概要
AI特有の不自然さは語彙ではなく文の長短のリズム（バースト性）に現れることを実証し、それを検知・修正するツール「natural-japanese」とその分析結果を解説した記事。
詳細内容
最新のLLMは「翻訳調」や「特定の定型句」といった表層的なAI臭さを克服しつつありますが、依然として「文の長さが均質すぎる」というリズム面での特徴（低バースト性）が残っています。筆者は、人間とAIの文章コーパスを比較分析し、文長の分散や段落構造を機械的に診断するLintツール「natural-japanese」を開発しました。本記事では、GPT-5.6を含む7つの最新モデルを実測し、高性能なモデルほど語彙は自然でもリズムが単調で「AI臭い」と判定される傾向を明らかにしています。
また、従来の「AI臭さの常識」を覆す発見として、(1) 体言止めはAIの方が少なく人間の方が多い、(2) 文頭の反復は人間の方が好んで使う、(3) 「最後に」「まさに」といった語彙はむしろ人間の方が多用している、といった実測データを提示しています。モデル選びだけでは解決できない「リズムの均質さ」を、検知・修正・再検知のループ（Agent Skill）によって解消するアプローチを提案しており、Claude Code等で利用可能なプラグインも公開されています。