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LLMを使った文章の書き方

2026年9月18日原文(sockpuppet.org)

概要

  • LLMを使っても文章が不自然になるリスク
  • LLMは編集者として使うのが最適
  • 2つの重要なルールの提案
  • モデルに頼りすぎない編集手法の紹介
  • 自分の声を守るための実践的アドバイス

LLM活用で文章力を高める2つのシンプルなルール

  • LLM (大規模言語モデル)は文章を効率化・改善するが、 人工的な味付け均質化 の危険性
  • 書くことについて書くのは難しく、自己主張や自信過剰と受け取られがち
  • インターネットには必ず批評家が存在し、誰でも批判される可能性
  • 書くことへの不安や違和感を乗り越え、このアドバイスを共有する重要性
  • 読者はLLMの文章を極めて高精度で見抜く傾向
  • どれだけ人間らしさを加えても、LLM由来のパラグラフは「アウトプット」として認識されがち
  • 残念ながら、 自分自身で書く必要性 がある現実
  • しかし、LLMは コピーエディター として非常に有用
  • 推奨される手順は、まず自分で書き、次にモデルに 欠点を指摘 させる方法

ルール1:LLMが提案した単語やフレーズは一切使わない

  • LLMが提案する表現を使うと 不自然さ均質化 が生じる
  • モデルは雑誌の見出しのような 魅力的なフレーズ を選ぶのが得意
  • しかし、記事全体が見出しだらけでは違和感が残る
  • LLMの提案は 全面禁止 とすることで、文章の個性を守る
  • どんなに良い表現でも、 LLM生成フレーズは即失格
  • すべてのLLM的な“チーズ化”を自分で見抜くのは困難

ルール2:モデルからの励ましや称賛を避ける

  • LLMは 過度な肯定励まし を与えがち
  • 初稿はたいてい構成が悪く、不要な文章も多い
  • モデルの励ましで、 初稿のクセ をそのまま残してしまう危険
  • 普段なら行うはずの 再考や書き直し が減り、個性が薄れる
  • 読者は違和感を無意識に察知し、 人工的な味 を感じる
  • 編集者を装ってモデルに依頼しても、結局 過剰適合 しやすい
  • 実用的な対策は、 モデルからの称賛を禁止 し、 過度な褒め言葉に警戒

LLMの本当の活用法

  • LLMは 問題点の指摘 に非常に優秀
  • 受動態の多用、動詞の名詞化、同じ表現の繰り返しなどを 自動で検出
  • 「very」「actually」「really」などの 不要な副詞 の指摘
  • パラグラフの移動提案など、 明確化のための編集 も得意
  • プログラマーなら「Style: Lessons In Clarity And Grace」などの 名著 を参考に
  • 書籍を読み、 編集用プロンプトリスト を作成
  • モデルに 問題点の指摘 を依頼し、自分で書き直す
  • 元の文と修正版をモデルに比較させ、 どちらが良いか評価 を依頼
    • ただし、編集の経緯を知らないモデルに評価させる工夫が必要
  • 複数プロンプトを 自動で回すツール の開発例
    • Python、HTMX、SQLite、Tailwindで ワークショップツール を自作
    • ハイライトやサイドバーコメント、バージョン管理機能などを実装

まとめ:自分の声を守るために

  • LLMの提案をそのまま使わない
  • 過度な励ましや称賛を受け入れない
  • 面倒な作業だけモデルに任せる
  • これにより、 自分の声を保ちつつ、作業効率と品質を向上
  • モデルの編集アドバイスも すべて鵜呑みにしない 姿勢が大切
  • 最終的には 自分らしさを優先 し、納得できる文章に仕上げる

Hackerたちの意見

この記事、思ってたより全然良かった!「Style: Lessons in Clarity and Grace」って本、誰か知ってる?面白そうな本だね。

それについては保証できないけど、『Dreyer's English』はめっちゃ面白いし(正しい言葉を見つけるのが好きな人には特にね)、スタイルガイドとしても優秀だよ。

確かに短いけど、全部読んだか、部分的にめくっただけかは覚えてないな。良いアドバイスがあって、結構「有名」だと思う。(追記:これでまだ自分のコピーがあるのを思い出した!:-D)たくさん書く職業の人を知ってるけど、上司からのフィードバックがこんなに明確に伝わるとは思わなかった。技術系の人たちももっと書くスキルがあればいいのに。;-;

いいね—個人的には、過剰に規範的で正直言ってあまり役に立たない「Elements of Style」よりも良いと思う。あれは確かに良く書かれてるけどね。でも、私の一番のお気に入りはバージニア・タフテの「Artful Sentences: Syntax as Style」。英語の文構造の多様性をたくさんの例を使って整理して示してくれるんだ。このアプローチは規範的じゃなくて、むしろ言語の文法的リズムを直感的に感じられるようにしてくれる。あと、スタンリー・フィッシュの「How to Write a Sentence: And How to Read One」も大好き。これは素敵で面白い小さな本で、フィッシュの著名な文学批評家としての洞察が詰まってる。特にこの本の良いところは、フィッシュがいくつかの例を通じてどうしてそれが機能するのかを説明してくれるから、読者としても書き手としても成長できるってことだね。

EUのペーパーバック版はすごく高いみたいだね(amazon.deで90ユーロ以上)。残念だな。

未来には、AIを使って文章を書く人が増えて、ますます人が読むことが減るんじゃないかって心配してる。この記事の著者は、AIが提案する単語を一切使うなって言ってるけど、読んでるときにどれだけAIが使われてるか気になっちゃう。これが読書を楽しめなくさせて、ちょっとストレスにもなるんだよね。時間をかけて書けないなら、誰がそれを読むの?私が投稿する内容は全部自分の手で書いてるのに、返事がボットから来るのは疲れるわ。

「時間をかけて書けないなら、誰がそれを読むの?」これは確かに正当な質問だね。最近、いろんな検索ツールを使って事実情報をまとめるためにLLMツールを使ってるから、ずっと考えてた。ワークフローは情報源を集めて、事実確認して、私のニーズに合わせてフィルタリングして、編集者に渡すためのクリーンなURLを提供してくれる。編集者がこのタイプの執筆でより良い仕事をするのは非常に難しい。実際の利点はリサーチにあって、それはLLMがやってくれるから。残りは基本的に事実を正しい順序に並べるだけで、スタイルや好みの単語選びについてのガイダンスがあるだけ。人間ができる仕事をLLMに任せるのは全然快適じゃないけど、今のところこの分野での競争優位性を得られるのは大きい。

過剰な生成AIの出力は、残念ながらすべてのコミュニケーションメディアの価値を下げちゃうね。テキストや画像、音声、動画の合成が増えるにつれて、深く読むことや聴くこと、分析することに対するモチベーションがなくなる理由がわからない。これが私たちの文明にどう影響するか考えると怖いよ。まるで古代の誰もが読み書きできなかった時代に戻されるみたい。もしかしたら、人間は生成されたコンテンツに対しても人間のコミュニケーションと同じ感情的な重みを持って接することができるように適応できるのかもしれない。これが良いことかどうかはわからないけど。

書く時間がないなら、誰がそれを読むべきなの? 100%同意。今はかつてない速さでコンテンツを生み出してるけど…ほとんどがクリックを生むゴミみたいなもので、時の試練には耐えられないよね。

書く時間がないなら、誰がそれを読むべきなの? 投稿の情報は、人間かLLMが関わっていようと価値があるかもしれないから。

私のFOSSプロジェクトの人たちは、AIが適当に書いたドキュメントの問題が見えてなかった。片方では、まあ書く必要があったし、何かは何もないよりマシだと思う。けど、もう片方では、今は誰もそれを読みたくないって知ってる。だって、人間が他の人間に読んでもらいたいと思って書いたものじゃなくて、ただの言葉の吐き出しだから。本当に嫌だ。

「もし書く時間がないなら、誰がそれを読む理由があるの?」 書くことの価値は、紙の上の言葉ではなく、それが伝えるアイデアにあるんだ。政治家のスピーチは、コピーライターが手を加えたからって聞く価値があるの? 教師のアシスタントの宿題は、TAが作ったからってやる価値がないの?もちろん、「ねえ、ChatGPT、LLMを使ったコーディングについての文章を書いて」みたいな書き方もあるけど、ああいうのは読む価値がないね。でも、大抵の文章は、アイデアがあって、それがどう構成されているかを見て、レビューして、いい文章に仕上げるって感じなんだよね。

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