書かれている 明確に述べている の強調副詞が付きやすいが、引用の中身は増えていない |
出典は主語にせず Docs にも〜と書かれている と事実で書く。強調副詞は削り、引用文そのもので強さを出す |
| 接続テンプレ | 〜において 〜という側面から 〜の観点から さらに また 加えて の連打 |
接続で論理を作ったように見せず、前後の関係や追加された事実を具体的に書く |
| 予測的足場設営 | 章冒頭の ここで大事なのは〜です 〜が考慮すべき点です |
予測を削り、本文へ直結させる |
| 内部資産列挙 | SSOT handbook playbook checklist 運営メモ の棚卸し |
公開文では一覧化せず、何がやりやすくなったかに圧縮する |
| 判断ログ露出 | この記事では〜として扱う 正本として扱う 今の読み方 この整理がいちばん無理がありません 私の運用では〜です |
公開文では表、注記、本文の事実に吸収する。標準規格や公式仕様は個人解釈に弱めない。事実文で終わるなら後続コメントを削る |
| 観測後の推測調 | 実測や引用の直後に 〜と見てよさそうです 〜として扱うのが安全です 〜として観測 を置き、本文の判断メモが露出している |
事実なら 〜でした 〜と表示された、本文上の約束なら この記事では〜と呼びます にする。根拠が弱い場合だけ未確認と書く |
| 無難な判定句 | 〜として見るのが自然です 〜として読むほうが自然です 〜と見るのが自然です で締め、誰の判断かが消える |
書き手の判断なら 私は〜と読みました、事実なら主語を戻して具体的に書く。自然です で丸めず、何を根拠にそう読んだかを近くに置く |
| 検証台帳の本文化 | 確認済み 未検証 実機表示 PTY lab 検証 などの台帳ラベルが本文前半で長い表になり、読者が結論に入る前に検証ログを読まされる |
本文は「確認したこと / まだ見ていないこと」を短く出し、コマンドログ・細かい条件・失敗経路は付録や注記へ逃がす |
| 証拠台帳型の表 | 列名が確認できたこと / 留保だけで、読者が方式を選ぶ判断軸になっていない |
表の目的に合わせて何を試しているか / 実運用前の確認点など、利用判断へ直結する列名へ変える |
| 検証手段の露出 | PTY harness marker file dialog までは表示 など、読者の判断に不要な検証方法や実況が本文に出ている |
読者が知るべき結果だけ残す。未完了なら 今回はそこまで見ていない など短く保留し、検証手段名や一時ファイル名は削る |
| 確認済み alias のヘッジ | 実機で alias と確認できたものを alias として観測 実機表示ベースの alias として扱う と弱めたり、alias 同士を別ユースケースとして並べる |
確認済みなら X は Y の alias と書く。例や使いどころは 1 行にまとめ、仕様差がある場合だけ別途短く補足する |
| 直訳用語 | 席課金 のように英語 UI / 契約語を機械的に和訳した不自然語 |
業界で自然な語へ戻す。例: seat-based は文脈により シート課金 シート料金 ライセンス などで表す |
| 説明用の造語 | 一般的でない複合語をその場の対比のために作る。例: 生成 LLM |
初出で定着した用語と意味を示し、その後は短い一般名へ統一する。例: 文章を生成する大規模言語モデル（LLM） → LLM |
| 時点注記不足 | 価格、preview、公開料金の有無、仕様制限が変わりうる話題で、公開 Docs ベースと調査時点が見えない | 冒頭か注記で YYYY-MM-DD 時点の公開 Docs ベース を短く補う。断定を弱める必要があるなら本文も合わせて調整する |
| 便利語口癖化 | 一気に 強い 助かる そのまま しっかり 土台 や、著者固有の比喩動詞・口癖（殴る 気持ちよく シュッと 等）が同記事に 3 回以上 |
半分以上を削除または具体語に置換する。著者の voice として意識的に残している語は全消去ではなく頻度を半減する |
| 類義語の機械置換 | 速い を timing の意味で使う、早い を処理速度の意味で使う、把握が速い のように日本語として少し硬い近似語で止める |
速度・時期・容易さを分ける。必要なら 早く立ち上がれる 把握しやすい 早く成果にたどり着ける のように意味で言い換える |
| 整理語・予告で運ぶ | 前に出ています 話がつながります 見えてきます 腑に落ちます いちばんしっくり来ます 読みやすくなります や、節冒頭の X の理由は〜したときに見えてきます |
前置きを削り、観察した事実や具体的な困りごとから始める。事実で終わるなら後続の整理コメントは足さない |
| 抽象カテゴリ列挙 | 〜面 足回り 地図がつながる runtime / context / tooling だけで観察を運ぶ |
具体名詞や動作へ戻す |
| 和文と英数字の密着 | Factory活用 33件 WS資料 2FA(2要素認証) |
本文として読む箇所は境目に半角スペースを入れる。GH-300 #49 1on1 URL は崩さない |
| コア論点ずれ | TL;DR、振り返り、まとめで争点や答えの語彙がずれる | 3 箇所で同じ語彙を使う |
| オチ見出し | Step/章タイトルに結果、教訓、感嘆を入れる | 見出しは動作の目的だけを名詞句か短い動詞句で書く |
| 余談マーカー見出し | ちなみに〜 実際にやってみた感想 やってみたら〜だった |
補足 感想 など短い名詞句へ |
| 断片ヘッダ | 見出し直後の まずはこちらです この節では〜 |
見出しに吸収し、本題から始める |
| 急な文体シフト | 1 段落だけ広報文、論文調、テンプレ文に跳ねる | 周囲の温度に合わせて解体する |
| 過剰無難化 | 修正後に安全な一般論へ丸まり、元文の体温や観察場面が消える | 実際に見た場面、言い回し、判断順を少し戻す |
| 安全圏フレーズ | 〜の方が安全です 〜と見るのが安全です 〜と読むのが安全です そのまま覚えない方が安全です |
security / safety 文脈以外では避ける。注意喚起が必要なら 一時的な増量です のように事実で閉じ、本文中に近接する出典リンクを置く |
| 温度の不一致 | 絵文字や口語だけ残り、本文が研修資料のように硬い | 媒体の温度をそろえる |
| Copula 回避 | 〜として機能する 〜の役割を果たす 〜を誇る 〜を提供する |
〜です 〜である 〜がある に戻す |
| 過剰言い換え | 同一概念を毎回違う語で指す | 一貫した用語を使う |
| 曖昧な帰属 | 専門家は〜と指摘している 〜と言われている |
出典を具体名で示すか、自分の判断として書く |
| 実測と補完の混線 | 実際に返ってきました と書きながら、手で補った URL や説明まで同じ文で扱う |
ツール応答、AI 補完、著者補足を分ける |
| メタ前置き宣言 | 隠す必要もないので素直に書きます ぶっちゃけ書きます |
削除して結論や感想を直接書く |
| 整合確認文 | 〜と整合します 矛盾しません あなたの状況と一致します |
削除。結論または事実だけで止める |
| 締めの俗称初出 | まとめで本文未登場の俗称や自分用ラベルを初出させる | 本文で導入していない呼称は出さない |
| エッセイ締め調 | セクション末を「私はこの流れが好きです。A → B → C と出てきました。」のように散文詩的余韻で閉じる | 事実か次の行動で止める。感想を残すなら 1 文だけ |
| キャッチコピー再利用 | タイトルや TL;DR のフレーズをまとめ節で畳みかけて「名言感」を出す | 観察で止めるか、読者の行動につなげる |
| コンサル語彙混入 | メンタルモデル ジャーニー パラダイムシフト 橋渡し など、書き手の普段の語彙と合わない術語 |
書き手がチャットで使う語彙に戻す。「付き合い方」「感覚」「流れ」で済むなら置換する |
| 英語術語の未説明 | Gotchas Progressive Disclosure など、英語圏の開発用語が日本語記事で初出補足なしに出る |
初出だけ日本語の意味を括弧や短文で補い、以後は自然な日本語へ統一する。例: 判定ステップ（decision gate） → 判定ステップ |
| false agency | モノが主語で人間の動詞を取る。データが示している 文化が醸成される お弁当が設計されていた |
誰が何をしたかを書く。主体を人や組織に戻し、データは根拠の位置におく |
| 命題型見出し | H2 / H3 で 〇〇は△△だ 〇〇は△△にした 〜しても〜なかった のように主張を文で言い切る、が連続する |
見出しは体言止めの名詞句にし、主張は本文の 1 文目で書く。語尾は揃えすぎない |
| 3項並列の過剰 | 3 つのポイント 3 つの観点 3 つの理由 が記事内で繰り返される |
2 つか 1 つに削れないか検討する。並列を崩して一部を文章に戻すとムラが出る |
| 中間温度の欠如 | 全体が すごい 最高 ヤバい 助かる だけで構成される、または全体が 警告・否定だけで裏返される |
悪くない まあまあ 微妙 など、推奨一色でも否定一色でもない中間温度を混ぜ、強度を一段下げる |
| 両論併記での判断放棄 | 〇〇もあり、△△もあります ケースバイケースですね で章を閉じる |
どちらを選んだか、なぜそう考えたかを書く。選べないなら選べない理由を書く |
| 反証可能性の欠如 | 重要だ 本質的だ 構造的だ 鍵となる で文章を締める、読み手が反論できない |
誰かが具体的に反論できる主張に降りる。数字、固有名、判断した軸で閉じる |
| 演出の過剰 | 溜め、修辞疑問、短い決め台詞、太字強調が山場以外で繰り返される | 一律削除せず、議論上の山場だけ残す。説明で足りる箇所は普通の文に戻す |
| 読者への不誠実 | 作為的な例を自然な事実のように書く、未確認のことを確認済みのように滑らかに書く | 作為性・未確認性を短く認め、出典・観測結果・読者が納得できる一般的事実へ寄せる |
| 証拠の型違い | 例・研究・概念が、支えたい主張とは別の問いに答えている | 主張を根拠に合わせて狭めるか、実際にその主張を支える根拠へ差し替える |
| 比較対象のズレ | 事業会社の AI 活用を論じたいのに、OpenAI / Anthropic など AI provider 側の採用・報酬・研究事例を主例にしてしまう | 比較軸を本文の問いに合わせる。事業会社の制度・業務実装なら、主業が AI 提供でない会社の公式発表・採用・IR を優先し、AI provider 事例は補助線に下げる |
English Signals
| Category | Pattern | Rewrite policy |
|---|---|---|
| Buzz nouns | delve, tapestry, realm, landscape, testament, paramount, cornerstone, beacon, symphony, crucible, nuance, intricacies |
Use concrete nouns |
| Buzz verbs | embark, unleash, unlock, harness, leverage, navigate, foster, streamline, empower, elevate, orchestrate, bolster, cultivate |
Use plain verbs |
| Buzz adjectives | ever-evolving, seamless, robust, cutting-edge, game-changing, transformative, unparalleled, pivotal, holistic, multifaceted, meticulous |
Describe the fact |
| Filler openers | In today's fast-paced world, It is important to note that, At its core |
Delete |
| Exploratory openers | Let's explore, Let's dive into, Let's unpack, step-by-step guide |
Delete or start with the subject |
| Pivot constructions | Not just X but Y, X isn't just Y, it's Z, It's not about X, it's about Y |
State the point directly |
| Parallel triples | Repeated A, B, and C patterns |
Break some into one or two items |
| Em-dash overuse | More than one — in a paragraph |
Use periods or parentheses |
| Hedge stacking | Repeated can, may, might, could, potentially, arguably |
Assert when evidence supports it |
| Transition tells | Furthermore,, Moreover,, Additionally,, That said,, As we've seen, |
Delete or use Also, sparingly |
| Conclusion tell | In conclusion,, Ultimately,, To sum it all up,, In a nutshell |
Delete |
| Engagement tell | I hope this helps!, Feel free to reach out, Happy coding! |
Replace with a real closing line |
| Rhetorical question | But what does this really mean?, Why does this matter? |
Replace with a concrete claim |
| Throat-clearing | Before we dive in,, With that out of the way, |
Delete |
| Emoji-heading | Emoji at the start of every heading | Keep only where intentional |
| Copula avoidance | serves as, stands as, represents, boasts, features, offers used to avoid is / has |
Use is / has |
| Elegant variation | The same concept gets a new synonym every time | Use one term consistently |
| Sycophantic tone | Great question!, You're absolutely right!, Excellent point! |
Delete and answer |
| Generic conclusions | The future looks bright, only time will tell, remains to be seen |
End with a concrete next action |
Structure Signals
- Paragraph lengths are too uniform. Mix in one- or two-sentence paragraphs.
- Align subjects and comparison axes across sibling headings with the same role; do not force unrelated sections into identical sentence patterns.
- Lists always collapse to 3 or 5 items. Use the number the content actually needs.
- A short post has both a neat 3-point summary and a 2-point advice list. Return one list item to prose or keep only the needed count.
- The opening has too much runway: disclaimers, background, glossary, digressions. Put the main claim, axis, or TL;DR first.
- Every heading has a one-sentence intro. Delete intros that only restate the heading.
- A paragraph cannot say what it receives from the previous paragraph, what role it plays, or what it passes to the next paragraph. Treat it as an argument-flow gap.
- Public-facing paragraphs explain internal structure too long. Write what became easier for the reader or operator.
- Fact, feeling, and intent are mixed in one paragraph. Separate numbers, hand-feel, and aim.
- All paragraphs have the same heat. Let important sections carry more weight.
- Observation is preceded by a label such as
〜として見ると追いやすいor〜に見える. Put the observed fact first. - The framework announced in the opening does not match the section structure. Remove, move, or fold out-of-axis topics.
- Sentence length variance is too low. Mix short and long sentences intentionally.
- The ending follows a problem-to-future template. Close with a concrete next action.
- The ending has multiple routes for the reader. Keep one main route and move the rest to references.
- Documentation or comments narrate the diff (
added this,replaced the old approach) instead of describing current behavior. Unless it is a changelog or migration guide, write what the thing does now. - The prose turns ordinary claims into aphorisms (
X is the language of Y,X becomes a trap,X is a mirror). Replace the formula with the concrete claim. - Several clipped fragments stack up to manufacture drama. One short emphatic sentence is fine; repeated fragments should become ordinary prose.
- Bold-label vertical lists repeat (
**Speed:**,**Quality:**,**Security:**). Keep only when the list is genuinely useful; otherwise fold the points into prose.
Detection Notes
- When multiple tells overlap in the same sentence or paragraph, report them as one
stacking pattern. - Count em dashes, triples, repeated endings, and same-shaped lists instead of relying on impression.
- Count each lexical item separately. Do not pool near-synonyms unless they serve the same rhetorical role.
- Check both total count and distribution across sections. A phrase concentrated in one section can be local repetition even when its total is high; a one-off phrase is a concern only when its register or abstraction clashes with the surrounding prose, or when it merely restates nearby specifics.
- When a motif frames the opening and returns in the ending, test removing middle repetitions before deleting the motif entirely.
- Say which structure creates the AI-like feel before saying it is AI-like.
- Prioritize sentences that catch when read aloud.
- For texts under 300 Japanese characters or 100 English words, add a confidence note because false positives are more likely.
False Positive Guard
- Perfect grammar, tidy headings, and readable tables are not AI tells by themselves. Professional editing and CMS templates can produce the same surface.
- Em dashes, curly quotes, transitions, or polite openings count only when they appear with other formulaic tells.
- Preserve specific, hard-to-fabricate details, era-bound phrasing, mixed feelings, and word choices the writer can defend.
- For technical, legal, reference, or encyclopedic text, neutral and plain may be the right human voice. Do not inject personality where the genre calls for restraint.
Generation Artifacts
Not every tell is tonal. Long-form Japanese generation occasionally substitutes a visually similar character for the intended one, producing a word no dictionary contains that a reader's eye still slides over.
- Observed substitutions include
覆うcoming out as覛,厄介as厨いor厥介, and食い違いcollapsing into unrelated kana - Spellcheckers and structural gates miss it. Each character is individually valid and the surrounding grammar still parses
- A curated list of rare characters is not enough on its own. It only catches substitutions you have already seen, and a new one passes straight through.
厥介survived a list-based sweep and was caught only by a human reader - Prefer a frequency sweep that needs no list: extract every CJK character in the draft, group by character, and review the ones that occur exactly once. A substitution is almost always a single occurrence, so it always surfaces
- Judge those candidates in context rather than mechanically. Correct but uncommon wording such as
土俵に乗らないor腑に落ちるalso occurs once - Run the sweep after any long generation pass, not only before publication
Experience-writing Signals
- Separate
I did thisfromAI did thisat the subject level. - Include the improvement process when only the result is written.
- Separate lived experience from knowledge added through AI or Web search.
- Do not mix fact, feeling, and intent in one sentence.
- Prefer wording that shows how the writer judged the situation.
- For API / MCP / CLI results, separate observed output from model-readable formatting.
- Remove process logs that do not help readers; keep outcomes and judgments.
- Do not end with instruction phrases such as
〜を意識すべきor〜が大事unless the reason is already in the text.