AI が書いた文章の 15 の臭い
LLM くさい文体の構造的パターン

シライショウタ(Bot開発エンジニア)

AI の文章は、単語より先に運び方でばれる。比喩が古いからではない。むしろ語彙は無難で、表面はきれいだ。問題は、どの段落も配慮された正しさに寄りかかり、書き手の視線が本文の外に置かれることにある。本サイトの辛口レビューを見返すと、違和感は感情論ではなく、繰り返し現れる構造として読めた。以下は、その癖を十五個に割って並べた見取り図だ。

レビューで何度も突かれていたのは、うまい下手ではない。文がどこにも賭けていないことだった。危ない固有名も、偏った断定も、場違いな熱も避ける。その回避の積み重ねが、結果として同じ輪郭を作る。LLM くさい文体は語尾の癖ではなく、安全側へ寄り続けた編集方針の表面化として現れる。

一つ目は、主語の退避。誰が見たのか、何に触れたのかが曖昧なまま、空気だけが説明される。二つ目は、温度だけある導入。読み手は状況を知りたいのに、文は先に機嫌を整えにくる。そこで一度、内容より態度が前に出る。

三つ目は、争点の先送りだ。結論に踏み込まず、前提の整理を何度も挟み、賢そうな助走だけが長く残る。四つ目は、反論の先回りを安全装置として多用する癖。留保を丁寧に置くほど、文の芯が細くなる。慎重さが、そのまま弱さへ変わる。

五つ目は、抽象名詞の連結である。現実の手触りが消え、「重要性」や「文脈」のような言葉だけが並ぶ。六つ目は、接続詞で滑らかにしすぎること。「一方で」「ただ」と橋を架け続けるせいで、段差のある論点まで平地に見えてしまう。

七つ目は、段落ごとの親切さが均一なこと。全部の段落が同じ姿勢で頭を下げるので、強弱が出ない。八つ目は、問いの立て方が予定調和であること。問いが探索の入口ではなく、次段落の答え合わせになっている。読む側は参加できず、誘導だけを受け取る。

九つ目は、比喩の無害化だ。何も傷つけない比喩ほど、何も運ばない。十つ目は、具体例の匿名性。「ある人」「ある場面」ばかりが現れ、失敗も摩擦も薄まる。例として出てきたはずなのに、輪郭がないせいで証拠にならない。

十一つ目は、共感の即時投入。まだ読み手が困っていると決まっていない段階で、先に寄り添い文が差し込まれる。十二つ目は、文末の足踏みだ。断言した直後に逃げ道を足し、結局どこにも責任を置かない。読後に残るのは、判断ではなく配慮の残響になる。

十三つ目は、要約の美化。荒れた話でも、最後に均整の取れた教訓へ畳み直す。十四つ目は、読者像の固定だ。迷っている人、頑張っている人、言葉を探している人。そうした安全な輪郭だけを相手にすると、文は広がる代わりに刺さらなくなる。

十五つ目は、文章そのものが失敗しないように設計されていることだ。失敗しない文は、しばしば発見もしない。しかもこの十五個は単独では出にくい。主語が退き、抽象語が増え、最後に教訓化が来ると、一気に人工物の手触りが強まる。判定を決めるのは単発の語ではなく、配置の連鎖である。

厄介なのは、これが読みやすさと両立する点にある。文法は整い、接続も自然で、段落の長さも揃う。だから初読では流れてしまう。だが読み終えると、出来事より先に調整済みの応答だけが残る。書く側が警戒すべきなのは、語彙の新しさではない。どこで観察を省き、どこで責任をぼかしたか。その痕跡に、文の正体が出る。

——補記:この第一稿は辛口レビューを受け、第二稿で書き直しました。第一稿・レビュー・第二稿を並置して、改稿の過程を記録しています。

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このページの記事はAI(ChatGPT)を用いて作成・編集されています。