AIが生成しがちな「いかにもAIっぽい」日本語の定型表現・水増し・空疎な形容を取り除き、読者の信頼を損なわない自然な文章に直す。記事・原稿・プレスリリース・告知・SNS投稿など、AIの支援を受けて書いた文章を公開前に点検するときに使う。「AI臭を消したい」「文章が機械っぽい」「人が書いたように直したい」などの依頼で使う。
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良い文章は目立たない。読者が文体に気を取られているなら、文章が中身の邪魔をしている。 AI特有のクセは読者に気づかれやすく、気づかれた瞬間に信頼が損なわれる。
このスキルは、AIの支援で書いた日本語から「いかにもAIが書いた」と感じさせる表現・構造を見つけ、人が書いたとわかる自然な日本語に直すための検出・言い換え・点検の手引きである。最終的な文面の判断は書き手が行う。
注意：言葉づかいの良し悪しは媒体・記事種別・読者層で変わる。ここに挙げた表現も、文脈によっては適切なことがある。一律に禁止するためのリストではなく、無意識に使っていないかを点検するためのものとして使う。各社の用語・表記ルール（記者ハンドブック等）が優先される場合は、そちらに従う。
AIが好んで使う、中身が薄い・大げさ・もったいぶった語。多くは削るか、平易な語に置き換えられる。
| 語 | なぜ良くないか | 言い換え |
|---|---|---|
| 〜していきましょう／〜しましょう | 読者への呼びかけが過剰で説教くさい | （言い切る。事実・主張をそのまま書く） |
| ぜひ | 空疎な勧誘。中身を足さない | （削除） |
| いかがでしょうか／〜してみてはいかがでしょうか | もったいぶった勧め。記事には不要 | （削除。事実を示して読者に委ねる） |
| まさに | 強調の水増し | （削除） |
| まさしく | 同上 | （削除） |
| 非常に／とても／きわめて | 程度の水増し。具体的な数値・事実に置き換える | （削除、または具体値を示す） |
| しっかりと／きちんと | 中身のない強調 | （削除、または何をどうするか具体的に） |
| さまざまな／様々な | 中身をぼかす | （具体的に列挙する。挙げられないなら削除） |
| 多種多様な | 大げさ | さまざまな、または具体的に |
| 革新的な／画期的な | 空疎な称賛 | （何が新しいのかを書く） |
| 最先端の／次世代の | 宣伝文句 | （新しい点を具体的に） |
| 圧倒的な | 誇張 | （数字・事実で示す） |
| 〜と言っても過言ではない | もったいぶった断定回避 | （言い切るか、削除） |
| 〜の世界／〜の世界観 | ふわっとした比喩 | （対象を具体的に名指す） |
| 〜という側面 | 抽象的な水増し | （具体的に。または削除） |
| 〜における／〜に関して | 硬く回りくどい | 〜の、〜で |
| 〜を実現する | 宣伝くさい | 〜する、〜できる |
| 〜を可能にする | 同上 | 〜できる |
| 利活用 | 役所・企業ジャーゴン | 利用、活用 |
| 親和性が高い | ジャーゴン | 相性が良い、合う |
| 〜に資する | 硬い役所言葉 | 〜に役立つ |
| こう書いていたら | こう直す |
|---|---|
| 〜することが可能です | 〜できます |
| 〜を行う | 〜する |
| 〜を実施する | 〜する |
| 〜という形になります | 〜です／〜になります |
| 〜させていただきます | 〜します |
| 〜することができます | 〜できます |
| 多くの〜が存在します | 〜が多い／〜がある |
| 〜する必要があります | 〜が必要です／〜しなければならない |
| 〜に対して | 〜に |
| 〜に関する | 〜の |
| 〜をはじめとする | 〜など |
| 〜という事実があります | （事実をそのまま書く） |
| 〜ということになります | 〜です |
| 利用することによって | 使えば／使って |
| 〜の状況下において | 〜では |
敬体（です・ます）と常体（だ・である）を混在させない。 媒体・記事種別で決めた文体を一貫させる。AIの出力は、同じ文章内で文末がぶれることが多い。
| 良くない | 良い |
|---|---|
| 市は方針を示した。今後の対応が注目されます。 | 市は方針を示した。今後の対応が注目される。 |
| 申請は無料です。手続きは郵送でも行える。 | 申請は無料だ。手続きは郵送でもできる。 |
AI臭い文：
昨今の急速に変化するメディア環境において、AIツールの多面的な側面を理解することは非常に重要です。これらの革新的なソリューションが、いかにジャーナリストの業務を効率化していくのか、さっそく見ていきましょう。
人が書いた文：
AIツールは、下書き・調べもの・分析の三つが得意だ。それぞれをいつ使うか順に説明する。
AI臭い文：
市議会で行われた今回の会議は、住民に影響を与える重要な課題に根本から向き合う、包括的かつ画期的な議論となりました。
人が書いた文：
市議会は火曜日、固定資産税を3パーセント引き上げる条例案を5対2で可決した。
AI臭い文：
日本の地方ジャーナリズムという豊かな世界の中で、これから語られる物語ほど心を打つものはないでしょう。これは単なる人物紹介ではありません。地域報道が本当に大切な理由の核心に迫る、一つの旅なのです。
人が書いた文：
山田道子さんは47年間、地域新聞を発行し続けてきた。一度も休刊したことがない。
AI臭い文：
今後、関係者は革新的なアプローチを活用し、デジタル変革という困難な状況を乗り越えていく必要があると言えるでしょう。
人が書いた文：
生き残りたい地方紙は、デジタルで収益を得る道を見つけるしかない。だが、多くはまだ見つけられていない。
書いた文章を声に出して読む。次のように聞こえたら直す。
文章を検索して、次を探す。
一つでも見つかったら、もう一度推敲する。
AIの支援で書いた文章を採用する前に、次を問う。
読者に「これAIが書いたな」と思われた時点で、すでに信頼は失われている。
良い文章は目立たない。読者が文章に気を取られているなら、文章が中身の邪魔をしている。
本スキルは claude-skills-journalism（by Joe Amditis, MIT License, © 2025 Joe Amditis,
https://github.com/jamditis/claude-skills-journalism ）の journalism-core/skills/ai-writing-detox を
原典の構成（検出すべき語・フレーズ・構造の一覧、言い換え表、修正の前後例、自己点検、最終テスト）に沿って日本語化し、
英語特有のAI定型表現を日本語のAI臭（過剰な定型句・水増し・空疎な形容・文体のぶれ等）に再構成したものです。
英語固有の禁止語表・英文の例文・米国向けの参考は日本語の実情に置き換え、該当しない部分は割愛しています。
原典の著作物本文は転載していません。原作者の公認・推奨を受けたものではありません。
MIT ライセンス全文は同梱の LICENSE-MIT.txt を参照。
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取材・調査・データ報道で使える無料データ源（API）のカタログ。政府統計（e-Stat）、地域経済（RESAS）、気象（気象庁）、法令（e-Gov）、企業開示（EDINET）、書誌・国会会議録（国立国会図書館）、地理空間（国土地理院）、汎用の国際API（GDELT・Open-Meteo・Wayback等）を用途別に整理し、登録要否・利用条件・選び方を示す。「無料のデータ源が欲しい」「このテーマのAPIは？」「公的データをプログラムで取りたい」といった依頼で使う。
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データ報道（データジャーナリズム）の手順を支援する。データセットの分析、グラフや地図の作成、雑然としたデータのクリーニング、統計の算出、データに基づく記事の構築に使う。「e-Statのデータを分析したい」「人口あたりで比較したい」「グラフが誤解を招かないか確認したい」「統計から記事を組み立てたい」などの依頼で使う。記者・編集者・調査担当向け。
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取材で集めた資料（開示文書・記事・SNS・反訳など）をデジタルアーカイブ化し、AIで要約・分類・エンティティ抽出・関係づけ（知識グラフ化）して横断検索できる調査基盤を作るための手引き。「取材資料を整理したい」「大量の開示文書をデータベース化したい」「人物・組織・出来事の関係を可視化したい」「調査報道のアーカイブを作りたい」などの依頼で使う。
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発言・記事・SNS投稿などの主張を体系的にファクトチェックする。主張の抽出、検証可能な命題への分解、根拠の収集、当事者への確認、判定（レーティング）、記録、訂正対応までを支援する。掲載前の裏取り、ファクトチェック記事の作成、編集部の検証手順づくりに使う。「ファクトチェックして」「この発言は本当か」「裏取りの手順を」などの依頼で使う。
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テキスト・記事・ウェブページの内容を、厳密な検証方法論にもとづいてファクトチェックする。検証可能な主張を抽出し、信頼できる一次情報・公的データ・検証機関と突き合わせ、各主張の真偽と確からしさ（確信度）、情報源の信頼度スコアを評価し、根拠つきの検証レポートにまとめる。「この主張を検証して」「記事をファクトチェックして」「情報源の信頼性を見て」「真偽を判定して」「誤情報か確かめて」などの依頼で使う。付属の references（信頼できる情報源／検証方法論）を参照する検証重視版。
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学術的な文章執筆・研究設計・学術コミュニケーションの作業を支援する。論文の執筆、文献レビュー、IMRaD構成、研究費（科研費・JST・AMED等）申請、引用管理、査読対応、オープンアクセス（OA）の選択、プレプリント投稿、ORCID/DOI等の識別子、CRediT役割分担、事前登録、生成AI（LLM）利用の開示などを扱う。研究者・大学院生のほか、調査報道で学術論文や研究手法を読み解き引用する記者にも使う。「論文を書く」「研究計画を立てる」「文献レビュー」「査読コメントへの返信」「科研費の申請書」などの依頼で使う。
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