AIに書かせたコピーや記事は、比喩や抽象的な言葉に寄って、ポエムのような文章になりがちです。文と文のつながりも、どこか不自然になります。困るのは、直すときに「何となく変」としか言えないことでした。何となく変、では、AIにも自分にも直し方が伝わりません。そこで、文章の癖を数えて目盛りで出すコマンドを作りました。名前は「日本語トーンチェック」です。
この道具でできること
- 比喩、抽象度、言い切り、文のリズム、言葉の詰まり具合（密度）を数えて、目盛りで出す
- どんな文章でも守りたい最低限の線（受け身の多さ、書き言葉に混ざった話し言葉の接続詞、一文に意味を詰めすぎていないか）を数える
- 文章の用途に合わせてモードを切り替える（読みやすい／実務説明／セールス／共感・情緒／短文）
- 仕事ごとに例外を足せる。たとえば私は「伴走」を自分の仕事の言葉として使うので、ぼんやりした言葉の一覧から外している
使い方の流れ
- 原稿をテキストのファイル（Markdown）にする
- モードを付けてコマンドを実行する。たとえば python tone_lint.py 原稿.md --mode 読みやすい
- 目盛りと最低限の線の結果を見て、外れているところを直す
ふだんはコマンドを直接打たず、文章のトーンを整えるときにAI（Claude）に渡す手順の中から呼んでいます。情緒の強さや、型にはまった書き方かどうかのように、数えるだけでは測れないものは、その手順の中でAIに判定させています。
仕組み
Python で書いたコマンドで、標準の機能をほとんどそのまま使っています。文章を数えるところはPCの中で完結していて、外のサービスには送りません。動きを確かめるテストは107本あります。
目盛りの考え方は、文章の読みやすさや説得について公開されている研究や資料を調べ、出典ごとに整理した文書をもとにしています。数える言葉の一覧の一部は、MITライセンス（改変や再利用を認める決まり）で公開されている yomiyasu（nanaism）と natural-japanese（coji）を参考にしました。
作ってみて分かったこと
調べた範囲では、日本語の文章で効き目を確かめた研究は見つかりませんでした。目盛りを決めるには、自分の文章で較正するしかありません。そこで、私がサイトに書いた文章17本と、AIに書かせた下書き17本を比べました。
すると、機械で数えてはっきり差が出たのは「言い切り」と「リズム」の2つだけでした。比喩、抽象度、密度は、数えても両者がうまく分かれません。この3つは機械の判定をやめ、AIに読ませて判定することにしました。文のつながりも、数え方がまだ仮説の段階なので、最低限の線とは分けて「参考」として出しています。
短い文章を無理に測らないことも決めました。リズムと言い切りは本文だけで測り、リズムは3文、言い切りは2文に満たないときは、数字を出さずに「－」にしています。
このコマンドで直した文章と直していない文章を、どちらか伏せて読み比べる確かめは、まだしていません。いまは、AIの下書きのどこを直すかを決める物差しとして使っています。記事の表記や組み立ては、記事検品ツールで別に見ています。
同じ考え方で、あなたの会社の仕事に合わせた道具も作れます。
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あわせて読む: 自作の道具の一覧｜記事検品ツール：原稿の表記・構造・見解の境目を機械で先にチェックする
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