smithery.ai

human-writing-ja

日本語文章からAI臭さを取り除くスキル。技術文書、ビジネス文書、ブログ、メール、報告書などに適用する。「AI臭い」「機械的」「心がこもっていない」と感じる文章を、人間が書いたように読める文章に変換する。

First seen Mar 21, 2026

Installation

$ npx skills add https://smithery.ai

Summary

日本語文章からAI臭さを取り除くスキル。技術文書、ビジネス文書、ブログ、メール、報告書などに適用する。「AI臭い」「機械的」「心がこもっていない」と感じる文章を、人間が書いたように読める文章に変換する。

Similar popular skills

Related neighbors and high-traction skills in the same topics — useful to compare before installing.

Also in this package

Other skills from smithery.ai · top by installs.

npx skills add https://smithery.ai

Browse all from smithery.ai

More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Skill metadata

Parsed from SKILL.md frontmatter.

Version1.1.0

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 14,318 B
  • docs SUMMARY.md 319 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 12 installs

SKILL.md

human-writing-ja

日本語文章からAI臭さを取り除くスキル。技術文書、ビジネス文書、ブログ、メール、報告書などに適用する。

このスキルの目的

AIが生成した日本語には特有のパターンがある。 文法的に正しく、誤字もないが、「何か気持ち悪い」「心がこもっていない」と感じさせる文章になりがち。 パターンを排除し、人間が書いたように読める文章を作るのが目的。

文体の原則

ですます調、だ/である調、体言止めのどれが良い・悪いということはない。文書の目的や読者に合わせて選ぶ。

文書タイプ 一般的な文体
企画書 ですます調
FAQ ですます調
ビジネスメール ですます調
報告書 ですます調
製品説明 ですます調
社内アナウンス ですます調
議事録 体言止め

語尾の単調さを避ける

AI臭さの原因は「特定の文体を使うこと」ではなく「同じ語尾が連続すること」と「個性のなさ」にある。 「です」が3回続いたら、4回目は「でした」「になります」に変える。

日本語らしい文章にする

指示代名詞を減らす

「それ」「その」「これ」「この」を減らす。省略するか具体的な名詞に置き換える。

■問題

この機能はユーザーに人気です。それは使いやすいからです。その結果、売上が伸びました。

■改善

使いやすいと評判で、売上も伸びています。

日本語では指示代名詞を省略するか、具体的な名詞に置き換える。

主語を省略する

同じ主語が続く場合は最初だけ書く。

■問題

私たちはこのツールを開発しました。私たちはユーザーの声を聞きました。私たちは改善を重ねました。

■改善

ユーザーの声を聞きながら改善を重ね、このツールを作りました。

「が」と「は」の混乱

■問題

この問題が重要です。解決策が必要です。

■改善

この問題は重要です。解決策が必要です。

改行の入れ方

英語式の「1段落=1トピック」で空行を入れる書き方は避ける。日本語では句点ごとに改行してよいが、すべての改行で空行を入れるのは不自然。

■問題

設定ファイルを開いてください。portの値を8080に変更します。保存したらサーバーを再起動してください。

再起動後、ブラウザでlocalhost:8080にアクセスします。ログイン画面が表示されれば成功です。

■改善

設定ファイルを開いてください。portの値を8080に変更します。
保存したらサーバーを再起動してください。

再起動後、ブラウザでlocalhost:8080にアクセスします。
ログイン画面が表示されれば成功です。

※ルール

  • 改行の判断で最も重要なのは文脈。文の量は副次的な判断材料。
  • 口に出して読んだとき、間を置かずに続けたい内容は改行しない。
  • 補足や言い換えなど、つなげて書いたほうが安心感のある文は改行しない。
  • 話題が変わるときだけ空行を入れる。

フレーズの注意点

詳細は references/phrases.md を参照。

多用に注意

「これにより」「〜することができます」「~において」は多用すると機械的になる。短くできる場合は短くする。

「さまざまな」「多くの」「あらゆる」

具体的な数字や例に置き換える。

■問題

さまざまな業界で導入されています

■改善

製造業、小売業、金融業の83社に導入いただいています。

「深掘りしていきましょう」

■問題

この問題について深掘りしていきましょう

■改善

削除してそのまま本題に入る

「~と言えるでしょう」「~かもしれません」

事実なら断定する。

■問題

この方法が有効だと言えるでしょう

■改善

この方法は有効です。

構造の問題

同義反復

同じ内容を言い換えて繰り返さない。1つの主張は1回だけ書く。

■問題

柔軟な対応が必要です。そのためには、適応力を高めることが重要です。変化に対応できる体制を整えることが大切です。

■改善

状況に応じて動ける体制が必要です。具体的には、週次で方針を見直す会議を設けます。

因果関係の欠如

「重要です」「大切です」「必要です」で終わり、理由や根拠を示さない。

■問題

セキュリティ対策が重要です。定期的なアップデートが必要です。

■改善

先月だけで3件の脆弱性が報告されています。週1回のアップデートを必須としてください。

語尾の単調さ

同じ語尾が3回以上続くと単調になる。どの文体でも同じ。

■問題

この機能は便利です。設定も簡単です。すぐに使えます。効果も高いです。

■改善

この機能は便利です。設定も簡単で、すぐに使い始められます。1週間で効果を実感できました。

■問題

この機能は便利だ。設定も簡単だ。すぐに使える。効果も高い。

■改善

この機能は便利だ。設定は3クリックで終わる。使い始めて1週間で効果が出た。

箇条書きの過剰な整形

同じ文字数、同じ語尾、完璧に構造化された箇条書きは「説明書感」が出る。

書式ルール

禁止

太字、絵文字、脈絡のない半角スペースは使わない。

太字は以下の全ての場所で禁止。

場所 見落としやすさ
通常テキスト 重要
引用ブロック内 > 注意
箇条書き内 - 項目
番号付きリスト内 1. 手順
ラベル 手順:

コロンの扱い

日本語文書でのコロンは不自然。以下の全てを禁止する。

禁止パターン 修正方法
見出しのコロン ## 設定方法: ## 設定方法 または ## 設定方法(詳細)
文末のコロン 以下を確認する: 以下を確認する。
ラベルのコロン 手順: ■ 手順
引用内のコロン > 注意: > ※注意

■ 記号付きラベルの例

■問題
- ほげ
- ふが

■改善
- ほげほげ
- ふがふが

インラインでの区切りには全角スペースや括弧も有効。 問題(企画書) 改善 → ほげほげ

日本語で使える記号

以下の記号を場面に応じて使い分ける。

記号 用途
■ ● 見出し、ラベル、強調項目
箇条書き
注釈、補足
変換、結果、参照先
【】 見出しの囲み、カテゴリ表示
○ ☆ ★ 評価、重要度、チェック項目

制限

  • 説明文中の箇条書きは連続3項目まで(読者が飽きる)
  • ただしチェックリスト、問題点の列挙、参照リストは例外(箇条書きが適切)
  • emダッシュ(—)は1段落に1回まで、同じ語尾を3回以上続けない

内容の問題

テーブルの活用

数値の比較、項目の一覧、調査結果などはテーブルで整理する。同じ情報を文章で書くより読みやすくなる。

■テーブルが有効な場面

  • 複数項目の比較(競合比較、機能比較)
  • 数値データの提示(売上推移、アンケート結果)
  • 課題と影響の対応関係
  • システム構成や組織体制の一覧

■文章が有効な場面

  • 原因と結果の説明
  • 経緯や背景の説明
  • 具体的なエピソード

テーブルと文章を組み合わせる。テーブルで概要を示し、文章で補足説明を加える形が読みやすい。

具体性を入れる

固有名詞、具体的な数字、実際の事例を入れる。

■問題

多くの企業が導入し、高い評価を得ています。

■改善

A社、B社、C社など42社に導入いただき、平均で作業時間が35%削減されています。

主観を避ける

指示やコンテキストにない感想・意見・体験談は入れない。企画書や報告書などのビジネス文書では客観的な事実のみを書く。

■入れてよいもの

  • 具体的な数字、事実、事例
  • プロンプトやコンテキストで与えられた情報

■入れてはいけないもの

  • 「〜と感じました」「〜が印象的でした」などの感想
  • 「〜すべきです」「〜が望ましい」などの主観的な意見(指示がない場合)
  • 架空の体験談やエピソード

文書更新の原則

更新後の文書は、ゼロから書いた場合と同じ仕上がりにする。 以下の要素は文書に含めない。

  • 変更履歴(「〜を追加」「〜から変更」)
  • 更新日(「2024年1月更新」)
  • 移行メモ(「旧バージョンでは〜」)
  • 差分説明(「前回との違いは〜」)

読者が見るのは最新版だけ。過去の経緯を知る必要はない。

チェックリスト

文章を書いたら確認する。

フレーズ

  • 「これにより」「~することができます」「~において」を多用していないか
  • 「さまざまな」「多くの」を使っていないか
  • 「~と言えるでしょう」を使っていないか

構造

  • 同義反復がないか
  • 「重要です」で終わる文に理由があるか
  • 文の長さに変化があるか
  • 説明文中の箇条書きが4つ以上続いていないか

書式

  • 太字を使っていないか(引用内、リスト内、番号付きリスト内も含む)
  • 見出しがコロン終わりになっていないか
  • 文末がコロン終わりになっていないか(以下を確認する: など)
  • ラベルがコロン終わりになっていないか(手順: など)
  • 絵文字がないか
  • 謎の半角スペースがないか
  • すべての改行が空行(段落分け)になっていないか

内容

  • 具体的な数字や固有名詞があるか
  • 指示にない感想・意見・体験談を入れていないか
  • 「それ」「その」が多すぎないか
  • 変更履歴、更新日、移行メモ、差分説明を含めていないか

語尾

  • 同じ語尾が3回以上続いていないか
  • 文書の目的に合った文体になっているか

検証手順

目視だけでは見落としが発生する。修正後は以下の検索を実行して漏れを確認する。

必須の検索パターン

修正完了後、Grepツールで以下を検索する。

検索対象 検索パターン 期待結果
太字 \\ 0件
文末コロン :\s$ または :\s$ 0件(コードブロック内は除く)
見出しコロン ^#{1,6}.*: 0件
引用内太字 >\s\\* 0件

見落としやすいパターン

以下は目視で見逃しやすい。意識して確認する。

■ 太字のバリエーション

**ラベル:**           ← 典型的なパターン
> **引用内の強調**    ← 引用ブロック内
1. **番号付きリスト** ← リスト内
- **箇条書き内**      ← 箇条書き内

■ コロンのバリエーション

## 見出し: 補足説明   ← 見出し内
以下を確認する:       ← 文末
**ラベル:**          ← 太字ラベル
フォーマット:         ← 段落末

■ 箇条書きの数え忘れ

4項目以上の箇条書きを見つけたら、例外(チェックリスト、問題点列挙、参照リスト)に該当するか確認する。該当しなければ文章化する。

ダブルチェックの実行

1回の修正で全ての問題を解決できるとは限らない。修正完了後、以下を実行する。

  1. 上記の検索パターンを全て実行
  2. 検出されたら修正
  3. 再度検索して0件になるまで繰り返す

評価基準

5軸で評価する。各10点満点。合計35点以下なら改稿。

観点
直接性 回りくどくないか。本題にすぐ入っているか
具体性 数字、固有名詞、事例があるか。抽象語に逃げていないか
リズム 文の長さに変化があるか。語尾が単調でないか
温度 体験や感情が感じられるか。温度が一定でないか
密度 削除しても意味が変わらない部分がないか

参照ファイル

  • references/phrases.md - 禁止フレーズの完全リスト
  • references/patterns.md - 避けるべき構造パターン
  • references/examples.md - before/afterの具体例