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LLMライティングのトロープ.md

2026年3月8日原文(tropes.fyi)

概要

  • AIがよく使う 典型的な文章パターン表現 の一覧
  • 語彙選択文構造段落構成語調 ごとに分類
  • AIらしさ を避けるための具体的な例と回避推奨
  • 人間らしい自然な文章 作成を目指すガイド
  • AIシステムプロンプト への組み込み推奨

AIライティングで避けるべき典型的パターン一覧

語彙選択

  • "quietly"系副詞の多用 例:「quietly orchestrating」「a quiet intelligence behind it」 深刻さや重要性 を過剰に演出する副詞の乱用

  • "delve"や類似語の濫用 例:「Let's delve into the details」「We certainly need to leverage these robust frameworks」 delve, certainly, utilize, leverage, robust, streamline, harness 等の頻出単語

  • "tapestry"や"landscape"の過剰使用 例:「The rich tapestry of human experience」「Navigating the complex landscape of modern AI」 ornateな名詞 でシンプルな事柄を装飾

  • "serves as"などの仰々しい言い換え 例:「The building serves as a reminder」「Gallery 825 serves as LAAA's exhibition space」 is/are の回避による 不自然な表現

文構造

  • 否定的な並列構造の多用 例:「It's not X -- it's Y」「not because X, but because Y」 意外性や深み を演出しすぎるパターン

  • "Not X. Not Y. Just Z."のカウントダウン型 例:「Not a bug. Not a feature. A fundamental design flaw.」

  • 自問自答の即答型 例:「The result? Devastating.」「The worst part? Nobody saw it coming.」

  • アナフォラ(同じ文頭の連続)乱用 例:「They assume that...」「They could expose...」

  • トリコロン(3つ並べる)乱用 例:「Products impress people; platforms empower them. Products solve problems; platforms create worlds.」

  • "It's worth noting"等フィラー表現 例:「It's worth noting that...」「Importantly, we must consider...」

  • 表面的な分析文の付加 例:「contributing to the region's rich cultural heritage」「highlighting its importance」

  • "from X to Y"の誤用 例:「From innovation to implementation to cultural transformation.」

  • 動名詞フラグメントの羅列 例:「Fixing small bugs. Writing straightforward features. Implementing well-defined tickets.」

段落構成

  • 短文・断片的なパラグラフの多用 例:「He published this. Openly. In a book. As a priest.」

  • リストを偽装した段落構成 例:「The first wall is... The second wall is...」

語調・トーン

  • "Here's the kicker"型の過剰演出 例:「Here's the thing about AI adoption.」「Here's where it gets interesting.」

  • "Think of it as..."の上から目線比喩 例:「Think of it like a highway system for data.」

  • "Imagine a world where..."の未来誘導 例:「Imagine a world where every tool you use...」

  • 偽の自己開示・親近感演出 例:「And yes, I'm openly in love with the platform model」

  • "The truth is simple"型の断定 例:「The reality is simpler and less flattering」「History is clear, the metrics are clear」

  • 過度な重要性・大袈裟な主張 例:「This will fundamentally reshape how we think about everything.」

  • "Let's break this down"の教師口調 例:「Let's break this down step by step.」「Let's unpack what this really means.」

  • 曖昧な権威付け・出典不明の主張 例:「experts say」「several publications have cited」


これらのパターンを AIのプロンプトやシステム設定 に追加することで、 AI特有の不自然な文章 を回避し、 より人間らしい自然な表現 を促進。

Hackerたちの意見

なんか変だけど、LLMはこの指示を無視するみたい。まるで事前学習や強化学習の重みが強すぎて、どんなシステムプロンプトでも上書きできないみたい。

これは美しいね。これを使ってスクリプトを生成するYouTuberの問題点は簡単に見つけられる。30秒も見れば、トロープに気づいて、すぐに削除したりブロックしたり、もうおすすめしないようにしてる。AIスクリプトを検出して、そういう動画をおすすめしないようにアルゴリズムを訓練したいな。正直、YouTubeからかなり離れちゃったし、「登録チャンネル」タブに行って、まだこの仕事を信じているクリエイターのコンテンツを探すことが多い。

確か、ネガティブな指示が効果的でないことはよく知られてるよね。おそらく「ピンクの象の逆説」に似たような理由か、単に言語モデルがクリシェを認識するのが生成された後になってしまうからだと思う。

これは、良い結果を期待するよりも、レビューとして使う方がいいと思う。LLMと戦ってる気がする時は、最初に作業をしてから監査するのが一番のアプローチだね(もう一つの方法は、いろんなテストを書くこと。LLM、特にOpus 4.6は、テストを誤魔化すのが大好きだし、あなたがどれだけ洞察力があるかを教えるのも大好きだから)。

人間が書いた実質的なリソース: https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing

Wikipediaにも詳しいガイドがあるけど、自分が使ってるトロープを見つけるのは楽しくないよね(「XからYまで」っていう誤った範囲のやつ、私もめっちゃやっちゃう)。https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing LLMが避けられないように思えるもう一つのポイントは、記事をタイトルとサブタイトルに分けてコロンで区切ること。明示的にやらないように言っても、結局やっちゃうんだよね。

でも、AIライティングの特徴ってそういうことなんだよね。そういうトロープは人間もやるけど、記事の中で一回か二回くらいだよ。毎段落に入れるのはちょっと多すぎる。

https://git.eeqj.de/sneak/prompts/src/branch/main/prompts/LL...

ClaudeやChatGPTのお気に入りの新しい言葉「genuine」とか、他にも「real」や「honest」をアドバイスの時に使うのって言及されてないの?これ、最近の変化みたいだね。> 正直に言うと、まずXに取り組むべきだと思う。これは本当に重要な問題で、ここに実際のバグが見つかった。名誉の言及: 「no」。これがプロンプトに従うのを安心させるのかな?こういうのは、雰囲気を重視したPRでよく見る。

同じように、「実際に効果があるX」

このトロープが完全に制御不能なサブレディットもあるよ。良くも悪くも、NBAのサブレディットをフォローしてるんだけど、コメント欄で「正直に言うと」っていう修飾語を使う人が、自然な会話から想像するよりもずっと多いんだよね。

確かにその「正直さ」については気づいてる。でも最近、AIが生成したとは思えないコメントや記事で「本当に」って副詞を使う人が増えてる気がする。もしかしたら私だけかもしれないけど、数年前に「効果」という言葉に似たような感覚を持ってたんだよね。GenAIの登場前だけど、パンデミックの後の話ね。やっぱり私だけかな。

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