生成AI文章でも人間らしい文章を書かせるためにヒューマナイザーやSkillsなど色々試した話

生成AIに文章を書かせると、内容は正しい。構成も整っている。誤字も少ない。

それなのに、読んだ瞬間に「AIが書いたっぽい」と感じることがある。

最近は提案書や記事の下書きに生成AIを使う機会が増えたが、公開前に読み返すと、結局ほとんど書き直してしまう。速くなったはずなのに、最後の仕上げで時間が戻っていく。

では、「人間らしく書いて」と一言加えれば解決するのか。文章を人間らしくする専用ツールやSkillを使うと、どこまで変わるのか。

同じお題を4つの方法で書かせ、GPTZeroで比較することにした。

なぜ、整った文章ほどAIっぽく見えるのか

生成AIの文章に困るのは、間違っているからではない。

むしろ逆である。

見出しがきれいに並び、各段落の長さがそろい、最後は前向きな結論で閉じる。文句をつけにくいほど整っているのに、書き手がどこで迷い、何に引っかかり、なぜその結論を選んだのかが見えない。

SNSでは、この差がかなり大きい。

役立つ情報を並べただけの投稿より、「最初はこう思っていたが、試したら違った」という判断の動きがある投稿のほうが読まれやすい。読者が反応するのは情報量だけではなく、書き手の視点だからだ。

今回「人間らしさ」と呼ぶもの

人間らしい文章を、くだけた表現や誤字の多い文章とは定義しない。

今回見るのは、次の5点である。

• 文の長さや段落の密度に変化があるか
• 書き手の迷いや判断が見えるか
• 抽象論だけでなく、具体的な状況に着地しているか
• 「重要です」「まとめると」といった定型句に頼っていないか
• 読後に内容だけでなく、書き手の視点が残るか

流暢さは前提であり、人間らしさの本体ではない。

評価にはGPTZeroを使う

今回はAI文章検出ツールのGPTZeroを使う。

GPTZeroは文章全体を「AI」「Human」「Mixed」に分類し、AI生成または人間執筆である確率を表示する。ここで表示される割合は「文章の何％がAIか」を示すものではなく、文書全体の生成元に関する推定確率である。GPTZeroの結果の読み方

したがって、GPTZeroの数値だけで文章の良し悪しは決めない。

数値に加え、先ほどの5項目を人間が読み比べる。検出回避だけに成功して、意味が崩れたり読みにくくなったりすれば、記事としては失敗である。

比較条件

入力する事実と文字数をそろえ、文章の作り方だけを変えた。

共通のお題は次のとおりである。

生成AIの未来について具体例を交えて、500文字で教えて

比較する方法は4つに絞った。

1. 追加の指示をしない
2. 「人間らしく書く」と指示する
3. 生成文をUndetectable AIで変換する
4. 外部の「人間らしく書くSkill」を使う

1. 追加の指示をしない

まずは共通のお題だけを入力した。

実際の出力

生成AIの未来は、単に「文章や画像を作るツール」ではなく、人の仕事や生活の一部を一緒に進める存在になっていくと思います。

たとえばビジネスでは、営業担当が顧客との過去のやり取りをAIに読み込ませると、次回商談で話すべき論点、提案書の構成、送るべきメール文面まで自動で整理してくれるようになります。開発現場では、仕様を伝えるだけでコードを書き、テストし、エラーの原因を探し、修正案まで出すAIエージェントが当たり前になる可能性があります。

教育でも、生徒一人ひとりの理解度に合わせて説明を変える個別教師のような使われ方が広がるでしょう。医療では、診断そのものをAIに任せるというより、検査結果や論文を整理し、医師の判断を支える補助役として活用されるはずです。

一方で、生成AIが広がるほど、誤情報、著作権、個人情報、責任の所在といった問題も大きくなります。今後重要になるのは、AIを使うかどうかではなく、どこまで任せ、どこから人間が判断するかを設計することだと思います。

読みやすく、破綻もない。ただし、「一方で」「その結果」と順番に論を運び、最後に抽象的な教訓へ着地する。もっとも無難で、もっとも生成AIらしい出力だった。

2. 「人間らしく書く」と指示する

共通のお題の末尾に、次の一文を追加した。

AIっぽい定型表現を避け、人間が自分の経験を振り返りながら書いたような、自然で人間らしい文章にしてください。

実際の出力

生成AIの未来は、たぶん「何かを作ってくれる便利ツール」で終わらないと思います。今は文章を書いたり、画像を作ったり、コードを出したりする使い方が中心ですが、これからは人間の仕事の流れそのものに入り込んでくるはずです。

たとえば営業なら、商談メモや過去のメールをもとに、次に話すべきことを整理してくれる。提案書のたたきを作るだけでなく、「この顧客は価格より導入後の運用を気にしていそうです」といった示唆まで出すようになるかもしれません。開発でも、仕様を伝えたらコードを書き、テストして、エラーの原因まで探してくれるAIエージェントが普通になっていくと思います。

ただ、AIが賢くなるほど、人間の役割がなくなるわけではありません。むしろ大事になるのは、何を任せて、どこで人間が判断するかです。AIは正しそうな答えを速く出せますが、その答えを使うべきか、誰にどう伝えるべきかまでは、まだ人間の責任が残ります。生成AIの未来は、人間の代替というより、人間の判断力がより問われる時代なのだと思います。

やや冗長な表現や、たぶんなど人間らしい表現は残りますが人間の文章らしいリズム感のようなものは感じづらい印象で、「人間らしく」という曖昧な依頼だけでも改善はするが、再現性には疑問が残った。

3. Undetectable AIで変換する

1つ目の出力を、そのままUndetectable AIのHumanizerへ入力する。公式の案内では、文章を貼り付け、Humanizationのモードや強度を選んで変換する流れになっている。

実際の出力

生成AIの未来は、たぶん「何かを作ってくれる便利ツール」で終わらないと考える。今は生成AIが文章を書いたり、画像を作ったり、コードを書いたりする。今は生成AIが文章を書き、画像を作り、コードを書く。今後は生成AIが人間の仕事の流れそのものに入ってくるはずだ。

たとえば営業では、営業は商談メモと過去のメールを使って、営業は次に話すことを整理する。営業は提案書のたたきを作るだけでなく、営業は「この顧客は価格より導入後の運用を気にしている」と示すかもしれない。開発では、開発は仕様を伝えると、開発はコードを書き、開発はテストをし、開発はエラーの原因を探す。開発はAIエージェントが普通になると私は思う。

AIが賢くなるとき、人間の役割がなくなるわけではありません。人間の役割は、AIに何を任せるか、どこで人間が判断するかです。AIは答えを速く出すことができます。AIは正しい答えを出すことができます。答えを使うか、答えを誰にどう伝えるかは人間の判断です。人間の判断はまだ残ります。生成AIの未来は、AIが人間の代わりになることではありません。人間の判断が必要になる時代です。

AIらしさはないがシンプルに読みにくい短文を意識しすぎていたりAIが使う接続詞などの表現を使わないことで、不自然になっている印象です。

https://undetectable.ai/ja

4. 外部の「人間らしく書くSkill」を使う

最後は、Xで話題になっていたk16shikano氏が公開しているcognitive-rhythm-writingを使った。

このSkillは、単に口語表現を増やすものではない。短文と長文の切り替え、段落ごとの密度差、書き手の逡巡、問いの置き方、具体と抽象の往復まで規定している。さらに、文章の進行を実況するだけの文を削り、書き手の判断や対象の状況が動く文を残すよう求めている。

実際の出力

生成AIの未来は、「何でも代わりにやってくれる世界」というより、人間が考えたり試したりする速度を大きく上げる方向に進むと思う。

たとえば医療では、診察記録や検査画像をAIが整理し、医師が見落としやすい変化を候補として示す。最終判断は医師が行うが、事務作業や確認に追われる時間は減らせる。教育では、生徒が間違えた理由に合わせて説明を変える家庭教師のようなAIが、いつでも使えるようになるだろう。

仕事も変わる。営業担当者が商談内容を入力すれば、提案書の下書きや次に確認すべき事項をAIがまとめる。エンジニアは、仕様を伝えてコードを書かせるだけでなく、複数のAIに調査やテストを任せ、人間は設計や判断に集中するようになる。

ただ、便利になるほど「誰が責任を持つのか」は曖昧にできない。AIはもっと自然に話し、もっと多くの作業をこなすようになる。それでも、何を目指し、どの答えを採用するかを決めるのは人間だ。生成AIの未来は、人間が不要になる未来ではなく、人間の役割が「作業する人」から「選び、決める人」へ移っていく未来なのだと思う。

他との違いは、口調よりも思考の流れにある。「速くなった」という認識をいったん置き、公開前の書き直しによってその認識を修正している。書き手が結論に到達するまでの判断が見えるため、読者は完成した主張を渡されるのではなく、考える過程を一緒にたどれる。

GPTZeroの結果

各出力を省略せず、そのままGPTZeroへ入力する。測定条件をそろえるため、見出しや注釈は含めず、引用内の本文だけを使う。

結果としてはかなりピーキーな結果になったがGPTZero自身も、表示割合を文中のAI生成箇所の比率として読まないよう説明している。判定は確率であり、文章品質の採点ではない。そのため、今回の結果は「Human率が最大の方法が勝ち」ではなく、検出結果と読後感がどこで一致し、どこでずれたかを見る材料にする。

試してわかったこと

「人間らしく書いて」という一文には、思った以上の効果があった。少なくとも、指示なしの文章に出やすい均一な段落や定型的な結論は減った。

ただし、それだけでは表面の文体を変えたにすぎない場合がある。短文を増やし、「正直」「実は」「ところが」を足せば、人間らしく見えるわけではない。これらも繰り返せば、新しいAIの定型になる。

外部Skillで変わったのは、言葉遣いより文章の組み立てだった。書き手が最初に持っていた認識と、具体的な経験を経た後の認識に差がある。その差があるから、文章に判断の跡が残る。

Undetectable AIについては、GPTZeroの数値が下がるかだけでなく、元の意味と文体を保てるかを見る必要がある。検出を回避できても、誰の文章かわからない不自然な言い換えになれば、SNSで読まれる文章にはならない。

今回の暫定的な結論は、かなり地味だ。

人間らしさは、AIらしい単語を消すことではない。書き手がどこで迷い、何を見て考えを変え、最後にどの表現を選んだのか。その判断の跡を文章に残すことで生まれる。

生成AIに文章を書かせるなら、「人間らしく」と頼むより、考えが動いた場所を渡したほうがいい。今回の文章でいえば、「速くなったはずなのに、公開前にはほぼ書き直している」という矛盾である。

AIは文章を整えられる。

自分の文章にするには、何を整えずに残すかまで決めなければならない。