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。
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。
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。
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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