この記事は、2026年8月24日にnoteで公開したものに、Brainだけの作業記録を書き足したものです。無料エリアは、公開時の本文にBrain向けの直し（確認日などの注記の追加、作業記録と食い違っていた箇所の直しなど）を加えたものです。

ホームページの文章。お知らせ。見積書に添える一文。

書き終えて、送信ボタンを押す前に、少しためらう。

これでいいのかどうかを、確かめてくれる人がいません。

小さな会社をやっていると、書くのも自分、確認するのも自分です。社内に編集の担当はいません。読み返しても、自分が書いた文章なので、どこが変なのか分かりません。

外に出す前に、一度だけ日本語に特化したAIに通す。 今日はその話です。

やってみたら、想像していたより効きました。

使ったのは Sakana Namazu

日本のAI企業であるSakana AIが出している「Namazu」というAIです。

日本語と日本の商習慣に特化していると謳っていて、公式の説明にはこうあります。

敬語や商習慣を踏まえた自然な日本語で、業務文書やメールをそのまま処理できます。

「敬語」が名指しされているのが、後で効いてきます。

ただし、ゼロから日本語だけで作られたAIではありません。公式によると、ベースは Moonshot AI が公開している「Kimi K2.6」というモデルで、そこに日本語と日本固有の文脈を踏まえた調整を加えたものだと説明されています。日本製の土台に日本語を教えた、という話ではない。ここは正確に書いておきます。

私が使ったのは、2026年8月3日に提供が始まった開発者向けのAPI（ソフトウェアから呼び出す窓口）のほうです。月額はかからず、使った分だけの支払いになります。月額(サブスク)ではNamazuは使えません（2026年8月29日に公式の料金ページで確認。2026年10月13日にも同じ内容を確認）。

料金は公式に出ています（2026年8月23日に確認。2026年10月13日にも同じ内容を確認）。読み込みが100万トークンあたり0.95ドル、書き出しが4.00ドル。トークンはAIが文章を区切って数える単位です。公式は1ドル160円換算で、それぞれ約152円・約640円という参考値も併記しています。

ブラウザから使える「Sakana Chat」というサービスもありますが、私はそちらを使っていません。 公式はAPI版を「Sakana Chatで提供してきたモデルを、さらに強化したもの」と説明しているので、同じ結果になるとは限りません。

実際にやったこと

公開前のホームページ1サイト分の文章を、まとめて見てもらいました。

原稿そのものは載せられないので、この記事に出てくる例文は、指摘の型はそのままに別の文へ置き換えています。

出てきた指摘は 85件。そのうち 62件を採用しました。

先に正直なところを書いておくと、4件に1件は採用していません。全部が正しいわけではありませんでした。ここは後で書きます。

何を指摘されたのか

指摘は大きく5つの型に分かれていました。

一文が長い。 「〜し、〜してから、〜します」のように動作を詰め込んだ箇所を、意味の切れ目で分けるという指摘です。書いている本人は気づきません。書いているときは意味がつながっているので、長いと感じないのです。

敬語が過剰。 「ご記入いただけますようお願いいたします」を「ご記入ください」に。「対応させていただいております」を「対応します」に。丁寧にしようとして重ねた敬語が、かえって読みにくくしていました。

表記のゆれ。 同じページの中で「等」と「など」が混ざっている。時刻の書き方も「10〜18時」と「10:00〜17:30」で混ざっている。1ページならまだしも、複数ページにまたがると目では追えません。

係り受けが曖昧。 「自転車やベビーカーなどを禁止している建物があります」。これだと、禁止されているのが自転車そのものなのか、持ち込みなのかが読み取れません。

主語と述語がねじれている。 「当社の強みを、地域に密着したサービスです。」——「強みを」の受け先が文中にありません。

どれも、言われれば分かります。ただ、自分では見つけられませんでした。

思いつかなかった指摘

ここが今回いちばん驚いたところです。

元の文はこうでした。

お客様からすると、費用が事前に分からない状態は不安が残ります。

指摘は「『からすると』は話し言葉の比較表現で、主体がぼやける」。直した後はこうです。

お客様にとって、費用が事前に分からない状態は不安が残ります。

一文字も間違っていません。 誤字でも文法の誤りでもない。読んでも引っかからない。

それでも「からすると」と「にとって」では、文章の立ち位置が違うという指摘でした。

言われてみればそのとおりです。「からすると」は書き手が外から推し量っている言い方で、「にとって」は当事者の側に立った言い方です。ホームページに載せる文なら、後者のほうが据わりがいい。

誤りを直しているのではなく、良し悪しを見ている。 添削ではなく推敲だと感じたのは、この種の指摘が出てきたときでした。

それでも4件に1件は採用していません

採用しなかったのは23件。指摘全体のおよそ4分の1です。見送った理由でいちばん多かったのは、Namazuの見立て違いではなく、渡す前に文章が崩れていたことでした。ホームページのデータから文章を抜き出したClaude Code（作業を任せているAI）が、HTMLのタグ（見出しや太字などを指定する記号）を空白に置き換えていたため、Namazuには、実物には無い余分な空白があるように見えていました。その分は、Claude Codeが実物と1件ずつ照らし合わせて外しています。

残りの中には、その表現を選んだ理由がAIには見えていないものもありました。

わざと短く切った一文があります。短くしてあるボタンの文言があります。決まった形式をそろえてある箇所もあります。Namazuはそれも「直すべき箇所」として拾ってきます。

採った案の中にも、Namazuの案が別の問題を持ち込んでいて、Claude Codeが書き直したものがありました。

なので、出てきたものをそのまま採用する使い方はできません。

ただ、これは欠点ではないと考えています。全件を並べて「これは採る」「これは採らない」と決める。この判断は、書いた本人にしかできません。

候補を出すのがAI、採否を決めるのが人。 この分け方なら成立しました。

数字と固有名詞は、機械で確認する

もう一つだけ。

金額、電話番号、固有の番号や名称。これらが1文字も変わっていないことを、機械で照合して確認しました。

文章が良くなっても、電話番号が合っていなければ意味がないからです。

AIに文章を触らせるなら、変わってはいけないものを先に決めて、後から機械で確かめる。 この手当てとセットでないと、任せる範囲は広げられません。

英語圏のモデルを使っている人ほど、一度試してほしい

普段からAIを使っている方ほど、手元にあるのはアメリカ製のモデルだと思います。私もそうです。仕事の大半はそちらで回しています。

それらのモデルも日本語は書けます。上手です。

そのうえで、「からすると」と「にとって」のどちらが据わりがいいか。この敬語は重ねすぎか。こうした判断は、日本語の中でしか下せないのではないかと考えています。

ただし——ここから先は、まだ確かめていません。

同じ原稿を英語圏のモデルにも通して、指摘がどう違うのかを見る。これはこれからやるつもりで、執筆時点（2026年8月24日）ではまだやっていません。だから今の時点では、どちらがどうとは書けません。

なので今回は、勧めるというより誘いです。手元のモデルと Namazu に、同じ文章を見せてみてください。違いが出るのか出ないのか、私も知りたいところです。

まとめ

書いた文章を外に出す前に、Sakana Namazuへ一度通す。

これだけで、全体の質が上がりました。長すぎる一文、重ねすぎた敬語、ページをまたいだ表記のゆれ。自分では見つけられないものが出てきます。

そして時々、自分では思いつかなかった水準の指摘が混じります。

全部を採る必要はありません。採否を決めるのは書いた本人の仕事です。それでも、誰にも見てもらえないまま出すよりは、はるかにましになりました。

この記事では、AIを実務でどう使い、どこを人が判断しているのかを、事実ベースで書いています。

※作業全体の時間も、時間がどれだけ短くなったかも計測していません。有料エリアに書いた秒数は、Namazuを1回呼び出してから結果を受け取るまでの時間で、回によって測り方が少し違います。8月28日の回は、呼び出しに使った道具が表示した時間です。9月の3本は、呼び出した時刻から結果が届いた時刻までの差で、準備の読み込みの時間も含みます。使い始めの試しに出てくる「3秒」は、そのときのClaude Codeの報告にある値です。

※無料エリアの件数は、2026年8月に、公開前のホームページ1サイト分を推敲させたときのものです。85件と62件は、推敲前と推敲後を並べた当時のページ（比較ページ）にある集計で、採用しなかった23件はその差から出した数です。出力の原本から数え直してはいません。有料エリアの件数と時間は、次の記録から取っています。2026年8月21日の使い始めの記録、2026年8月28日の自分の事業のホームページ（トップページ1回分）、2026年9月の自分の記事3本分です。同じ頼み方をしても、同じ結果になるとは限りません。

※Namazuの料金・提供条件は、本文に書いた確認日の時点のものです。使う前に、公式の案内で確かめてください。

※Namazuへの頼み方の組み立て、呼び出し、指摘の一次仕分け、一部の案の書き直しは、作業を任せているAI（Claude Code）が行っています。無料エリアの85件の回は、この比較ページをClaude Codeが作り、私がそれを見て、採るかどうかを最終的に決めました。有料エリアで扱う自分の事業のホームページと自分の記事の回は、個々の採否もClaude Codeが決め、私は報告を見て通しました。

参考・出典

Sakana AI公式「Sakana AI、日本語特化のLLM API『Sakana Namazu』を提供開始」信頼度：大（提供元の公式発表。提供開始日・ベースモデル・強化点を確認） https://sakana.ai/namazu-api/
Sakana AI公式「Sakana Namazu — 日本の感性で、考え、動くLLM」信頼度：大（提供元の公式資料。引用文・料金表を確認） https://sakana.ai/namazu/
Sakana AI公式料金ページ信頼度：大（提供元の公式資料。月額費用もサブスクリプションプランもなく、従量課金だけであることを確認。確認日は2026年8月29日と2026年10月13日） https://console.sakana.ai/pricing

この先で読めること

自分の事業のホームページ（トップページ1回分）を推敲させたとき、Claude Codeが組み立ててNamazuへ送った頼み方の全文と、各部分の働き
自分の記事の推敲で、前の回に引っかかったことと同じ中身が、次の頼み方に入っていった流れ（頼み方の全文と抜粋）
自分の事業のホームページ（トップページ1回分・指摘20件）で採らなかった12件を、原文・Namazuの案・採らなかった理由つきで。上の85件の回とは別の回で、Namazuの日本語の誤りは2件、残り10件は日本語の良し悪しとは別の事情
採った案が言葉の重なりや係り受けの引っかかりを生み、それを直した経過（直すときの言い換えで意味が狭まった例を含む）
変わってはいけないものを確かめる方法。Claude Codeが実際にやった手順とその穴、チャットのAIで置き換える場合の案（試していません）
失敗の記録（出力に他の言語が混ざった件、AIの報告の件数を数え直したら違っていた件）、使い始めにつまずいたところ、12件の理由を「採る前に自分に聞く問い」にまとめたもの