AI文章術の記事
AIに書かせた日本語は、意味が通っていても読みにくいことがあります。直したいのに、どこを直せばいいのか指差せない。この分類は、その「どこ」を具体的な癖の名前で呼べるようにするための記事をまとめたものです。
読む順番は決まっていません。自分の文章を読み返して引っかかった箇所に近いものから読んでください。文末が同じ形で続いているなら文末の記事を、主語が誰なのか曖昧なら受け身の記事を、長いわりに内容が薄いと感じるなら冗長表現の記事を。
どの記事にも、直し方と並べて直してはいけない例外を書いています。機械的に全部直すと、責任の所在をぼかすために意図的に受け身にしていた箇所まで書き換わり、意味が変わってしまうことがあるためです。指摘は候補であって、判断は書き手のものです。
載せていないこと：文章構成の作り方、企画の立て方、誤字脱字の検出。ここで扱うのは、書き上がったあとの文体の調整だけです。
この分類の記事（5本）
「AIっぽい日本語」の正体は7つの癖。どこを直すと自然になるかAIの文章が不自然に感じられる理由を、文末・接続・抽象度など7つの具体的な癖に分解します。それぞれについて、実際の書き換え前後の例と、直すときの判断基準を示します。文末が「〜ます。」ばかりになるときの、7つの崩し方同じ文末が続くと文章は単調に見えます。体言止め、文の結合、理由節、問いかけなど7つの手を、使いどころと使いすぎたときの副作用まで含めて整理します。冗長な日本語を削る。削ってよい表現と、削ると意味が変わる表現「〜することができます」「〜という点があります」など、削っても意味の変わらない表現を一覧にしました。あわせて、冗長に見えて実は必要な表現も挙げ、削りすぎの基準を示します。SlackやメールにAIの回答を貼ると崩れる。相手の環境で崩れない整え方Slackは独自記法、メールは等幅とは限らない。貼り付け先ごとに何が解釈され何が残るかを整理し、表・箇条書き・コードを崩さずに送るための具体的な手順をまとめます。「〜と考えられます」を減らす。受け身をやめると文章の穴が見えるAIの文章に受け身が多いのは、主体を書かずに済ませられるからです。能動態に直す手順と、受け身を残すべき4つの場合を、実例で区別します。
ほかの分類
この分類の記事で使うツール
- 日本語 推敲チェッカー … 文末の単調さ・受け身の多さ・冗長表現を指摘し、直し方を提案します。
- Markdown変換 … AIが出力した表や見出しを、Excel・HTML・はてな記法に崩さず変換します。