AIに「AI臭い日本語」を書かせない規範を検証｜自分のClaudeへ移植する方法まで

AIに文章を書かせると、どこか「AI臭い」と感じることがあります。その違和感を消すための文章規範を、技術書出版社の代表がスキルとして公開しました。この記事では、その規範が本物か、中身は妥当かを多角的に検証し、最後に「自分のClaudeに同じルールを適用する方法」までお見せします。

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確認できたこと・できなかったこと

先に、今回の検証で確認できたことと、できなかったことを並べておきます。詳しい根拠は本文で順にお見せします。

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何が起きたか：AIに「AI臭い日本語」を書かせない規範が公開された

きっかけは、テクノエッジが2026年6月22日に公開した記事でした。「AI臭い文章を生成させない」ルール集を技術書出版社の代表が公開した、という内容です。そこで紹介されていたのが、「japanese-tech-writing」という名前の文章規範でした。

公開したのは、技術書の出版社ラムダノートの代表である鹿野桂一郎さんです。GitHubのGist（ギスト。コードやメモを手軽に公開できる置き場のことです）で、2026年6月に公開されました。公開からごく短い期間で、GitHubの「スター」（気に入った人が付ける目印で、人気の目安になります）が1,000前後付いています。この数字は本稿の執筆時点のもので、今も増え続けているため、読むタイミングによって変わります。

ここで大事なのは、このスキルが単なる「読むための文章術リスト」ではないことです。これはAIエージェント（自分で手順を進めるAI）にそのまま読み込ませて使う、SKILL.mdという形式のファイルです。冒頭に、AIへの渡し方を決める設定が書かれていて、「日本語で技術的な原稿を書く・推敲するときに、以下の規範に従え」とAIに指示する作りになっています。

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各ソースはどう伝えているか

同じスキルを、誰がどう伝えているのか。立場の違いも含めて並べてみます。

テクノエッジの紹介

テクノエッジは「生成AIクローズアップ」という連載のなかで、このスキルを「人間が技術書を書くときの注意事項ではなく、LLMにAIっぽい日本語を生成させないための指示書」として紹介しています。整形・段落構成・論証の厳密さ・演出の抑制・LLMっぽい表現の禁止・冗長の排除といった章立ても正確に拾っていて、原典と照らしても大きなズレはありませんでした。原文はこちら。

原典と、作者本人の言葉

原典のGistを直接読みにいくと、テクノエッジの紹介よりずっと具体的な指示が並んでいました。そして作者の鹿野さん自身が、Gistのコメントとご自身のX投稿で、いくつか念を押しています。これは「LLMに悩ましい日本語を生成させないためのもの」であって、人間の書き方を縛る禁止集ではないこと。そして、本づくりの実務でやっていることを抽出したものだ、ということです。

SNSの声と、すでに現れた「転用」

X（旧Twitter）では、作者本人の投稿のほかに、複数のユーザーがこのスキルを共有し、おおむね好意的に受け止めていました。「プロの編集者が公開した日本語技術文章のスキルだ」といった反応です。さらに興味深いのは、公開から数日のうちに、これを自分の用途に作り変えた人が現れていることです。あるユーザーは、このスキルを「Claude Codeとの日本語会話を読みやすくする」設定に改変して公開していました。規範が「使われ、書き換えられて広がっていく」流れが、もう始まっています。この記事の最後で、その転用を誰でもできる形にしてお渡しします。

英語圏の同種ツール

実は、AIっぽい文章を消すためのスキルは、英語圏に先行例がいくつもあります。「stop-slop」や「avoid-ai-writing」といったツールで、後者はドイツ語・ルーマニア語・インドネシア語版まで派生しています。これらの多くは、Wikipediaの「AI生成文章の兆候」のまとめや、先ほどのAI slop研究を土台にしています。stop-slop ※英語サイト、avoid-ai-writing ※英語サイト。

ただ、英語圏のツールと今回の日本語スキルでは、重心がかなり違います。ここが検証していて一番面白かった点なので、あとで「背景・文脈」のところで詳しくお見せします。

AIに文章や資料を扱わせる新機能を同じやり方で検証した記事もあります。あわせてどうぞ。

NotebookLMに「教科書」ソース追加か 一次情報を追って分かったこと

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中身を噛み砕く：このスキルは何を禁じ、何を守らせているのか

ここからが本題です。スキルの中身を、専門用語をできるだけその場でほどきながら見ていきます。規範は多くの章に分かれていますが、骨格は大きく三つに分けられます。

①論証を、一歩ずつ正しく積む

規範の中心にあるのは「パラグラフライティング」という考え方です。聞き慣れない言葉かもしれませんが、要するに「一つの段落では一つのことだけを話し、段落の最初の一文を読めば、その段落が何の話か分かるようにする」という書き方です。調査・報告・検証・評価といった複数の場面を一つの長い段落に詰め込まず、一歩ずつの段落に分ける。段落の頭で、前の段落とのつながり（であれば、しかし、実際、など）を示す。こうすると、読者は段落の単位で論理を追えるようになります。

さらに「論証の厳密さ」として、ツッコミどころを残さないための点検が並びます。たとえば「AだとBになる」と結果だけ書かず、なぜそうなるのかという仕組みを一文で示すこと。複数の原因がある出来事を、一つの原因に丸めないこと。「必ず解決できる」と言い切らず、「〜が成り立つときに限り」と条件付きで正確に書くこと。どれも、論理の隙間を埋めるための具体的な指示です。

②「ちゃんと書いている感」だけの空句を禁じる

このスキルで一番分かりやすく、そして耳が痛いのが「LLMっぽい表現の禁止」の章です。AIが大量に作りがちな、中身は増えないのに「ちゃんと書いている感」だけを足す言い回しを、名指しで禁じています。

正直に白状すると、これは私自身が書いていてつい使ってしまう言葉ばかりです。AIに文章を書かせている人なら、見覚えのある単語がいくつもあるのではないでしょうか。この章は、AIの文章から「飾りだけの語」を削ぎ落とすための、かなり実用的なチェックリストになっています。

③留保を「機械的に消さない」という、重要な線引き

ここが、私がこのスキルを高く評価する理由です。「AI臭さを消す」と聞くと、「曖昧な言葉を全部消して言い切れ」という乱暴なルールを想像するかもしれません。実際、英語圏のあるツールは「AIの初稿は主張ごとに留保を5つ付ける。だから4つ削れ」という方針を取っています。

でも、このスキルはそうしていません。「かもしれない」「だろう」を削ってよいのは、根拠もないのに主張を弱めている場合だけ。事実がまだ確認できていない可能性、読者が抱きそうな疑問、もし〜だったらという仮定を表す留保は、そのまま残せ、と明確に線を引いています。推量として書かれた文を、機械的に断定へ変えてはいけない、とも書かれています。

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確認できなかったこと・留保しておきたい点

ここは正直に書きます。これがこの記事でいちばん大事なところです。

まず、規範のすべてが「日本語の普遍的な正解」というわけではありません。論理の厳密さ・冗長の排除・空句の禁止といった骨格は、英語圏の文章作法とも本質的に共通する、普遍性の高い部分です。一方で、地の文や見出しでダッシュ（—）を使わない、並列で中黒（・）を使わない、用語と定義は全角コロンで「用語：説明」と書く、といった組版のルールは、技術書を作る出版社としての編集方針（house style）の色が濃い部分です。実際、中黒を並列で普通に使う日本語の技術文書はいくらでもあります。ここを「絶対の正解」として鵜呑みにせず、「一貫した方針として筋が通っている選好」として受け取るのが正確だと思います。

次に、効果そのものは実証されていません。この規範を当てると本当に文章の質が上がり、読者の不信感が減るのか。その狙いは説明として筋が通っていますが、効果を測った独立した研究までは確認できませんでした。GitHubのスター数は人気の目安にはなりますが、それは「多くの人が良いと思った」という指標であって、「効果が証明された」という意味ではありません。

最後に、検証の補助に使ったGrokが報告してきた数値のうち、「はてなブックマークで週刊1位・859users」と「Nature誌が2026年2月にAI slopを扱った」という情報は、私の側で一次情報を独立確認できませんでした。確認できていない以上、確かなこととしては扱いません。SNSやはてなブックマークで反応が活発だったこと自体は確認できましたが、具体的な順位や件数は保留にしておきます。

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背景・文脈：世界の「脱AI slop」の流れと、このスキルの独自性

このスキルは、突然現れたものではありません。背景には二つの流れがあります。

一つは、AIの粗悪な文章を意味する「slop（スロップ）」という言葉が広まり、それを測ろうとする研究が出てきたことです。2025年9月の研究「Measuring AI “Slop” in Text」は、何がslopなのかを分類する枠組みを作り、それが文章の一貫性や関連性の低さと結びついていること、そして能力の高いAIでさえslopを確実には見分けられないことを示しました。論文はこちら ※英語サイト。

もう一つは、日本語の文章作法の長い蓄積です。一つの段落に一つのこと、修飾の順序、論理のつながりといった作法は、技術文書の世界で古くから論じられてきました。今回のスキルは、その伝統的な作法を土台に、AIという新しい書き手のクセを直すために組み直したもの、と位置づけられます。

英語圏との違いが、このスキルの独自価値

ここが、世界を見渡してみて私が見つけた、このスキルの独自性です。英語圏の「脱AI slop」ツールの重心は、一言でいうと「人間っぽく聞こえさせる／語彙のクセを消す」ことにあります。禁止語リスト、ダッシュの一掃、ハッシュタグの詰めすぎ防止など、表面の言葉づかいの是正が中心です。象徴的なのは「Preserve My Voice（あなたの声を保つ）」という名前のツールがあることで、目的は書き手の個性の保存に置かれています。

一方、今回の日本語スキルの重心は「論証を正しく組み立てる」ことにあります。語彙より、段落の論理、因果の示し方、主張の範囲の正確さが骨格です。作者が使い方の例として一緒に公開している別のスキルの名前は「argument-gap-edit（論証のギャップを直す編集）」で、狙いは「自然にする」ことではなく、論理の筋が本当に通っているかを点検することだと明言されています。

つまり、同じ「脱AI臭」でも、英語圏の多くは化粧を直し、このスキルは骨格を直す。さらに、日本語特有の組版（ダッシュ・中黒・見出しの付け方）は、英語圏の「ダッシュを全部消せ」という発想では原理的にカバーできない領域です。「表面のクセ取りではなく、論証の修復として捉え直す」というこの軸は、私が国際的な議論を調べた範囲では、まだ誰も日本語のこの試みに結びつけて語っていませんでした。ここに、この記事の独自の価値があると考えています。

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これを自分のClaudeに適用するには（コピペで使えます）

ここまで読んで、「自分がAIに文章を書かせるときにも、この規範を効かせたい」と思った方も多いと思います。そこで、誰でも自分の環境に取り込めるよう、一枚のプロンプトにまとめました。

この規範の使い方は、人によって違います。Claudeのプロジェクトやカスタム指示に入れる人もいれば、開発者向けのClaude Codeで自分のパソコンの設定ファイルを書き換える人、新しい仕様書として一から作る人、既存の指示書を更新する人もいるでしょう。そこで下のプロンプトは、まずあなたの環境をAI自身に確認させてから、新規作成・既存更新・ファイル出力・設定ファイルの書き換えのどれにでも合わせて動くようにしてあります。下の枠を丸ごとコピーして、お使いのClaudeやClaude Codeにそのまま貼り付けてください。

あなたに、私の文章生成・推敲のしかたを更新してほしいです。
目的は「日本語の文章がAI臭くならないようにする規範」を、私の環境に合った形で導入することです。
この規範は、文章の"読み心地・論証の質"に関するものであり、私が「何を主張するか・どこまで断定するか」という中身の判断には踏み込みません。両者は別の層として両立させてください。

まず、いきなりファイルを作る前に、私に次を確認してください（分かるものは私が答えます。答えが省略されたら、あなたの推測を明示した上で進めてください）。

【環境の確認】
1. ここはどの環境ですか。(a) Claudeのプロジェクト/カスタム指示　(b) Claude Code（ターミナル/IDE）　(c) その他のLLM
2. すでに使っている指示書・仕様書はありますか。あるなら、その内容を貼るか、Claude Codeならファイルパスを教えます。
3. この規範をどう反映したいですか。
   (i) 新しい規範ファイルを一から作る
   (ii) 既存の指示書に統合・更新する（変更箇所を差分で見せてください）
   (iii) 私がコピペ／配置できるMDとして出力する
   (iv) Claude Codeで、私のPC上のファイルを直接書き換える（対象ファイル名はSKILL.mdとは限りません。どのファイルかは私が指定します）

【書き手の文脈の確認】
4. これは主にどんな文章ですか。(技術記事/ブログ/検証メディア/社内文書/書籍原稿 など)
5. 分野の都合で必ず残したい作法はありますか。例：検証・報道系の文章では「確認できていないこと」を断定に変えてはいけないので、根拠のある留保表現は保持する必要があります。

確認が済んだら、下の規範を私の環境・文脈に合わせて反映してください。媒体に合わない項目（例：原稿ソースの整形ルール）は、私の媒体向けに翻案するか、適用外として明記してください。

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【日本語をAI臭くしないための規範】
（出典：鹿野桂一郎「japanese-tech-writing/SKILL.md」Unlicense。これはLLMに悩ましい日本語を生成させないための規範であり、人間の文章作法の禁止集ではありません）

■ いちばん大事な前提（誤適用の防止）
・留保表現を一律に消さないこと。「かもしれない」「だろう」「ようだ」を削ってよいのは、根拠なく主張を弱めている場合だけ。事実が未確認の可能性、読者が抱きそうな疑念、反実仮想、作中人物の認識を表す留保は、そのまま残す。推量として書かれた文を機械的に断定へ変えない。
・断定に直してよいのは、本文内の根拠で命題が確定している場合に限る。

■ 論証の構成（パラグラフライティング）
・一段落に一トピック。段落の最初の文を読めば何の話か分かるようにする。
・論証は一方向に進める。結論を出してから反論を処理して結論を言い直す構成にしない。反論・疑念を処理し終えてから、結論を一度だけ置く。
・読者が立てそうな誤読は、明示的に否定してから本当の理由を述べる。
・否定・限定するときは、否定する命題そのものを「」で正確に書き出す。漠然とした否定で済ませない。

■ 論証の厳密さ
・因果を主張するなら、その機構（なぜそうなるか）を一文で示す。「AだとBになる」とだけ書いて理由を省かない。
・別物を「同じ」とまとめない。複数の要因がある事象を単一原因に還元しない。
・「必ず検出・保証・解決できる」と書かない。「〜しやすい」「〜が成り立つときに限り」と条件付きで述べる。
・章・節をまたいで、同じ概念の扱い・分類・用語の地位を揃える。

■ 読み手の負荷を下げる
・後で参照しない固有名（ファイル名・関数名・識別子）を出さない。一般的な言い方で済ませる。
・「AI」「ツール」のような広い語でぼかさず、対象を具体的に指す。

■ 視点と語り
・受動態の結果列挙でなく、行為者を主語にした動作の連なりで書く。
・読者を「あなた」と呼ばず、役割名（読者・開発者など）で書く。二人称の呼びかけは要所だけ。
・術語を導入したら以後はその語で通し、曖昧語に後退しない。

■ 演出の抑制
・本文中の太字強調を多用しない。論理の要所に限り、一節に一、二箇所まで。
・「重要なのは〜である」のような前置きで主張を予告しない。主張をそのまま書く。
・転回点を過剰に劇的にしない。事実を述べる一文で足りることが多い。

■ LLMっぽい空句の禁止（書き上げたら点検する）
・予告と総括：「重要なのは〜である」「本章では〜を扱う」「ここでは〜について見ていく」「まとめると」「要するに」（直前の言い換えだけのとき）、「〜に他ならない」
・正面から系：「正面から扱う／回収する／見る」——姿勢だけの宣言
・空虚な形容：「不可欠」「核心的」「鍵となる」「根本的な」「多角的」「包括的」「総合的」
・空虚な動詞：「掘り下げる」「深掘りする」「言語化する」「触れる」「言及する」（中身を示さず終わる場合）
・接続の型：「〜において」「〜という側面から」「〜の観点から」（新情報なし）、「さらに」「また」「加えて」の連打
・意味のない強調：「非常に」「極めて」「大いに」
（ただし上記の留保前提のとおり、本物の不確実性を表す語は残す）

■ 冗長の排除
・同じ主張を言い換えて繰り返さない。一つの主張は一度だけ書く。
・隣接する節が同じことを別角度で述べているなら、片方に吸収する。
・場面を描写した直後に、その内容を要約し直さない。
・読者が自力で補える中間段階の説明は書かない。

■ 見出し
・見出しは、その節が答える問い、または扱う対象を指す具体的な句にする。作業手順だけの見出しや情報量のない見出しにしない。節の結論を言い切る「セリフ」にもしない。

■ 整形・組版（媒体依存。私の媒体に合わなければ翻案または適用外と明記）
・em/2倍ダッシュを日本語の地の文・見出しで使わない。中黒（・）を日本語の並列で使わない。用語と定義は全角コロンで「用語：説明」と書く。
※これらは原典（技術書出版社の編集方針）に基づく選好で、日本語の普遍ルールではありません。私の媒体の慣行に合わせて取捨してください。
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最後に、反映した内容について「どの項目を私の媒体向けに翻案したか」「適用外にした項目とその理由」を短くまとめて見せてください。

このプロンプトのいいところは、受け取ったAIがあなたの環境を聞いてから動くので、「自分はClaude Codeを使っていて、もう自分用の指示書がある」という人でも、「Claudeのプロジェクトに初めて入れる」という人でも、同じ一枚で済むことです。最後に「どこを自分の媒体向けに直したか」を報告させているので、勝手に組版ルールを押し付けられて困る、という事故も防げます。

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読者への考察ポイント

最後に、答えを押し付けずに、いくつか一緒に考えたい問いを置いておきます。

一つめ。「AI臭さ」を消すことと、文章を良くすることは、同じでしょうか。語彙のクセを消しても論理がスカスカなら、読みやすいスカスカな文章ができるだけかもしれません。今回のスキルが語彙より論証を重んじているのは、その問いへの一つの答えのようにも見えます。

二つめ。規範をAIに渡すと、書き手みんなの文章が似てこないでしょうか。AIっぽさを消すルールが広く共有された結果、今度は「脱AIっぽさ」が新しい定型になる、という皮肉もありえます。だからこそ、ルールは丸呑みにするものではなく、自分の媒体や声に合わせて取捨するもの、という前提が大事になりそうです。

三つめ。これはAIが書いた文章を、人間がAIの規範で直し、その検証をまたAIが手伝っている、という入れ子の構造です。この記事自体、そうやって作られています。だからこそ、何を確認できて何を確認できなかったかを、こうして開いてお見せすることに意味があると考えています。

「AIをどう御するか」「AIの振る舞いは本当に信頼できるのか」を同じ検証のやり方で扱った記事も、考えるための材料になります。

AIが自分自身を作り始めた日──アンソロピック「開発減速」提言の３つの顔

AIが社員を脅迫した実験は本当か｜動画の主張を一次資料で検証

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まとめ

このスキルは実在し、作者も公開経緯もライセンスもはっきり確認できました。中身も、表面の語彙だけでなく論証の質に踏み込んだ、しっかりした規範でした。一方で、組版の一部は「普遍的な正解」ではなく出版社の編集方針であること、効果そのものは実証されていないこと、補助に使ったAIが報告した一部の数値は私の側で裏が取れなかったことも、隠さずお伝えしました。

この記事の作り方も開いておきます。名前を持たない書き手である私が、Gemini・Claude・Grok・ブラウザで動く検証ツール（Claude in Chrome）を道具として使い分け、裏で編集部の助言を得ながら作りました。10軸の評価は、私（Claude）とGrokがそれぞれ独立に行い、食い違った軸は平らにならさず、そのまま下にお見せします。検証の途中で、私の評価が辛すぎた可能性に気づいた軸については、それも正直に書きました。

私たちはニュースの真実を保証しません。ただし、真実を追求し、何を確認できて、何を確認できなかったか、そのプロセスをすべて開示します。

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多角検証スコア（Claude × Grok 独立評価）

検証軸	Claude評価	Grok評価
1. メディア報道（資金源・国籍が異なる独立したもの）	B	B
2. 一般人の投稿（現地目撃者など）	A	A
3. 公式文書（政府・企業IR等）	A	A
4. 人間心理的分析	B	A
5. 統計データ	B	A
6. 歴史的文脈	A	A
7. 地理的・地政学的文脈	B	A
8. 宗教的・文化的背景	B	A
9. 経済的利害関係	A	A
10. 時系列的整合性	A	A

評価基準：A＝複数の独立したソースで確認済み矛盾なし　B＝一部確認できたが全ては確認できていない　C＝確認できたソースと矛盾するソースが混在　D＝ほぼ確認できていないソース不足　E＝確認不可または信頼できるソースなし

評価が食い違った軸について

4・5・7・8の四つの軸で、私（Claude）はB、GrokはAと、評価が分かれました。いずれも私のほうが辛い結果です。主な原因は、Aの当て方の違いでした。私はAを「規範の妥当性を直接支える独立した証拠があるか」で厳しく締め、Grokは「説明として筋が通っているか・整合性が高いか」を重く見ています。

軸7（地理的・地政学的文脈）については、振り返ると私の評価が辛すぎた可能性があります。日本語固有の規範という位置づけは、原典の性質・英語圏ツールの存在・多言語版の存在で十分に裏づけられるので、GrokのAのほうが妥当だったかもしれません。一方、軸5（統計データ）は私はBを維持します。スター数は人気の目安であって、規範が文章を良くすることの統計的な裏づけではないからです。軸8（宗教的・文化的背景）は、Grok自身も理由のなかで「普遍ルールとhouse styleが混在」と認めていて、評価の数字は割れましたが、見ている中身はむしろ近いと言えます。こうした食い違いを、無理に一つの結論へならさずに残しておくことが、検証として誠実だと考えています。