AIを使った下書きには、滑らかな構成、慎重な主張、一般的な表現という、似通った特徴が表れることがあります。ただし、文体から著者を確実に特定できるという意味ではありません。NISTの現在の合成テキスト評価プログラムは、識別可能性を未解決の測定課題として扱い、生成された文章と人間の文章を区別することが難しくなっていると説明しています。
以下の六つのパターンは、AIを使ったかどうかの証拠ではなく、編集時の観点として使ってください。目標は、著者の判断と声を反映した、具体的で正確な文章です。
一般的なAI支援文に見られる表現
確認する価値のある六つのパターン：
1. 中身のない導入。 「今日の変化の激しい世界では」「周知のとおり」「考えたことはありますか」「……の時代に」。こうした表現は、最初の具体的な考えを先送りし、無関係な文章まで似た印象にします。
2. 一般的な親しみやすさ。 メール以外でも、モデルの下書きが「良い質問ですね！」「喜んでお手伝いします！」「注意すべき点は……」で始まることがあります。情報または関係性に価値を加えない行なら削除してください。
3. 均整を取りすぎた句読法。 軽く編集しただけのモデル下書きは、ダッシュを多用した三部構成の文を繰り返す場合があります。問題は特定の記号ではなく、段落をまたいで繰り返される機械的な調子です。
4. 一様な文のリズム。 軽く編集しただけのモデル下書きは、文の長さとリズムが均一になることがあります。意図的な変化で強調を明確にできますが、リズムだけで著者を判定することはできません。
5. 曖昧に逃げる結論。 「考慮すべき要因は多数ありますが、すべての選択肢を慎重に比較し、自分に合った判断をすることが重要です。」これでは、証拠が何を裏付けるか、何が不確かなままか、誰が判断を担うかを示していません。
6. 何も伝えない語彙。 「Leverage」「utilize」「synergy」「robust」「delve into」「navigate the complexities of」「in today’s rapidly evolving landscape」。これらは人間の文章にも現れます。問題は、具体的な動詞や名詞の方が明確な場所に、抽象語がまとまっていることです。
どのパターンもAI利用の証明ではなく、自動的に誤りになるわけでもありません。修正を検討する合図です。正確さ、帰属、証拠は別に確認する必要があります。
六つの修正方法
下書きの一般的なパターンを減らすための、小さな修正です。
修正1：導入を削る
最初の段落を飛ばせるか試してください。削っても自然に始まるなら削除します。必要なコンテキストが失われる場合は、盲目的に消さず、最初の具体的な主張を中心に書き直します。
一回で処理するためのプロンプト：
この下書きの導入を削り、最初の具体的な考えから始まるようにしてください。後に続く内容を予告する部分や、一般的な話題設定を削除し、それ以外は残してください。
修正2：一般的な接続表現を具体的なものに変える
「さらに」「加えて」「そのうえ」「結論として」。こうした表現は、考えの関係を説明せず、段落が変わることだけを示す場合があります。弱い接続表現は削除するか、「同じ考え方は……にも当てはまる」「これに関連する問題がある」のように前の考えを具体的に参照する表現へ置き換えてください。
修正3：文のリズムを変える
AIで下書きした後、声に出して読みます。一定の拍子に聞こえるなら崩してください。強調が必要な場所には短い文を使い、複雑な考えには十分な展開の余地を与えます。議論を分かりにくくするような変化を無理に作らないでください。
AIにリズムの変更案を求めることもできますが、自分で読み、修正すれば、強調する部分を自分で決められます。文の長さは意図的に変え、機械的には変えないでください。
修正4：曖昧な表現を削る
見直すべき表現：
- 「注意すべき点は」
- 「検討する価値があるのは」
- 「こう主張する人もいるでしょう」
- 「……と言えるでしょう」
- 「多くの要因がありますが」
- 「最終的には」
- 「結論として」
- 「結局のところ」
- 「本質的には」
どれも実際の要点を先延ばししている可能性があります。削除しても意味が変わらないなら削除し、本当に必要な限定を担っているなら残すか、より正確な表現に置き換えてください。
修正5：AIに多い語彙を置き換える
役立つ対象限定のプロンプト：
この下書きの言葉選びを編集してください。次の語をすべて、より具体的な表現に置き換えてください：leverage、utilize、robust、navigate、in today’s、going forward、synergy、ecosystem、journey、holistic、paradigm。意味は変えないでください。その語が本当に適切なら残してください。
自分の文章で決して使いたくない語の一覧を作り、カスタム指示に追加することもできます。
修正6：具体性を加える
抽象的な文は、裏付けのある数字、名前、例、具体的な状況に置き換えると役に立ちます。
「多くの企業が導入に苦労しています。」
これに対して：
「第2四半期に実施した五つの企業向け試行のうち、三つが同じ段階で止まりました。セキュリティ審査です。」
これは比較のための例であり、実際の事例ではありません。二つ目の文が良いのは、五つの試行、四半期、セキュリティ審査という結果が事実である場合だけです。後から作った具体性は、やはり捏造です。
具体化を促すプロンプト：
この下書きにある抽象的または一般的な文をすべて見つけてください。それぞれを削除するか、数字、名前、例、具体的な状況を使った表現に置き換えてください。事実を作らず、具体的な情報を私が補う必要がある場所に印を付けてください。
下書きに自分の声を残すワークフロー
構造上の解決策は、自分の判断と言葉を下書きの中心に置くことです。実用的な流れは次のとおりです。
- 先に自分で考える。 AIを開く前に、実際に言いたいことを5～10個の箇条書きにします。まとまっていなくても、自分の本当の見解を自分の言葉で書きます。
- 生の考えをモデルに渡す。 箇条書きを貼り付け、「これを下書きに広げてください。私の言葉と捉え方を使い、新しい考えを加えたり、私らしさを均したりしないでください。具体的な例は具体的なまま残してください」と伝えます。
- AIが自分の材料から下書きする。 自分の捉え方が保たれやすくなりますが、モデルが重要な詳細を追加、省略、平板化する可能性は残ります。
- 検証し、大幅に編集する。 すべての事実と帰属を確認し、自分らしくない部分を削ります。一般的な段落は手で書き直し、六つの修正を実行します。
- 声に出して読む。 不自然なリズムや語彙を見つけられます。ただし、事実確認やポリシー確認の代わりにはなりません。
AIを先に使う流れと比べてみましょう。「ChatGPT、Xについて500語の投稿を書いて」。元の材料、証拠、文体の例がなければ、モデルには自分の立場を保つ根拠が少なく、一般的な内容や作られた内容を生成する余地が大きくなります。
具体的な方法：「先に話す」
箇条書きを作るのが難しい場合は、個人的な音声メモへ口述するか、承認済みの音声ツールを使えます。ChatGPT Voiceでは、文字起こしがチャットに追加され、音声または動画クリップには別の保持と訓練の設定があります。詳しくはOpenAIのChatGPT Voiceガイドに記載されています。承認されていないアカウントへ機密情報を口述しないでください。その後、モデルに次のように伝えます。「今話した内容の文字起こしを使ってください。同じ内容を、私の声で整った文章にしてください。私が実際に使った表現を使ってください。冗長な部分は引き締めますが、私らしさを均したり、話していないことを加えたりしないでください。」
文字起こしはモデルに最初の言葉を与えますが、発話を誤って文字にしたり、編集時に意味を変えたりする可能性があります。結果を文字起こしと比較し、失われた限定を戻し、話していない内容を削除してください。
個人の声がそれほど重要でない文章
独自の個人らしさより、正確さと一貫性が重要な文章もあります。
- 定型文。 標準的な「ご予約ありがとうございます」という確認、丁寧なキャンセル通知、一般的なFAQ回答。これらは一般的であることが求められます。
- 翻訳。 日常的な文章では声が目立たない場合もありますが、モデルは意味、用語、表現域、保護対象のトークンを変える可能性があります。公開前に原文と照合してください。
- 要約と抽出。 長い文書から事実の候補を取り出す作業です。声の重要性は低い場合がありますが、正確さ、欠落、追跡可能性は依然として重要です。
- 高度に定型化された形式。 バグ報告、請求書の説明、固定構造の状況報告。個人の声より、構造の一貫性が重要な場合があります。
このような文章では、声の調整を減らせます。それでも、原文との比較、事実確認、必要なレビューや承認は必要です。
自分や会社を代表する文章では、声と説明責任の両方を作業に残してください。
開示は別の問題
文章を自然にすることと、AIの支援を開示すべきかどうかは別です。勤務先のポリシー、顧客との契約、公開規則、学校の規則、適用法を確認してください。OpenAIの現在の利用規約は、人間が生成したものではない出力を人間が生成したと表明することを禁止し、共有前に出力の正確性と適切性を評価するよう求めています。
EU AI Actの対象となる組織について、第50条は、公共の利益に関する事項を一般の人へ知らせるために公開するAI生成または操作された文章に開示義務を定めています。人によるレビューまたは編集管理を受け、個人または組織が編集責任を持つ場合には例外があります。これは特定の法的規則であり、すべてのメールや下書きに共通する判定基準ではありません。AI Act第50条の本文を参照し、実際のコンプライアンス判断には有資格者の助言を利用してください。
正式な規則が適用されない場合は、誰が思考、取材、創作を担ったかについて、合理的な読者が誤解させられたと感じるかを考えてください。一般的な表現を削る作業を、著者を隠したり、必要な開示を避けたりする手段にしてはいけません。
保存しておく二つのプロンプト
AIを使った下書きを仕上げるとき、手元に置く価値のある二つのプロンプト：
AIらしい表現という観点で編集してください。一般的、曖昧、ほかのAI文章と同じに聞こえる部分を見つけ、変更したい行を引用し、一つか二つの代案を示してください。厳しく判断してください。磨くだけでなく、削ってください。
一般的なAI風の文章に敏感な、懐疑的な読者としてこの下書きを読んでください。どこで読むのをやめますか。どこのリズムが不自然ですか。どこの語彙に違和感がありますか。
スニペットとして保存すれば、最終編集を支援できます。ただし、事実、独創性、著者、コンプライアンスは検証できません。
作業に自分の声を残す
一般的なモデル文章は謎ではなく、著者を確実に判定する方法でもありません。六つの編集観点で下書きを具体的にできますが、より重要な安全策は、自分の元資料、判断、検証、説明責任です。
AIには、自分がすでに考えたことを形にする手伝いをさせ、立場、証拠、経験を作らせないでください。ポリシー、契約、法律、誠実な著者表示で求められる場合は、AIの役割を開示してください。
