AIに書かせた文章から「AIっぽさ」を消そうとして、削りすぎたことはありませんか。

私はあります。何度もあります。

「〜という」を消す。「まず」「次に」を消す。「重要なのは」を消す。消して、読み返して、また消す。

そうやって30分かけて整えた原稿を翌朝に読むと、たしかにAIっぽくはない。でも、自分が書いた文章にも見えない。当たり障りのない、誰が書いても同じような文章が残っている。

臭いは消えました。味も一緒に消えました。

この問題は、目視では解けない

ここが厄介なところです。

「AIっぽい表現の一覧」は、もう世の中にいくらでもあります。私も持っています。それでも、目の前の一文で毎回止まる。

理由は単純で、「どこまで消せば消しすぎなのか」を誰も教えてくれないからです。

一覧は「これはAIっぽい」しか教えてくれません。「これ以上消すと、あなたの文章ではなくなる」は教えてくれない。だから止まるところが分からず、気づくと削りすぎている。

もうひとつ厄介なのが、AIに聞いても解決しないことです。

AIに「この文章はAIっぽいですか」と聞くと、AIっぽい文章を「自然で読みやすい文章です」と評価します。当然です。自分の癖を、自分では異常だと思えないからです。

数字を間違えたのと同じ仕組みが検算側にも入っている。これは私が前に作った事実検証ゲートで学んだことでしたが、文体でもまったく同じでした。

だから、基準を自分の過去原稿から作りました

やったことは1つです。

自分が過去に書いて、自分で納得している原稿を集めて、そこから「自分の文体の分布」を出す。

接続詞をどれくらいの頻度で使うのか。一人称をどれくらい出すのか。段落の長さはどれくらいばらつくのか。文末はどれくらい多様なのか。

それを15個の指標にして測ると、自分の原稿はだいたい同じ範囲に収まります。そして、AIに素で書かせた原稿は、その範囲から派手に外れます。

外れているところだけを名指しする。それがこのゲートです。

一般的な「AIっぽい表現リスト」は使いません。接続詞を多用するのが持ち味の人にとっては、接続詞が減ることのほうが異常だからです。他人の基準を借りた瞬間、そのツールは「他人に似せる装置」になります。

実際に動かすと、こうなります

AIに素で書かせた原稿（1,324字）を、私の過去原稿5本から作った基準にかけた結果です。

判定できた指標: 15/15（判定カバー率 100.0%）

✗ 定型接続詞で始まる文の割合(%) 31.818 自分の中央値 1.597
✗ 段取り語で始まる文の割合(%) 11.364 自分の中央値 0.833
✗ 抽象名詞の密度(/1000字) 29.445 自分の中央値 0.548
✗ ぼかし表現の密度(/1000字) 6.040 自分の中央値 0.000
✗ 一人称の密度(/1000字) 0.000 自分の中央値 1.984
✗ 数字・固有名詞の密度(/1000字) 18.120 自分の中央値 53.384
✗ 文末表現の多様性(bit) 3.806 自分の中央値 5.706
（ほか6件）

重大 13件 — 公開を止めてください

15指標のうち13個が落ちました。 一人称は0.000。抽象名詞は私の54倍。

そして、落ちた指標ごとに「何文目のどの文が原因か」を最大3件ずつ出します。

  ✗ 定型接続詞で始まる文の割合(%) [AIの素出しに寄っている]
    → 文頭の接続詞を落とす。落として意味が通るなら、元々要らない
      3文目: しかし、導入したものの成果が出ないという課題を抱える組織も…
      9文目: つまり、効率化・品質向上・コスト削減といった観点から…
     10文目: このように目的を明確にすることで、適切なツール選定が…

この原稿を書き直したら、重大13件が1件になりました（1,234字）。

残った1件は「自分の頻出語の出現率」です。mockのテーマが私の普段書くジャンルと違うので、これは落ちて当然でした。この種の限界も、本編で全部書いています。

このゲートの本体は、実は「削りすぎの検知」です

15指標は2つの群に分けてあります。

A群（10指標）：多いほどAIの素出しに寄る。上振れで不良
B群（5指標）：自分の言葉がどれだけ残っているか。下振れで不良

冒頭に書いた「臭いを消したら味も消えた」は、B群が落ちている状態です。

一人称が消えた。口語が消えた。具体的な数字が消えた。いつも使う言葉が消えた。A群だけを見るツールは、この状態を満点として通します。そして書き手を、少しずつ無個性のほうへ押し流します。

両側を見ないゲートは、作らないほうがましだと思っています。

自分が公開した記事を、自分の基準にかけたら落ちました

正直に書きます。

私が実際に販売しているBrain記事4本を基準にして、そこから1本だけ抜いて判定する、ということをやりました。抜いたのは自分の第4弾です。

結果は重大2件でした。

✗ 自分の頻出語の出現率(%) 13.213 自分の中央値 34.796
✗ 一人称の密度(/1000字) 1.166 自分の中央値 2.103

読み返したら、本当にその1本だけ文体が硬かったんです。口語がゼロ、一人称が半分。書いているときは気づいていませんでした。

もう1つ。別の教材の原稿を、顧客視点でレビューして手直ししたことがあります。その前後を測りました。

▼ レビュー前｜レビュー後

重大：3件　／　4件
口語・言い差し：0.151　／　0.288（改善）
段取り語：2.534　／　1.738（改善）
三点列挙：1.968　／　2.475（悪化）
対句・並列：0.000　／　0.058（新たに発生）

手で直した結果、重大が3件から4件に増えていました。

2つ直して、2つ壊していたわけです。直したら必ずもう一度かける、という運用にしているのはこれが理由です。

中身

スクリプト4本（Python標準ライブラリのみ・外部依存0・APIキー不要・Mac / Windows / Linux）
voiceprint.py — 自分の過去原稿から基準を作る
stylegate.py — 判定・該当文の名指し・書き直し指示の生成
lib.py — 15指標の測定と判定
doctor.py — 環境チェック
参照ドキュメント3本 — 設計原則7 / 判定カタログ15指標（実測値つき）/ 効かない場所と壊れ方
mock 2本 — 不良を仕込んだ原稿（重大13件）と書き直し後（重大1件）。ネット不要でそのまま試せる
サンプル3本 — 不合格レポート・書き直し後レポート・書き直し指示JSON の実物
Claude Code / Codex 用の SKILL.md — 読み込ませると手順どおりに判定まで走る

本編では、15指標を1つずつ「なぜその指標なのか・どう計算するか・実測でいくつだったか」まで書いています。そのまま使ってもいいですし、自分用に指標を足す作り方も書いてあります。

向いている人・向いていない人

向いている人

AIに下書きを書かせて、自分の名前で公開している人
AI臭を消す作業を毎回やっていて、毎回どこで止めるか迷っている人
「一覧」ではなく「自分専用の基準」が欲しい人
過去に書いた原稿が3本以上（各1,200字以上）ある人

向いていない人

これから書き始める人。基準にする過去原稿がまだありません
X投稿など短文が中心の人。1,200字未満は分布が安定しません
内容の正しさをチェックしたい人。これは文体しか見ません。数字の裏取りは別の仕組みの仕事です
読むだけで文章がうまくなる教材を探している人。これは測る道具です

効かないこと（先に書いておきます）

▼ 効かない｜理由

内容が正しいかどうか：文体しか見ていません
面白いかどうか：測っていません。全指標が合格でも退屈な原稿は退屈なままです
他人の原稿の評価：基準が自分の過去原稿なので「自分に似ていない」としか出ません
初めて書くジャンル：自分の頻出語が確実に落ちます

このゲートが保証するのは「自分の分布の内側にあること」だけです。それ以上のことは言いません。

特典

購入者全員（本文に収録・LINE登録不要）

パッケージ一式。スクリプト4本・参照ドキュメント3本・mock 2本・サンプル3本・SKILL.md。

レビュー特典

「私の原稿が落ちた記録全件」。今回作ったゲートを、自分の公開済み原稿・レビュー前後の原稿・mockにかけた判定結果を、落ちた指標と該当文つきで全部出します。通った例だけは出しません。誤検知だった例も、境界の作り方を間違えて無検査になっていた例も入れます。

星の数や好意的な評価はお願いしません。使ってみてどこで詰まったかを書いていただけると、次の改訂に入れられます。

価格

1,980円です。100部を超えたら3,980円に上げます。

AIの利用料は別です（このゲート自体はAPIキー不要で動きますが、原稿の書き直しをAIにやらせる場合はその分がかかります）。

そのほかにやっていること

このゲートは文体の話だけです。ただ、なぜ「機械で検品して、通らなければ止める」型の道具ばかり作っているのかを書いておきます。

AIで一人で回す仕組みを作って、その設計と失敗の記録を公開しているからです。文体ゲートはその一部分にすぎません。

YouTube「速報マーケットch」 —— 顔なし・一人・AIで平日2本の株式市況動画。開設29日で収益化
Kindle —— AIで書いて出した本。原稿も表紙も自分で組んでいます
Brain —— 第1弾から第5弾まで。全部「AIに作らせて、機械で検品して、通らなければ止める」型

やっていることと、うまくいかなかったことは次のページにまとめてあります。制作の相談もここから。

👉 https://sokuho-market-line.4uudream.workers.dev/t/08092606-86e5-4bef-a612-a89cb4cbac82

投資の話も少し出てきますが、投資助言ではありません。運営の実例と見解です。

ここから先は本編です。第1章では、このゲートを支えている7つの設計原則から書いていきます。「AIに検算させない」「絶対値の基準は存在しない」「到達不能な境界を合格と表示しない」——どれも、実際に事故を出してから分かったことです。

まず doctor.py を動かして、環境が通ることを確認するところから始めてください。