概要
過去の文章から「自分らしさ」を学習し、新しい下書きの文体一致度を定量的に評価できるCLIツール「omokage」の開発秘話と仕組みの解説。
詳細内容
LLMに文章を執筆させる際、自分自身の文体へ徹底的に寄せたいというニーズと、その精度を客観的に測る物差しがないという課題から、文体のLinterとして機能するツール「omokage」を開発。本ツールは助詞や英語の前置詞といった機能語、文字N-gram、文末表現（敬体/常体）などの統計的特徴を計測し、Burrows’ Deltaの考え方を踏襲して標準偏差（zスコア）から一致度を算出する。Goで実装されており、ローカルで完結して動作するためプライバシーも担保。特に日本語は漢字・ひらがな・カタカナの比率などが独自の軸となるため、英語よりも高い精度で著者を識別できる。LLMエージェントのワークフローに組み込み、スコアが上がるまで推敲を繰り返させるループを実現可能にする。一方で、形としての文体は模倣できても、その奥にある「思考の宿り」までは測りきれないという、AI時代の執筆における哲学的な限界についても言及している。