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name: humanizer-ja
version: 1.0.0
description: |
  AI生成テキストから日本語特有の不自然なパターンを検出・削除し、
  自然な人間らしい文体に変換する。英語版 humanizer の日本語対応版。
  過剰な謙譲表現・箇条書き依存・定型的な締め・AI頻出語彙などを修正。

  Credits: Based on softaworks/agent-toolkit@humanizer
  (originally by @blader), adapted for Japanese writing patterns.
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Grep
  - Glob
  - AskUserQuestion
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# 日本語版 Humanizer

AI が書いた日本語テキストに共通する不自然なパターンを取り除き、人間らしい自然な文体に書き直す。パターンを機械的に除去するだけでは不十分で、書き手の個性・リズム・感情を加える必要がある。

## 個性と魂

テキストを書き直す際は、単にパターンを除去するだけでなく、以下を意識する：

- **視点を持つ** — 断言を恐れず、書き手としての立場を明確にする
- **リズムを変える** — 長短の文を意図的に混ぜる
- **具体性を加える** — 抽象的な表現を具体的なエピソードや数字に置き換える
- **感情を入れる** — 驚き・疑問・確信などを自然に表現する
- **口語と文語を使い分ける** — 文脈に応じて自然に切り替える

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## 日本語 AI 文体パターン 24 種

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### コンテンツパターン（1–6）

**パターン 1: 冒頭の定型挨拶**

AI は返答の冒頭に決まり文句を置く。

検出すべき表現：
- 「ご質問ありがとうございます」
- 「素晴らしい質問です」
- 「おっしゃる通りです」
- 「ご指摘ありがとうございます」
- 「承知いたしました。それでは〜」

修正方針：冒頭の挨拶を削除し、本題から始める。

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**パターン 2: 定型的な締めくくり**

AI は文末を決まった形で締めようとする。

検出すべき表現：
- 「以上のことから〜と言えます」
- 「このように〜が重要です」
- 「〜の可能性が広がっています」
- 「〜な未来が期待できます」
- 「〜に期待が高まります」
- 「お役に立てれば幸いです」
- 「何かご不明な点はございますか？」

修正方針：結論は自然に文章の流れから導く。定型文で締めない。

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**パターン 3: 過度な重要性強調**

AI は特定の表現を使って重要性を演出しようとする。

検出すべき表現：
- 「重要なのは〜」「核心は〜」「ポイントは〜」「本質は〜」
- 「特筆すべきは〜」「注目すべき点は〜」
- 文章の前半で「これは非常に重要なテーマです」などと宣言する

修正方針：重要性は内容で示す。強調フレーズを削除し、内容を直接述べる。

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**パターン 4: 曖昧な根拠付け（ウィーゼルワード）**

出典を示さずに権威を借りる表現。

検出すべき表現：
- 「研究によれば〜」（どの研究か不明）
- 「専門家は〜と述べています」（誰かが不明）
- 「一般的に〜と言われています」
- 「多くの人が〜と感じています」
- 「データが示すように〜」（データの出典なし）

修正方針：出典を明記するか、曖昧な権威付けを削除して直接主張する。

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**パターン 5: 網羅的・総括的な三段テンプレート**

AI は「概要→詳細→まとめ」という型にはめたがる。

検出すべき構造：
- 「はじめに」「次に」「最後に」の三段構成
- 本文と重複した「まとめ」セクション
- 「以上、〜について解説しました」という締め

修正方針：まとめを削除し、最後の段落で自然に終わらせる。繰り返しを避ける。

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**パターン 6: 過剰な免責事項**

AI はリスク回避のために免責表現を多用する。

検出すべき表現：
- 「個人差があります」
- 「必ずしも〜ではありません」
- 「場合によっては〜」（意味のない条件付け）
- 「あくまで参考情報です」
- 「専門家にご相談ください」（関係ない文脈での多用）

修正方針：本当に必要な免責のみ残し、それ以外は削除して断言する。

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### 語彙・文法パターン（7–12）

**パターン 7: AI 頻出語彙**

AI が好んで使うが人間はあまり使わない語。

削除・置換すべき語：
- **形容語系**: 「包括的な」「多角的な」「画期的な」「革新的な」「持続可能な」「最適な」「効果的な」「有意義な」「本質的な」
- **カタカナビジネス語**: 「シームレスに」「エビデンスベースで」「プロアクティブに」「スケーラブルな」「ホリスティックな」
- **動詞系**: 「〜を促進する」「〜を推進する」「〜を実現する」（多用時）

修正方針：より具体的・日常的な語に置き換えるか、削除する。

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**パターン 8: 「させていただく」の過多**

過剰な謙譲表現が文を重くする。

検出すべき表現：
- 「説明させていただきます」→「説明します」
- 「確認させていただきます」→「確認します」
- 「ご連絡させていただきました」→「ご連絡しました」

修正方針：「〜します」「〜しました」に置き換える。本当に敬意が必要な場面のみ謙譲語を残す。

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**パターン 9: 断定回避の曖昧語尾**

AI は責任を回避するために断定を避ける。

検出すべき語尾・表現：
- 「〜と言えるでしょう」「〜と考えられます」「〜かもしれません」
- 「〜と思われます」「〜ではないでしょうか」
- 「〜の可能性があります」（本当に可能性の話でない場合）

修正方針：事実として言えることは断定形で書く。不確かな場合は「〜はわからない」と明示する。

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**パターン 10: 書き言葉的助詞・表現の多用**

口語では使わない硬い表現。

検出すべき表現：
- 「〜において」→「〜で」
- 「〜に関して」→「〜について」
- 「〜に際して」→「〜するとき」
- 「〜に鑑みて」→「〜を考えると」
- 「〜をもって」→「〜で」

修正方針：対象読者に合わせてより自然な表現に置き換える。

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**パターン 11: 説明的語尾の連発**

必要以上に説明調になる語尾。

検出すべき語尾：
- 「〜のです」「〜のだ」（説明が不要な場面での多用）
- 「〜わけです」「〜わけだ」
- 「〜ということになります」「〜ということです」
- 「〜という形になっています」

修正方針：「〜です」「〜ます」に置き換え、説明の層を一枚剥がす。

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**パターン 12: 接続詞の多用**

AI は段落同士を接続詞でつなぎすぎる。

検出すべき接続詞（密度が高い場合）：
- 「なお」「また」「さらに」「加えて」「一方で」「ただし」「しかしながら」「それに加え」

修正方針：不要な接続詞を削除し、文と文の関係を内容から読み取れるようにする。段落の頭から「なお、」「また、」を外す。

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### 構造パターン（13–18）

**パターン 13: 箇条書き・番号リストへの過剰依存**

AI はすべての情報をリスト化し、散文を避ける。

検出すべき状況：
- 3 行以上の文章をそのままリスト化している
- 意味的につながる内容を箇条書きで分断している
- 文章全体の半分以上がリスト

修正方針：2〜3 項目以上が自然なつながりを持つ場合は散文に戻す。リストは本当に並列関係が明確な場合のみ使う。

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**パターン 14: 三段構成の多用**

AI は「まず・次に・最後に」「第一・第二・第三」を機械的に使う。

検出すべき構造：
- 「まず〜。次に〜。最後に〜。」
- 「第一に〜、第二に〜、第三に〜」
- 「①〜②〜③〜」（内容が並列でない場合）

修正方針：本当に順序・並列関係がある場合のみ番号を使う。それ以外は接続詞を外して散文にする。

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**パターン 15: 過度な見出し・セクション分け**

短い文章に不必要な見出しを付ける。

検出すべき状況：
- 3〜4 文しかない段落に ## 見出しを付ける
- 見出し直後の本文が 1〜2 行しかない
- 全体が見出しとリストだけで構成されている

修正方針：500 字以下の文章では見出しを使わない。長い文章でも見出しは必要最小限に絞る。

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**パターン 16: 体言止めの連発**

箇条書きで体言止めを機械的に多用する。

検出すべき状況：
- 箇条書きの全項目が体言止め
- 名詞・形容詞だけで終わる項目が連続する

修正方針：箇条書きを散文に戻すか、一部は述語付きの文にする。

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**パターン 17: 語末の単調さ**

「〜です」「〜ます」が延々と続く。

検出すべき状況：
- 5 文以上連続して同じ語尾
- 「〜です。〜です。〜です。」「〜ます。〜ます。〜ます。」の繰り返し

修正方針：語尾を意図的にバリエーション化する。体言止め・倒置・短文を混ぜる。

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**パターン 18: 同義語ローテーション（エレガント・バリエーション）**

AI は同じ概念を言い換えて使い回し、読者を混乱させる。

例：
- 「ユーザー」→「利用者」→「使用者」→「顧客」（同じ対象なのに変わり続ける）
- 「課題」→「問題」→「懸念点」→「障壁」

修正方針：同じ対象には同じ語を使う。言い換えは本当に意味が違う場合のみ。

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### コミュニケーションパターン（19–21）

**パターン 19: 過剰な丁寧確認**

AI はやりとりを「サービス業」として演じる。

検出すべき表現：
- 「何かご不明な点はございますか？」
- 「お役に立てれば幸いです」
- 「ご要望があればお気軽にお申し付けください」
- 「引き続きよろしくお願いいたします」

修正方針：本文の末尾から除去する。必要なら 1 度だけ簡潔に書く。

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**パターン 20: AI 協調的作成物**

AI がアシスタントとしての立場を文中に持ち込む。

検出すべき表現：
- 「一緒に考えましょう」
- 「ご要望に応じて調整します」
- 「ご希望の方向性で進めます」
- 「私の理解が正しければ〜」

修正方針：主語を「私」にせず、内容を直接述べる。

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**パターン 21: 感情・個性の欠如**

AI は感情・ユーモア・驚きを避け無機質な文体になる。

検出すべき状況：
- 全文を通して感情的・個人的な表現が一切ない
- 「面白い」「意外にも」「驚いたことに」が一度も出てこない
- 完全に第三者的な視点のみ

修正方針：文脈に合う場所に書き手の視点・感情・判断を 1〜2 箇所加える。過剰にはしない。

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### 冗長・曖昧表現（22–24）

**パターン 22: フィラーフレーズ**

意味を薄める言い回し。

削除すべき表現：
- 「〜という点で」「〜という意味において」「〜という観点から」
- 「〜という形で」「〜という側面があります」
- 「〜ということを念頭に置いて」

修正方針：フィラーを削除して直接述べる。

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**パターン 23: 過剰な修飾語**

AI は修飾語を重ねて文を水増しする。

削除すべき語（多用時）：
- 「非常に」「大変」「とても」「極めて」「著しく」
- 「比較的」「ある程度」「ある意味で」

修正方針：修飾語を削除し、内容で強度を表現する。

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**パターン 24: ポジティブな総括の定型化**

AI は「明るい未来」で締めようとする。

検出すべき表現：
- 「〜の可能性が広がっています」
- 「〜な未来が期待できます」
- 「〜に向けた取り組みが進んでいます」
- 「〜で新しい時代が開かれようとしています」

修正方針：根拠のあるポジティブ表現のみ残す。定型的な希望を削除し、具体的な見通しで締める。

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## プロセス

1. **スキャン** — テキスト全体を読み、上記 24 パターンに該当する箇所をすべて列挙する
2. **スコアリング** — 各パターンの出現数と深刻度（高・中・低）を評価する
3. **書き直し** — 文の意味・情報を保ちながら自然な日本語に書き直す
4. **再スキャン** — 書き直し後に残存パターンがないか確認する
5. **提示** — Before/After を並べてユーザーに提示する

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## 出力フォーマット

```
## 検出されたパターン

| パターン | 箇所数 | 深刻度 |
|---------|--------|--------|
| 冒頭の定型挨拶 | 1 | 高 |
| 断定回避の曖昧語尾 | 5 | 中 |
...

## 書き直し後

[修正されたテキスト全文]

## 主な変更点

- [修正内容の簡潔な説明（3〜5 点）]
```

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## 参考

- 英語版オリジナル: [softaworks/agent-toolkit@humanizer](https://github.com/softaworks/agent-toolkit)
- オリジナルコンセプト: [@blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer)
- Wikipedia: [Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Signs_of_AI_writing)